Integrantes
Colaboradores
Paula Feldman
Becaria doctoral CONICET
Abi Oppenheim
Asistente de investigación
Hugo Massaroli
Asistente de investigación
Martín Sinnona
Asistente de investigación
Melisa Pandolfi
Tesista del MiM+Analytics, UTDT
Miguel Fainstein
Asistente de investigación - Tesista de la Lic. en Cs. de la Computación, UBA
Santiago Corley
Asistente de investigación
Francisco Leterio
Asistente de investigación
Proyectos
Interacción entre humanos y sistemas de inteligencia artificial
Al mantener una conversación, los seres humanos exhibimos un nivel de coordinación extraordinario a lo largo de varias dimensiones del habla. Esta línea de investigación busca entender y modelar computacionalmente las distintas formas que toma esa coordinación. El objetivo posterior es incorporar ese conocimiento a los sistemas de diálogo hablado (por ejemplo, los asistentes virtuales) y así procurar mejorar su naturalidad y su usabilidad para tareas y públicos cada vez más diversos.
Análisis automatizado del lenguaje natural
El volumen de datos que genera la humanidad crece día a día. Una parte considerable consiste en textos y audios en lenguaje natural (español, inglés, etc.) volcada en redes sociales. Esta línea de investigación busca mejorar las técnicas automáticas de procesamiento del lenguaje natural, tendientes a extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, tanto a nivel lingúístico (palabras, frases, significado, etc.) como a nivel paralingúístico (emociones, sarcasmo, violencia, etc.).
Manipulación asistida de contenido 2D y 3D
La información digitalizada nos confiere habilidades sin precedentes para la creación y edición de contenido. Sin embargo, algunas tareas en tipos de datos complejos, como imágenes o modelos tridimensionales, todavía resultan complicadas y frecuentemente requieren de personal calificado. Esta línea de investigación busca mejorar las herramientas de manipulación digital mediante modelos IA, con foco en las herramientas de CAD y el diseño industrial de productos.
Análisis de redes sociales
La interacción con distintos dispositivos y servicios que recolectan datos de sus usuarios permite estudiar en detalle las relaciones entre los mismos. Esta línea de investigación busca hacer uso de técnicas modernas de redes complejas para modelar comportamientos humanos que permitan responder preguntas de disciplinas tales como la Economía, la Sociología o la Psicología Social, así como también mejorar el desempeño de modelos predictivos al incorporar esta dimensión a los mismos.
Comprensión y detección de enfermedades
La medicina genera conjuntos de datos multimodales para mejorar la detección de enfermedades, analizar el progreso de tratamientos y, a su vez, comprender el desarrollo normal. Los datos varían de 1D a 4D, desde un test de tipo PCR (positivo/negativo) a imágenes de resonancia magnética adquiridas en tiempo espacial (funcional) o angular (de difusión). Esta línea de investigación apunta a analizar datos médicos obtenidos en grupos de pacientes, para desarrollar modelos que nos permitan mejorar la precisión y detección de enfermedades, así como el seguimiento de la evolución de tratamientos.
Economías alternativas en web3
En Latinoamérica la mayoría de los trabajadores pertenecen a la economía informal, quienes son excluidos del sistema financiero tradicional debido a la falta de información y estabilidad para poder acceder a servicios financieros como préstamos y seguros. En los últimos años web3 (blockchain) creó una arquitectura para el sistema financiero alternativo y anónimo, algo que resulta atractivo para la economía informal, sobre todo en América Latina donde la moneda fiat local suele ser inestable. Esta línea de investigación está enfocada en analizar datos de web2 y web3 para promover un sistema financiero alternativo inclusivo.
Publicaciones
- "DUDF: Differentiable Unsigned Distance Fields with Hyperbolic Scaling." Fainstein, Miguel, Viviana Siless, and Emmanuel Iarussi. To appear in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) - 2024.
- "VesselVAE: Recursive Variational Autoencoders for 3D Blood Vessel Synthesis." Feldman, P., Fainstein, M., Siless, V., Delrieux. & Iarussi, E. To appear MICCAI 2023 - 2023
- "Learning normal asymmetry representations for homologous brain structures." Deangeli, D., Iarussi, E., Princich, J. P., Bendersky, M., Larrabide, I., & Orlando, J. I. To appear MICCAI 2023 - 2023
- "NORHA: A NORmal Hippocampal Asymmetry Deviation Index Based on One-Class Novelty Detection and 3D Shape Features." Deangeli, D., Iarussi, F., Külsgaard, H., Braggio, D., Princich, J. P., Bendersky, M., Iarussi, E., Larrabide, I. & Orlando, J. I. Brain Topography, 1-17 - 2023
- "Towards detecting the level of trust in the skills of a virtual assistant from the user’s speech" - L. Gauder, L. Pepino, P. Riera, S. Brussino, J. Vidal, A. Gravano, L. Ferrer - Computer Speech & Language - Vol. 80 - 2023
- "Bone-GAN: Generation of Virtual Bone Microstructure of High Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography."- Thomsen, F., Iarussi, E., Borggrefe, J., Boyd, S., Wang, Y., Battié, M. Medical Physics - 2023.
- "Assessing the Impact of Contextual Information in Hate Speech Detection" - J. M. Pérez, F.M. Luque, D. Zayat, M. Kondratzky, A. Moro, P. S. Serrati, P. Zajac, P. Miguel, N. Debandi, A. Gavano, V. Cotik - IEEE Access, Vol. 11 - 2023
- "Connectivity Patterns Evoked by Fearful Faces Demonstrate Reduced Flexibility Across a Shared Dimension of Adolescent Anxiety and Depression" - Hubbard, N. A., Auerbach, R. P., Siless, V., Lo, N., Frosch, I. R., Clark, D. E., Jones, R., Kremens, R., Pinaire, M., Vaz-DeSouza, F., Ghosh, S. S., Henin, A., Hofmann, S. G., Pizzagalli, D. A., Rosso, I. M., Yendiki, A., Whitfield-Gabrieli, S., & Gabrieli, J. D. E. - Clinical Psychological Science, Vol.11 - 2023
- "Automatic offline annotation of turn-taking transitions in task-oriented dialogue" - P. Brusco, A. Gravano -, Computer Speech and Language, Vol. 78 - 2023
- "Exploiting user-frequency information for mining regionalisms in Argentinian Spanish from Twitter" - J.M. Pérez, D.E. Aleman, S.N. Kalinowski, A. Gravano - Revista de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN), Vol. 69 - 2022
- "Reward-Related Neural Circuitry in Depressed and Anxious Adolescents: A Human Connectome Project" - R.P. Auerbach, D. Pagliaccio, N.A. Hubbard, I.Frosch, R.Kremens, E.Cosby, R.Jones, V.Siless, N. Lo, A. Henin, S.G. Hofmann, J.D.E.Gabrieli, A. Yendiki, S. Whitfield-Gabrieli, D.A. Pizzagalli - Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry - 2022
- "Automated radio tracking provides evidence for social pair bonds in an obligate brood parasite" - R.C. Scardamaglia, A.A. Lew, A. Gravano, D.W. Winkler, A. Kacelnik, J.C. Reboreda - International Journal of Avian Science - 2022
- "SketchZooms: Deep Multi-view Descriptors for Matching Line Drawings" - P. Navarro, J.I. Orlando, C. Delrieux, E. Iarussi - Computer Graphics Forum - 2021
- "Learning deep features for dead and living breast cancer cell classification without staining" - G. Pattarone, L. Acion, M. Simian, R. Mertelsmann, M. Follo, E. Iarussi - Nature Scientific Reports - 2021
- "A unifying framework for modeling acoustic/prosodic entrainment: definition and evaluation on two large corpora" - R.H. Gálvez, L. Gauder, J. Luque, A. Gravano - SIGDIAL - 2020
- "A cross-linguistic analysis of the temporal dynamics of turn-taking cues using machine learning as a descriptive tool" - P. Brusco, J. Vidal, S. Benus, A. Gravano - Speech Communication - 2020
- "Registration-free analysis of diffusion MRI tractography data across subjects through the human lifespan." - V. Siless, J.Y. Davidow, J. Nielsen, Q. Fan, T. Hedden, M. Hollinshead, E. Beam, C.M. Vidal Bustamante, M.C. Garrad, R. Santillana, E.E. Smith, A. Hamadeh, J. Snyder, M.K. Drews, K.R.A. Van Dijk, M. Sheridan, L.H. Somerville, A. Yendiki - NeuroImage - 2020
- "Half a Century of Stereotyping Associations Between Gender and Intellectual Ability in Films" - R.H. Gálvez, V. Tiffenberg, E. Altszyler - Sex Roles - 2019
Laboratorio de
Inteligencia Artificial
Escuela de Negocios - Universidad Torcuato Di Tella
Avenida Presidente Figueroa Alcorta 7350 (C1428BCW)
Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina
Director: Agustín Gravano
labo-ia@utdt.edu
