Consultorías

Desarrollo de una plataforma basada en aprendizaje automático para biología sintética en Cellco (stealth mode).

Desarrollo e implementación de modelos basados en visión compuacional para segmentar y clasificar daños en automotores producidos por siniestros, con el objetivo de automatizar la respuesta del seguro La Segunda.

El proyecto consistió en el desarrollo e implementación de diversos algoritmos de procesamiento de señales y aprendizaje automático para filtrar, segmentar y clasificar latidos en señales ECG. La parte más original fue lograr métodos que permitan una interacción rápida con el médico para identificar episodios cardíacos relevantes, usando un hardware limitado. El holter es un producto de Eccosur S.A.

En este proyecto tuvo como objetivo mejorar la segmentación y clasificación de defectos de frutas (frutillas y almendras) a partir imágenes. La caracterización precisa es esencial para mejorar la distribución de lotes premium, evitar problemas debido a enfermedades de la fruta y reducir el desperdicio de alimentos. Desde un punto de vista técnico, la solución resolvió algunos problemas relacionados con la poca cantidad de datos etiquetados, la interpretabilidad y la variación entre dispositivos. El dispositivo es producido por AgShift.

Para monitorear la presión arterial en forma prolongada se coloca un manguito en el brazo que se infla y desinfla de forma controlada por más de 24hs. En este proyecto se desarrollaron métodos para controlar manguito, generando señales de presión de mejor calidad y requiriendo menor tiempo de medición en cada inflado. También se desarrolló una etapa de procesamiento de la señal de presión que detecta mejor los pulsos, y un método basado en algoritmos genéticos para optimizar las estimaciones. Finalmente, se incorporó una etapa que permite estimar, en función del historial del paciente, un nivel de confianza para pulsos perdidos. El dispositivo es producido por Eccosur.

Se desarrolló un método preliminar para hacer estegnografía en imágenes, basado fundamentalmente en técnicas de aprendizaje profundo y análisis frecuencial de imágenes. El objetivo es incorporar información que no sea visible a simple vista en logos impresos en paquetería comercial (servicio de smart-packaging, Cartocor), de forma de que puedan servir como portadores de información para, por ejemplo, acceder a una URL con información relacionada al producto. Para que este desarrollo tenga impacto comercial, la información codificada debe ser poco visible a simple vista. Un desafío importante es lograr marcas que sean legibles una vez impresas, algo que las técnicas estegnográficas clásicas no permiten.