Alicia FERNÁNDEZ PARDO
Ingeniera

  • Datos Generales

    • Institución principal

      Universidad de la República/ Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Electrica / Uruguay

    • Dirección institucional

      Institución: Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Sector Educación Superior/Público
      / Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
      Dirección: Julio Herrera y Reissig 565 / Instituto de Ingeniería Eléctrica / 11300
      País: Uruguay / Montevideo / Montevideo
      Teléfono: (11300) 7110974 / 1123
      Correo electrónico/Sitio Web: alicia@fing.edu.uy www.iie.fing.edu.uy

  • Formación

    • Formación académica

      • Concluida

        • Grado

          • Ingeniería Eléctrica (1982 - 1989)
            Universidad de la República - Facultad de Ingeniería , Uruguay
            Título de la disertación/tesis/defensa: Medidor de Grado de Servicio para Antel
            Tutor/es: Ing. Juan Berrutti - Ing. Eduardo Casamayou
            Obtención del título: 1990
            Palabras Clave: Telecomunicaciones Telefonía
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía

    • Formación complementaria

      • Concluida

        • Cursos de corta duración

          • Aprendizaje Automático para Redes de Datos (12/2019 - 12/2019)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
            15 horas
            Palabras Clave: telecomunicaciones aprendizaje automático
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones
          • Análisis y predicción de características complejas usando datos genómicos (01/2015 - 01/2015)
            Sector Organizaciones Privadas sin Fines de Lucro/Sociedades Científico-Tecnológicas / Institut Pasteur de Montevideo / Institut Pasteur de Montevideo , Uruguay
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Senior Telecommunication Management Program (01/2009 - 01/2009)
            Sector Extranjero/Internacional/Otros / Telecommunication Executive Management Institute of Canada , Canadá
            80 horas
            Palabras Clave: Regulación Telecomunicaciones
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Regulación Telecomunicaciones
          • Políticas de Defensa de la Competencia (01/2007 - 01/2007)
            Sector Educación Superior/Privado / Universidad de Montevideo / Facultad de Ciencias Empresariales y Economía , Uruguay
            15 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
          • Modelos de Costeo y Tarificación de conexión (01/2007 - 01/2007)
            Sector Educación Superior/Privado / Universidad de Montevideo / Facultad de Ciencias Empresariales y Economía , Uruguay
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
          • Unbundling y fijación de precios (01/2007 - 01/2007)
            Sector Educación Superior/Privado / Universidad de Montevideo / Facultad de Ciencias Empresariales y Economía , Uruguay
            15 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
          • El color: de la computación a la percepción y vuelta a la computación (01/2006 - 01/2006)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            10 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes
          • Ciencia y tecnología en la historia del Uruguay (01/2004 - 01/2004)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
          • Codificación de Fuentes Sin Pérdidas (01/2000 - 01/2000)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones /
          • Reconocimiento Lógico Combinatorio de Patrones (01/1999 - 01/1999)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          • Object-Oriented Frameworks (01/1998 - 01/1998)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Desarrollo de Software
          • Análisis y Síntesis de Formas: Aplicaciones al Registrado de Imágenes (01/1998 - 01/1998)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Design Patterns (01/1998 - 01/1998)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Desarrollo de Software
          • Codificación sobre canales con ruido (01/1997 - 01/1997)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            30 horas
          • Difusión según la Geometría en Tratamiento de Imágenes y Visión por Computadora (01/1997 - 01/1997)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Tratamiento Estadístico de Señales y Aplicaciones (01/1997 - 01/1997)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            30 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Procesamiento de Señales
          • Reconocimiento Estadístico de Patrones y Tratamiento de Imágenes (01/1997 - 01/1997)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            30 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          • Digital Image Processing with Khoros 2.0 course (01/1994 - 01/1994)
            Sector Extranjero/Internacional/Otros / Ibero-American Science and Technology Education Consortium , Estados Unidos
            40 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes
          • Introduction to Image Analysis (01/1993 - 01/1993)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            40 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes
          • Diseño de Sistemas basados en DSP (01/1993 - 01/1993)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            45 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Procesamiento de Señales
          • procesamiento de imagenes II (01/1993 - 01/1993)
            Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
            20 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador

        • Participación en eventos

          • Latin American Meeting In Artificial Intelligence - Khipu (2019)
            Tipo: Otro
            Institución organizadora: Facultad de Ingeniería - Udelar (organizador local), Uruguay
            Palabras Clave: Inteligencia Artificial Aprendizaje profundo Aprendizaje automático
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones
          • Modeling and data analysis for healthy human global project (2015)
            Tipo: Otro
            Institución organizadora: Institut Pasteur, Uruguay
            Palabras Clave: data anlaysis
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Simposio Mundial de la UIT para Organismos Reguladores-"¿Intervención o no intervención? Una reglamentación efectiva para las TIC para estimular el crecimiento" (2009)
            Tipo: Simposio
            Institución organizadora: UIT, Líbano
            Palabras Clave: Regulación de las Telecomunicaciones
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación
          • Simposio Mundial de Regulación- El camino hacia las redes de próxima generación (NGN): ¿Pueden los Organismos Reguladores promover la inversión y lograr el acceso libre? (2007)
            Tipo: Simposio
            Institución organizadora: UIT, Emiratos Arabes
            Palabras Clave: Regulación de las Telecomunicaciones
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación
          • Convergencia y Televisión Digital (2006)
            Tipo: Taller
            Institución organizadora: Regulatel, Guatemala
            Palabras Clave: Regulación de las Telecomunicaciones
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación

  • Idiomas

    • Inglés
      Entiende muy bien / Habla bien / Lee muy bien / Escribe bien
    • Español
      Entiende muy bien / Habla muy bien / Lee muy bien / Escribe muy bien

  • Areas de actuación

    • Ingeniería y Tecnología

      Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Procesamiento de Señales y Análisis de Datos

    • Ingeniería y Tecnología

      Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Aprendizaje automático y Reconocimiento de Patrones

    • Ingeniería y Tecnología

      Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Tratamiento de Imágenes por Computador

    • Ingeniería y Tecnología

      Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información /Telecomunicaciones /Regulación de Telecomunicaciones

  • Actuación profesional

    • Sector Educación Superior/Público - Universidad de la República - Uruguay

      Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica

      • Vínculos con la Institución

        • Funcionario/Empleado (07/2023 - a la fecha)
          Profesor Titular en régimen libre 10 horas semanales
          Escalafón: Docente
        • Funcionario/Empleado (06/2015 - 06/2023)Trabajo relevante
          Profesor Titular Gr. 5 40 horas semanales / Dedicación total
          Escalafón: Docente
          Grado: Grado 5
          Cargo: Efectivo
        • Funcionario/Empleado (08/2002 - 05/2015)
          Profesor Agregado 35 horas semanales
          Escalafón: Docente
          Grado: Grado 4
          Cargo: Efectivo
        • Funcionario/Empleado (08/1995 - 08/2002)
          Profesor Agregado 40 horas semanales
          Escalafón: Docente
          Grado: Grado 3
          Cargo: Interino
        • Funcionario/Empleado (08/1992 - 08/1995)
          Asistente 40 horas semanales
          Escalafón: Docente
          Grado: Grado 2
          Cargo: Interino
        • Funcionario/Empleado (04/1989 - 08/1992)
          Ayudante 20 horas semanales
          Escalafón: Docente
          Grado: Grado 1
          Cargo: Interino

      • Actividades

        • Líneas de investigación

          • Detección de pérdidas no técnicas (01/2010 - a la fecha )
            La detección de pérdidas no técnicas, fraudes y anomalías, es un problema que enfrentan las empresas proveedoras y distribuidoras de energía. Debido a su impacto económico y dificultad de resolución, es un tema de gran interés tanto para la industria como para la academia. La principal complejidad proviene de la dificultad de caracterizar los fraudes por su diversidad y variabilidad en el tiempo. Los patrones de consumos son muy distintos entre usuarios y aún para cada usuario al variar el tiempo. El contar con datos históricos de inspecciones, nos ha permitido abordar el problema con técnicas de aprendizaje automático supervisado, lo que ha incluido propuesta de métricas adecuadas al problema, selección de características, diseño de algoritmos y estrategias de fusión, Ante la introducción masiva de medidores inteligentes en la red, nos enfrentamos al desafío de la detección de anomalías en un contexto de big data analysis (datos con mayor frecuencia de muestreo). En este contexto nos proponemos desarrollar estrategias que puedan integrar las fuentes de datos de distintas resolución para compatibilizar la transición y convivencia de tecnologías.
            Aplicada
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería -UdelaR, Instituto de Ingeniería Eléctrica , Coordinador o Responsable
            Equipo: Alicia FERNÁNDEZ PARDO , Juan Matias Di Martino Bolentini , Pablo Massaferro
          • Detección de anomalías en datos secuenciales y aprendizaje automático (08/2016 - a la fecha )
            La disponibilidad de plataformas que permiten almacenar y analizar grandes volúmenes de datos (plataformas específicas para Big Data) representan una oportunidad para incorporar analítica de detección de anomalías sobre grandes volúmenes de información. Esto es especialmente relevante en la operación de redes de telecomunicaciones que requieren detectar anomalías en tiempo real para poder reaccionar rápidamente ante una falla, reduciendo los tiempos de resolución y mejorando la calidad de los servicios ofrecidos. En está línea hemos venido trabajando en un equipo conformado con docentes de los departamentos de Procesamiento de Señales y Telecomunicaciones con enfoques estadísticos y de aprendizaje automático. Nos proponemos avanzar incorporando modelos basados en aprendizaje continuo que permitan capturar la no estacionariedad de los procesos, siendo compatibles con la memoria de largo plazo.
            Aplicada
            3 horas semanales
            Facultad de Ingeniería -UdelaR, Instituto de Ingeniería Eléctrica , Integrante del equipo
            Equipo: Gabriel Gómez Sena , Alicia FERNÁNDEZ PARDO , Sergio Martinez , Gastón Garcia González
            Palabras clave: detección de anomalías big data análisis telecomunicaciones aprendizaje automático
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
          • Reconocimiento de patrones en problemas de clases desbalanceadas (05/2009 - a la fecha )
            En reconocimiento de patrones, dependiendo del tipo de problema o el área de aplicación (medicina, psicología, búsqueda de información, detección de fraudes), la medida de desempeño con la que se evalúan los clasificadores puede variar . El poder diseñar algoritmos óptimos, en el sentido de que maximicen una medida específica, es un desafío. En particular, es de interés encontrar algoritmos que maximicen medidas adecuadas a problemas de clases desbalanceadas como la detección de fraudes o la detección de lesiones. En estos problemas existe un gran desbalance entre la clase minoritaria (la más importante a detectar) y la mayoritaria (normales). Motivados por la resolución de un problema concreto, como es la detección de consumos anómalos, nos propusimos diseñar estrategias que resuelvan el problema particular y que aporten soluciones a problemas más generales. Para distintas métricas hemos diseñado algoritmos y estrategias de optimización.
            5 horas semanales , Coordinador o Responsable
            Equipo: MATIAS DI MARTINO , Pablo Massaferro , Federico LECUMBERRY RUVERTONI
            Palabras clave: clases desbalanceadas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Biometría: pre-procesamiento y fusión. El problema de la edad y el envejecimiento. (03/1999 - a la fecha )
            El reconocimiento biométrico, en particular el reconocimiento basado en huellas dactilares es un área madura, pero en la cuál los sistemas están desarrollados para tomas de adultos y pueden llegar a fallar con el pasaje del tiempo entre tomas. En los últimos años nos hemos focalizado en proponer estrategias basadas en enfoques estadísticos para la fusión de información de distintos rasgos biométricos (caras y huellas) o de varias tomas de un rasgo. También en abordar el problema del efecto de la edad y el envejecimiento sobre el reconocimiento en particular en el reconocimiento de bebés y niños pequeños.
            5 horas semanales , Coordinador o Responsable
            Equipo: Federico LECUMBERRY RUVERTONI , JAVIER PRECIOZI
            Palabras clave: Biometría
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de patrones/Procesamiento de Imágenes
          • Segmentación con información a priori (03/2009 - 12/2016 )
            Métodos de segmentación robustos en condiciones de ruido. La necesidad de procesar señales (registros de consumos, imágenes ecográficas, SPECT, PET; EEG) que por sus características muy ruidosas, requieren investigar formas de detección, segmentación y preprocesamiento adecuadas a las mismas. En esta temática se pretende continuar una línea de investigación focalizada en métodos de segmentación y detección con información a priori aplicados a las imágenes ecográficas, SPECT y PET dinámico
            Aplicada
            5 horas semanales , Integrante del equipo
            Equipo: Alvaro GÓMEZ CORLATTI , Guillermo Federico CARBAJAL COURTIÉ
            Palabras clave: Spect PET
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes

        • Proyectos de investigación y desarrollo

          • Generalización y adaptación de dominio en la detección de anomalías en series temporales (07/2023 - a la fecha)
            El diseño de algoritmos basados en técnicas de aprendizaje, en particular redes neuronales profundas, que detectan anomalías y funcionan en tiempo real sobre cientos de variables, es un problema muy desafiante. Para diseñar un modelo ?óptimo? de aprendizaje profundo, es necesario encontrar los hiper-parámetros que definen su arquitectura y su forma de entrenamiento, lo que genera la necesidad de repetir el proceso de entrenamiento varias veces. Es importante entonces diseñar métodos o estrategias que permitan generalizar, que sean robustos a los cambios en la distribución de los datos y que sean aplicables a un dominio distinto al usado para entrenar. Esto último es especialmente relevante cuando aprendemos los hiper-parámetros a partir de datos etiquetados por expertos del dominio, ya que en general los procesos de etiquetado son costosos y resultan en un etiquetado parcial, ruidoso. Este proyecto propone por un lado, el diseño de estrategias basadas en aprendizaje profundo, que sean escalables y que se adapten a cambios de punto de funcionamiento o de dominio, que puedan responder a requerimientos de funcionamiento en tiempo real y sea aplicables a casos en que se dispone un conjunto limitado de etiquetas. Se evaluarán estrategias basadas en aprendizaje continuo, en las que a partir de la detección de un cambio del punto de funcionamiento del sistema se identifica cuál es la tarea previamente aprendida que mejor se ajusta. También se explorarán estrategias basadas en transferencia de aprendizaje y adaptación de dominio. Por otro lado, se abordará la búsqueda de estrategias eficientes de active learning (como un problema de aprendizaje por refuerzo), que permitan obtener un proceso de etiquetado e interacción con los expertos que genere una selección adecuada de los datos a ser etiquetados y que sea interpretable. Si bien el problema reseñado es aplicable a distintas áreas del conocimiento, se trabajará particularmente con datos provenientes de sistemas de telecomunicaciones, área en la que el equipo de investigación ha venido trabajando en colaboración con un proveedor servicios de internet (ISP) local, obteniendo acceso a los datos y contando con la colaboración de expertos para el etiquetado. En los sistemas de telecomunicaciones se requiere analizar miles de variables, en tiempo real, con restricciones en el etiquetado y cambio en las condiciones de operación en el tiempo, por lo que demandan soluciones con las características que nos proponemos abordar.
            5 horas semanales
            Instituto de Ingeniería Eléctrica , Departamento de Procesamiento de Señales y Departamento de Telecomunicaciones
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            En Marcha
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:2
            Doctorado:1
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: G. Gómez (Responsable) , ALICIA FERNÁNDEZ (Responsable) , G. García , S. Martinez , P. Casas , J. Acuña
            Palabras clave: Detección de anomalías
          • Desarrollo de estrategias escalables para la implantación en producción de algoritmos de detección de pérdidas no técnica basados en aprendizaje automático. (10/2023 - a la fecha)
            Objetivos específicos planteados: Sistematizar la aplicación de la técnicas de detección de anomalías para poder aplicarlas en forma masiva a los datos provenientes de toda la infraestructura de medición inteligente. Profundizar el uso de herramientas MLOps para implementar y mantener los modelos de aprendizaje automático en forma confiable y eficiente. Integrar nuevas fuentes de datos disponibles y evaluar su impacto en la detección de anomalías. Entre estos nuevos datos, se considerará por ejemplo el uso de micro-balances de las subestaciones, información catastral, geográfica y ambiental que esté a disposición de UTE. Considerar como fuente de información para la detección de las pérdidas, los patrones de desagregación que se pueden obtener de algoritmos desarrollados en el convenio NILM. En particular se tendrán en cuenta algoritmos de desagregación de consumos de calefones, vehículos eléctricos y aires acondicionados. Evaluar técnicas de forecasting basadas en modelos generativos y aprendizaje continuo que se han aplicado a otros sectores y en las que el Departamento de Procesamiento de Señales del IIE, Fing-UdelaR tiene experiencia.
            5 horas semanales
            Instituto de Ingeniería Eléctrica , Departamento de Procesamiento de Señales
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            En Marcha
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:2
            Maestría/Magister:2
            Financiación:
            Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALICIA FERNÁNDEZ (Responsable) , A. Gómez (Responsable) , C. Mariño , E. Acevedo , P. Massaferro , M. Di Martino
            Palabras clave: NTL
          • Detección de pérdidas no técnicas en sistemas de distribución de energía. Análisis de series temporales multivariadas y en multiresolución. (08/2021 - 06/2023 )
            Proyecto de investigación y desarrollo en el marco de convenio con UTE. Informe final del proyecto: https://iie.fing.edu.uy/publicaciones/2023/AMGF23/
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería -UdelaR , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:1
            Doctorado:1
            Financiación:
            Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALICIA FERNÁNDEZ (Responsable) , P. Massaferro (Responsable) , A. Gómez , E. Acevedo , M. Di Martino
            Palabras clave: NTL
          • Fusión de información multiescala para la desagregación o identificación de cargas robustas a datos faltantes (03/2021 - 04/2023 )
            Proyecto de investigación y desarrollo en el marco de un convenio con UTE. El informe final se encuentra en: https://iie.fing.edu.uy/publicaciones/2023/MCMGF23/
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería -Udelar , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:1
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALICIA FERNÁNDEZ (Responsable) , A. Gómez (Responsable) , C. Mariño , P. Massaferro , G. Cossio , M. Di Martino
            Palabras clave: NILM Desagregación de consumos
          • Detección de anomalías en sistemas de telecomunicaciones mediante métodos de aprendizaje continuo (05/2020 - 05/2022 )
            La detección de anomalías se aplica a múltiples contextos y es particularmente relevante en las redes de telecomunicaciones. Los sistemas usuales de monitoreo permiten detectar fallas en los equipos o enlaces, pero es menos común disponer de capacidad para detectar la degradación de la performance de un servicio o posibles intentos de ataque o fraude. El crecimiento y la complejidad de los servicios de telecomunicaciones actuales, requiere el análisis de múltiples fuentes de información. El tráfico de las interfaces de un enrutador, la cantidad de mensajes cursados por un equipo, la cantidad de llamadas, son ejemplos de variables relevantes a analizar. Actualmente existen plataformas que permiten almacenar y analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) que representan una oportunidad para incorporar analítica de detección de anomalías sobre grandes volúmenes de información. Un aspecto relevante es la capacidad de detección en tiempo real, ya que permite reaccionar rápidamente ante una falla, reduciendo los tiempos de resolución y mejorando la calidad de los servicios ofrecidos.Un modelo robusto y eficiente debe ser capaz de adaptarse de forma continua y automática a los cambios en el tiempo de la estadística de las fuentes de información, proporcionado un detector adaptado a la estadística más reciente pero evitando "olvidar" los puntos de operación estacionarios previamente observados. A partir de trabajos previos, en este proyecto se propone incorporar modelos basados en aprendizaje continuo, así como abordar la detección de anomalías en series multivariadas. De particular relevancia es la comparación de desempeño con otros enfoques estadísticos de procesamiento de señales más tradicionales. Link a datos del proyecto: https://hdl.handle.net/20.500.12008/34255
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería -UdelaR , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:2
            Doctorado:1
            Financiación:
            Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: Gabriel Gómez Sena (Responsable) , ALICIA FERNÁNDEZ (Responsable) , Gastón García González , Sergio Martinez , José Acuña , Pedro Casas
            Palabras clave: Detección de anomalías aprendizaje continuo big data telecomunicaciones
          • Detección de anomalías en medidores inteligentes (11/2018 - 07/2021 )
            La detección de pérdidas no técnicas es una problemática de mucho interés para UTE, por su impacto económico, y que a su vez presenta grandes desafíos para la academia. Esto ha propiciado un ámbito de colaboración, desarrollo y transferencia tecnológica entre la Universidad y UTE. En una primera etapa se trabajó con la subgerencia de recuperación de Montevideo en la introducción de técnicas de aprendizaje automático, para la detección de consumos sospechosos en la red de medidores convencionales. En diciembre 2018, se concretó una nueva etapa de colaboración en este caso con el Departamento de Recuperación de Energía (DRE), con el objetivo de aumentar la precisión de las estrategias de detección de fraude previamente desarrolladas y en particular el abordaje de la transición tecnológica que implica la sustitución de medidores convencionales por medidores inteligentes. En esta etapa se complementó la revisión del estado del arte, en particular con foco en la adquisición y procesamiento de datos provenientes de medidores inteligentes, lo que se reporta en el capítulo 3. Teniendo en cuenta que el principal interés de UTE es lograr la máxima recuperación de pérdidas sujetas a restricciones y costos operativos, se propusieron abordajes novedosos para el diseño de los algoritmos de detección y para la elección de las rutas de inspección. Estos trabajos se hicieron sobre bases de datos de mensuales pero su aplicación es independiente del tipo de datos y del algoritmo especifico que se elija. Estas ideas se presentan en los capítulos 4 y 5. El el capítulo 6 se presenta un estudio comparativo de los enfoques clásicos y los basados en aprendizaje profundo. Utilizando una base de datos de mas de trecientos mil inspecciones validamos varias ideas previas y evaluamos los siguientes puntos: i) incidencia de la extracción de características expertas vs el uso de datos crudos, ii) el aporte de agregar información adicional y la exploración de arquitecturas de aprendizaje profundo capaces de manejar múltiples fuentes de datos, iii) el uso herramientas de ataques adversarios para entender que aprenden las redes neuronales en NTL y iv) cómo incide el tamaño de las bases de entrenamiento en el desempeño de los algoritmos. Las mejoras reportadas se incluyeron en la herramienta DAICE que se encuentra en operación y de la cual se presentan resultados de pruebas campo en el capítulo 8. En paralelo se trabajó en la adquisición de una base de datos de medidores inteligentes y la generación de bases sintéticas para el entrenamiento y evaluación de nuevos algoritmos de aprendizaje profundo. Tanto las mejoras realizadas en la herramienta DAICE como el desarrollo de la versión beta dela nueva herramienta (deepDAICE) fueron desarrolladas con el apoyo del DRE con una metodología de trabajo que incluyó reuniones semanales y un plan de acción actualizado con metodología Kanvan. En el capitulo 9 se muestra cómo el uso de de meses de consumos quince minutales en deepDAICE supera en 38% el desempeño alcanzado por DAICE con tres años de consumos mensuales. El informe final se encuentra en: https://iie.fing.edu.uy/publicaciones/2021/MF21/
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería - UdelaR , Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:1
            Maestría/Magister:1
            Doctorado:1
            Financiación:
            Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas, Uruguay, Cooperación
            Equipo: ALICIA FERNÁNDEZ , Matias Di Martino , Pablo Massaferro
            Palabras clave: Detección de pérdidas no técnicas Detección de anomalías Detección de fraudes Clasificadores Clases desbalanceadas
          • Identificación de electrodomésticos en curvas de consumo agregado (09/2018 - 04/2020 )
            Identificación de electrodomésticos en curvas de consumo agregado
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería - UdelaR , Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Doctorado:1
            Financiación:
            Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro , Matias Di Martino , Camilo Mariño , Franco Marchesoni-Acland , Elías Masquil
            Palabras clave: NILM
          • Implantación de un sistema de detección automática de irregularidades en el uso de energía eléctrica (11/2015 - 08/2018 )
            El uso irregular o fraudulento de la energía eléctrica representa un problema de gran magnitud que provoca cuantiosas pérdidas a las empresas distribuidoras de muchos países. Las pérdidas totales a nivel nacional en Uruguay, se ubican en el entorno del 16%. En particular en Montevideo las pérdidas son del 18,8 % y en la regional centro del país se alcanzan pérdidas técnicas en la red de distribución, las pérdidas asociadas a las zonas carenciadas, y las perdidas por fraude. Las pérdidas por fraude en Montevideo pueden estimarse en aproximadamente el 4% de la energía entrante, mientras que en Canelones se podrían estimar en 6%. El problema entonces se convierte en la necesidad de detectar el subconjunto minoritario de clientes en cuyos suministros existen irregularidades que no permiten el correcto registro del total de la energía consumida. Se busca separar de forma automática los registros normales aquéllos que son anómalos o potencialmente anómalos. En la práctica, permitiría reducir drásticamente el conjunto de registros a ser inspeccionado campo por los técnicos, reduciendo los costos operativos. Desde el punto de vista académico el problema se puede problema de clasificación con clases desbalanceadas, una normal y una anómala poco frecuente (la más creciente interés en el área de reconocimiento muestra distintos enfoques teóricos y propuestas detección en estas condiciones. Este proyecto cuenta, como antecedente investigación llevado adelante desarrollar algoritmos de detección llegándose a concretar El objetivo general del software adecuado para el análisis de información, que permita dirigir las inspecciones de campo con el objetivo de aumentar la eficiencia en la detección de irregularidades en el uso de energía eléctrica. Se pretende implantar y continuar desarrollando y parametrizando, el prototipo desarrollado en el anterior proyecto de investigación UTE-UdelaR. Se diseñarán los procedimientos necesarios para la integración del mismo a la metodología de trabajo de cada uno de los servicios técnicos de las diferentes regionales de la empresa en todo el país. Se realizará una evaluación del uso del sistema por parte de las distintas oficinas, definiendo indicadores que permitan monitorear el principal objetivo buscado, que el aumento de la eficiencia en la detección de irregularidades en el uso de energía eléctrica.
            10 horas semanales
            Universidad de la República , Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: Pablo Massaferro , MATIAS DI MARTINO
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Fusión biométrica: Aplicación a una base de identificación civil (10/2015 - 09/2017 )
            El desarrollo de estrategias de fusión contribuye a construir sistemas biométricos más robustos y menos vulnerables a las condiciones de adquisición de los datos. En lugar de continuar mejorando sistemas biométricos específicos, la fusión biométrica busca mejorar el desempeño del sistema considerando múltiples fuentes, algoritmos y modalidades. Dicha fusión puede darse en cada una de las etapas que constituye un sistema biométrico (adquisición, preprocesamiento, extracción de características, comparación y decisión). Esta fusión, además, puede ser realizada basándose en varias instancias de un único rasgo biométrico (conocida como unimodal) o distintas características biométricas (multimodal). La Dirección Nacional de Identificación Civil (DNIC) registra la ficha decadactilar y la fotografía de la cara como rasgos biométricos. Es por esto que en este proyecto nos focalizaremos en la fusión de huellas dactilares y caras, dos características complementarias. Analizaremos la confiabilidad de las distintas modalidades, distintas estrategias de reconocimiento unimodal, fusión unimodal (huellas de distintos dedos) y luego la fusión multimodal (huellas –caras). Proponemos generalizar la aplicación de un framework basado en el método a-contrario, propuesto para el reconocimiento de caras, a la fusión multibiométrica. En particular priorizaremos la formalización del análisis de la confiabilidad de los sistemas unimodales y su dependencia con la calidad de los datos de entrada utilizados.
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería - UdelaR , Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: Federico LECUMBERRY RUVERTONI , Javier PRECIOZZI SPARANO , LUIS D. DI MARTINO
            Palabras clave: Biometría
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Diseño de algoritmos de libre acceso para fusión de información de neuroimágenes funcionales estáticas y dinámicas. Aplicación a la detección del área epileptógena mediante SPECT, PET y EEG en pacientes con epilepsia refractaria. (04/2013 - 04/2015 )
            La epilepsia es una enfermedad neurológica frecuente. Un número importante de pacientes presentan refractariedad al tratamiento farmacológico y se ven imposibilitados de llevar una vida normal por la elevada frecuencia de sus crisis. Los pacientes pediátricos pueden tener consecuencias severas sobre el neurodesarrollo. La cirugía es la única alternativa posible y requiere de una localización previa precisa del foco epileptógeno. La investigación en esta área se considera hoy en día prioritaria. La neuroimagen funcional ha adquirido un rol fundamental en la valoración prequirúrgica, con elevada exactitud en la localización del foco. El EEG, el SPECT ictal-interictal y el PET con 18F-FDG son herramientas de probada utilidad que se encuentran dentro del algoritmo diagnóstico habitual al que son sometidos los pacientes en el Programa de Cirugía de Epilepsia (PCE). Para mejorar el rendimiento de estas técnicas se están empleando sofisticadas y costosas herramientas de procesamiento de imágenes que no se encuentran disponibles en gran parte de los programas alrededor del mundo. Este proyecto busca desarrollar procedimientos de análisis matemático que permitan fusionar información estática y dinámica para mejorar el análisis de las imágenes de las técnicas mencionadas con el objetivo de lograr una detección y localización más precisa del foco epileptógeno. La nueva herramienta integrará información multimodalidad que permita detectar áreas que se activen por períodos breves mediante PET dinámico con registro EEG simultáneo. Se llevará a cabo una evaluación detallada de su rendimiento en fantomas virtuales y pacientes del PCE del Hospital de Clínicas. Tendrá una interfase de manejo fácil, rápido y confiable y será de distribución gratuita, de forma que permita la mayor disponibilidad posible. Los resultados podrán ser de particular importancia para el acceso de los integrantes de PCE de países de menor poder económico a técnicas de análisis de imágenes altamente especializadas, y en particular para la inclusión de diversos centros de medicina nuclear en los PCE locales a los cuales no tienen fácil acceso debido a la carencia de herramientas que mejoren los resultados de la interpretación visual de los estudios. El beneficio último radica en el acceso de un mayor número de pacientes con ER a unaevaluación prequirúrgica más adecuada en los PCE, sea cual sea su procedencia, con mayor posibilidad de obtener un resultado exitoso que los libere de esta enfermedad invalidante. Para cumplir con el objetivo resulta imprescindible la colaboración estrecha entre investigadores de epileptología clínica, neuroimagen funcional y procesamiento de imágenes, que los consolidará como grupo de investigación.
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            En Marcha
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALVARO GÓMEZ , RODOLFO FERRANDO (Responsable) , OTROS , HENRY ENGLER
            Palabras clave: Epilepsia Fusión de Imagenes PET, SPECT, RMN, CT, EEG
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Incorporación de datos imagenológicos a las bases de datos fenotípicas de bovinos para la identificación de genes significativos para mejorar las características reproductivas y de calidad de carne. (02/2013 - 05/2014 )
            La búsqueda de información genética correlacionada con la capacidad reproductiva en bovinos de leche y la calidad cárnica de nuestros rodeos tiene un alto impacto en la producción. A lo largo de los últimos años varios grupos de Facultad de Veterinaria han creado bases-de-datos con información fenotípica y molecular relacionada con la calidad cárnica y la fertilidad bovina aplicada a la producción lechera. Este análisis requiere el relevamiento masivo de datos y su procesamiento en forma exhaustiva y eficiente. La inclusión de información fenotípica con origen en imágenes ecográficas ayuda a enriquecer dichas bases y podría facilitar la detección de marcadores moleculares relevantes. El objetivo principal del proyecto es la investigación en técnicas que permitan contribuir con la predicción de fertilidad de rodeo lechero y la calidad de la carne integrando métodos de procesamiento de imágenes ecográficas y técnicas de reconocimiento de patrones sobre datos de alta dimensión. Otro objetivo de este proyecto es la detección de patologías uterinas en general y endometritis subclínica en particular por medios automatizados generando datos fenotípicos para enriquecer estas bases-de-datos. Además, se busca estimar el porcentaje de grasa intramuscular a partir de imágenes ecográficas. Este proyecto propone combinar diversas capacidades existentes en el país para potenciar el mejoramiento genético bovino.
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            En Marcha
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Maestría/Magister:1
            Equipo: GREGORY RANDALL (Responsable) , FEDERICO LECUMBERRY (Responsable) , ALICIA FERNÁNDEZ , EILEEN ARMSTRONG , ANA MEIKLE
            Palabras clave: Mejoramiento genético vacuno imágenes eccográficas Procesamiento datos alta dimensión
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          • Detección de consumos de energía anómalos (05/2012 - 05/2014 )
            El problema surge en la necesidad de detectar el subconjunto minoritario de clientes en cuyos suministros existen irregularidades que no permiten el correcto registro del total de la energía consumida. Se busca separar de forma automática los registros normales de aquéllos que son anómalos o potencialmente anómalos. En la práctica, esto permite reducir drásticamente el conjunto de registros a ser inspeccionado visualmente por los técnicos. Esto le ahorra a los técnicos la tarea de inspeccionar registros que son claramente normales, tarea que consume la gran mayoría del tiempo dedicado, dejando más tiempo para focalizarse en el análisis de consumos potencialmente fraudulentos. El proyecto se centrará en el desarrollo de una solución técnica al problema concreto, que incluya investigación de buen nivel en los distintos componentes del sistema (clasificador, selección de características, combinación de clasificadores). Se espera realizar aportes novedosos a la solución de problemas de esta naturaleza sustentados en un análisis riguroso de los resultados sobre una gran base de datos, que represente una contribución al sector productivo.
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            En Marcha
            RRHH formados en el proyecto:
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: LECUMBERRY , FERNANDA RODRIGUEZ
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • Desarrollo de un algoritmo para la comparación estadística de dos neuroimágenes funcionales de un mismo individuo. plicación a la sustracción del SPECT ictal e interictal corregistrada con RM en la epilepsia refractaria. (06/2009 - 12/2010 )
            La epilepsia es una enfermedad neurológica frecuente. Un número importante de pacientes presentan refractariedad al tratamiento farmacológico y se ven imposibilitados de llevar una vida normal por la elevada frecuencia de sus crisis. Los pacientes pediátricos pueden tener consecuencias severas sobre el neurodesarrollo. La cirugía es la única alternativa posible y requiere de una localización previa precisa del foco epileptógeno. La neuroimagen funcional ha adquirido un rol fundamental en la valoración prequirúrgica, con elevada exactitud en la localización del foco, particularmente el SPECT ictal/interictal. En el Centro de Medicina Nuclear, médicos expertos en el área realizan manualmente este tipo de estudios pudiendo atender sólo a un grupo restringido de pacientes. Internacionalmente, para mejorar el rendimiento se están empleando sofisticadas y costosas herramientas de procesamiento de imágenes que posibilitan que personal entrenado pueda realizar el análisis en poco tiempo. Este proyecto busca desarrollar un algoritmo que permita detectar y localizar cambios en el flujo sanguíneo cerebral de un individuo a partir de dos imágenes funcionales. Para lo cual resulta imprescindible la colaboración entre investigadores de neuroimagen funcional y procesamiento de imágenes. Se pretende elaborar una herramienta de software que utilice este algoritmo para localizar el foco epileptógeno, contrastando imágenes funcionales en período ictal e interictal y corregistrando con la RM. Esta será evaluada en pacientes del Programa de Cirugía de Epilepsia estudiados previamente. La herramienta desarrollada será de distribución gratuita y tendrá una interfaz tal que pueda ser utilizada a nivel clínico y de investigación por médicos no expertos en software.
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            En Marcha
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: CECILIA AGUERREBERE , PABLO MUSE , RODOLFO FERRANDO (Responsable) , PABLO SPRECHMAN
            Palabras clave: procesamiento de imagenes
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          • Sistema de Valoración Cárnica (09/2006 - 07/2008 )
            El foco de la investigación se centró en dos líneas: - Desarrollo de algoritmos de segmentación y clasificación utilizando modelos de forma para mejorar la detección automática del ojo de bife en imágenes ecograficas de bovinos. - Incorporar técnicas de procesamiento de imágenes color para el análisis de las imágenes de carcasa de bovinos luego de la faena. Objetivos específicos: 1.Desarrollar un algoritmo de segmentación que utilice información de forma como conocimiento a priori más potente. 2.Investigar si las formas de los objetos observados en las ecografías de distintas especies animales y eventualmente razas, forman agrupamientos claramente definidos en el espacio de formas. 3.Investigar si era posible definir un indicador de calidad de la imagen de ecografía a partir del espacio de forma y otras atributos obtenidos de aplicar el algoritmos de segmentación. 4.Diseñar un algoritmo que mida el ojo de bife en la imagen color en carcasa. 5.Diseñar un algoritmo que clasifique en función del marmoreado de una imagen de bife en carcasa. 6.Extraer una medida objetiva de color que podrá ser utilizada para estimar la terneza.
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Maestría/Magister:2
            Equipo: GREGORY RANDALL , PABLO ARIAS , PABLO SPRECHMANN , PABLO CANCELA , GONZALO SANGUINETTI , ALVARO GÓMEZ , MAURICIO DELBRACIO , MARTIN BIANCULLI , JOSÉ LEZAMA , ANDRÉS DUFFOUR
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          • Fusión Biométrica (03/2005 - 12/2006 )
            En este proyecto se desarrolló un sistema multi-biométrico que combina información de dos identificadotes distintos en este caso caras y huellas dactilares. Para la fusión se implementaron distintas técnicas de fusión. En particular las técnicas de fusión de último nivel – fusión de Scores. Se desarrolló un algoritmo basado en EBGM que implementa el reconocimiento de Caras con excelentes niveles de desempeño. Se introdujo una propuesta de adaptación del uso de los Filtros de Gabor utilizando la densidad espectral de potencia de las imágenes de caras. Se implemento un algoritmo propuesto en la literatura para la confrontación de Huellas Dactilares. Se realizó una evaluación exhaustiva del desempeño de los métodos de reconocimiento en forma individual contra bases de datos grandes, obteniéndose en ambos casos desempeños comparables con el estado del arte. Se evaluó y analizó la mejora que se obtiene por usar técnicas de fusión de la información.
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            Cancelado
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:4
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALVARO GÓMEZ , CECILIA AGUERREBERE , GERMAN CAPDEHOURAT , MAURICIO DELBRACIO , MATIAS MATEU , FEDERICO LECUMBERRY
            Palabras clave: Biometría Fusión Huellas Reconocimiento caras
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          • Sistema de Valoración Cárnica (03/2003 - 12/2005 )
            El objetivo del proyecto fue la medición automática y en tiempo real de indicadores relevantes para la predicción del rendimiento carnicero de ovinos y bovinos a partir de ecografías de animales en pie. Objetivos específicos: 1.Mejorar el prototipo existente del sistema de detección automática de área del ojo del bife y espesor de grasa subcutánea en imágenes ecográficas. 2.Permitir la adaptavilidad del sistema para su aplicación a ganado tanto ovino como bobino de forma que se contemple la especificidad de cada problema. 3.Desarrollo de un software que mida en forma automática el porcentaje de marmoleado en imágenes ecográficas e imágenes digitales en bovinos. 4.Validación exhaustiva del mismo. Los resultados de este proyecto se utilizaron en el INIA en su operativa normal de adquisición de imágenes ecográficas.
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Integrante del Equipo
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:4
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: GREGORY RANDALL (Responsable) , PABLO ARIAS , PABLO SPRECHMANN , PABLO CANCELA , GONZALO SANGUINETTI , ALVARO GÓMEZ , ALEJANDRO PINI
            Palabras clave: Segmentación de imagenes Ultrasonido Ecografia
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Visualización y reconstrucción tridimensional de neuronas (09/2000 - 12/2002 )
            -Reformulación del proyecto a la luz de lo avanzado al momento de ser aprobado el proyecto. -Elaboración de Bio3d, Versión nueva del SW de reconstrucción y visualización tridimensional de tejido. -Trabajo conjunto con biólogos de la Fac. de Veterinaria para definir y probar el SW usando series reales de tejido con altas exigencias de cómputo (alrededor de 150 curvas en unos 40 cortes). -Formación de los ayudantes que han participado en este trabajo. -Elaboración de una estrategia en etapas para contar con una herramienta que permita reconstruir todos los elementos presentes en una sección de tejido nervioso utilizando una combinación de Bio3d, el algoritmo GAC y herramientas ad-hoc construidas durante el proyecto.
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Integrante del Equipo
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: GREGORY RANDALL (Responsable) , ALVARO GÓMEZ , LUIS VAZQUEZ , JUAN CARDELINO , RAFAEL GROMPONE , MARTIN DE LOS HEROS , ALVARO MARTÍN , JAVIER PRECIOZZI
            Palabras clave: Reconstrucción tridimensional
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Integración de un sistema de adquisición y procesamiento de imágenes de ultrasonido con aplicación a la calificación de animales en pie (06/2001 - 02/2002 )
            Objetivos generales: Consolidar una colaboración entre los grupos de trabajo de Tratamiento de imágenes del IIE y de la cátedra de Zootecnia de la F. De Agronomía a partir de la realización de un primer trabajo concreto, enmarcado en un proyecto a largo plazo que tiene como objetivo automatizar la valorización de animales en pie previo a la faena. El trabajo se desarrollo en forma multidisciplinaria. Los participantes por parte del Grupo de Tratamiento de Imágenes del IIE (GTI) aprendieron junto a los docentes de agronomía, a marcar y a medir en forma manual sobre las imágenes. El grupo de Agronomía suministró imágenes marcadas y participó en la evaluación de la aplicación desarrollada y de los resultados de los algoritmos automáticos. Objetivos específicos: Selección y puesta en funcionamiento de una tarjeta de adquisición para un equipo PC portátil. Desarrollo de un software que integre la adquisición de imágenes y las facilidades de medida de áreas y espesores. Se desarrolló una aplicación que permite realizar las medidas previstas en forma asistida por el operador y también en forma automática. Este ultimo logro no estaba previsto que se obtuviera en esta etapa y provoca un salto cualitativo en cuanto al impacto que puede tener el software desarrollado en la realización de medidas en el campo en forma masiva. Los resultados obtenidos se presentaron a expertos del Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias los que se mostraron entusiasmados con los mismos y sumamente interesados en colaborar y apoyar las siguientes etapas de desarrollo. En esta fase trabajo un grupo de estudiantes desarrollando su proyecto de fin de carrera, uno de los integrantes fue contratado con los fondos del proyecto. Se compró equipamiento previsto en la propuesta. Financiación:CONTRAPARTIDA DE CONVENIOS Art. 205 de la Ley 16462
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: GREGORY RANDALL , PABLO CANCELA , FERNANDO REYES , PABLO RODRIGUEZ , DIEGO GIMENO
            Palabras clave: Ultrasonido Ecografia Automatización Imagenes
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Sistema de clasificación automática de huellas dactilares (03/1999 - 12/2000 )
            Desarrollo de un sistema informático que permitiera la clasificación automática de huellas dactilares teniendo en cuenta la clasificación utilizada por el Departamento Técnico de Dirección de Identificación Civil
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            Equipo: ALVARO GÓMEZ , ALBERTO BARTESAGHI
            Palabras clave: Biometría Huellas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          • Tratamiento de Imágenes para Aplicaciones Industriales (08/1998 - 12/1999 )
            Los objetivos: 1.Integrar una biblioteca de software de aplicación genérica de tratamiento de imagen, al software de monitoreo de procesos que posee la empresa participante. Se desarrollarían módulos adicionales que permitan utilizar el procesamiento de imágenes en problemas de tiempo real en ambientes industriales. 2.Resolver un problema particular, que permitirá verificar parcialmente las características de la biblioteca y completar la integración de los módulos de tratamiento y de control
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Coordinador o Responsable
            Concluido
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: ALVARO GÓMEZ , ANDRES ALCARRAZ , ALBERTO BARTESAGHI , LEONARDO STEINFELD
            Palabras clave: Proceamiento de Imágenes Automatización industrial
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Estudios de Métodos de Registrado y Seguimiento de Imágenes 3D en medicina (04/1998 - 04/1999 )
            Los objetivos concretos del presente proyecto son: 1.- Estudio de los algoritmos de registrado de imágenes 3D a partir de cortes 2D y nubes de puntos 3D. 2.- Estudio comparativo de los algoritmos de modelos deformables que permiten el seguimiento en imágenes de video de objetos 3D a partir de sus proyecciones. Actividades: 1.Estancia de 10 días de duración de la Ing. Alicia Fernández Pardo en la Universidad de Granada durante el mes de Junio de 1998, para diseñar los casos de estudio a constituir la base de imágenes test y coordinar los distintos aspectos informáticos asociados a los formatos de las imágenes, su recuperación de los aparatos médicos etc. 2.Realización de una estancia de una semana del Dr. Nicolás Pérez de la Blanca Capilla en la Universidad de la República en Agosto de 1998 para desarrollar la primera reunión de coordinación con el equipo uruguayo, entrevistarse con los distintos médicos de las clínicas que están colaborando en el proyecto dando las imágenes de sus tomógrafos, RNM, etc. Diseño de la base de datos. 3.Estancia de la Ing. Alicia Fernández Pardo en la Universidad de Granada, durante 15 días del mes de abril de 1999 para finalizar las actividades de implementación de los algoritmos de registrado y establecer las conclusiones finales del trabajo.
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Integrante del Equipo
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Maestría/Magister:1
            Financiación:
            Institución del exterior, Cooperación
            Equipo: GREGORY RANDALL (Responsable) , NICOLAS PEREZ DE LA BLANCA CAPILLA (Responsable)
            Palabras clave: Registrado imagenes
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Ingeniería Biomedica
          • Tratamiento de imágenes aplicado a la biología y la medicina (03/1996 - 03/1997 )
            El proyecto permitió terminar una primera versión de Neuro3d, SW para la reconstrucción tridimensional de neuronas 1.Automatizar partes de la reconstrucción tridimensional de neuronas. 1.1 Desarrollo de un método para el apareamiento automático de las imágenes del Microscopio Electrónico de Transmisión (TEM). 1.2 Desarrollo de un método de detección de atributos. 2.Desarrollar herramientas para obtener la mayor cantidad de información de las imágenes provenientes de la microscopía óptica.
            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Investigación
            Integrante del Equipo
            Concluido
            Equipo: GREGORY RANDALL (Responsable) , MARCELO BERTALMIO , LUIS VAZQUEZ , OMAR TRUJILLO (Responsable) , GUSTAVO APELLBAUM
          • Construcción de un SW de Reconstrucción Tridimensional de Neuronas (03/1994 - 12/1996 )

            10 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Integrante del Equipo
            Concluido
            RRHH formados en el proyecto:
            Pregrado:3
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: GREGORY RANDALL (Responsable) , MARCELO BERTALMIO , LUIS VAZQUEZ , OMAR TRUJILLO (Responsable) , GUSTAVO APELLBAUM
            Palabras clave: Reconstrucción tridimensional
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Desarrollo de una infraestructura para construir Aplicaciones de Tratamiento de Imágenes sobre Diferentes Plataformas (06/1993 - 12/1994 )
            Desarrollo de una biblioteca de procesamiento de imágenes en C++
            5 horas semanales
            Facultad de Ingeniería , Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Desarrollo
            Integrante del Equipo
            Concluido
            Financiación:
            Comisión Sectorial de Investigación Científica, Uruguay, Apoyo financiero
            Equipo: EDUARDO CASAMAYOU (Responsable)
            Palabras clave: SW de Tratamiento de Imágenes
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador

        • Dirección y Administración

          • Dirección del Instituto de Ingeniería Eléctrica (08/2016 - 08/2018 )
            Instituto de Ingeniería Eléctrica 40 horas semanales
          • Jefe del Departamento de Procesamiento de Señales (03/2014 - 07/2016 )
            Facultad de Ingeniería - UdelaR, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            40 horas semanales
          • Jefe del Departamento de Telecomunicaciones (03/2003 - 08/2005 )
            Facultad de Ingeniería-UdelaR, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            20 horas semanales

        • Docencia

          • Ingeniería Eléctrica (08/2019 - a la fecha)
            Grado
            Organizador/Coordinador
            Asignaturas:
            Taller de Fourier, 3 horas, Teórico-Práctico
          • Ingeniería Eléctrica (08/2003 - a la fecha)
            Grado

            Asignaturas:
            Introducción al Reconocimiento de Patrones, 4 horas, Teórico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          • Ingeniería Eléctrica (08/1994 - 12/2018 )
            Grado
            Responsable
            Asignaturas:
            Taller de Filtros Digitales, 2 horas, Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Sistemas de Automatización y Control / Procesamiento de Señales
          • Actualización (08/2018 - 12/2018 )
            Perfeccionamiento
            Responsable
            Asignaturas:
            Taller de Aprendizaje automático, 48 horas, Teórico-Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
          • Ingeniería Eléctrica (03/2000 - 02/2018 )
            Grado
            Responsable
            Asignaturas:
            Sistemas de Comunicación, 4 horas, Teórico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Procesamiento de Señales
          • Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica) (03/2001 - 02/2017 )
            Maestría
            Invitado
            Asignaturas:
            Tratamiento de Imágenes por Computadora, 4 horas, Teórico-Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Ingeniería Eléctrica (03/2001 - 02/2017 )
            Grado
            Invitado
            Asignaturas:
            Tratamiento de Imágenes por Computadora, 4 horas, Teórico-Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica) (08/2003 - 12/2008 )
            Maestría
            Responsable
            Asignaturas:
            Introducción al Reconocimiento de Patrones, 4 horas, Teórico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconociento de Patrones
          • Ingeniería Eléctrica (03/1996 - 07/1999 )
            Grado

            Asignaturas:
            Introducción a la Modulación, 4 horas, Teórico-Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Procesamiento de Señales
          • Ingeniería Eléctrica (03/1990 - 07/1995 )
            Grado

            Asignaturas:
            Tratamiento de Señales, 4 horas, Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Procesamiento de Señales
          • Ingeniería Eléctrica (03/1989 - 07/1991 )
            Grado

            Asignaturas:
            Telefonía, 2 horas, Teórico-Práctico
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía

        • Extensión

          • Actividades de investigación, desarrollo y transferencia tecnológica con Telefónica (07/2016 - a la fecha )
            Facultad de Ingeniería -UdelaR, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            5 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
          • Convenios, proyectos de investigación y transferencia tecnológica con UTE (02/2010 - a la fecha )
            Universidad de la República, Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
            10 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          • Colaboración Dirección Identificación Civil (06/2015 - 12/2020 )
            Universidad de la República, Instituto de Ingeniería Eléctrica- Departamento de Procesamiento de Señales
            1 horas
          • Convenio Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (06/2004 - 12/2006 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            2 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Convenio: Frigorífico Colonia (03/2004 - 12/2006 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            2 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Asesoramiento Sistemas Telefónicos: Facultad de Ingeniería, Agronomía,Química, CSIC,MEC (04/1995 - 12/2004 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            1 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía
          • Convenio Antel - Incentivos al desempeño (03/2002 - 12/2002 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            10 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía
          • Convenio: Dirección Nacional de Identificación Civil- Informatización Procesos (03/1998 - 12/2001 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            10 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones - Biometría
          • Convenio: Proyectos Srl - Tratamiento de Imagenes para Aplicaciones Industriales (08/1998 - 12/1999 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            5 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          • Convenio Antel - Medidor de Calidad de Servicio (06/1993 - 12/1994 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            5 horas
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía

        • Pasantías

          • Colaboración académica en Deteción de pérdidas no técnicas y acuerdos de movilidad grado y posgrado (07/2018 - 07/2018 )
            Universidad de Sevilla, Escuela Politecnica Superior
            20 horas semanales
          • Centro de Investigacion en Tecnoloxias Intelixentes da USC (CiTIUS) (07/2017 - 07/2017 )
            Universidad Santiago de Compostela, CiTiUS
            20 horas semanales
          • Colaboración académica, acuerdos de movilidad (09/2015 - 09/2015 )
            Universidad de Granada, Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
            20 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          • (08/2015 - 08/2015 )
            Centro de Investigación en Telecomunicaciones FTW Viena
            1 horas semanales
          • Pasantía de Investigación Universidad de Granada (06/2001 - 06/2001 )
            Universidad de Granada, Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
            8 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imágenes - Aplicaciones Médicas
          • Pasantía de Investigación Universidad de Granada (04/1999 - 05/1999 )
            Universidad de Granada, Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
            8 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          • Pasantía de Investigación Universidad de Granada (06/1998 - 07/1998 )
            Universidad de Granada, Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
            8 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imágenes - Aplicaciones Médicas
          • Pasantía de formación (11/1994 - 11/1994 )
            Khoral Research Institute - New Mexico USA
            8 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes

        • Gestión Académica

          • Miembro de la Comisión de Instituto (08/2016 - 08/2018 )
            Facultad de Ingeniería -UdelaR, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Participación en consejos y comisiones 1 horas semanales
          • Miembro Asamblea General del Claustro (suplente) (01/2014 - 01/2017 )
            UdelaR
            Participación en cogobierno
          • Miembro Asamblea General del Claustro (suplente) (01/2010 - 12/2012 )
            UdelaR
            Participación en cogobierno
          • Miembro de la Comisión de Enseñanza (03/1995 - 12/2001 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Gestión de la Enseñanza
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telecomunicaciones
          • Miembro Comisión de Enseñanza de la Facultad (03/1998 - 12/2000 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Gestión de la Enseñanza
          • Delegada por el Orden Docente a la Comisión de Instituto (03/1993 - 02/1995 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Participación en consejos y comisiones
          • Delegada por el Orden Estudiantil a la Comisión de Instituto (03/1986 - 12/1989 )
            Facultad de Ingeniería, Instituto de Ingeniería Eléctrica
            Participación en consejos y comisiones

    • Sector Gobierno/Público - Otras Dependencias Gubernamentales - Uruguay

      Unidad Reguladora de Servicios de Comunicaciones

      • Vínculos con la Institución

        • Funcionario/Empleado (08/2005 - 08/2010)Trabajo relevante
          Directora 40 horas semanales
          Principales responsabilidades: Codirigir y supervisar el personal técnico de la URSEC en las tareas de regulación técnica, jurídica y económica, control, defensa de la competencia y del consumidor en los sectores regulados:telecomunicaciones y postal. Principales temas regulatorios abordados: Administración de Espectro, Defensa de la Competencia y del Consumidor, Acuerdos de Interconexión,Plan de implantación de la Televisión Digital, Plan de Convergencia Tecnológica, Marco normativo para la Radiodifusión, Normativa parala reglamentación Radiaciones no Ionizantes. Fortalecimiento institucional: definición e implantación de la Estructura Organizativa y de Puestos de Trabajo, definición e informatización de los procedimientos y capacitación del personal.
        • Otro (08/2003 - 05/2005)
          Consultor Proyecto BM URU/01 20 horas semanales
          Trabajé en el equipo que formuló: Plan Nacional de Númeración, Plan Nacional de Señalización, Sistema Multiprestador de acceso a Larga Distancia, Propuesta de modificación del Reglamento de Interconexión. Los otros miembros del equipo de consultores: Carlos Hirsch, Pablo Darscht, Hugo Articardi.

      • Actividades

        • Dirección y Administración

          • Codirigir y supervisar el personal técnico en las tareas de regulación técnica, jurídica y económica, control, defensa de la competencia y del consumidor en los sectores regulados:telecomunicaciones y postal. (08/2005 - 08/2010 )
            40 horas semanales
          • Delegada a la Conferencia Mundial de Radio - UIT- Ginebra, Suiza (11/2007 - 11/2007 )
            40 horas semanales
          • Delegada encuentro de reguladores latinoamericanos con el regulador sueco. Suecia (10/2007 - 10/2007 )
            40 horas semanales
          • Miembro de la Delegación al encuentro con autoridades de gobierno, universidad y sector empresarial en Madrid, España (10/2007 - 10/2007 )
            40 horas semanales

        • Servicio Técnico Especializado

          • (08/2003 - 05/2005 )
            20 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación

    • Sector Empresas/Público - Empresa Pública - Uruguay

      Administración Nacional de Combustibles, Alcohol y Portland

      • Vínculos con la Institución

        • Funcionario/Empleado (02/1990 - 06/1993)
          Ingeniero Electricista 40 horas semanales

      • Actividades

        • Servicio Técnico Especializado

          • (02/1991 - 11/1992 )
            ANCAP, Departamento de Proyectos- La Teja
            40 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica /
          • (02/1991 - 11/1992 )
            ANCAP, Departamento de Proyectos Técnicos
            40 horas semanales
            Areas de conocimiento:
            Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica /

  • Carga horaria

    • Carga horaria de docencia: 2 horas
    • Carga horaria de investigación: 6 horas
    • Carga horaria de formación RRHH: 2 horas
    • Carga horaria de extensión: 2 horas
    • Carga horaria de gestión: Sin horas

  • Producción científica/tecnológica

    • Mi área de investigación se ubica en la intersección de procesamiento de señales y el reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, con énfasis en identificación biométrica, detección de anomalías y análisis de datos.

      La búsqueda de estrategias de reconocimiento de patrones eficientes y eficaces en condiciones de datos masivos y ruidosos es un tema en el que existe gran interés académico y de la industria.

      Una de las principales líneas de investigación ha sido la búsqueda de estrategias eficientes para la detección de pérdidas no técnicas de energía, aplicando un enfoque de clasificación supervisada que pueda escalar a grandes volúmenes de datos. En estos problemas es importante encontrar una medida de desempeño adecuada tanto para la evaluación, para orientar el diseño del clasificador óptimo para esa medida. En está temática se han hecho aportes generalizables a otras aplicaciones. 

      Relacionado con la detección en línea de anomalías en series temporales multivariadas de telecomunicaciones, se ha enfrentado el problema de la falta de etiquetas con un abordaje no supervisado y métodos generativos. En este caso, el foco de investigación se ha concentrado en buscar estrategias que puedan escalar y generalizar a cambio de dominio o cambios en el punto de funcionamiento.

      En paralelo, se ha avanzado en la línea de la desagregación no intrusiva de consumos. Este es un tema relevante y en el cuál nos hemos focalizado en la búsqueda de soluciones aplicando técnicas de aprendizaje profundo para datos adquiridos a muy baja tasa de muestreo, lo que agrega dificultades y es un diferencial respecto a otros abordajes en el estado del arte.

      En biometría, se ha aportado al problema de la edad y el envejecimiento en la confrontación de rasgos biométricos, con foco en la adaptación de los sistemas de identificación automática a huellas de niños pequeños.

      Referido a aspectos metodológicos, se ha priorizado la formación de recursos humanos y el trabajo de investigación interdisciplinario con referentes de otras áreas, incluyendo la generación de grandes bases de datos reales con evaluación de resultados cuantitativa y cualitativa por expertos, con los cuales se impulsaron grupos y proyectos interdisciplinarios y transferencia tecnológica.

      En el período 2020 -2025 fui co-responsable científica de un proyecto ANII-FMV y un CSIC I+D y de 4 proyectos en el marco de convenio con UTE en detección de pérdidas no técnicas (anomalías, fraudes) y en monitoreo no intrusivo de cargas. También, de un proyecto en colaboración con DNIC, en reconocimiento biométrico. Además, fui co-responsable de un proyecto para la detección de anomalías en datos de telecomunicaciones con Telefónica.

      Asimismo, en este período, he sido/soy orientador o co-orientador de tesis de grado(dos finalizadas) y posgrado (dos doctorados, uno finalizado y tres maestrías, todas finalizadas), y soy co-autor de publicaciones de artículos y trabajos en conferencias arbitradas relacionados con mis líneas de investigación.

      En los últimos veinte años contribuí al desarrollo del Departamento de Procesamiento de Señales del Instituto de Ingeniería Eléctrica- Facultad de Ingeniería- UdelaR(IIE), generando cursos, impulsando proyectos de investigación y desarrollo que permitieran la iniciación a la investigación de jóvenes.

  • Producción bibliográfica

    • Artículos publicados

      • Arbitrados

        • One Model to Find Them All Deep Learning for Multivariate Time-Series Anomaly Detection in Mobile Network Data (Completo, 2023)Trabajo relevante
          G. García González , S. Martinez Tagliafico , ALICIA FERNÁNDEZ , G. Gómez , J. Acuña , P. Casas
          IEEE Transactions on Network and Service Management, 2023
          Palabras clave: Anomaly Detection Deep Learning Multivariate Time-Series Variational Auto Encoder Dilated Convolution TELCO Open Dataset
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones /
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Aprendizaje Automático y Reconocimiento de Patrones
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Aprendizaje automático y Reconocimiento de Patrones
          Medio de divulgación: Internet
          Lugar de publicación: IEEE Transactions on Network and Service Management
          E-ISSN: 19324537
          DOI: DOI: 10.1109/TNSM.2023.3340146
          https://doi.org/10.1109/TNSM.2023.3340146
          Abstract?Network monitoring data generally consists of hundreds of counters periodically collected in the form of time-series, resulting in a complex-to-analyze multivariate time-series (MTS) process. Traditional time-series anomaly detection methods target univariate time-series analysis, which makes the MTS analysis cumbersome and prohibitively complex. We present DC-VAE (Dilated Convolutional - Variational Auto Encoder), a novel approach to anomaly detection in MTS data, leveraging convolutional neural networks (CNNs) and variational autoencoders (VAEs). DC-VAE detects anomalies in MTS data through a single model, exploiting temporal information without sacrificing computational and memory resources. In particular, instead of using recursive neural networks, large causal filters, or many layers, DC-VAE relies on Dilated Convolutions (DC) to capture long and short-term phenomena in the data. We evaluate DC-VAE on the detection of anomalies in the TELCO TELeCOmmunication networks dataset, a large-scale, multi-dimensional network monitoring dataset collected at an operational mobile Internet Service Provider (ISP), where anomalous events were manually labeled by experts during seven months, at a five-minutes granularity. We benchmark DC-VAE against a broad set of traditional time- series anomaly detectors from the signal processing and machine learning domains. We also evaluate DC-VAE in open, publicly available datasets, comparing its performance against other multivariate anomaly detectors based on deep learning generative models. Results confirm the advantages of DC-VAE, both in terms of MTS data modeling, as well as for anomaly detection. For the sake of reproducibility and as an additional contribution, we make the TELCO dataset publicly available to the community and openly release the code implementing DC-VAE.

        • Fraud Detection on Power Grids While Transitioning to Smart Meters by Leveraging Multi-Resolution Consumption Data (Completo, 2022)
          Pablo Massaferro , J. Matías Di Martino , ALICIA FERNÁNDEZ
          IEEE Transactions on Smart Grid, v.: 13 3 , p.:2381 - 2389, 2022
          Palabras clave: Non-technical losses electricity theft automatic fraud detection deep learning multi-resolution smart meters
          Medio de divulgación: Otros
          Lugar de publicación: IEEE Transactions on Smart Grid
          ISSN: 19493053
          E-ISSN: 19493061
          DOI: 10.1109/TSG.2022.3148817
          https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9702531
          Abstract: The technological upgrade of power utilities to smart metering is a process that can take several years. Meanwhile, smart meters coexist with previous generations of digital and electromechanical power meters. While the smart meters provide high-resolution power measurements, electromechanical meters are typically read by an operator once a month. The coexistence of these two technologies poses the challenge of monitoring non-technical losses (NTL) and fraud where some customers? consumption is sampled every 15 minutes, while others are sampled once a month. In addition, since companies already have years of monthly historical consumption, it is natural to reflect how the past data can be leveraged to predict and improve NTL on smart grids. This work addresses both problems by proposing a multi-resolution deep learning architecture capable of simultaneously training and predicting input consumption curves sampled 1 a month or every 15 minutes. The proposed algorithms are tested on an extensive data set of users with and without fraudulent behaviors collected from the Uruguayan utility company UTE and on a public access data set with synthetic fraud. Results show that the multi-resolution architecture performs better than algorithms trained for a specific type of meters (i.e., for a particular resolution).

        • Household Appliances Identification: Hands-on integrative workshop and its adaptation to a social distancing context (Completo, 2021)Trabajo relevante
          ALVARO GÓMEZ , Pablo Massaferro , Camilo Mariño , Ignacio Irigaray , Germán Fierro , Andrés Cardozo , ALICIA FERNÁNDEZ
          IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje, v.: 16 p.:294 - 306, 2021
          Palabras clave: Integrative workshop Electrical Engineering degree load identification
          Medio de divulgación: Otros
          Lugar de publicación: IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje
          E-ISSN: 19328540
          DOI: 10.1109/RITA.2021.3125903
          Abstract: Theoretical and practical knowledge integration is essential in Electrical Engineering. Throughout the degree, students must tackle specific problems where they can put into practice difficult concepts and test their learning. Taking this into consideration, an integrative workshop is implemented in the third year that seeks to strengthen skills such as: analysis and design of signal conditioning circuits, designing and printing circuits, signal acquisition and processing, pattern recognition and classification, integration of a system. The workshop is based on the topic of load identification which is a challenging problem, suitable for developing multiple electrical engineering concepts and also an interesting subject for the initiation of the students to research. This article shares the 2019 edition experience and its adaptation to non-classroom classes in 2020 in the context of social distancing restrictions due the coronavirus disease. The 2019 didactic proposal and the necessary modifications for 2020 are presented and analyzed. Although loosing the fruitful interaction between teachers and students in the lab in 2020, most of the hands-on activities could be maintained helped by the use of USB oscilloscopes/analyzers that give students the functionality of a lab at home. It is concluded that both editions, in spite of their different teaching modalities, achieved good academic results.

        • Fingerprint Biometrics From Newborn to Adult: A Study From a National Identity Database System (Completo, 2020)Trabajo relevante
          Javier Preciozzi , Guillermo Garella , Vanina Camacho , Francesco Franzoni , LUIS DI MARTINO , Guillermo Carbajal , ALICIA FERNÁNDEZ
          IEEE Transactions on Biometrics Behavior and Identity Science, v.: 2 p.:68 - 79, 2020
          Palabras clave: Biometrics fingerprint recognition ageing children fingerprint quality
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
          Medio de divulgación: Internet
          Lugar de publicación: IEEE Transactions on Biometrics Behavior and Identity Science
          E-ISSN: 26376407
          DOI: 10.1109/TBIOM.2019.2962188
          https://doi.org/10.1109/TBIOM.2019.2962188
          In this work, we evaluate the use of fingerprints to identify people from a very young age. Although it is well known that fingerprints are stable all along life, and even before born fingerprint patterns are fully developed, automatic identification (or comparison) systems are developed generally for adult fingerprints. Our interest is not only to study the feasibility of using child fingerprints for automatic identification but to determine if that is possible with the existing software and hardware. There are two related questions that we do answer in this work. First, starting at what age are digitally acquired fingerprints good enough for automatic comparison. Second, what is the performance when comparing fingerprints from children against fingerprints from adults. In order to answer these questions, we have run a set of experiments on a database composed of more than 200K fingerprints from approximately 134K identities. We show that, after applying a growth factor to scale minors fingerprints to an adult size, good accuracy can be obtained from ages starting at one year old, and that fingerprints of children and adults can be compared without a significant loss of accuracy (with respect to adult vs adult). We consider this study extremely useful for both researchers and decision makers, as it is a testimony that even without additional developments, fingerprints from children can be used for automatic comparison on real scenarios.

        • Fraud Detection in Electric Power Distribution: An Approach that Maximizes the Economic Return (Completo, 2020)Trabajo relevante
          Pablo Massaferro , J. Matias Di Martino , ALICIA FERNÁNDEZ
          IEEE Transactions on Power Systems, 2020
          Palabras clave: Economics Companies Inspection Meters History Machine learning Support vector machines
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones
          ISSN: 08858950
          E-ISSN: 15580679
          DOI: 10.1109/TPWRS.2019.2928276
          The detection of Non-Technical Losses is a very important economic issue for Power Utilities. Diverse machine learning strategies have been proposed to support electric power companies tackling this problem. Methods performance is often measured using standard cost-insensitive metrics such as the accuracy, true positive ratio, AUC, or F1. In contrast, we propose to design a NTL detection solution that maximizes the effective economic return. To that end, both the income recovered and the inspection cost are considered. Furthermore, the proposed framework can be used to design the infrastructure of the division in charge of performing customers inspections. Then assisting not only short term decisions, e.g., which customer should be inspected first, but also the elaboration of long term strategies, e.g., planning of NTL company budget. The problem is formulated in a Bayesian risk framework. Experimental validation is presented using a large dataset of real users from the Uruguayan Utility (UTE). The results obtained show that the proposed method can boost companies profit and provide a highly efficient and realistic countermeasure to NTL. Moreover, the proposed pipeline is general and can be easily adapted to other practical problems.

        • An open tool for input function estimation and quantification of dynamic PET FDG brain scans (Completo, 2016)
          MARTIN BERTRAN , NATALIA MARTINEZ , GUILLERMO CARBAJAL , ALICIA FERNÁNDEZ , ALVARO GÓMEZ
          International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, v.: 11 p.:1419 - 1430, 2016
          Palabras clave: PET quantification FDG; Image derived input function Patlak analysis
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 18616410
          E-ISSN: 18616429
          DOI: 10.1007/s11548-015-1307-x
          Purpose Positron emission tomography (PET) analysis of clinical studies is mostly restricted to qualitative evaluation. Quantitative analysis of PET studies is highly desirable to be able to compute an objective measurement of the process of interest in order to evaluate treatment response and/or compare patient data. But implementation of quantitative analysis generally requires the determination of the input function: the arterial blood or plasma activity which indicates how much tracer is available for uptake in the brain. The purpose of our work was to share with the community an open software tool that can assist in the estimation of this input function, and the derivation of a quantitative map from the dynamic PET study. Methods Arterial blood sampling during the PET study is the gold standard method to get the input function, but is uncomfortable and risky for the patient so it is rarely used in routine studies. To overcome the lack of a direct input function, different alternatives have been devised and are available in the literature. These alternatives derive the input function from the PET image itself (image-derived input function) or from data gathered from previous similar studies (population-based input function). In this article, we present ongoing work that includes the development of a software tool that integrates several methods with novel strategies for the segmentation of blood pools and parameter estimation. Results The tool is available as an extension to the 3D Slicer software. Tests on phantoms were conducted in order to validate the implemented methods. We evaluated the segmentation algorithms over a range of acquisition conditions and vasculature size. Input function estimation algorithms were evaluated against ground truth of the phantoms, as well as on their impact over the final quantification map. Endto-end use of the tool yields quantification maps with <5 % relative error in the estimated influx versus ground truth on phantoms. Conclusions The main contribution of this article is the development of an open-source, free to use tool that encapsulates several well-known methods for the estimation of the input function and the quantification of dynamic PET FDG studies. Some alternative strategies are also proposed and implemented in the tool for the segmentation of blood pools and parameter estimation. The tool was tested on phantoms with encouraging results that suggest that even bloodless estimators could provide a viable alternative to blood sampling for quantification using graphical analysis. The open tool is a promising opportunity for collaboration among investigators and further validation on real studies.

        • Face Matching with an A-Contrario False Detection Control (Completo, 2016)
          LUIS D. DI MARTINO , Javier Preciozzi , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
          Neurocomputing, v.: 173 p.:64 - 71, 2016
          Palabras clave: Face matching Face Verification A-contrario ELBP STASM
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          ISSN: 09252312
          DOI: 10.1016/j.neucom.2015.02.093
          All biometric systems have two major functions: the identification of a given template on a biometric database and the verification that two templates correspond to the same subject. Although in both operations the response confidence of the system is of great importance, in the verification process it becomes crucial. Indeed we want to determine, with a very low error, whether two templates correspond to the same subject or not. Most of the work devoted to biometrics are related to other stages of the process: the preprocessing, feature extraction or even the definition of robust metrics to compare them. Nevertheless, few works exist on the criteria used to the acceptance of a matching between two templates. In this work we focus on this decision criterion: we introduce a novel strategy based on the a contrario framework. We show several advantages of using this framework in the context of biometrics: it is automatically adapted to the data, it allows us to control the performance of the system in advance and can be used directly in the matching stage not requiring a prior training stage. In order to show the framework on a practical situation, we implement a face recognition system. We perform several experiments to validate this novel strategy using different databases, both private and public. Also the robustness of this technique is evaluated using different features and metrics. The results show that the proposed approach outperforms classic methods, with a consistent theory behind it, that can be naturally adapted to any biometric system.

        • Gradient Domain Methods with application to 4D Scene Reconstruction (Completo, 2015)
          MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , JOSÉ FERRARI
          Optics and Lasers in Engineering, v.: 66 p.:223 - 232, 2015
          Palabras clave: Gradient Domain Video Analysis Anisotropic Diffusion
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 01438166
          In many applications such as Photometric Stereo, Shape from Shading, Differential 3D reconstruction and Image Editing in gradient domain it is important to integrate a retrieved gradient field. In most of the real experiments, the retrieved gradient fields correspond to nonintegrable fields (i.e. they are not irrotational on every point of the domain). Robust approaches have been proposed to deal with noisy nonintegrable gradient fields. In this work we extend some of these techniques for the case of dynamic scenes when the gradient field in the $x-y$ domain can be estimated over time. We exploit temporal consistency in the scene to ensure integrability and improve the accuracy of the results. In addition, two known integration algorithms are reviewed and important implementation details are discussed. Experiments with synthetic and real data showing some potential applications for the proposed framework are presented.

        • One-shot 3D gradient field scanning (Completo, 2015)
          MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , JOSÉ FERRARI
          Optics and Lasers in Engineering, v.: 72 p.:26 - 28, 2015
          Palabras clave: Depth retrieval
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Físicas / Óptica, Acústica / Optica aplicada
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 01438166
          DOI: 10.1016/j.optlaseng.2015.04.001
          Three-dimensional (3D) shape profiling is an important and practical problem that is being widely studied in the academia and applied in industrial field. In the present work we propose a 3D scanning technique based on the combination of orthogonal fringe projection. It allows us to compute depth field gradient maps in a fast and efficient manner by measuring the local bending of the projected fringes. In the present work we extend the ideas presented in our previous work (di Martino et al. (2014) [1]), obtaining a more general analytical description and evaluating in-depth the different parameters and steps involved in the proposed approach. In addition, extensive validation experiments are presented which show the potential and limitations of the proposed framework.

        • Pattern Recognition in Latin America in the “Big Data” Era  (Completo, 2015)
          ALICIA FERNÁNDEZ , ALVARO GÓMEZ , FEDERICO LECUMBERRY , ALVARO PARDO , IGNACIO RAMIREZ
          Pattern Recognition, v.: 48 p.:1185 - 1196, 2015
          Palabras clave: pattern recognition Machine learning Data mining Image analysis Large scale Big Data
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 00313203
          DOI: 10.1016/j.patcog.2014.04.012
          The “Big Data” era has arisen, driven by the increasing availability of data from multiple sources such as social media, online transactions, network sensors or mobile devices. This is currently a focus of interest among public and private organizations, governments, research institutes and companies operating in diverse fields as health, security, commercial recommendations, detection of anomalies and future trends among others. In this problem, the main objective is to recognize and extract meaningful information (patterns, structure, underlying relationships, etc.) from huge amounts of heterogeneous data. This task is complicated by new, significant storage and processing requirements due to unprecedented volumes of data. In this scenario, new algorithms in Pattern Recognition and related fields are being devised, while well known techniques are revisited and adapted to these new challenges. Latin American research in the “Big Data” problem is still incipient, but there is a significant body of recent works in the subjects of Pattern Recognition and related fields that indirectly addresses the problem. This paper reviews Latin American contributions in Pattern Recognition and related fields in the last lustrum. The focus is set on—but not restricted to—applications in the fields of Computer Vision and Image Analysis with large scale characteristics.

        • Beef quality parameters estimation using ultrasound and color images (Completo, 2015)
          MARTíN PIQUEREZ , JOSé LUIS NUNES , LEONARDO PUJADAS , EILEEN ARMSTRONG , ALICIA FERNÁNDEZ , FEDERICO LECUMBERRY
          BMC Bioinformatics, v.: 4 2015
          Palabras clave: beef quality
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Medio de divulgación: Internet
          E-ISSN: 14712105
          DOI: 10.1186/1471-2105-16-S4-S6
          Beef quality measurement is a complex task with high economic impact. There is high interest in obtaining automatic quality parameters estimation in live cattle or post mortem. In this paper we set out to obtain beef quality estimates from the analysis of ultrasound (in vivo) and color images (post mortem), with the measurement of various parameters related to tenderness and amount of meat: rib eye area, percentage of intramuscular fat and backfat thickness or subcutaneous fat. Proposal:An algorithm based on curve evolution is implemented to calculate the rib eye area. The backfat thickness is estimated from the profile of distances between a curve that limits the steak and one that limits rib eye, previously detected. A model base in Support Vector Regression (SVR) is trained to estimate the intramuscular fat percentage. A series of features extracted on a region of interest, previously detected in both ultrasound and color images, were proposed. In all cases, a complete evaluation was performed with different databases including: color and ultrasound images acquired by a beef industry expert, intramuscular fat estimation obtained by an expert using a commercial software, and chemical analysis. Conclusions : The proposed algorithms show good results to calculate the rib eye area and the backfat thickness measure and profile. They are also promising in predicting the percentage of intramuscular fat.

        • Differential 3D shape retrieval (Completo, 2014)
          MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , GASTON A. AYUBI , JOSÉ FERRARI
          Optics and Lasers in Engineering, v.: 58 p.:114 - 118, 2014
          Palabras clave: Depth retrieval Fringe projection 3D face recognition
          Areas de conocimiento:
          Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Físicas / Óptica, Acústica / Optica aplicada
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 01438166
          DOI: 10.1016/j.optlaseng.2014.02.004
          We are presenting a differential three-dimensional (3-D) shape profiling method that is based on the combination of orthogonal fringe projection. It allows us to compute depth gradient maps in a fast and efficient manner. What we are demonstrating is that depth gradients can be computed in a simple way by measuring fringe deformation throughout a novel single-shot approach. We show the usefulness and potential applications of the proposed approach. Validation experiments are presented as well.

        • Dairy cattle sub-clinical uterine disease diagnosis using pattern recognition and image processing techniques  (Completo, 2014)
          MATIAS TAILANIAN , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ , GIOVANNI GNEMMI , ANA MEIKLE , ISABEL PEREIRA , GREGORY RANDALL
          Lecture Notes in Computer Science, 8827, p.:690 - 697, 2014
          Palabras clave: endometritis diagnosis feature extraction imbalance classes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 03029743
          E-ISSN: 16113349
          DOI: 10.1007/978-3-319-12568-8_84

        • A new framework for optimal classifier design (Completo, 2013)Trabajo relevante
          MATIAS DI MARTINO , GUZMÁN HERNÁNDEZ , MARCELO FIORI , ALICIA FERNÁNDEZ
          Pattern Recognition, v.: 46 p.:2249 - 2255, 2013
          Palabras clave: Class Imabalance F-measure Fraud Detection
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 00313203
          DOI: 10.1016/j.patcog.2013.01.006
          http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2013.01.006
          Abstract: The use of alternative measures to evaluate classifier performance is gaining attention, specially for imbalanced problems. However, the use of these measures in the classifier design process is still unsolved. In this work we propose a classifier designed specifically to optimize one of these alternative measures, namely, the so-called F-measure. Nevertheless, the technique is general, and it can be used to optimize other evaluation measures. An algorithm to train the novel classifier is proposed, and the numerical scheme is tested with several databases, showing the optimality and robustness of the presented classifier.

        • Novel classifier scheme for imbalanced problems (Completo, 2013)
          MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , PABLO ITURRALDE , FEDERICO LECUMBERRY
          Pattern Recognition Letters, p.:1146 - 1151, 2013
          Palabras clave: F-measure clases imbalanceadas clasificación
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 01678655
          DOI: 10.1016/j.patrec.2013.03.012
          Abstract: There is an increasing interest in the design of classifiers for imbalanced problems due to their relevance in many fields, suc h as fraud detection and medical diagnosis. In this work we present a new classifier developed specially for imbalanced problems, where maximum F-measure instead of maximum accuracy guide the classifier design. Theoretical basis, algorithm description and real experiments are presented. The algorithm proposed shows suitability and a very good performance in imbalance scenarios and high overlappin g between classes.

        • Ultrasound image segmentation with shape priors: Application to automatic cattle rib-eye area estimation (Completo, 2007)
          PABLO ARIAS , PABLO SPRECHMANN , ALEJANDRO PINI , GONZALO SANGUINETTI , PABLO CANCELA , ALICIA FERNÁNDEZ , ALVARO GÓMEZ , GREGORY RANDALL
          IEEE Transactions on Image Processing, v.: 16 6 , p.:1637 - 1645, 2007
          Palabras clave: Rib-eye Segmentación, ultrasonido shape priors
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Medio de divulgación: Papel
          ISSN: 10577149
          E-ISSN: 19410042
          Abstract Automatic ultrasound (US) image segmentation is a difficult task due to the quantity of noise present in the images and the lack of information in several zones produced by the acquisition conditions. In this paper, we propose a method that combines shape priors and image information to achieve this task. In particular, we introduce knowledge about the rib-eye shape using a set of images manually segmented by experts. A method is proposed for the automatic segmentation of new samples in which a closed curve is fitted taking into account both the US image information and the geodesic distance between the evolving curve and the estimated mean rib-eye shape in a shape space. This method can be used to solve similar problems that arise when dealing with US images in other fields. The method was successfully tested over a database composed of 610 US images, for which we have the manual segmentations of two experts

  • Libros

    • Pattern Recognition - Applications and Methods ( Participación , 2013)
      MATIAS DI MARTINO , FEDERICO DECIA , JUAN MOLINELLI , ALICIA FERNÁNDEZ Publicado

      Editor/Compilador: ICPRAM
      Número de volúmenes: 204 , 18675662
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg , Berlin
      Palabras clave: F-measure Fraud Detection Imbalance Problems
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      ISSN/ISBN: 9783642365294
      Financiación/Cooperación:
      Comisión Sectorial de Investigación Científica / Apoyo financiero, Uruguay
      ink.springer.com.proxy.timbo.org.uy:443/chapter/10.1007/978-3-642-36530-0_9


      Capítulos:
      A Novel Framework for Nontechnical Losses Detection in Electricity Companies
      Página inicial 109, Página final 120
    • En_clave inter 2011 Trayectorias ( Participación , 2012)
      GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ Publicado

      Editor/Compilador: Espacio Interdisciplinario - UdelaR , Montevideo
      Palabras clave: Imagenes Biomedicina Ingeniería
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      ISSN/ISBN: 9789974008632
      Resumen: Se busca compartir la trayectoria interdisciplinaria del Grupo de Procesamiento de Imágenes (GTI) del Instituto de Ingeniería Eléctrica, centrándose en la experiencia en el área biomédica. Se describe el abordaje metodológico, con hincapié en la formación de recursos humanos capaces de trabajar en las fronteras entre disciplinas y cual ha sido el enfoque del GTI para avanzar en ese sentido. Se muestra cómo la interacción con referentes de otras áreas en el proceso de formación aporta no sólo conocimiento disciplinar sino metodológico. Se muestra cómo se ha producido un proceso de acumulación a través del GTI que ha permitido abordar la solución de problemas concretos y la producción de aportes al conocimiento en aspectos más fundamentales. En cada proyecto de interacción interdisciplinaria el proceso de formación, intercambio y grados de maduración en la relación puede ser muy distinto. Algo en común es que se requiere mucha paciencia en el trabajo y en lo que respecta a la valoración de los resultados de largo plazo, así como respeto mutuo en la valoración del tiempo y el aporte del otro. Otro aspecto central es la construcción de un cierto lenguaje común en torno al problema específico.


      Capítulos:
      Sensibilizar y formar para el abordaje interdisciplinario, la experiencia del grupo de tratamiento de imágenes
      Página inicial 89, Página final 96

  • Publicación de trabajos presentados en eventos

    • ASTELCO: An Augmented Sparse Time Series Dataset with Generative Models (2025)
      Manuel Sánchez-Laguardia , Gastón García-González , Emilio Martinez , Sergio Martinez Tagliafico , ALICIA FERNÁNDEZ , GOMEZ, G.
      Publicado
      Completo
      Descripción: 14th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
      Año del evento: 2025
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Sparse Time Series GAN VAE Data Augmentation
      DOI: DOI:10.5220/0013185900003905
      Abstract: In recent years, there has been significant growth in the application of deep learning methods for classification, anomaly detection, and forecasting of time series. However, only some studies address problems involving sparse or intermittent demand time series, since the availability of sparse databases is scarce. This work compares the performance of three data augmentation approaches based on generative models and provides the code used to generate synthetic sparse and non-sparse time series. The experiments are carried out using a newly created sparse time series database, ASTELCO, which is generated from real e-commerce data (STELCO) supplied by a mobile Internet Service Provider. For the sake of reproducibility and as an additional contribution to the community, we make both the STELCO and ASTELCO datasets publicly available, and openly release the implemented code.
    • Monitoreo No Intrusivo de Cargas utilizando Datos de los Medidores Inteligentes de la Red de UTE (2024)
      Camilo Mariño , J. Matias Di Martino , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Nacional
      Descripción: 2024 IEEE URUCON
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2024
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Aprendizaje profundo Monitoreo no intrusivo de cargas
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/URUCON63440.2024.10850274
      Financiación/Cooperación:
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      Comisión Académica de Posgrados / Beca, Uruguay
      https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10850274
      Abstract: Con el crecimiento de la adopción de fuentes de energía renovable, las empresas de distribución de energía eléctrica enfrentan el desafío de gestionar el consumo de manera eficiente. Una herramienta prometedora en este sentido es la desagregación no intrusiva a baja frecuencia utilizando medidores inteligentes, la cual permite monitorear y analizar los patrones de consumo. Esto facilita que las empresas puedan ofrecer incentivos, como tarifas reducidas, a usuarios con comportamientos de consumo eficientes. Aunque se han realizado diversos estudios sobre desagregación de cargas no intrusiva con datos a alta frecuencia, existe una falta de análisis en aplicaciones de baja frecuencia. Esta carencia limita la implementación de estrategias basadas en datos, ya que muchos medidores inteligentes instalados por las distribuidoras de energía operan a frecuencias muy bajas. Este estudio aborda esta limitación y se centra en la desagregación del consumo de electrodomésticos a partir de una curva de consumo agregada a muy baja frecuencia. En particular, se analizan dos electrodomésticos de alta potencia: calefones y vehículos eléctricos, utilizando datos de consumo recolectados en Uruguay.
    • Non-Intrusive Disaggregation at a Very Low Frequency of Water Heaters and Electric Vehicles (2024)
      Camilo Mariño , J Matias Di Martino , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: 2024 IEEE PES Generation, Transmission and Distribution Latin America Conference and Industrial Exposition (GTDLA)
      Ciudad: Ixtapa, Mexico
      Año del evento: 2024
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Deep learning NILM
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/GTDLA61236.2024.10913528
      Financiación/Cooperación:
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      Comisión Académica de Posgrados / Beca, Uruguay
      https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10913528
      Abstract: As the adoption of renewable energy sources grows, electric distribution companies face the challenge of efficiently managing electrical consumption. Low frequency, non-intrusive disaggregation using standard smart meters emerges as a promising tool to monitor and analyze consumption patterns. This enables companies to offer incentives, such as discounted rates, to users with efficient consumption behaviors. While several works have addressed the problem of non-intrusive load disaggregation from data sampled at high frequency, there is an important scarcity of tools and analysis in the context of low frequency applications. The latter is a critical limitation for the adoption of data driven strategies, since a large proportion of scalable and affordable meters sample at low frequency rates. The present study addresses this important limitation and focuses on the disaggregation of appliances from an aggregated consumption curve sampled at very low frequency data (10?3 ? +10?2Hz). In particular, we analyze two critical high-power appliances: water heaters and electric vehicles. In addition to benchmarking and adapting existing disaggregation methodologies to the low frequency sampling domain. A novel real-world dataset released as part of this publication is accessible at: https://iie.fing.edu.uy/proyectos/nilm/.
    • Assessing Refractory Epilepsy Patients with Dynamic 18F-FDG PET: Insights from Kinetic Analysis. (2024)
      FERRANDO R , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: EUROPEAN JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING
      Ciudad: New York
      Año del evento: 2024
      Volumen:51
      Pagina inicial: 110
      Pagina final: 110
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer
      Medio de divulgación: Internet
    • On the Quest for Foundation Generative-AI Models for Anomaly Detection in Time-Series Data (2024)
      Gastón García-González , PEDRO CASAS , Emilio Martinez , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: 2024 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
      Ciudad: Vienna, Austria
      Año del evento: 2024
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Web and internet services Time series analysis Predictive models Network security Data models Convolutional neural networks Forecasting
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/EuroSPW61312.2024.00034
      Financiación/Cooperación:
      Telefónica Móviles del Uruguay S.A / Apoyo financiero, Uruguay
      Comisión Sectorial de Investigación Científica / Apoyo financiero, Uruguay
      Comisión Académica de Posgrado / Beca, Uruguay
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10628756
      Abstract: Network security data generally consists of hundreds of counters periodically collected in the form of time-series, resulting in a complex-to-analyze multivariate time-series (MTS) process. We investigate a novel approach to time-series modeling, inspired by the successes of large pre-trained foundation models. We introduce FAE (Foundation Auto-Encoders), a foundation generative-AI model for anomaly detection in time-series data, based on Variational Auto-Encoders (VAEs). By foundation, we mean a model pre-trained on massive amounts of time-series data which can learn complex temporal patterns useful for accurate modeling, forecasting, and detection of anomalies on previously unseen datasets. Based on the DC-VAE architecture originally designed for multivariate anomaly detection, FAE leverages VAEs and Dilated Convolutional Neural Networks (DCNNs) to build a generic model for univariate time-series modeling, which could eventually perform properly in out-of-the-box, zero-shot anomaly detection applications. We introduce the main concepts and ideas of this foundation model, and present some preliminary results in a multi-dimensional network monitoring dataset, collected from an operational mobile Internet Service Provider (ISP). This work represents a significant step forward in the development of foundation generative-AI models for anomaly detection in time-series analysis, with applications spanning cybersecurity, network management, and beyond.
    • Timeless Foundations: Exploring DC-VAEs as Foundation Models for Time Series Analysis (2024)
      Gastón García-González , PEDRO CASAS , Emilio Martinez , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 2024 8th Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA)
      Ciudad: Dresden, Germany
      Año del evento: 2024
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Time-Series Data Generative AI Anomaly Detection VAE Foundation Models for Time-Series
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.23919/TMA62044.2024.10559129
      Financiación/Cooperación:
      Comisión Académica de Posgrado / Beca, Uruguay
      Comisión Sectorial de Investigación Científica / Apoyo financiero, Uruguay
      https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10559129
      Abstract: We investigate a novel approach to time-series modeling, inspired by the successes of large pre-trained foundation models. We introduce FAE (Foundation Auto-Encoders), a foundation generative-AI model for anomaly detection in time-series data, based on Variational Auto-Encoders (VAEs). By Foundation Model (FM), we mean a model pre-trained on massive amounts of time-series data which can learn complex temporal patterns useful for accurate modeling and forecasting on previously unseen datasets. FAE leverages VAEs and Dilated Convolutional Neural Networks (DCNNs) to build a generic model for time-series modeling, which could eventually perform properly in out-of-the-box, zero-shot anomaly detection applications. We introduce the main concepts and ideas of this FM for time-series (TSFM), and present some preliminary results in a multi-dimensional mobile network monitoring dataset. We also present example results applying novel TSFMs to this dataset, both in a zero-shot manner and relying on fine-tuning, and show how complex it is in the practice to achieve accurate results.
    • NILMEV: Electric Vehicle disaggregation for residential customer energy efficiency incentives (2023)

      Publicado
      Completo
      Descripción: 2023 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT)
      Ciudad: Washington, DC, USA
      Año del evento: 2023
      Anales/Proceedings:2023 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT)
      Pagina inicial: 1
      Pagina final: 5
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: NILM Electric Vehicles load disaggregation
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Aprendizaje automático y Reconocimiento de patrones.
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/isgt51731.2023.10066441
      Financiación/Cooperación:
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/isgt51731.2023.10066441
      Abstract: Due to its impact on household energy use and the adoption of renewable energies, the intelligent management of the power consumption of electric vehicles (EVs) is of great relevance. In the context of widespread clean energy adoption and growing environmental concerns, generating incentives through discounted rates for intelligent residential EV power consumption requires algorithms capable of measuring loads in a disaggregated manner. The deployment of smart meter networks offers the possibility of applying machine learning techniques to estimate EV residential consumption. This work presents an efficient algorithm for the Non Intrusive Load Monitoring (NILM) of EV consumption, which is an adaptation of a method previously proposed for high-powered water heaters. Its performance is compared with methods based on deep neural networks. Results from an actual power demand dataset are discussed, and a comparative analysis is carried out against billing rules based on time slots and historical power consumption data.
    • Fraud Detection Using Event Logs with LSTM and Gradient Boosting (2023)
      EMILIANO ACEVEDO , PABLO MASSAFERRO , ALICIA FERNÁNDEZ , ALEXANDER MARTINS , GONZALO CAUDULLO
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 2023 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT)
      Ciudad: Washington, DC, USA
      Año del evento: 2023
      Anales/Proceedings:2023 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT)
      Pagina inicial: 1
      Pagina final: 5
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Anomaly detection Energy consumption Deep neural networks
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/isgt51731.2023.10066346
      Financiación/Cooperación:
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      Comisión Académica de Posgrado / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/isgt51731.2023.10066346
      Abstract: Automatic non-technical power loss detection methods have advanced significantly as data volume has increased with smart meter installation. Recently, academic works have mainly focused on the impact of the high resolution of the energy consumption time series, leaving aside the integration of event logs within machine learning solutions. Due to the variety of alarms and depending on electrical installation health, millions of alarm events can be generated requiring an automatic analysis of them. In this work, we propose a method that considers the sequential nature of alarm log information using a recurrent neural network and evaluate two strategies for including this information within an existing state-of-the-art NTL classifier. The experiments are reported in actual smart meter data provided by the Uruguayan utility, showing that it is possible to double the precision for on-field applicable operating thresholds.
    • Fake it till you Detect it: Continual Anomaly Detection in Multivariate Time-Series using Generative AI (2023)
      GASTÓN GARCÍA GONZÁLEZ , PEDRO CASAS , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Descripción: 2023 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
      Ciudad: Delft, Netherlands
      Año del evento: 2023
      Anales/Proceedings:2023 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Anomaly Detection Generative AI VAE Multivariate Time-Series GenDeX
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/eurospw59978.2023.00068
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      Comisión Sectorial de Investigación Científica / Apoyo financiero, Uruguay
      Telefónica Móviles del Uruguay S.A / Apoyo financiero, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/eurospw59978.2023.00068
      Abstract: Anomaly detection in Multivariate Time-Series (MTS) data plays an important role in multiple domains, especially in cybersecurity, for the detection of unknown attacks. DC- VAE is a recent approach we have proposed for anomaly detection in network measurement multivariate data, which uses Variational Auto Encoders (VAEs) and Dilated Convolutional Neural Networks (DCNNs) to model complex and high-dimensional MTS data. However, detecting anomalies using VAEs can result in performance degradation and even catastrophic forgetting when trained on dynamic and evolving network measurements, particularly in the event of concept drifts. We extend DC- VAE to a continual learning setup, leveraging the generative AI properties of the underlying models to deal with continually evolving data. We introduce GenDeX, an approach to Generative AI-based anomaly detection which compresses the patterns extracted from past measurements into a generative model that can synthesize MTS data out of input Gaussian noise, mimicking the characteristics of the MTS data used for training. GenDeX relies on a Deep Generative Replay paradigm to realize continual learning, combining synthesized past MTS measurements with new observations to update the detection model. Using a large-scale, multi-dimensional network monitoring dataset collected from an operational mobile Internet Service Provider (ISP), we showcase the functionality of DC-VAE in the event of concept drifts, and study in-depth its generative characteristics, assessing GenDeX synthetically generated MTS examples. GenDeX enables DC- VAE adapting to continually evolving data, overcoming the limitations of catastrophic forgetting.
    • Deep Generative Replay for Multivariate Time-Series Monitoring with Variational Autoencoders (2023)
      GASTÓN GARCÍA GONZÁLEZ , PEDRO CASAS , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Descripción: 2023 7th Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA)
      Ciudad: Naples, Italy
      Año del evento: 2023
      Anales/Proceedings:2023 7th Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA)
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Anomaly Detection Generative AI VAE Multivariate Time-Series GenDeX
      DOI: 10.23919/tma58422.2023.10199001
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.23919/tma58422.2023.10199001
      Abstract: Multivariate time-series (MTS) play a crucial role in network monitoring and analysis problems. We explore the usage of generative AI for MTS data modeling, in particular for the sake of knowledge replay. Knowledge replay mechanisms help in leveraging past experiences to enhance learning, mitigate forgetting, promote generalization, and enable the transfer of knowledge across different tasks or domains. Using a VAE-based deep architecture for data modeling, we incorporate a Deep Generative Replay (DGR) approach to transfer previously learned latent representations into future learning tasks, enabling continual learning in MTS problems. We study the generative characteristics of VAE-based models on top of a multi-dimensional network monitoring dataset collected from an operational mobile Internet Service Provider (ISP), portraying its usage in the context of DGR learning tasks.
    • Steps towards continual learning in multivariate time-series anomaly detection using variational autoencoders (2022)
      ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: IMC '22: ACM Internet Measurement Conference
      Ciudad: Nice France
      Año del evento: 2022
      Anales/Proceedings:Proceedings of the 22nd ACM Internet Measurement Conference
      Pagina inicial: 774
      Pagina final: 775
      Publicación arbitrada
      Editorial: ACM
      Ciudad: New York, NY, USA
      Palabras clave: Anomaly detection
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1145/3517745.3563033
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1145/3517745.3563033
      ABSTRACT We present DC-VAE, an approach to network anomaly detection in multivariate time-series (MTS), using Variational Auto Encoders (VAEs) and Dilated Convolutional Neural Networks (CNN). DC-VAE detects anomalies in MTS data through a single model, exploiting temporal and spatial MTS information. We showcase DC-VAE in different MTS datasets, and portray its future application in a continual learning framework, exploiting the generative properties of the underlying generative model to deal with continuously evolving data, avoiding catastrophic forgetting. We showcase the functioning of DC-VAE in the event of concept drifts, and propose the application of a novel approach to generative-driven continual learning, introducing the Deep Generative Replay model.
    • DC-VAE, Fine-grained Anomaly Detection in Multivariate Time-Series with Dilated Convolutions and Variational Auto Encoders (2022)
      ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Descripción: 2022 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
      Ciudad: Genoa, Italy
      Año del evento: 2022
      Anales/Proceedings:2022 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Anomaly Detection Deep Learning Multivariate Time-Series Dilated Convolution VAE
      Medio de divulgación: Otros
      DOI: 10.1109/eurospw55150.2022.00035
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/eurospw55150.2022.00035
      Abstract: Due to its unsupervised nature, anomaly detection plays a central role in cybersecurity, in particular on the detection of unknown attacks. A major source of cybersecurity data comes in the form of multivariate time-series (MTS), representing the temporal evolution of multiple, usually correlated measurements. Despite the many approaches available in the literature for time-series anomaly detection, the automatic detection of abnormal events in MTS remains a complex problem. In this paper we introduce DC-VAE, a novel approach to anomaly detection in MTS, leveraging convolutional neural networks (CNNs) and variational auto encoders (VAEs). DC-VAE detects anomalies in time-series data, exploiting temporal information without sacrificing computational and memory resources. In particular, instead of using recursive neural networks, large causal filters, or many layers, DC-VAE relies on dilated convolutions (dc) to capture long and short term phenomena in the data, avoiding complex and less-efficient deep architectures, simplifying learning. We evaluate dc-vae on the detection of anoma-lies on a large-scale, multi-dimensional network monitoring dataset collected at an operational mobile internet service provider (isp), where anomalous events were manually labeled during a time span of 7-months, at a five-minutes granularity. Results show the main properties and advantages introduced by VAEs for time-series anomaly detection, as well as the out-performance of dilated convolutions as compared to standard VAEs for time-series modeling.
    • Mining multivariate time-series for anomaly detection in mobile networks on the usage of variational auto encoders and dilated convolutions (2022)
      G García González , S Martínez Tagliafico , ALICIA FERNÁNDEZ , G Gómez , J. Acuña , C. Mariño , P. Casas
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 8th SIGKDD International Workshop on Mining and Learning from Time Series--Deep Forecasting: Models, Interpretability, and Applications
      Ciudad: Washington, DC, USA
      Año del evento: 2022
      Publicación arbitrada
      Editorial: ACM
      Palabras clave: Anomaly Detection Deep Learning Multivariate Time-Series Dilated Convolution VAE Reproducibility New Datasets
      Medio de divulgación: Internet
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      ABSTRACT The automatic detection of anomalies in communication networks plays a central role in network management. Despite the many attempts and approaches for anomaly detection explored in the past, the detection of rare events in multidimensional network data streams still represents a complex to tackle problem. Network monitoring data generally consists of hundreds of counters periodically collected in the form of time-series, resulting in a complex-toanalyze multivariate time-series (MTS) process. Traditional timeseries anomaly detection methods target univariate time-series analysis, which makes the multivariate analysis cumbersome and prohibitively complex when dealing with MTS data. In this paper we introduce DC-VAE, a novel approach to anomaly detection in MTS data, leveraging convolutional neural networks (CNNs) and variational auto encoders (VAEs). DC-VAE detects anomalies in MTS data through a single model, exploiting temporal information without sacrificing computational and memory resources. In particular, instead of using recursive neural networks, large causal filters, or many layers, DC-VAE relies on Dilated Convolutions(DC) to capture long and short term phenomena in the data, avoiding complex and less-efficient deep architectures, thus simplifying learning. We evaluate DC-VAE on the detection of anomalies in the TELCO dataset, a large-scale, multi-dimensional network monitoring dataset collected at an operational mobile Internet Service Provider (ISP), where anomalous events were manually labeled by experts during a time span of seven-months, at a five-minutes granularity. Results show the main properties and advantages introduced by VAEs for time-series anomaly detection, as well as the out-performance of DC-VAE as compared to standard VAEs for time-series modeling. We also evaluate DC-VAE in open, publicly available datasets, comparing its performance against other multivariate anomaly detectors based on deep learning generative models. For the sake of reproducibility and as an additional contribution, we make the TELCO dataset publicly available to the community, and openly release the code implementing DC-VAE.
    • NTL Detection: Overview of Classic and DNN-based Approaches on a Labeled Dataset of 311k Customers (2021)
      PABLO MASSAFERRO , J. MATLAS DI MARTINO , ALICIA FERNANDEZ
      Publicado
      Completo
      Descripción: 2021 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT)
      Ciudad: Washington, DC, USA
      Año del evento: 2021
      Anales/Proceedings:2021 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT)
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Non-technical losses electricity theft automatic fraud detection
      Medio de divulgación: Otros
      DOI: 10.1109/isgt49243.2021.9372164
      Financiación/Cooperación:
      Comisión Sectorial de Investigación Científica / Beca, Uruguay
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/isgt49243.2021.9372164
      Abstract: Non-technical losses (NLT) constitute a significant problem for developing countries and electric companies. The machine learning community has offered numerous countermeasures to mitigate the problem. Yet, one of the main bottlenecks consists of collecting and aecessing labeled data to evaluate and compare the validity of proposed solutions. In collaboration with the Uruguayan power generation and distribution company UTE, we collected data and inspected 311k costumers, creating one of the world's largest fully labeled datasets. In the present paper, we use this massive amount of information in two ways. First, we revisit previous work, compare, and validate earlier findings tested in much smaller and less diverse databases. Second, we compare and analyze novel deep neural network algorithm, which have been more recently adopted for preventhig NLT. Our main discoveries are: (i) that above 80k training examples, the performance gain of adding more training data is marginal; (ii) if modern classifiers are adopted, handcrafting features from the consumption signal is unnecessary; (iii) complementary customer information as well as the geo-localization are relevant features, and complement the consumption signal; and (iv) adversarial attack ideas can be exploited to understand which are the main patterns that characterize fraudulent activities and typical consumption profiles.
    • NTL Detection: Optimization of Inspection Routes Weighing Mobility Cost and Detection Likelihood (2021)

      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: 2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America)
      Ciudad: Lima, Peru
      Año del evento: 2021
      Anales/Proceedings:2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America)
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: Routing Smart grids Optimization NTL
      Medio de divulgación: Otros
      DOI: 10.1109/isgtlatinamerica52371.2021.9543032
      Financiación/Cooperación:
      Comisión Sectorial de Investigación Científica / Beca, Uruguay
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/isgtlatinamerica52371.2021.9543032
      Abstract: Countermeasures to Non- Technical Losses (NTL) are primarily motivated by the high economic losses they represent. Most solutions focus on detecting suspicious behavior, aiming at identifying fraudulent activities in a data-driven and automated fashion. The direct economic impact associated with these solutions is commonly overlooked. In this work, we focus on the economic impact related to an NTL solution, where the list of customers to be inspected and the inspection routes are optimized. The clients to be examined are selected considering estimates of the fraud probability, the estimated magnitude of the fraud, and the costs associated with a particular inspection route. The mathematical formulation of the optimization problem leverages existing techniques developed in the context of a problem known as ?the salesman problem.? We validate our approach in real-world data obtained after inspecting over 168k (fraudulent and typical) customers in Uruguay, South America. The results show the relevance of taking routing costs into account and indicate that the economic harm of NTL can be reduced by 76%.
    • On the Usage of Generative Models for Network Anomaly Detection in Multivariate Time-Series (2021)
      ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Año del evento: 2021
      Anales/Proceedings:ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review
      Publicación arbitrada
      Editorial: Association for Computing Machinery (ACM)
      Medio de divulgación: Otros
      DOI: 10.1145/3466826.3466843
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Apoyo financiero, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1145/3466826.3466843
      Abstract Despite the many attempts and approaches for anomaly de- tection explored over the years, the automatic detection of rare events in data communication networks remains a com- plex problem. In this paper we introduce Net-GAN, a novel approach to network anomaly detection in time-series, us- ing recurrent neural networks (RNNs) and generative ad- versarial networks (GAN). Different from the state of the art, which traditionally focuses on univariate measurements, Net-GAN detects anomalies in multivariate time-series, ex- ploiting temporal dependencies through RNNs. Net-GAN discovers the underlying distribution of the baseline, multi- variate data, without making any assumptions on its nature, offering a powerful approach to detect anomalies in com- plex, difficult to model network monitoring data. We further exploit the concepts behind generative models to conceive Net-VAE, a complementary approach to Net-GAN for net- work anomaly detection, based on variational auto-encoders (VAE). We evaluate Net-GAN and Net-VAE in different monitoring scenarios, including anomaly detection in IoT sensor data, and intrusion detection in network measure- ments. Generative models represent a promising approach for network anomaly detection, especially when considering the complexity and ever-growing number of time-series to monitor in operational networks.
    • NILM: Multivariate DNN performance analysis with high frequency features (2021)

      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: 2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America)
      Ciudad: Lima, Peru
      Año del evento: 2021
      Anales/Proceedings:2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America)
      Publicación arbitrada
      Editorial: IEEE
      Palabras clave: NILM DNN Open Data Deep Learning Energy Disaggregation
      Medio de divulgación: Otros
      DOI: 10.1109/isgtlatinamerica52371.2021.9543016
      Financiación/Cooperación:
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / Apoyo financiero, Uruguay
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1109/isgtlatinamerica52371.2021.9543016
      Abstract: In recent years we have seen deep neural networks (DNNs) appear in almost every signal processing problem. Non Intrusive Load Monitoring (NILM) was not an exception. A detailed evaluation of the supervised deep learning approach can provide powerful insights for future applications on the matter. In this work we improve a state of the art NILM system based on DNN, by including high frequency features and modifying the autoencoders latent space dimension. Moreover, we introduce a novel dataset for evaluating NILM systems. This paper presents a contribution that adds relevant features as a multivariate input to the DNNs, based on high frequency measurements of the power. Furthermore, a thorough evaluation of the generalization capabilities of these models is presented, comparing results from public databases and those acquired locally in Latin America (LATAM), an underrepresented region on the NILM problem. The data and software generated are left of public access.
    • Despertar el interés por la ingeniería en adolescentes mujeres: Adaptación de talleres divulgativos de electrónica al contexto de distancia social (2021)
      ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: 5° Congreso Argentino de Ingeniería (CADI), 11° Congreso Argentino de Enseñanza de la Ingeniería (CAEDI), 3° Congreso Latinoamericano de Ingeniería (CLADI)
      Ciudad: Buenos Aires, Argentina
      Año del evento: 2021
      Medio de divulgación: Otros
    • Network anomaly detection with net-GAN, a generative adversarial network for analysis of multivariate time-series (2020)
      GASTÓN GARCÍA GONZÁLEZ , PEDRO CASAS , ALICIA FENÁNDEZ , GABRIEL GÓMEZ
      Publicado
      Completo
      Descripción: SIGCOMM '20: Annual conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication on the applications, technologies, architectures, and protocols for computer communication
      Ciudad: Virtual event
      Año del evento: 2020
      Anales/Proceedings:Proceedings of the SIGCOMM '20 Poster and Demo Sessions
      Editorial: ACM
      Ciudad: New York, NY, USA
      DOI: 10.1145/3405837.3411393
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / Beca, Uruguay
      http://dx.doi.org/10.1145/3405837.3411393
      ABSTRACT We introduce Net-GAN, a novel approach to network anomaly detection in time-series, using recurrent neural networks (RNNs) and generative adversarial networks (GAN). Different from the state of the art, which traditionally focuses on univariate measurements, Net-GAN detects anomalies in multivariate time-series, exploiting temporal dependencies through RNNs. Net-GAN discovers the underlying distribution of the baseline, multivariate data, without making any assumptions on its nature, offering a powerful approach to detect anomalies in complex, difficult to model network monitoring data. We present preliminary detection results in different monitoring scenarios, including anomaly detection in sensor data, and intrusion detection in network measurements.
    • An A-Contrario Biometric Fusion Approach (2020)
      Luis Di Martino , Javier PRECIOZZI SPARANO , Rafael Grompone von Gioi , Guillermo Garella , ALICIA FERNÁNDEZ , Federico Lecumberry
      Publicado
      Completo
      Descripción: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2020
      Ciudad: Washington, USA
      Año del evento: 2020
      Anales/Proceedings:The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Biometría Fusion
      Financiación/Cooperación:
      Agencia Nacional de Investigación e Innovación / , Uruguay
      Abstract Fusion is a key component in many biometric systems: it is one of the most widely used techniques to improve their accuracy. Each time we need to combine the output of systems that use different biometric traits, or different samples of the same biometric trait, or even different algorithms, we need to define a fusion strategy. Independently of the fusion method used, there is always a decision step, in which it is decided if the traits being compared correspond to the same individual or not. In this work, we present a statistical decision criterion based on the a-contrario framework, which has already proven to be useful in biometric applications. The proposed method and its theoretical background is described in detail, and its application to biometric fusion is illustrated with simulated and real data.
    • End-to-end NILM System Using High Frequency Data and Neural Networks (2020)
      Franco Marchesoni-Acland , C. Mariño , E. Masquil , P. Massaferro , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Año del evento: 2020
      Palabras clave: NILM Consumption disaggregation
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.13905
      Improving energy efficiency is a necessity in the fight against climate change. Non Intrusive Load Monitoring (NILM) systems give important information about the household consumption that can be used by the electric utility or the end users. In this work the implementation of an end-to-end NILM system is presented, which comprises a custom high frequency meter and neural-network based algorithms. The present article presents a novel way to include high frequency information as input of neural network models by means of multivariate time series that include carefully selected features. Furthermore, it provides a detailed assessment of the generalization error and shows that this class of models generalize well to new instances of seen-in-training appliances. An evaluation database formed of measurements in two Uruguayan homes is collected and discussion on general unsupervised approaches is provided.
    • Household Appliances Identification: An integrative workshop for the Electrical Engineering degree (2020)
      ALVARO GÓMEZ , Pablo Massaferro , Camilo Mariño , Ignacio Irigaray , Andrés Cardozo , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 2020 XIV Technologies Applied to Electronics Teaching Conference (TAEE)
      Ciudad: Porto, Portugal
      Año del evento: 2020
      Anales/Proceedings:2020 XIV Technologies Applied to Electronics Teaching Conference (TAEE)
      Pagina inicial: 1
      Pagina final: 10
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Integrative workshop Electrical Engineering degree load identification
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1109/TAEE46915.2020.9163720
      Financiación/Cooperación:
      Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas / , Uruguay
      Abstract: In the Electrical Engineering degree , the integration of theoretical and practical knowledge is essential. Throughout the degree , there must be instances where the students can face specific problems and test their learning. With this in mind, an integrative workshop is implemented in the third year that seeks to strengthen skills such as: analysis and design of signal conditioning circuits, designing and printing circuits, signal acquisition and processing, pattern recognition and classification, integration of a system. The problem of the identification of household appliances from consumption records presents multiple challenges suitable to develop all the desired skills and also for the initiation to research.
    • Net-GAN: Recurrent Generative Adversarial Networks for Network Anomaly Detection in Multivariate Time- Series (2020)
      Gastón García , PEDRO CASAS , ALICIA FERNÁNDEZ , Gabriel Gómez
      Publicado
      Resumen expandido
      Descripción: TMA Conference 2020, Network Traffic Measurement and Analysis Conference
      Ciudad: Berlin, Alemania
      Año del evento: 2020
      Publicación arbitrada
      Medio de divulgación: Internet
    • Anomaly Detection with Net-GAN, a Generative Adversarial Network for Analysis of Multivariate Time-Series (2020)
      Gastón García González , PEDRO CASAS , ALICIA FERNÁNDEZ , Gabriel Gómez
      Publicado
      Completo
      Descripción: SIGCOMM '20 posters and demos, ACM Special Interest Group on Data Communication
      Ciudad: Nueva York, EEUU.
      Año del evento: 2020
      Publicación arbitrada
      Medio de divulgación: Internet
      ABSTRACT We introduce Net-GAN, a novel approach to network anomaly detection in time-series, using recurrent neural networks(RNNs) and generative adversarial learning (GAN). Different from the state of the art, which traditionally focuses on univariate measurements, Net-GAN detects anomalies in multivariate time-series, exploiting temporal dependencies through RNNs. Net-GAN discovers the underlying distribution of the baseline, multivariate data, without making any assumptions on its nature, offering a powerful approach to detect anomalies in complex, difficult to model network monitoring data. We present preliminary detection results in different monitoring scenarios, including anomaly detection in sensor data, and intrusion detection in network measurements.
    • Real time anomaly detection in network traffic time series (2018)
      Sergio Martinez Tagliafico , Gastón García González , ALICIA FERNÁNDEZ , Gabriel Gómez , José Acuña
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: ITISE 2018 International Work-Conference on Time Serie
      Ciudad: Granada, España
      Año del evento: 2018
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Anomaly Detection · Kalman Filter · Hadoop.
      Medio de divulgación: Internet
      Financiación/Cooperación:
      Telefónica Móviles del Uruguay S.A / Cooperación, Uruguay
      Abstract. Anomaly detection is a relevant field of study for many applications and contexts. In this paper we focus in on-line anomaly detection on unidimensional time series provided by different network operator equipments. We have implemented two detection methods, we have optimized them for on-line processing and we have adapted them for integration into a testbed of a well known Hadoop big data platform. We have analyzed the behavior of both methods for the particular datasets available but we also have applied the methods to a publicly available labeled datasets obtaining good results.
    • Improving electricity non technical losses detection including neighborhood information (2018)
      Pablo Massaferro , Henry Marichal, , Matias Di Martino , Fernando Santomauro , Juan Pablo Kosut , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 2018 IEEE PES General Meeting
      Ciudad: Portland, USA
      Año del evento: 2018
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: NTL detection
      Medio de divulgación: Internet
      Abstract? Non technical losses (NTL) cause significant damage to power supply companies? economies. Detecting abnormal clients behavior is an important and difficult task. In this paper we analyze the impact of considering customers geo-localization information, in automatic NTL detection. A methodology to find optimal grid sizes to compute a set of local features with a random search procedure is proposed. The number and size of the grids, and other classification algorithm parameters are adjusted to maximize the area under receiver operating characteristic curve (AUC), showing performance improvements in a data set of 6 thousand of Uruguayan residential customers. Comparative analysis with different sub-sets of characteristics, that include the monthly consumption, contractual information and the new local features are presented. In addition, we probe that raw customers? geographical location used as an input feature, gives competitive results as well. In addition we evaluate a entire new database of 6 thousand Uruguayan customers, whom were inspected in-site by UTE experts between 2015 and 2017.
    • Recognizing infants and toddlers over on-production fingerprint database (2017)
      VANINA CAMACHO , GUILLERMO GARELLA , FRANCESCO FRANZONI , LUIS D. DI MARTINO , GUILLERMO CARBAJAL , Javier Preciozzi , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: BIOSIG 2017
      Ciudad: Darmstadt, Germany
      Año del evento: 2017
      Anales/Proceedings:Proceedings of the 16th International Conference of the Biometrics Special Interest Group
      Pagina inicial: 95
      Pagina final: 103
      ISSN/ISBN: 1617-5468
      Publicación arbitrada
      Editorial: Gessellschaft fur Informatik
      Ciudad: Bonn
      Palabras clave: fingerprint biometric recognition
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4667
      Abstract: It is widely known that biometric systems based on adults fingerprints have reached an outstanding performance when compared against other biometric traits. This explains their extensive use by governmental agencies in charge of citizen identification. Nevertheless, the performance is highly degraded when fingerprints of newborns or toddlers are used. In this work, we analyze the performance of existing solutions (both at sensor and matching level) using 45000 infants fingerprints taken from an on-production civilian database. We also propose a solution by zooming the input fingerprints with an interpolation factor based on ridges distances. The developed solution shows improvements in both fingerprint quality (NFIQ 2.0) as well as recognition performance.
    • An optimal multiclass classifier design (2016)
      MARCELO FIORI , MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
      Ciudad: Cancun, México
      Año del evento: 2016
      Anales/Proceedings:Pattern Recognition (ICPR), 2016 23rd International Conference on
      Pagina inicial: 480
      Pagina final: 485
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: imbalance classes optimal multiclass classifier design evaluation measures
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1109/ICPR.2016.7899680
      http://ieeexplore.ieee.org.proxy.timbo.org.uy:443/abstract/document/7899680/
      Abstract: The use of different evaluation measures for classification tasks have gained a significant amount of attention in the past decade, specially for those problems with multiple and imbalanced classes [1], [2]. However, the optimization of classifiers with respect to these measures is still heuristic, using ad-hoc rules with classical accuracy-optimized classifiers. We propose a classifier designed specifically to optimize one of the possible measures, namely, the so-called G-mean. Nevertheless, the technique is general, and it can be used to optimize generic evaluation measures. The optimization algorithm to train the classifier is described, and the numerical scheme is tested showing its usability and robustness. The code is publicly available, as well as the datasets used along this paper
    • A statistical approach to reliability estimation for fingerprint recognition (2016)
      LUIS D. DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , RAFAEL GROMPONE VON GIOI , FEDERICO LECUMBERRY , Javier Preciozzi
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2016 International Conference of the
      Ciudad: Darmstadt, Germany
      Año del evento: 2016
      Anales/Proceedings:Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2016 International Conference of the
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: fingerprint identification
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1109/BIOSIG.2016.7736906
      http://ieeexplore.ieee.org.proxy.timbo.org.uy:443/abstract/document/7736906/
      Abstract—In this work we focus in the reliability estimation of biometric systems output. We explain why this is a very important problem when deploying a biometric system and face it using a statistical approach. In particular, we present a solution based in the a-contrario approach widely used in the image processing field. We show how this strategy could be adapted and its key advantages with respect to other state-of-the-art reliability measures. A comprehensive set of experiments is used to validate the approach, using different fingerprints databases, matching systems, and comparing the performance with other state-ofthe-art confidence measure strategies
    • Abnormal consumption analysis for fraud detection: UTE ­UdelaR joint efforts (2015)
      JUAN PABLO KOSUT , ALICIA FERNÁNDEZ , FERNANDO SANTOMAURO , ANDRES JORYSZ , FEDERICO LECUMBERRY , FERNANDA RODRIGUEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: 2015 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin America (ISGT LATAM)
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2015
      Anales/Proceedings:2015 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin America (ISGT LATAM)
      Pagina inicial: 968
      Pagina final: 973
      ISSN/ISBN: 978-1-4673-660
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: detección de anomalías
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      Abstract—Within the framework of the Energy Recovery Unit of the Technical-Commercial Service of Montevideo, UTE, for the reduction of Non Technical Losses, a research project was carried out jointly with the Institute of Electrical Engineering of UDELAR. The project had the aim of designing different strategies of automatic classification that separate normal consumption measurements from abnormal ones which represent clues of possible sources of Non Technical Losses. Different classifiers were implemented and several field tests were conducted, with promising results. Several criteria for the incorporation of new features are proposed in this work. These criteria are complementary to those derived from consumptions. An analysis of the performance of said features was conducted, showing that improving classifier performance is possible with this method.
    • Automatic eyes and nose detection using curvature analysis (2015)
      MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , JOSÉ FERRARI
      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: CIARP'2015 Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2015
      Anales/Proceedings: In Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
      Pagina inicial: 271
      Pagina final: 278
      ISSN/ISBN: 978-3-319-2575
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: Depth retrieval
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Físicas / Óptica, Acústica / Optica aplicada
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-319-25751-8_33
      In the present work we propose a method for detecting the nose and eyes position when we observe a scene that contains a face. The main goal of the proposed technique is that it capable of bypassing the 3D explicit mapping of the face and instead take advantage of the information available in the Depth gradient map of the face. To this end we will introduce a simple false positive rejection approach restricting the distance between the eyes, and between the eyes and the nose. The main idea is to use nose candidates to estimate those regions where is expected to find the eyes, and vice versa. Experiments with Texas database are presented and the proposed approach is testes when data presents different power of noise and when faces are in different positions with respect to the camera.
    • One-shot 3D-gradient method applied to Face Recogniton (2015)
      MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , JOSÉ FERRARI
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: CIARP'2015 Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2015
      Anales/Proceedings:Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
      Volumen:9423
      Pagina inicial: 176
      Pagina final: 183
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: Biometría Depth retrieval
      Areas de conocimiento:
      Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Físicas / Óptica, Acústica / Optica aplicada
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-319-25751-8_22
      http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25751-8_22
      In this work we describe a novel one-shot face recognition setup. Instead of using a 3D scanner to reconstruct the face, we acquire a single photo of the face of a person while a rectangular pattern is been projected over it. Using this unique image, it is possible to extract 3D low-level geometrical features without the explicit 3D reconstruction. To handle expression variations and occlusions that may occur (e.g. wearing a scarf or a bonnet), we extract information just from the eyes-forehead and nose regions which tend to be less influenced by facial expressions. Once features are extracted, SVM hyper-planes are obtained from each subject on the database (one vs all approach), then new instances can be classified according to its distance to each of those hyper-planes. The advantage of our method with respect to other ones published in the literature, is that we do not need and explicit 3D reconstruction. Experiments with the Texas 3D Database and with new acquired data are presented, which shows the potential of the presented framework to handle different illumination conditions, pose and facial expressions.
    • Optimal and Linear F-measure Classifier Applied to Nontechnical Losses Detection (2015)
      FERNANDA RODRIGUEZ , MATIAS DI MARTINO , JUAN PABLO KOSUT , FERNANDO SANTOMAURO , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: CIARP'2015 Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2015
      Anales/Proceedings:Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
      Volumen:9423
      Serie: 9423
      Pagina inicial: 83
      Pagina final: 91
      ISSN/ISBN: 978-3-319-2575
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: detección de anomalías
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-319-25751-8_11
      Non-technical loss detection represents a very high cost to power supply companies. Finding classifiers that can deal with this problem is not easy as they have to face a high imbalance scenario with noisy data. In this paper we propose to use Optimal F-measure Classifier (OFC) and Linear F-measure Classifier (LFC), two novel algorithms that are designed to work in problems with unbalanced classes. We compare both algorithm performances with other previously used methods to solve automatic fraud detection problem.
    • Genetic Prediction in Bovine Meat Production: Is Worth Integrating Bayesian and Machine Learning Approaches? a Comprenhensive Analysis (2015)
      MARIA INéS FARIELLO , EILEEN ARMSTRONG , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Regional
      Descripción: CIARP'2015 Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2015
      Anales/Proceedings:Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
      Volumen:9423
      Pagina inicial: 11
      Pagina final: 18
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: Calidad Cárnica predicción genómica
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-319-25751-8_2
      Genomic prediction is a still growing field, as good predictions can have important economic impact in both, agronomics and health. In this article, we make a brief review and a comprehensive analysis of classical predictors used in the area. We propose a strategy to choose and ensemble of methods and to combine their results, to take advantage of the complementarity that some predictors have.
    • Comparing different labbeling strategies in anomalous power consumptions detection (2015)
      FERNANDA RODRIGUEZ , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: ICPRAM 2014: Pattern Recognition Applications and Methods
      Ciudad: Angers, Francia
      Año del evento: 2015
      Anales/Proceedings: Lecture Notes in Computer Science
      Volumen:9443
      Pagina inicial: 196
      Pagina final: 205
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: Unbalance class problem Electricity fraud
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-319-25530-9_13
      https://link-springer-com.proxy.timbo.org.uy:88/chapter/10.1007/978-3-319-25530-9_13
      Detecting anomalous events is a complex task, specially when it should be performed manually and for several hours. In the case of electrical power consumptions, the detection of non-technical losses also has a high economic impact. The diversity and big number of consumption records, makes it very important to find an efficient automatic method for detecting the largest number of frauds. This work analyses the performance of a strategy based on learning from expert labeling: suspect/no-suspect, with one using inspection labels: fraud/no-fraud. Results show that the proposed framework, suitable for imbalance problems, improves performance in terms of the FmeasureFmeasure with inspection labels, avoiding hours of experts labeling.
    • Estimación de parámetros de calidad de carne en base a imágenes color y ultrasonido (2014)
      MARTíN PIQUEREZ , JOSé LUIS NUNES , LEONARDO PUJADAS , EILEEN ARMSTRONG , ALICIA FERNÁNDEZ , FEDERICO LECUMBERRY
      Publicado
      Completo
      Evento: Nacional
      Descripción: AUPA 2014
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2014
      Anales/Proceedings:AUPA 2014
      Palabras clave: Calidad Cárnica
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
      Medio de divulgación: Otros
    • Semisupervised Approach To Non Technical Losses Detection (2014)
      JUAN TACóN , DAMIáN MELGAREJO , FERNANDA RODRIGUEZ , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Año del evento: 2014
      Anales/Proceedings:Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
      Volumen:8827
      Pagina inicial: 698
      Pagina final: 705
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: detección de anomalías
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-319-12568-8_85
      Non-technical electrical losses detection is a complex task, with high economic impact. Due to the diversity and large number of consumption records, it is very important to find an efficient automatic method to detect the largest number of frauds with the least amount of experts’ hours involved in preprocessing and inspections. This article analyzes the performance of a strategy based on a semisupervised method, that starting from a set of labeled data, extends this labels to unlabeled data, and then allows to detect new frauds at consumptions. Results show that the proposed framework, improves performance in terms of the F measure against manual methods performed by experts and previous supervised methods, avoiding hours of experts/inspection labeling.
    • 3D curvature analysis with a novel one-shot technique (2014)
      MATIAS DI MARTINO , ALICIA FERNÁNDEZ , JOSÉ FERRARI
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: ICIP 2014- IEEE International Conference on Image Processing
      Ciudad: Paris
      Año del evento: 2014
      Anales/Proceedings:Proceedings
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Depth retrieval
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
    • Evaluation of a face recognition system performance's variation on a citizen passport database (2014)
      GABRIEL LEMA , LUIS D. DI MARTINO , SEBASTIAN BERCHESI , ALICIA FERNÁNDEZ , FEDERICO LECUMBERRY , Javier Preciozzi
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: CLEI-2014 Congreso Latinoamericano en Informática
      Ciudad: Montevideo
      Año del evento: 2014
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Biometría Face Recognition
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
    • Intramuscular fat percentage estimation through ultrasound images (2014)
      JOSé LUIS NUNES , ALICIA FERNÁNDEZ , FEDERICO LECUMBERRY
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: PRIB 2014- Pattern Recognition in Bioinformatics
      Ciudad: Estocolmo - Suecia
      Año del evento: 2014
      Anales/Proceedings:Lecture Notes in Bioinformatics
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: Image analysis Ultrasound images feature extraction
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
    • Non Technical Loses Detection - Experts Labels vs. Inspection Labels in the Learning Stage (2014)
      FERNANDA RODRIGUEZ , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: ICPRAM 2014 - International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
      Ciudad: Angers- Francia
      Año del evento: 2014
      Pagina inicial: 624
      Pagina final: 628
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Perdidas no técnicas
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: CD-Rom
    • An a-contrario Approach for Face Matching (2014)
      LUIS D. DI MARTINO , Javier Preciozzi , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: ICPRAM 2014 - International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
      Ciudad: Angers- Francia
      Año del evento: 2014
      Pagina inicial: 377
      Pagina final: 384
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Face Recognition
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
      Medio de divulgación: Papel
      In this work we focus on the matching stage of a face recognition system. These systems are used to identify an unknown person or to validate a claimed identity. In the face recognition field it is very common to innovate in the extracted features of a face and use a simple threshold on the distance between samples in order to perform the validation of a claimed identity. In this work we present a novel strategy based in the a-contrario framework in order to improve the matching stage. This approach results in a validation threshold that is automatically adapted to the data and allows to predict the performance of the system in advance. We perform several experiments in order to validate this novel strategy using different databases and show its advantages over using a simple threshold over the distances
    • Motor Intention Recognition in EEG: In Pursuit of a Relevant Feature Set (2012)
      Pablo Iturralde , M. PATRONE , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Descripción: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition
      Año del evento: 2012
      Anales/Proceedings:Lecture Notes in Computer Science
      Pagina inicial: 551
      Pagina final: 558
      ISSN/ISBN: 978-3-642-33274-6
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Average Signal High Dimensionality Rapid Serial Visual Presentation Target Class
      Medio de divulgación: Internet
      DOI: 10.1007/978-3-642-33275-3_68
      Brain-computer interfaces (BCIs) based on electroencephalograms (EEG) are a noninvasive and cheap alternative to get a communication channel between brain and computers. Some of the main issues with EEG signals are its high dimensionality, high inter-user variance, and non-stationarity. In this work we present different approaches to deal with the high dimensionality of the data, finding relevant descriptors in EEG signals for motor intention recognition: first, a classical dimensionality reduction method using Diffusion Distance, second a technique based on spectral analysis of EEG channels associated with the frontal and prefrontal cortex, and third a projection over average signals. Performance analysis for different sets of features is done, showing that some of them are more robust to user variability.
    • Improving electric fraud detection using class imbalance strategies (2012)Trabajo relevante
      MATIAS DI MARTINO , FEDERICO DECIA , JUAN MOLINELLI , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: International Conference on Pattern Recognition and Methods,1st. ICPRAM
      Ciudad: Vilamoura, Algarve, Portugal
      Año del evento: 2012
      Anales/Proceedings:ICPRAM 2012
      Volumen:2
      Pagina inicial: 135
      Pagina final: 141
      ISSN/ISBN: 9789898425997
      Publicación arbitrada
      Editorial: SciTePress – Science and Technology Publications
      Ciudad: Lisboa-Portugal
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: CD-Rom
      http://www.icpram.org/
      Abstract Improving nontechnical loss detection is a huge challenge for electric companies. The great number of clients and the diversity of the different types of fraud makes this a very complex task. In this paper we present a fraud detection strategy based on class imbalance research. An automatic detection tool combining classification strategies is proposed. Individual classifiers such as One Class SVM, Cost Sensitive SVM (CS-SVM), Optimum Path Forest (OPF) and C4.5 Tree, and combination functions are designed taken special care in the data’s class imbalance nature. Analysis over consumers historical kWh load profile data from Uruguayan Electric Company (UTE) shows that using combination and balancing techniques improves automatic detection performance.
    • Localization of epileptogenic zones in spect images using an A-contrario based algorithm. Evaluation with virtual phamtoms and patients (2010)
      RODOLFO FERRANDO , CECILIA AGUERREBERE , GERMÁN ALBIN , ALVARO GÓMEZ , ALICIA FERNÁNDEZ , FRANCO MICELI , ALEJANDRO MOTTINI , PABLO MUSE , MARGARITA NUÑEZ , PABLO SPRECHMAN
      Publicado
      Resumen
      Evento: Internacional
      Año del evento: 2010
      Anales/Proceedings:THE JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE
      Volumen:51
      Fascículo: 494
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Epilepsia SPECT
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      Desarrollo de un algoritmo para la comparación estadística de dos neuroimágenes funcionales de un mismo individuo. Aplicación a la sustracción del SPECT ictal e interictal corregistrada con RM en la epilepsia refractaria.
    • Integrated Software for the Detection of Epileptogenic Zones in Refractory Epilepsy (2010)
      ALEJANDRO MOTTINI , FRANCO MICELI , GERMÁN ALBIN , CECILIA AGUERREBERE , ALICIA FERNÁNDEZ , MARGARITA NUÑEZ , RODOLFO FERRANDO
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 32nd Annual International IEEE EMBS Conference
      Ciudad: Buenos Aires
      Año del evento: 2010
      Anales/Proceedings:32nd Annual International IEEE EMBS Conference
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      Desarrollo de un algoritmo para la comparación estadística de dos neuroimágenes funcionales de un mismo individuo. Aplicación a la sustracción del SPECT ictal e interictal corregistrada con RM en la epilepsia refractaria.
    • Aguará: An Improved Face Recognition Algorithm through Gabor Filter Adaptation (2007)
      CECILIA AGUERREBERE , GERMAN CAPDEHOURAT , MAURICIO DELBRACIO , MATIAS MATEU , ALICIA FERNÁNDEZ , FEDERICO LECUMBERRY
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: FIFTH IEEE WORKSHOP ON AUTOMATIC IDENTIFICATION ADVANCED TECHNOLOGIES -AUTOID 2007
      Ciudad: Alghero- Italia
      Año del evento: 2007
      Anales/Proceedings:Automatic Identification Advanced Technologies, 2007 IEEE Workshop on
      Pagina inicial: 74
      Pagina final: 79
      ISSN/ISBN: 1-4244-1299-4
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones- Biometría
      Medio de divulgación: Papel
      iie.fing.edu.uy/publicaciones/2007/ACDMFL07/Acdmfl07.pdf
      Abstract We developed an EBGM-based algorithm that successfully implements face recognition under constrained conditions. A suitable adaptation of the Gabor filters was found through a power spectral analysis (PSD) of the face images. We outperformed the best-known implementations of the EBGM algorithm in the FERET database. The results are comparable with those of the state of the art.
    • Performance Improvement in a Fingerprint Classification System Using Anisotropic Diffusion (2004)
      Gonzalo Vallarino , Gustavo Gianarelli , ALICIA FERNÁNDEZ , Álvaro Gómez , Alvaro Pardo , Jose Barattini
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Año del evento: 2004
      Anales/Proceedings:Lecture Notes in Computer Science
      Pagina inicial: 582
      Pagina final: 588
      ISSN/ISBN: 0302 9743
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Biometría Reconocimiento de huellas
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/978-3-540-30463-0_73
      http://www.springerlink.com/content/m8f7qur9y590pp0k/
      Abstract In a previous work, [1], we evaluated a classification algorithm based on the Karu-Jain method [2] and compared the performance with a fully manual method used at the Dirección Nacional de Identificación Civil (DNIC). In this paper, we analyze the high performance improvement achieved using anisotropic diffusion instead of pure averaging for the directions smoothing. We also define a quality measure that shows high correlation with the experts criteria. The results are evaluated over 2800 images extracted from a 4 million fingerprint card archive maintained by DNIC.
    • Automatic object detection using shape information in ultrasound images (2003)
      PABLO CANCELA , FERNANDO REYES , PABLO RODRIGUEZ , GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: International Conference on Image Processing
      Ciudad: Barcelona
      Año del evento: 2003
      Anales/Proceedings:Proceedings International Conference on Image Processing -IEEE-ICIP
      Volumen:3
      Pagina inicial: 417
      Pagina final: 420
      ISSN/ISBN: 0-7803-7750-8
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      Medio de divulgación: Papel
      A method is presented for segmentation of anatomical structures that incorporates prior information about shape. The method iteratively applies steps which find object’s border considering its properties independently from shape. The boundary is regularized taking in account the shape being extracted. Detection is not directly performed in the image but in a “shape space ” referred to the shape in each step. The problem is reduced to work in this new coordinate system where the border is approximately a horizontal line. Shape information is introduced through a higher dimensional map similar to a distance map of a mean shape. Segmentation results are demonstrated on ultrasound imagery to measure meat quality of bovine and ovine livestock.
    • Desarrollo de un framework de reconocimiento de patrones (2002)
      ALICIA FERNÁNDEZ , ANDRES ALCARRAZ , IGNACIO RAMIREZ , ANDRE FONSECA
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: 7mo. Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Ciudad: México - México
      Año del evento: 2002
      Anales/Proceedings:Proceedings of CIARP
      Pagina inicial: 417
      Pagina final: 436
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
    • Performance Evaluation of an Automatic Fingerprint Classification Algorithm Adapted to a Vucetich Based Classification System (2001)
      ALBERTO BARTESAGHI , ALICIA FERNÁNDEZ , ALVARO GÓMEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: International Conference on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication
      Ciudad: Halmstad, Sweden
      Año del evento: 2001
      Anales/Proceedings:AVBPA 2001: Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication
      Pagina inicial: 259
      Pagina final: 265
      Publicación arbitrada
      Editorial: Springer Berlin Heidelberg
      Ciudad: Berlin
      Palabras clave: fingerprint classification
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      DOI: 10.1007/3-540-45344-X_38
      https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45344-X_38
      We study and evaluate an automatic fingerprint classification algorithm that we apply over the fully manual identification system being used by the Dirección Nacional de Identificación Civil (DNIC). To be compatible with the existing system and provide a gradual transition into a fully automatic procedure we mimic the classification scheme being used by DNIC technicians, which is based on a four-class Vucetich system. The classification algorithm we use is based on the method by Karu and Jain [4]. Some modifications to the original algorithm are proposed and evaluated over images extracted from a 4 million fingerprint card archive maintained by DNIC. The algorithm was also tested on fingerprints from the same individuals taken at two different points in time (separated several years) to further evaluate its performance and consistency.
    • Registro y clasificacion automaticos con perfiles de curvatura (1999)
      ALICIA FERNÁNDEZ , MARCELO BERTALMIO
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: Simposio Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Ciudad: Habana - Cuba
      Año del evento: 1999
      Anales/Proceedings:Memorias del 4o. Simposio Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones
      Pagina inicial: 633
      Pagina final: 642
      ISSN/ISBN: 9701823869
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Biometría
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones-Biometría
      Medio de divulgación: Papel
      Resumen: El presente trabajo describe un sistema automático para la clasificación y regristro de formas. La información del borde de las formas se representa mendiante un perfil 1D de curvatura euclidiana en función de la longitud de arco. Este borde continuo de las formas es obtenido mediante el algoritmo de contornos activos geodésicos, de manera automàtica, previa difusión anisotrópica de las imágenes. A partir de un conjunto de entrenamiento se diseña un modelo: se determina la forma media y la variabilidad, utilizando un desarrollo en componentes principales de los perfiles, previa correlación 1D.
    • Neuro3D: an interactive 3D reconstruction system of serial sections using automatic registration (1998)
      GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , OMAR TRUJILLO CENOZ , FRANCISCO MALMIERCA , PABLO MORELLI , GUSTAVO APELBAUM , MARCELO BERTALMIO , LUIS VAZQUEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: SPIE BIOS 98
      Ciudad: San Jose USA
      Año del evento: 1998
      Anales/Proceedings:Proc. SPIE Vol. Three- Dimensional and Multidimensional Microscopy: Image Acquisition and Processing
      Volumen:3261
      Pagina inicial: 117
      Pagina final: 126
      ISSN/ISBN: 0-8194-2700-4
      Publicación arbitrada
      Palabras clave: Reconstrucción tridimensional Microscopía electrónica transmisión
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      Medio de divulgación: Papel
      Three dimensional detailed visualization of neurons represents a source of valuable information when trying to understand integrative phenomena at cellular and circuital levels. We describe here a low cost 3D reconstruction system developed by an interdisciplinary team of engineers and neurobiologists. The system allows 3D reconstruction of ultra thin sections observed through a Transmission Electron Microscope (TEM). We have developed and tested a completely automatic registration method which combines local histogram equalization with correlation in multi-resolution. This method gives good experimental results in real images. It is not hardly time consuming and it does not need dedicated hardware. The different parts of the system are briefly described: image acquisition, non uniform illumination compensation, manual segmentation, automatic registration, 3D visualization and Graphic User Interface (GUI). Preliminary experimental results are also included here.
    • Image enhancement for a low cost TEM acquisition system (1998)
      GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , OMAR TRUJILLO CENOZ , GUSTAVO APELBAUM , MARCELO BERTALMIO , LUIS VAZQUEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: SPIE 98
      Ciudad: San Jose USA
      Año del evento: 1998
      Anales/Proceedings:Proc. SPIE Three- Dimensional and Multidimensional Microscopy: Image Acquisition and Processing
      Volumen:3261
      Pagina inicial: 140
      Pagina final: 148
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      Medio de divulgación: Papel
      This paper describes a method for the improvement of biological images acquired using a transmission electronic microscope. Several techniques are presented that deal with noise reduction, artifact removal and non-uniform illumination correction. Experimental results are shown.
    • Neuro3d: Un SW para la Reconstrucción tridimensional de neuronas (1997)
      ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL , OMAR TRUJILLO CENOZ , FRANCISCO MALMIERCA , PABLO MORELLI , GUSTAVO APELBAUM , MARCELO BERTALMIO , LUIS VAZQUEZ
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: CACIC 97
      Ciudad: La Plata
      Año del evento: 1997
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      Medio de divulgación: Papel
    • Reconstrucción tridimensional de neuronas, una experiencia de cooperación interdisciplinaria (1996)
      GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , OMAR TRUJILLO , FRANCISCO MALMIERCA , PABLO MORELLI , LUIS VAZQUEZ , GUSTAVO APELBAUM , MARCELO BERTALMIO
      Publicado
      Completo
      Evento: Nacional
      Descripción: IEEE-Uruguay Workshop on Informatics and Telecommunications
      Ciudad: Montevideo, Uruguay
      Año del evento: 1996
      Anales/Proceedings:IEEE-Uruguay Workshop on Informatics and Telecommunications
      Pagina inicial: 323
      Pagina final: 344
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      Medio de divulgación: Papel
    • Mejoramiento de imagenes de microscopia electrónica para reconstrucción tridimensional de neuronas (1996)
      ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL , GUSTAVO APELBAUM , MARCELO BERTALMIO , LUIS VAZQUEZ , FRANCISCO MALMIERCA , PABLO MORELLI
      Publicado
      Completo
      Evento: Internacional
      Descripción: IEEE-Uruguay Workshop on Informatics and Telecommunications
      Ciudad: Montevideo, Uruguay
      Año del evento: 1996
      Anales/Proceedings:IEEE-Uruguay Workshop on Informatics and Telecommunications
      Pagina inicial: 303
      Pagina final: 322
      Publicación arbitrada
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      Medio de divulgación: Papel

  • Textos en periódicos o revistas

    • Se estima la calidad de la carne mediante imágenes (2014)
      Crónicas Económicas
      Periodicos
      JOSé LUIS NUNES , MARTíN PIQUEREZ , LEONARDO PUJADAS , ALICIA FERNÁNDEZ , FEDERICO LECUMBERRY

      Palabras clave: Calidad Cárnica
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
      Fecha de publicación: 16/01/2015
      Lugar de publicación: Montevideo
    • Software e ingenio criollo: Herramienta autóctona para diagnosticar epilepsia refractaria (2011)
      La Diaria, Suplemento Álef
      Periodicos
      CECILIA AGUERREBERE , RODOLFO FERRANDO , PABLO MUSE , ALICIA FERNÁNDEZ

      Palabras clave: Spect Focos epilépticos
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
    • Tras el foco epiléptico (2009)
      Diario El País, Uruguay
      Periodicos
      CECILIA AGUERREBERE , PABLO SPRECHMANN , PABLO MUSE , RODOLFO FERRANDO , ALICIA FERNÁNDEZ

      Palabras clave: Spect
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      Lugar de publicación: Uruguay
      http://www.elpais.com.uy/Suple/DS/09/03/29/sds_407346.asp
    • Reconoceme por el verticilo” (2006)
      Rumbo Sur
      Revista
      CECILIA AGUERREBERE , MAURICIO DELBRACIO , GERMAN CAPDEHOURAT , MATIAS MATEU , ALICIA FERNÁNDEZ

      Palabras clave: Biometría reconocimiento de huellas dactilares
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      Medio de divulgación: Papel
    • Jóvenes uruguayos crearon software de ecógrafo para conocer volumen de carne y espesos de grasa en bovinos antes de faenar (2003)
      Busqueda 33, 33
      Periodicos
      PABLO CANCELA , FERNANDO REYES , PABLO RODRIGUEZ BOCA , ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL

      Palabras clave: Calidad Cárnica Ecografías
      Areas de conocimiento:
      Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
      Medio de divulgación: Papel
      Fecha de publicación: 17/07/2003
      Lugar de publicación: Uruguay

  • Producción técnica

    • Productos

      • Deep_Daice: Detección de pérdidas no técnicas utilizando redes neuronales profundas para medición inteligente. (2023)
        Producto, Software
        P. Massaferro , E. Acevedo , C. Mariño , A. Gómez , M. Di Martino , ALICIA FERNÁNDEZ
        La UTE viene desde hace unos años realizando la sustitución de los medidores de consumo convencionales que requerían la lectura presencial manual a medidores inteligentes que registran y envían la medición cada 15 minutos. Con la introducción de estos medidores aparecen formas alternativas de anomalías y generación de fraude, lo que requiere nuevos métodos de detección de pérdidas no técnicas que complementen los desarrollados en forma previa para la medición convencional. El contar con datos cada 15 minutos agrega la oportunidad y el desafío de manejar datos masivos y poder aplicar técnicas de aprendizaje profundo. En este contexto se desarrollo un doctorado en el que se analizaron y propusieron distintos abordajes para la detección de los clientes a ser inspeccionados. Además se evaluó incluir la información de las alarmas en el proceso de detección. El software desarrollado se transfirió a UTE.
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Irrestricta
        Producto con aplicación productiva o social: DAICE es una herramienta desarrollada entre UTE y UDELAR, mediante un convenio de cooperación. Se utilizan algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para detectar irregularidades en el consumo eléctrico. Estas herramientas optimizan las inspecciones, reducen las pérdidas no técnicas y mejoran la eficiencia operativa en empresas distribuidoras de energía eléctrica. https://www.ute.com.uy/noticias/nuevos-galardones-para-ute-en-el-premio-cier-de-innovacion-ing-jose-vicente-camargo
        Institución financiadora: UTE
        Palabras clave: NTL Detección de irregularidades en consumos de energía Detección de pérdidas no técnicas Detección de anomalías Detección de fraude Medición inteligente
        https://iie.fing.edu.uy/publicaciones/2021/AMGF21/
        La UTE se presentó en la categoría Digitalización a los premios CIER 2023 con los resultados del trabajo conjunto desarrollado a lo largo de varios años, en el área de detección de pérdidas no técnicas. Este premio tiene como objetivo reconocer proyectos de innovación, a nivel corporativo y académico, desarrollados por empleados de empresas e instituciones que operan en diferentes segmentos del sector eléctrico. 1er Premio en la Categoría de Digitalización: DAICE- Detección Automática de Irregularidades en el Consumo Eléctrico
      • SW- Detección anomalías integrando métodos clásicos y redes neuronales profundas generativas. (2023)
        Producto, Software
        G. Gómez , ALICIA FERNÁNDEZ , G. García Gónzalez , S. Martinez , J. Acuña
        En el marco de un proyecto de colaboración con la empresa Telefónica se desarrollo, transfirió y llevó a producción un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de anomalías, fraudes, ataques o alteraciones en el funcionamiento de servicios. Este tipo de análisis se enmarca en el área que se conoce como Big Data Analytics y se trata de un tema con una importante actividad a nivel académico e interés del sector productivo. En esta etapa se integraron los algoritmos desarrollados, entrenados y validados en python en una plataforma Influx 2 propuesta por el equipo académico. El software desarrollado se encuentra operativo para la detección on-line de anomalías en un ciento de métricas. En esta etapa se integraron, entrenaron y evaluaron una batería de algoritmos de detección de anomalías. En particular se propusieron algoritmos basados en métodos generativos, VAEs aplicados a series temporales multivariadas.
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Irrestricta
        Producto con aplicación productiva o social: El contar con métodos que permitan la detección de anomalías, on line, en los servicios de telecomunicaciones tiene alto impacto en la calidad del servicio y también impacto económico en los casos de ataques o fraudes.
        Institución financiadora: Telefónica
        Palabras clave: Detección de anomalías Detección de fraudes
        https://iie.fing.edu.uy/investigacion/grupos/anomalias/
        Esta línea de investigación fue financiada por un proyecto FMV ANII, un proyecto CSIC I+D y la financiación de la empresa Telefónica. En el marco del proyecto se desarrolló una tesis de maestría, un proyecto de fin de carrera, un trabajo final de un diploma de telecomunicaciones y una tesis de doctorado en curso que contribuyeron al desarrollo de algoritmos y evaluación.
      • SW- Desagregación de consumos intrusiva y no intrusiva de consumos residenciales. (2022)
        Piloto, Software
        ALICIA FERNÁNDEZ , C. Mariño , M. Di Martino , G. Cossio , P. Massaferro , A. Gómez
        El contar con información desagregada del consumo por electrodoméstico es de utilidad para las compañías distribuidoras de energía y para los usuarios. Con el aumento de la adopción de fuentes de energía renovables y la creciente preocupación por el cambio climático, las empresas buscan estrategias que permitan influir en la demanda de energía sin afectar el comfort del usuario. Por ejemplo, generando tarifas bonificadas para el uso de determinados electrodomésticos o patrones de consumo. Lo que requiere desarrollar algoritmos que permitan identificar el tipo del electrodoméstico cuando se cuenta con la curva de consumo individual o poder desagregar las curvas de los electrodomésticos presentes en una curva agregada. Este es un problema en el que hay trabajos previos pero muy pocos que aborden el problema con datos a muy bajas frecuencias como son los que entregan los medidores inteligentes desplegados por UTE (una muestra cada 15 minutos). En forma conjunta con UTE se priorizó la desagregación de termotanques por su alto y extendido uso en el Uruguay y los vehículos eléctricos porque están en una fase expansiva y presentan un consumo elevado. Los algoritmos desarrollados se transfirieron a UTE y fueron integrados en un sistema de monitoreo de medidores intrusivos y utilizados para el control de picos de demanda, entre otras aplicaciones.
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Irrestricta
        Producto con aplicación productiva o social: En el capítulo aplicaciones de https://hdl.handle.net/20.500.12008/36975 se citan algunos usos realizados por UTE del software transferido.
        Institución financiadora: UTE
        Palabras clave: NILM Desagregación de consumos Smart grids
        https://iie.fing.edu.uy/publicaciones/2021/MCMGF21/
        Fui responsable del proyecto que dio lugar al SW transferido a UTE. Este proyecto fue una segunda fase de un convenio previo en el que se trabajó con datos monitoreados a mayor frecuencia.
      • SW- Adaptación AFIS DNIC para huellas dactilares de niños pequeños. (2020)
        Prototipo, Software
        ALICIA FERNÁNDEZ , J. Preciozzi , Victoria Madrid , Noelia Lencina , Nicolás Tinte , Jorge Corral
        En el marco de un proyecto de colaboración UdelaR- DNIC se realizó un proyecto de fin de carrera que incluyó el desarrollo de software y la propuesta de recomendaciones para mejorar el desempeño del AFIS existente en la DNIC. Se construyó un módulo integrable con el cual es posible transformar las huellas de niños según la edad de su toma, a tamaño de adulto, mejorando así el mecanismo actual que hace posible utilizar el software disponible para adultos con niños. También, se realizó un estudio en el que se valida el crecimiento isotrópico de las huellas dactilares, proporcionando una forma alternativa de transformar una huella en otra de mayor edad sin necesidad de contar con datos previamente marcados por expertos, siendo esto un aporte al estado del arte. Se obtuvo una forma alternativa de estimar el factor de interpolación por rango de edad. en el área de fusión biométrica no se construyó software específico pero sí se realizó una recomendación para mejorar el algoritmo utilizado actualmente, exponiendo los resultados que justifican este cambio. Para el área de calidad se implementó un módulo para proveer una forma sencilla de comenzar a usar el algoritmo NFIQ2 para la medición de calidad de huellas dactilares. Además, se hizo un estudio donde se pudiera comprender la relación entre los distintos algoritmos de calidad disponibles: NFIQ1, NFIQ2 y el algoritmo del software propietario utilizado por la DNIC.
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Restricta
        Producto con aplicación productiva o social: El SW desarrollado busca mejorar la calidad de las huellas de niños pequeños y que puedan ser cotejadas en forma autómatica con el AFIS de adultos, para facilitar la identificación en trámites que lo requieran y para disuadir la suplantación de identidad. En https://hdl.handle.net/20.500.12008/26403 se describe en detalle el trabajo realizado con los detalles técnicos del sw transferido y las recomendaciones.
        Institución financiadora: Dirección Nacional de Identificación Civil (DNIC)
        Palabras clave: Biometría Huellas Dactilares Fusión Biométrica NFIQ Identificación de Niños Tratamiento de Imágenes Ageing Sistema Biométrico.
        https://hdl.handle.net/20.500.12008/26403
        La DNIC aportó datos, acceso a scanners y el asesoramiento de los técnicos para el desarrollo del proyecto. Durante todo el proyecto se trabajó en estrecha colaboración con el equipo de desarrollo de la DNIC, definiendo los requerimientos y las interfaces necesarias para que la integración de los módulos desarrollados fuera lo más directa posible. Fui co-responsable de la ejecución del proyecto que dio lugar al sw transferido a la DNIC.
      • SW-Detección de anomalías en datos de servicios de telecomunicaciones (2019)
        , Software
        Gabriel Gómez Sena , ALICIA FERNÁNDEZ , Sergio Martinez , Gastón García González , José Acuña
        Algoritmos de detección de anomalías usando modelos estadísticos implantados en Influx-dB
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Restricta
        Producto con aplicación productiva o social: Empresa multinacional de servicios de telecomunicaciones
        Institución financiadora: Telefónica
        Palabras clave: Detección de anomalías Telecomunicaciones Aprendizaje automático
        Medio de divulgación: Otros
        En el período 2016 -2017 se diseñaron algoritmos de detección de anomalías para distintas series de datos basados en modelos SARIMA y filtrado de Kalman y por otro aplicando la técnica de Ventanas de Parzen. Los métodos fueron diseñados para posibilitar un análisis en línea de los datos e implementados a nivel de prototipo en una plataforma sandbox Hortonworks/Hadoop. En el período 2018- 2019 se instaló y configuró un sistema InfluxDB especializado en el procesamiento de series de tiempo. En este sistema se adaptaron e integraron los algoritmos de detección de anomalías desarrollados previamente. Actualmente se continúa colaborando en la optimización de los algoritmos implantados y en uso en sistema en producción de la empresa Telefónica.
      • DAICE: SW- Detección de pérdidas no técnicas (2018)
        Producto, Software
        ALICIA FERNÁNDEZ , Juan Pablo Kosut , Pablo Massaferro , Matias Di Martino
        Implantación de software de detección de consumos anómalos para generar inspecciones
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Restricta
        Producto con aplicación productiva o social: Generación y distribución de energía eléctrica
        Institución financiadora: ANII, UTE
        Palabras clave: Detección de anomalías Detección de pérdidas no técnicas
        Medio de divulgación: Papel
        Como resultado de un proyecto ANII-FSE se diseñó un software de detección de anomalías en consumos y su transferencia a los equipos técnicos de UTE, con la consiguiente formación para el entrenamiento de los algoritmos y su uso. Se propusieron distintas estrategias las cuales se evaluaron con datos masivos. En el proceso de desarrollo del proyecto se conformó una unidad especialcon responsabilidad de la temática para toda la compañía, lo que ha contribuido a la aplicación de los procedimientos implantados y en uso en las regionales del interior del país, además de Montevideo. Se continúa colaborando en convenio vigente en la optimización con bases de datos masivas y la propuesta de nuevas estrategias en la transición a las redes de medidores inteligentes.
      • SW- Detección de focos epilépticos (2010)
        , Software
        Rodolfo Ferrando , ALICIA FERNÁNDEZ , Cecilia Aguerrebere , Franco Micelli , ALEJANDRO MOTTINI , Germán Albín
        Software de aplicación médica para la detección de focos epilépticos usando imágenes de SPECT registradas con MRI
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Restricta
        Producto con aplicación productiva o social: Diagnóstico médico centro de medicina nuclear - Hospital de Clínicas.
        Institución financiadora: CSIC
        Palabras clave: Focos epilépticos Detección Spect
        Medio de divulgación: CD-Rom
        Herramienta para detección automática de zonas epileptógenas en imágenes Spect, que permite la validación médica
      • SVC - Sistema de Valoración Cárnica (2002)
        , Software
        PABLO CANCELA , FERNANDO REYES , PABLO RODRIGUEZ , ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL
        Software que permite la medida semiautomática de indicadores de calidad cárnica en ecografías
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Restricta
        Producto con aplicación productiva o social: El software ha tenido distintas versiones utilizadas por INIA, SUL, Aviagen, Facultad de Agronomía
        Institución financiadora: CSIC
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
        Medio de divulgación: CD-Rom
        Se registró la primer versión del Software que realizaba fundamentalmente el procesamiento manual. Sobre esta base se han desarrollado nuevas versiones con financiación CSIC (sector productivo) y PDT.
      • Bio3d (2002)
        , Software
        MARTÍN DE LOS HEROS , J. PRECIOZZI , ALVARO MARTIN , GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ
        Software de reconstrucción y visualización tridimensional de imágenes a partir de secciones planas
        País: Uruguay
        Disponibilidad: Restricta
        Producto con aplicación productiva o social
        Institución financiadora: CSIC
        Patente o Registro:

        Registro de Software
        1190, Software denominado Bio3d
        Depósito: 14/04/2005; Examen: ; Concesión:
        Patente nacional: SI
        Palabras clave: Reconstrucción tridimensional; Visualización
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
        Medio de divulgación: CD-Rom
        VisBio3d es el nombre del producto comercial realizado a partir del prototipo desarrollado en la Universidad. El grupo de estudiantes armó una empresa de base tecnológica y con el acuerdo de la Universidad comercializa este desarrollo.

    • Trabajos Técnicos

      • Análisis de datos para la detección de anomalías (Big Data Analytics) (2019)
        Informe o Pericia técnica
        Gabriel Gómez Sena , ALICIA FERNÁNDEZ , Sergio Martinez , Gastón García González , José Acuña
        Documentación de solución propuesta: algoritmos y software desarrollado
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: Telefónica
        Palabras clave: Detección de anomalías Modelos Sarima Filtros de kalman Influx-dB Big Data Analitics
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Medio de divulgación: Papel
        Informe de los modelos estadísticos propuestos, la implementación en la plataforma Influx-dB
      • Detección de anomalías en redes de medidores inteligentes (2019)
        Informe o Pericia técnica
        ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro
        Documentación de solución propuesta: algoritmos y software desarrollado
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 50
        Duración: 6 meses
        Institución financiadora: UTE
        Palabras clave: Detección de anomalías Pérdidas no técnicas Medidores inteligentes Smart Grids
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Medio de divulgación: Otros
        Informe avance- estado del arte, bases de datos, resultados experimentales
      • Identificación de electrodomésticos en curvas de consumo agregado (2019)
        Informe o Pericia técnica
        ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro
        Documentación de solución propuesta: algoritmos y software desarrollado
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 150
        Duración: 12 meses
        Institución financiadora: UTE
        Palabras clave: NILM Desagregación de consumos Clasificación electrodomésticos
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Medio de divulgación: Otros
        Reporte de diseño de hardware y software de clasificación e identificación de consumos.
      • Implantación de un sistema de detección automática de irregularidades en el uso de energía eléctrica (2018)
        Informe o Pericia técnica
        ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro , Juan Pablo Kosut

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 91
        Duración: 30 meses
        Institución financiadora: ANII
      • Informe Detección de registros de consumos anómalos (2014)
        Informe o Pericia técnica
        FERNANDA RODRIGUEZ , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
        Recomendaciones y documentación del framework desarrollado
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 34
        Duración: 24 meses
        Institución financiadora: CSIC-UTE
        Palabras clave: detección de fraudes
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        Medio de divulgación: Papel
      • Asesoramiento Licitación Pública Nacional Nº PMU 021/2010 (2010)
        Asesoramiento
        ALICIA FERNÁNDEZ
        Analizar si los requerimientos técnicos en telecomunicaciones no impiden la competencia
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Duración: 2 meses
        Institución financiadora: BID
        Palabras clave: Telecomunicaciones Defensa de la competencia
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones /
        Medio de divulgación: Papel
        Analizar si las características técnicas detalladas en pliego de licitación permiten una competencia razonable en el proceso de licitación. Asesorar sobre las posibles modificaciones a los recaudos técnicos que faciliten la competencia en la puja por el contrato
      • Convenio UDELAR - Frigorífoco Colonia (2005)
        Consultoría
        ALICIA FERNÁNDEZ , ALVARO GÓMEZ , PABLO CANCELA
        Apoyo al desarrollo del Sistema de Valoración Cárnica
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 10
        Duración: 12 meses
        Institución financiadora: Frigorífico Colonia
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
        Medio de divulgación: Papel
      • Llamado TV para abonados de Montevideo (2005)
        Consultoría
        ALICIA FERNÁNDEZ
        Asesoramiento técnico para la definición del Pliego
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 100
        Duración: 4 meses
        Institución financiadora: OPP/PNUD/BM
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
        Medio de divulgación: Internet
        www.ursec.gub.uy
      • Sistema Telefónico del Ministerio de Cultura (2004)
        Elaboración de proyecto
        FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ
        Pliegos para la adquisición del Sistema Telefónico del MEC
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 20
        Duración: 6 meses
        Institución financiadora: Convenio MEC-UDELAR
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía
        Medio de divulgación: Papel
      • Convenio UDELAR-INIA (2004)
        Consultoría
        ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL , ALVARO GÓMEZ
        Sistema de Valoración Cárnica
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 10
        Duración: 24 meses
        Institución financiadora: UDELAR-INIA
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
        Medio de divulgación: Papel
      • Proyecto BM URU/01: Plan Nacional Señalización (2003)
        Elaboración de normativas, estándares y ordenanzas
        CARLOS HIRSCH , PABLO DARSCHT , ALICIA FERNÁNDEZ , HUGO ARTICARDI
        Propuesta del Plan Señalización
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Irrestricta

        Número de páginas: 50
        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: OPP/PNUD/BM
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
        Medio de divulgación: Papel
        www.ursec.gub.uy
      • Proyecto BM URU/01: Plan de Numeración Nacional (2003)
        Elaboración de normativas, estándares y ordenanzas
        CARLOS HIRSCH , ALICIA FERNÁNDEZ , PABLO DARSCHT , HUGO ARTICARDI
        Propuesta del Plan de Numeración Nacional
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 100
        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: OPP/PNUD/BM
        Palabras clave: Numeración
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
        Medio de divulgación: Internet
        www.ursec.gub.uy
      • Proyecto BM URU/01: Sistema Multiprestador de Larga Distancia Internacional (2003)
        Elaboración de normativas, estándares y ordenanzas
        CARLOS HIRSCH , HUGO ARTICARDI , ALICIA FERNÁNDEZ , PABLO DARSCHT
        Propuesta: Sistema Multiprestador de Larga Distancia Internacional
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Irrestricta

        Número de páginas: 100
        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: OPP/PNUD/BM
        Palabras clave: Numeración
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
        Medio de divulgación: Internet
        www.ursec.gub.uy
      • Indicadores de Desempeño de ANTEL (2002)
        Consultoría
        ADRIAN FERNÁNDEZ , ALICIA FERNÁNDEZ , SILVIA ALTMARK , VERÓNICA AMARANTE , JORGE NOTARO , ROSA OSIMANI , SILVIA RODRIGUEZ , WALTER ROSSI , HELENA SISTO
        Definir los indicadores de desempeño para toda los sectores de la empresa
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 600
        Duración: 12 meses
        Institución financiadora: Convenio UDELAR- ANTEL
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telecomunicaciones
        Medio de divulgación: Papel
      • Informatización de Procesos de la Dirección Nacional de Identificación Civil (2001)
        Consultoría
        ALICIA FERNÁNDEZ , SERGIO NESMACHNOW , ANA SPANGENBERG , ANDRES ALMANSA , ALVARO GÓMEZ , ALBERTO BARTESAGHI
        Asesorar a la DNIC en la informatización de los procesos de expedición de documentos
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: Convenio UDELAR-DNIC
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Informatización de Procesos
        Medio de divulgación: Papel
      • Sistema Telefónico de la CSIC (1999)
        Elaboración de proyecto
        ALICIA FERNÁNDEZ
        Especificación de pliegos, analisis de ofertas, adquisición y control de puesta en funcionamiento del Sistema Telefónico de la CSIC
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 50
        Duración: 6 meses
        Institución financiadora: UDELAR
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía
      • Convenio UDELAR-Proyectos SRL (1998)
        Consultoría
        ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL
        Diseño de Biblioteca de Tratamiento de Imágenes para Aplicaciones Industriales
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: CSIC Proyecto Sector Productivo - Proyectos SRL
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratemiento de Imagenes por Computador
        Medio de divulgación: CD-Rom
        Se entregó un prototipo demostrativo.
      • Sistema Telefónico de la Facultad de Agronomía (1997)
        Dictamen
        ALICIA FERNÁNDEZ , LUIS CASAMAYOU
        Determinación de responsabilidades de la empresa proveedora del servicio
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Número de páginas: 5
        Duración: 1 mes
        Institución financiadora: UDELAR
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía
        Medio de divulgación: Papel
      • Sistema Telefónico Facultad de Ingeniería (1995)
        Elaboración de proyecto
        ALICIA FERNÁNDEZ
        Especificación de pliegos, análisis de ofertas, adjudicación y controlor de puesta en funcionamiento del Sistema Telefónico de la Facultad de Ingeniería
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 100
        Duración: 24 meses
        Institución financiadora: Facultad de Ingeniería
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Telefonía
        Medio de divulgación: Papel
      • Informatización de procesos Lanas Trinidad (1993)
        Consultoría
        ALICIA FERNÁNDEZ , JUAN LUJÁN
        Automatización y control de procesos
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Número de páginas: 30
        Duración: 6 meses
        Institución financiadora: Lanas Trinidad S.A
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Sistemas de Automatización y Control / Informatización de Procesos
        Medio de divulgación: Otros
      • Medidores de Nivel de Tanques (1992)
        Elaboración de proyecto
        ALICIA FERNÁNDEZ , JOSÉ RIVERA
        Proyecto sistema de monitoreo y control en forma centralizada del nivel de los tanques de combustible
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 30
        Duración: 12 meses
        Institución financiadora: ANCAP
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Sistemas de Automatización y Control /
        Medio de divulgación: Papel
      • Instalación: Planta Lubricantes (1991)
        Elaboración de proyecto
        ALICIA FERNÁNDEZ , ING. RUELLA
        Proyecto y control de obra de la instalación eléctrica, telefónica y de datos de la nueva planta de Lubricantes
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Ciudad: Montevideo
        Disponibilidad: Restricta

        Número de páginas: 50
        Duración: 18 meses
        Institución financiadora: ANCAP
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica /
        Medio de divulgación: Papel

  • Otras Producciones

    • Bases de Datos

    • Cursos de corta duración dictados

      • Tratamiento de imágenes en Ciencias Médicas (1996)
        GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , GRUPO DE TRATAMIENTO DE IMÁGENES DEL IIE
        Especialización
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Otros
        Tipo de participación: Docente
        Duración: 1 semanas
        Lugar: Facultad de Ingeniería
        Ciudad: Montevideo
        Institución Promotora/Financiadora: Facultad de Ingeniería - Instituto de Ingeniería Eléctrica
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
      • Tratamiento de imágenes en ciencias biológicas (1995)
        GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , GRUPO DE TRATAMIENTO DE IMÁGENES DEL IIE
        Especialización
        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Otros
        Tipo de participación: Docente
        Duración: 1 semanas
        Lugar: Facultad de Ingeniería
        Ciudad: Montevideo
        Institución Promotora/Financiadora: Facultad de Ingeniería- Ingeniería Eléctrica
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador

    • Desarrollo de material didáctico o de instrucción

      • Taller de Fourier- EDM (2023)
        ALICIA FERNÁNDEZ , A. Gómez

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Web: https://www.kaggle.com/t/c0c860d522ae44f39a284fc4bf8b481e
        Armado de propuesta de concurso en Kaggle para competencia de desempeño de los algoritmos de identificación del tipo de electrodomésticos.
      • Taller Fourier : EDM (2019)
        Álvaro Gómez , ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro , Andrés Cardozo , Ignacio Irigaray

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Internet
        Web: https://eva.fing.edu.uy/course/view.php?id=1313
        Propuesta de un taller integrador de distintas áreas de la ingeniería eléctrica para resolver un problema de interés académico y de la industria
        Palabras clave: aprendizaje automático identificación electrodomésticos Consumos de energía
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Información adicional: Diseño de curso integrador de distintas áreas de conocimiento de la ingeniería eléctrica, hands on, vinculado a un proyecto de investigación en colaboración con la empresa nacional de energía.
      • Taller Reconocimiento de Patrones (2018)
        ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro , Sergio Martinez

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Otros
        Material de curso corto dictado en UTE
        Palabras clave: Reconocimiento de patrones Aprendizaje automático Aprendizaje estadístico
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Información adicional: Material de apoyo y jupyter notebooks
      • Reconocimiento de Patrones (2011)
        ALICIA FERNÁNDEZ , PABLO MUSE , MARTÌN ROCAMORA , PABLO CANCELA

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Internet
        Web: http://iie.fing.edu.uy/ense/asign/recpat/
        Teorico
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
      • Taller de Fitros Digitales (2008)
        JUAN PECHIAR , ALICIA FERNÁNDEZ , ALVARO GÓMEZ , MARTÌN ROCAMORA

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Internet
        Web: http://iie.fing.edu.uy/ense/asign/tfd/
        Material
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Señales
      • Sistemas de Comunicación (2008)
        ALICIA FERNÁNDEZ , EQUIPO DOCENTE

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Internet
        Web: http://iie.fing.edu.uy/ense/asign/siscom/
        Teórico- Práctico
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Tratamiento de Señales
      • Tratamiento de Imágenes (2008)
        GREGORY RANDALL , ALVARO GÓMEZ , ALICIA FERNÁNDEZ , PABLO MUSE , GTI

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Internet
        Web: http://iie.fing.edu.uy/ense/asign/timag/
        Material de soporte
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imágenes por Cmputador

    • Informes de investigación

      • Implantación de un sistema de detección automática de irregularidades en el uso de energía eléctrica (2018)Trabajo relevante
        ALICIA FERNÁNDEZ , Pablo Massaferro , Juan Pablo Kosut

        País: Uruguay
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Otros
        Nombre del proyecto: FSE 2-2014-1-14038 ?Implantación de un sistema de detección automática de irregularidades en el uso de energía eléctrica?
        Número de páginas: 91
        Palabras clave: Detección pérdidas no técnicas Detección de anomalías Aprendizaje automático
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        Información adicional: Se reportaron estrategias para abordar el problema, bases de datos generadas, experimentos con análisis de resultados y conclusiones.

    • Organización de eventos

      • KHIPU Latin America Meeting in Artificial Intelligence (2023)
        ALICIA FERNÁNDEZ
        Congreso
        Sub Tipo: Organización
        Lugar: Uruguay ,Facultad de Ingeniería- UdelaR, Montevideo, Uruguay
        Idioma: Español
        Web: https://khipu.ai/
        Duración: 1 semanas
        Evento itinerante: SI
        Institución Promotora/Financiadora: Khipu- Facultad de Ingeniería Universidad de la República (organizador local)
        Palabras clave: Inteligencia Artificial Aprendizaje automático Reconocimiento de patrones
      • Latin American Meeting In Artificial Intelligence - Khipu (2019)Trabajo relevante
        Pablo Sprechmann , FEDERICO LECUMBERRY , ALICIA FERNÁNDEZ , otros
        Congreso
        Sub Tipo: Organización
        Lugar: Uruguay ,Montevideo Montevideo
        Idioma: Inglés
        Medio divulgación: Internet
        Web: https://khipu.ai/
        Duración: 1 semanas
        Palabras clave: Aprendizaje automático Aprendizaje profundo Aprendizaje por refuerzo
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
      • Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones (2015)
        ALVARO PARDO , ALICIA FERNÁNDEZ , ET AL
        Congreso
        Sub Tipo: Organización
        Lugar: Uruguay ,Uruguay Montevideo
        Idioma: Inglés
        Medio divulgación: Papel
        Duración: 1 semanas
        Evento itinerante: SI
        Institución Promotora/Financiadora: IAPR - AUyRP
        Palabras clave: pattern recognition
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
      • Representation of the reality by brain and machines; crossed views from neuroscience and computer vision (2004)
        ANGEL CAPUTI , GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , GTI , IIBCE
        Congreso
        Sub Tipo: Organización
        Lugar: Uruguay ,Hotel Melia Montevideo
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Internet
        Duración: 1 semanas
        Institución Promotora/Financiadora: UDELAR
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratemiento de Imagenes por Computador
      • 1era Reunión de la Red: Formación, Investigación y Estudios de Tratamiento Avanzado de Señales (1996)
        ALICIA FERNÁNDEZ , GREGORY RANDALL
        Otro
        Lugar: Uruguay ,Hotel Argentino Piriapolis
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Papel
        Duración: 1 semanas
        Institución Promotora/Financiadora: ALFA
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Señales
      • Tratamiento Digital de Imágenes y Desarrollo de SW con Khoros 2.1 (1996)
        GREGORY RANDALL , ALICIA FERNÁNDEZ , GRUPO DE TRATAMIENTO DE IMÁGENES DEL IIE
        Otro
        Lugar: Uruguay ,Facultad de Ingeniería Montevideo
        Idioma: Español
        Medio divulgación: Otros
        Duración: 1 semanas
        Institución Promotora/Financiadora: Khoral Research Institute
        Areas de conocimiento:
        Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador

  • Evaluaciones

    • Evaluación de Proyectos

      • Comité evaluación de proyectos

        CSIC Grupos I+D ( 2022 )
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Comisión Sectorial de Investigación Científica , Uruguay
        Cantidad: De 5 a 20

      • Programa Art 2:Fondo Universitario para Contribuir a la Comprensión Pública de Temas de Interés General-Udelar CSIC ( 2009 / 2017 )
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Comisión Sectorial de Investigación Científica , Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        Programa Art 2:Fondo Universitario para Contribuir a la Comprensión Pública de Temas de Interés General-Udelar CSIC

      • Evaluación independiente de proyectos

        ANII FSDA ( 2019 )
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
      • PROCIENCIA 2018 del CONACYT ( 2016 / 2018 )
        Paraguay
        Cantidad: Menos de 5
      • Programa Vinculación Universidad Sociedad Producción ( 2016 )
        Uruguay
        CSIC
        Cantidad: Menos de 5
      • FONCyT Agencia Nacional de Promoción Científica y Técnica ANPCyT ( 2015 / 2016 )
        Argentina
        FONCyT Agencia Nacional de Promoción Científica y Técnica ANPCyT
        Cantidad: Menos de 5
      • Proyectos Orientados a la Inclusión Social- CSIC-UdelaR ( 2014 / 2014 )
        Uruguay
        Proyectos Orientados a la Inclusión Social- CSIC-UdelaR
        Cantidad: Mas de 20
      • STIC AMSUD ( 2011 / 2017 )
        Francia
        STIC AMSUD
        Cantidad: Menos de 5
        Evaluación de proyecto de Investigación
      • Udelar- Servicio Central de Extensión y Actividades en el Medio ( 2010 / 2010 )
        Uruguay
        Udelar- Servicio Central de Extensión y Actividades en el Medio
        Cantidad: De 5 a 20
        Proyectos de Desarrollo de los Espacios de Formación Integral Participé como delegado de la CSIC en 3 comisiones: Regional Noreste CUR+ CUT, Programa Fronteras, Centro de Formación Popular de Bella Unión
      • Programa Art 2:Fondo Universitario para Contribuir a la Comprensión Pública de Temas de Interés General-Udelar CSIC ( 2009 / 2017 )
        Uruguay
        Programa Art 2:Fondo Universitario para Contribuir a la Comprensión Pública de Temas de Interés General-Udelar CSIC
        Cantidad: Mas de 20

    • Evaluación de Publicaciones

      • Comité editorial

        Journal of Computational Engineering ( 2014 / 2014 )

        Cantidad: Menos de 5

      • Revisiones

        Neural Networks ( 2024 / 2024 )
        Tipo de publicación: Anales
        Cantidad: Menos de 5
      • Neurocomputing ( 2023 / 2024 )
        Tipo de publicación: Anales
        Cantidad: Menos de 5
      • MethodsX ( 2022 )
        Tipo de publicación: Anales
        Cantidad: Menos de 5
      • Pattern Recognition Letters ( 2021 / 2024 )
        Tipo de publicación: Revista
        Cantidad: Menos de 5
      • Engineering science and technology an international journal ( 2018 )
        Tipo de publicación: Anales
        Cantidad: Menos de 5
      • International Journal of Electrical Power and Energy Systems ( 2017 / 2023 )
        Tipo de publicación: Revista
        Cantidad: De 5 a 20
      • Electric Power Systems Research ( 2017 / 2018 )
        Tipo de publicación: Revista
        Cantidad: Menos de 5
      • Measurement ( 2016 )
        Tipo de publicación: Revista
        Cantidad: Menos de 5
      • Journal of Intelligent Data Analysis ( 2015 )
        Tipo de publicación: Revista
        Cantidad: Menos de 5
      • Engineering Applications of Artificial Intelligence ( 2015 )
        Tipo de publicación: Revista
        Cantidad: Menos de 5

    • Evaluación de eventos y congresos

      • Urucon 2021 ( 2021 )
        Revisiones
        Uruguay

        IEEE
      • 5th IEEE Latin American Symposium on Circuits and Systems ( 2013 )

        Uruguay


      • IEEE International Symposium on Biomedical Imaging ( 2013 / 2015 )
        Revisiones
        Estados Unidos


      • Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones CIARP ( 2011 / 2023 )
        Revisiones
        Uruguay


      • IV Simposio Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones SIARP 99 ( 1999 )

        Cuba


        Miembro del Comité de Programa

    • Evaluación de premios

      • Mi tesis en 180 segundos ( 2019 )
        Evaluación de premios y concursos
        Uruguay

        Cantidad: De 5 a 20
        Facultad de Ingeniería
      • Muestra de Proyectos del Instituto de Ingeniería Eléctrica ( 2008 )

        Uruguay

        Cantidad: Menos de 5
        Universidad de la República Facultad de Ingeniería Instituto de Ingeniería Eléctrica

    • Evaluación de convocatorias concursables

      • ANII Beca Posgrado en el exterior ( 2022 )
        Evaluación independiente
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
        ANII
      • ANII Becas Posgrado Nacionales ( 2022 )
        Evaluación independiente
        Cantidad: Menos de 5
        ANII
      • CSIC Grupos I+D ( 2022 )
        Comité evaluador
        Cantidad: De 5 a 20
        CSIC- UdelaR
      • ANII Fondo María Viñas ( 2021 / 2022 )
        Comité evaluador
        Cantidad: De 5 a 20
        ANII
      • Academia Nacional de Ingeniería Concursos Tesis ( 2021 / 2023 )
        Evaluación independiente
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
        Academia Nacional de Ingeniería del Uruguay
      • Llamado a oportunidades de ascenso (Lloa) ( 2019 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: De 5 a 20
        UdelaR
        Evaluación de 97 docentes
      • Llamado de concurso pruebas y méritos Prof. adjunto Instituto de Física ( 2018 / 2018 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
        Facultad de Ingeneiería
        El proceso incluyó evaluación de méritos, realización de pruebas a los concursantes, evaluación final.
      • ANII Becas de Doctorado Nacionales ( 2018 )
        Evaluación independiente
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
        ANII
      • ANII Pasantías en el exterior ( 2018 / 2023 )
        Evaluación independiente
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
        ANII
      • ANII Becas de Doctorado en el Exterior ( 2017 / 2019 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        ANII
      • Programa 720 ( 2013 / 2020 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: De 5 a 20
        UdelaR - Facultad de Ingeniería
      • Regimen de Dedicación Total ( 2012 / 2015 )
        Evaluación independiente
        Uruguay
        Cantidad: Menos de 5
        Universidad de la República
      • Estímulo al Relacionamiento Académico con el Exterior Pasantias ( 2006 / 2016 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        Udelar Csic Subcomisión Recursos Humanos Area Tecnológica
      • Eventos en el País ( 2006 / 2015 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        Udelar CSIC Subcomisión Recursos Humanos Area Tecnológica
      • Científicos Visitantes ( 2006 / 2015 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        Udelar Csic Subcomisión Recursos Humanos Area Tecnológica
      • Estímulo al Relacionamiento Académico con el Exterior Congresos ( 2006 / 2016 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        Udelar Csic
      • Llamados cargos docentes ( Gr. 4, Gr.3, Gr. 2, Gr. 1) ( 2000 / 2019 )
        Comité evaluador
        Uruguay
        Cantidad: Mas de 20
        Instituto de Ingeniería Eléctrica - Facultad de Ingeniería UdelaR

    • Jurado de tesis

      • Maestría en Ciencia de Datos ( 2023 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        Nivel de formación: Maestría
        Mateo Nogeira: Construcción de herramientas para contribuir al análisis de los archivos de la O.C.O.A. 2023
      • Maestría en Ingeniería Eléctrica ( 2022 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
        Nivel de formación: Maestría
        Juan Llaguno "Microscopía de Polarización en un Sistema de Visión Múltiple" 2022
      • Maestría en Ciencias Médicas ( 2020 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Medicina / Programa para la investigación biomédica , Uruguay
        Nivel de formación: Maestría
        Alethia de la Fuente: Diagnóstico de demencias por evaluación funcional dinámica de imágenes PET
      • Maestría en Ingeniería Matemática ( 2019 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Matemática Rafael Laguardia , Uruguay
        Nivel de formación: Maestría
        Candidato: Lucas Langwagen
      • Maestría BioInformática Pedeciba ( 2017 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ciencias , Uruguay
        Nivel de formación: Maestría
      • Ingeniería Eléctrica ( 2016 / 2024 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
        Nivel de formación: Grado
      • Doctorado Pedeciba Física ( 2016 / 2020 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        Nivel de formación: Doctorado
        Ariel Fernández 2016 Enrique Cuña 2018 Gastón Ayubi 2020
      • Doctorado en Ingeniería Eléctrica ( 2015 )
        Jurado de mesa de evaluación de tesis
        Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
        Nivel de formación: Doctorado

  • Formación de RRHH

    • Tutorías concluidas

      • Posgrado

        • Deep Generative Models for Time-Series Anomaly Detection (2020 - 2025)
          Tesis de doctorado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Programa: Doctorado en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( ALICIA FERNÁNDEZ , PEDRO CASAS )
          Nombre del orientado: Gastón García González
          País: Uruguay
          Abstract: Time series analysis has become a prominent area of study driven by the explosive growth of data generation a trend that continues to accelerate. Real time anomaly detection in time series is a crucial and challenging problem. Behind an anomaly may lie an ongoing system attack, a potential failure that could escalate, or even fraudulent activities. Anomalies are inherently rare, isolated events that are atypical and often unpredictable. They often lack consistent patterns and may evolve over time, further complicating their identification. Additionally,monitoring systems typically handle numerous time series, each with its own unique behavior. In some cases, certain time series may exhibit causal relationships with others, which could contain important information to take into account. In this thesis, we present a novel and versatile approach for modeling the normal behavior of multivariate and univariate time-series using generative deep learning models. At its core, our methodology leverages Variational Autoencoders (VAEs) to construct robust representations of typical patterns in data, addressing critical challenges in anomaly detection. These challenges include handling limited or incomplete information about anomalies and capturing causal and temporal dependencies across diverse time-series. A central contribution of this work is the development of the Dilated Convolutional Variational Autoencoder (DC-VAE), a lightweight and scalable generative model tailored to capture the distribution of normal behavior within the variables of a system. DC-VAE operates effectively in two configurations: a multivariate approach that models all variables of a system as a single multivariate time-series and a global approach that treats individual time-series of the same system independently within one model. By integrating dilated convolutions, DC-VAE efficiently models long temporal patterns without compromising training or inference time, maintaining its lightweight design. This method, tested on the real TELCO dataset, demonstrates superior performance over more time-series than methods that require training or fixing specific models for each individual time-series. It also outperforms other multivariate deep learning methods on datasets that are popular in the community. To enhance adaptability and extend the utility of DC-VAE, we introduce Gen-DeX, a continual learning mechanism that addresses catastrophic forgetting. This mechanism enables the DC-VAE model to retain knowledge of previously learned series while seamlessly incorporating new ones, ensuring stable performance in both reconstruction and anomaly detection tasks. GenDeX proves effective not only for handling domain changes (such as adding or dropping time-series from the model) but also for dealing with more common challenges in time-series problems, such as concept drift. Building upon these foundations, we propose the Foundation Auto-Encoder(FAE), a pre-trained global model developed on the UCR?21 dataset, which encompasses a diverse range of time-series from multiple domains. FAE demonstrates exceptional zero-shot learning capabilities, achieving competitive anomaly detection performance even without prior exposure to specific series. When applied to the TELCO dataset, FAE not only maintains strong reconstruction quality but also highlights its foundational properties, enabling generalization across datasets and tasks. Different experiments validate the effectiveness of our approach. DC-VAE achieves good performance in anomaly detection, while GenDeX ensures stability and knowledge retention in dynamic environments. FAE showcases the potential of foundation models for time-series analysis, offering a scalable and interpretable solution for monitoring, anomaly detection, and continual learning. These advancements underscore the versatility and practicality of deep generative models in real-world applications. For the sake of reproducibility and as an additional contribution, we make the TELCO dataset publicly available to the community and openly release the code implementing DC-VAE, GenDeX, and FAE.
        • Identificación y desagregación de consumo eléctrico por medio de inteligencia artificial (2021 - 2023)
          Tesis de maestria
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( ALICIA FERNÁNDEZ , Matías Di Martino )
          Nombre del orientado: Camilo Mariño
          País: Uruguay
        • Inteligencia artificial aplicada a la caracterización de consumos eléctricos. Monitoreo no invasivo de cargas y detección de fraude (2018 - 2022) Trabajo relevante
          Tesis de doctorado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Programa: Doctorado en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( ALICIA FERNÁNDEZ , Matias Di Martino )
          Nombre del orientado: Pablo Massaferro
          País: Uruguay
          Palabras Clave: machine learning fraud detection
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de Patrones
          Esta tesis se propone el estudio de nuevas técnicas de aprendizaje automático profundo de forma de contribuir al problema de gestión de la demanda en redes inteligentes y mejorar el desempeño de los algoritmos de detección de fraude utilizando información de los medidores inteligentes.
        • Modelado y detección de fraudes en redes inteligentes de distribución de Energía Eléctrica (2019 - 2020)
          Tesis de maestria
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Programa: Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Tutor único o principal
          Nombre del orientado: Fernando Viera
          País: Uruguay
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de Patrones
          Resumen: Las pérdidas de energía ocurren durante las diferentes etapas de su entrega, tanto en la generación, como en transmisión y distribución. Estas pérdidas pueden ser clasificadas en pérdidas técnicas (TLs) y pérdidas no técnicas (NTLs). Una de las principales causas de las NTLs deriva de los diferentes tipos de fraudes que algunos clientes pueden llegar a cometer. Estos eventos pueden generar grandes pérdidas a las compañías de suministro eléctrico, además de poner en peligro la seguridad de las personas, resultando en un aspecto crítico en la gestión diaria de la empresa. La aparición de medidores inteligentes en las nuevas infraestructuras (Smart grids) trae consigo un nuevo abanico de oportunidades para el área de detección de fraudes en el consumo energético. El objetivo del presente trabajo es estudiar la detección de fraudes en medidores inteligentes a través del modelado de distintos tipos de fraudes, y la generación de bases de datos sintéticas que permitan entrenar y evaluar algoritmos en el estado del arte. El alcance del trabajo incluye el preprocesado de los datos, adecuando los mismos para servir de entrada de los modelos considerados, incluyendo una propuesta basada en simular el balance en subestaciones. Se aborda también la generación sintética de fraudes antes del entrenamiento, explicando los tipos de fraudes considerados y la estadística que modela los mismos. El trabajo aborda distintas estrategias de detección de fraudes basadas en redes neuronales profundas, propuestas de inclusión de información de subestación, análisis de complementariedad, y fusión de modelos. A su vez, se analiza cuánto degrada la detección contar con un menor histórico de datos, resultado que complementa el análisis del efecto del cambio de granularidad en el desempeño. El trabajo incluye un capítulo de ensayos experimentales, los cuales son ejecutados sobre una base de datos pública de consumo de energía residencial con frecuencia 30 minutal. Como ensayo final se evalúa el desempeño del mejor modelo obtenido en una prueba de campo, sobre una base de datos real con fraudes reales obtenida de la empresa estatal Uruguaya, UTE. Los modelos evaluados muestran que con datos 30 minutales y un histórico de 1 año y medio, se puede lograr muy buen desempeño. También se constató que la degradación puede ser del orden del 20\% cuando se baja a una granularidad diaria o cuando se reduce la historia a 1 mes. Asimismo, se vio que introducir información del balance de subestaciones puede mejorar en algunos puntos el desempeño. En cuanto el comportamiento de los distintos tipos de fraude se obtuvo que existían diferencias de desempeño, y que a futuro se podría considerar emplear estrategias de ensamblado de modelos para diseñar topologías especializadas en todos los fraudes.
        • Detección de anomalías en series multivariable con modelos generativos. (2018 - 2020)
          Tesis de maestria
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Programa: Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( ALICIA FERNÁNDEZ )
          Nombre del orientado: Gastón Garcia González
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Anomaly Detection Telecommunications
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de Patrones,
          Resumen: La detección de anomalías es un campo de estudio relevante para muchas aplicaciones y contextos. En el monitoreo de sistemas, la recopilación de múltiples variables es esencial para tener un conocimiento del estado del sistema y resolver a tiempo eventuales problemas. Un análisis eficiente de anomalías puede ser útil para detectar problemas de rendimiento, fallas, ataques externos e intentos de fraude. Aunque la detección de anomalías en series temporales es un área de investigación madura, la aparición de grandes plataformas de datos que permiten el procesamiento de cantidades masivas y diversas de datos, junto con la reciente gran exploración científica de nuevas herramientas para aplicación de aprendizaje profundo, plantean nuevas oportunidades y desafíos para investigar en el tema. En particular, la detección de anomalías en series multivariables es un desafío, ya que generalmente los métodos de detección tiene dos esquemas: el análisis univariable, ejecutando un detector independiente para cada serie de tiempo, o el análisis multivariable, tomando a cada instante de tiempo de manera independiente. En este trabajo se plantea la idea de monitorear todas las series de un sistema con un solo modelo teniendo en cuenta la relación temporal. Para esto se recurrió al uso de modelos generativos no-supervisados basados en redes neuronales, los cuales han demostrado una gran capacidad para aprender la distribución de datos complejos. Además, el uso de estas herramientas ayudan a resolver otros dos grandes problemas en la detección de anomalías que son: el alto desequilibrio entre los datos normales y anómalos, y la falta de etiquetas para fines de aprendizaje y validación. Se implementaron dos métodos, el primero basado en el error de reconstrucción utilizando Variational Auto-Encoders (VAE), y el segundo utilizando redes recurrentes entrenadas bajo el enfoque de las Generative Adversarial Networks (GAN), explotando no solo las propiedades generativas, sino también las discriminativas. Como un aporte importante con respecto al estado del arte, en este trabajo se logra visualizar tanto la capacidad de detección de los métodos como la capacidad de generación que es la base de los mismos. Las evaluaciones fueron hechas en dos conjuntos diferentes de datos reales, uno propio y otro público, obteniéndose muy buenos resultados. Las implementaciones fueron realizadas con la librería keras, logrando que la arquitectura del código sea compacta y sencilla de entender.
        • Fusión Biométrica (2015 - 2017)
          Tesis de maestria
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( ALICIA FERNÁNDEZ )
          Nombre del orientado: Luis Di Martino
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Biometría
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
        • Diseño híbrido opto - digital para procesamiento de señales (2011 - 2015)
          Tesis de doctorado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Doctorado en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica)
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad ( ALICIA FERNÁNDEZ , J. Ferrari )
          Nombre del orientado: Matias Di Martino
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Depth retrieval 3D face recognition
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Ciencias Naturales y Exactas / Ciencias Físicas / Óptica, Acústica / Optica aplicada

      • Grado

        • Monitoreo no intrusivo de cargas eléctricas (NILM)
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: Franco Marchesoni, Camilo Mariño, Elías Masquil
          País: Uruguay
          Palabras Clave: NILM Desagregación de consumos
          Resumen: En un contexto donde la sostenibilidad del planeta es una preocupación global, la eficiencia energética toma vital importancia y abarca diversas aristas, dependiendo varias de ellas del uso y generación de información de utilidad. Non Intrusive Load Monitoring (NILM), o ``monitoreo no intrusivo de cargas eléctricas'', es el nombre de una aplicación específica del procesamiento de señales. A partir de la medida de corriente y voltaje consumidas por un conjunto de cargas, se usan técnicas para asignar a cada carga individual una potencia consumida. En este sentido se presenta, en el marco de este proyecto, una revisión del estado del arte sobre los algoritmos y dispositivos para NILM, un prototipo del aparato medidor que toma muestras a alta frecuencia, la implementación de algoritmos de clasificación de electrodomésticos y también de algoritmos de desagregación, entrenados sobre bases de datos públicas. En la clasificación de electrodomésticos, se logran resultados comparables a los del estado del arte y se realiza un estudio minucioso de las distintas características que pueden extraerse de su señal de potencia eléctrica. En desagregación, se valida la hipótesis de que incorporar datos de alta frecuencia (medidas a más de 7 kHz) permite un mejor ajuste a los datos y se presentan adaptaciones de los algoritmos de referencia en esta línea, que logran en algunos casos mejores resultados que las implementaciones de referencia. Este enfoque de aprendizaje supervisado se desempeña bien al entrenar los modelos sobre los electrodomésticos a monitorear. Además, se releva una base de datos de validación con medidas en Uruguay recolectada con el prototipo propuesto. Esta base de datos cuenta con medidas individuales de distintos electrodomésticos y medidas de alta frecuencia de la potencia agregada de la casa
        • Análisis y procesamiento de huellas digitales en niños pequeños
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: Noelia Lencina, Victoria Madrid, Nicolás Tinte
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Biometría Huellas dactilares
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de patrones
          Si bien el reconocimiento de personas utilizando huellas dactilares está ampliamente desarrollado para adultos, no sucede lo mismo en el caso de los niños. El proyecto consiste entonces en el estudio del estado del arte en el área de procesamiento de huellas dactilares de niños, realizando un estudio y proponiendo mejoras en diferentes módulos que integran un sistema biométrico para lograr un mejor desempeño en el mismo, teniendo como objetivo principal, proponer e implementar algoritmos que mejoren el desempeño de los procesos de verificación e identificación para niños pequeños.
        • Reconocimiento de huellas en bebés y niños pequeños
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: Vanina Camacho, Francesco Franzoni , Guillermo Garella
          País: Uruguay
          Palabras Clave: reconocimiento biométrico
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Biometría
        • Ageval: Reconocimiento facial robusto al envejecimiento
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: Sebastían Melgar, Matias de Horta, Demian Ardus
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconocimeinto facial
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Identificación de genes significativos para mejora de las características reproductivas y de calidad de carne en bovinos.
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: José Luis Nunes, Leonardo Pujadas, Martín Piquerez
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Calidad Cárnica
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Tecnicas de preprocesamiento y cuantificacion de imagenes PET
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: M. Bertran, N. Martinez
          País: Uruguay
          Palabras Clave: PET imagenes medicas
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Imagenes Pet
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: DRINFELD, RIERA, TACON
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Tomografia por emisión de positrones
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Procesamiento de Imágenes
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          En este proyecto se presenta una herramienta de software que permite la visualización y cuantificación de estudios PET dinámicos. En particular se diseña para poder analizar estudios realizados en el CUDIM. La herramienta permite marcar volúmenes de interés e incluye módulos que permiten al especialista la cuantificación de diferentes parámetros fisiológicos. Estos métodos son SUV, métodos de estimación de TACs a partir de la imagen y métodos gráficos como Patlak y Logan. Se incluyen también métodos de segmentación semiautomática para poder seleccionar zonas de interés, tales como lesiones (tumores, depósitos de placas de amiloide, etc.) o regiones de tejido para la aplicación de los métodos gráficos de Patlak y Logan. Los algoritmos implementados son: umbral fijo, umbral iterativo, C-Means y FLAB. Finalmente se validan estas técnicas mediante experimentos con fantomas virtuales y estudios PET reales
        • Faceval - Identificación y Verificación de caras
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: BERCHESI S., DI MARTINO l. LEMA G.
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconocimiento facial
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          1er. Premio de la Académia de Ingeniería y 1er. Premio Ingeniería Demuestra en el área específica.
        • Deca- Herramienta para detectar consumos anómalos
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: DECIA, DI MARTINO, MOLINELLI
          País: Uruguay
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Análisis funcional de focos epileptógenos
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: ALBIN, MICHELI, MOTTINI
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Epilepsia refractaria Spect
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Tratamiento de Imagenes
          Proyecto cotutoreado: Cecilia Aguerrebere y Pablo Sprechmann
        • Extracción Automática de Información de Imágenes Color del Músculo Longissimus Dorsi.
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: BIANCULI, DOUFFOUR,LEZAMA
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Segmentación de imágenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingenería Eléctrica codirigido con Alvaro Gómez Estimación de indicadores de calidad cárnica en animal faenado.
        • Speech to text
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: BADANO, BADANO,MESA
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconocimiento de voz
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          Proyecto Fin de Carrera de Ingenería Eléctrica codirigido con Federico Lecumberry. Reconocimiento de voz hablada para su traducción a texto.
        • Reconocimiento de Caras
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: AGUERREBERE, DELBRACCIO, CAPDEHOURAT, MATEU
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconocimiento facial Biometría
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Federico Lecumberry. Aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones basadas en características biométricas (faciales) para verificar la identidad previo a la autorización de acceso.
        • Uso de espacio de formas para la valoración de ecografía de ganado
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: ARIAS, PINI, SANGUINETTI, SPRECHMAN
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Segemtación de imágenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall, Alvaro Gòmez y Pablo Cancela
        • Indice de Calidad y Confrontación de Huellas Dactilares
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: GIANARELLI, VALLARINO
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Biometría
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones -Biometría
          Proyecto Fin de Carrera de Ingenería Eléctrica codirigido con Alvaro Gómez
        • Detección de Fibras Coloreadas
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: BAZERQUE, CIAMBELLI, LAFÓN
          País: Uruguay
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • DECICLAS: Software de Digitalización y Clasificación de Huellas Dactilares
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: CAZABAN, FERNANDEZ, MAZZEO
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Biometría
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Alvaro Gómez
        • Paquete de Clasificación de Patrones - Aplicación a la clasificación de madera
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: ALCARRAZ, RAMIREZ
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconocimiento de Patrones
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones
          Proyecto de Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con André Fonseca y Gregory Randall
        • Sistema de Valoración cárnica: clasificaciòn automática de ojo de bife
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: CANCELA, REYES
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Segmentación de imágenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • Sistema de Valoración Cárnica a partir de ecografías: semiautomático
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: RODRIGUEZ, CANCELA, REYES
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Segmentación de imágenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • Biblioteca de Componentes de Tratamiento de Imágenes BICOTI II
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: RISSO, WILLMAN
          País: Uruguay
          Palabras Clave: SW para imagenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / SW para tratamiento de imágenes
          Proyecto Fin de Carrera de Ingenería Eléctrica codirigido con Pablo Darscht y Gregory Randall
        • Biblioteca de Componentes de Tratamiento de Imágenes BICOTI
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: RISSO, RODRIGUEZ, VALDES
          País: Uruguay
          Palabras Clave: SW para tratamiento de imagenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / SW para tratamiento de imágenes
          Proyecto Fin de Carrera de Ingenería Eléctrica codirigido con Pablo Darscht y Gregory Randall
        • Bio3d: reconstrucción y visualización 3D de tejido
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: DE LOS HEROS, MARTIN, PRECIOZZI
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconstrucción tridimensional
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • VisMed: Plataforma de visualización de TC-RMN
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: CHONICHESKY, URIARTE
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Visualización de imagenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • Flujos: Paquete de algoritmos EDP para tratamiento de imágenes
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: BARTESAGHI, MEMOLI
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Ecuanciones diferenciales parciales
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • Paquete de calibración para tratamiento de imágenes
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: AZAR, MUSÉ
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Calibración
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • SW de Tratamiento de Imágenes para Histología
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: GÓMEZ, NOBLE, STEFFEN
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Analisis de imágenes
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • Correlador óptico
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: ESCUDER, MARTINEZ, RODRIGUEZ
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Calibración optica
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Mario de Oliveira y José Ferrari
        • Reconstrucción tridimensional de neuronas
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: APPELBAUM, BERTALMIO, VAZQUÉZ
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Reconstrucción tridimensional
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
          Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Eléctrica codirigido con Gregory Randall
        • Telecontrol de Planta Trasmisora
          Tesis/Monografía de grado
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Nombre del orientado: GUANI, GRAMPIN,NUÑEZ
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Telecomando
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Sistemas de Automatización y Control / Control automático
          Control a distancia de la Planta Transmisora de una Radio

      • Otras

        • Ingeniería de características para la clasificación de electrodomésticos (2019 - 2020)
          Iniciación a la investigación
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Tipo de orientación: Tutor único o principal
          Nombre del orientado: Paola Massonnier
          País: Uruguay
          Palabras Clave: identificación de electrodomésticos
        • Detección de anomalías en redes de medidores inteligentes (2019 - 2020)
          Iniciación a la investigación
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería / Instituto de Ingeniería Eléctrica , Uruguay
          Programa: Ingeniería Eléctrica
          Tipo de orientación: Tutor único o principal
          Nombre del orientado: Emiliano Perez
          País: Uruguay
          Palabras Clave: Detección de anomalías
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
        • Detección de anomalías en tráfico telecomunicaciones
          Otras tutorías/orientaciones
          Sector Educación Superior/Público / Universidad de la República / Facultad de Ingeniería , Uruguay
          Tipo de orientación: Cotutor en pie de igualdad
          Nombre del orientado: Sergio Martinez
          País: Uruguay
          Palabras Clave: detección de anomalías
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones

    • Otros datos relevantes

      • Premios, Honores y Títulos

        • CIER: 1er Premio en la Categoría de Digitalización: DAICE- Detección Automática de Irregularidades en el Consumo Eléctrico. (2023)
          (Internacional)
          CIER
          Premio CIER de Innovación. Reconoce proyectos de innovación, a nivel corporativo y académico, desarrollados por empleados de empresas e instituciones que operan en diferentes segmentos del sector eléctrico. La UTE se presentó en la categoría Digitalización con los resultados del trabajo conjunto desarrollado a lo largo de varios años, en el área de detección de pérdidas no técnicas.
        • HONORABLE MENTION in the TAEE2020 conference (2020)
          (Internacional)
          TAEE
          Distinción trabajo presentado a la conferencia.

      • Presentaciones en eventos

        • Programa Doctorado Instalaciones y Sistemas para la Industria (2019)
          Seminario
          Detección de anomalías y aprendizaje automático: Aplicaciones en empresas de energía y telecomunicaciones
          España
          Tipo de participación: Expositor oral
          Nombre de la institución promotora: Universidad de Sevilla Palabras Clave: Detección de anomalías Aprendizaje automático
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
          En el marco de visita académica me invitaron a realizar presentación a estudiantes del Programa Doctorado Instalaciones y Sistemas para la Industria.
        • Día Internacional de las Niñas en las Tic - Antel 2018 (2018)
          Encuentro
          Difusión actividad académica y profesional
          Uruguay
          Tipo de participación: Panelista
          Nombre de la institución promotora: Antel
        • Grupo Lectura Reconocimiento de Patrones (2015)
          Seminario
          Detección de consumos anómalos: Experiencia de colaboracion UdelaR-UTE
          Uruguay
          Tipo de participación: Expositor oral
          Carga horaria: 3
          Nombre de la institución promotora: ICT4V Palabras Clave: Reconocimiento de Patrones
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones (2015)
          Congreso
          Optimal and Linear F-measure Classifier Applied to Nontechnical Losses Detection
          Uruguay
          Tipo de participación: Poster
          Carga horaria: 2
          Nombre de la institución promotora: AIPR - AUyRP Palabras Clave: detección de anomalías
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones (2015)
          Congreso
          Automatic eyes and nose detection using curvature analysis
          Uruguay
          Tipo de participación: Poster
          Carga horaria: 2
          Nombre de la institución promotora: AIPR - AUyRP Palabras Clave: 3D face recognition
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones (2015)
          Congreso
          One-shot 3D-gradient method applied to Face Recogniton
          Uruguay
          Tipo de participación: Poster
          Carga horaria: 2
          Nombre de la institución promotora: AIPR - AUyRP Palabras Clave: 3D face recognition
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Reconocimiento de Patrones
        • Investigación e innovación orientadas hacia la inclusión social (2013)
          Encuentro
          Investigación e innovación orientadas hacia la inclusión social
          Uruguay
          Tipo de participación: Panelista
          Nombre de la institución promotora: CSIC
        • VII Foro Iberoamericano (2009)
          Simposio
          Regulación de la movilidad en Uruguay
          México
          Tipo de participación: Expositor oral
          Nombre de la institución promotora: AHCIET Móvil Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Regulación Comunicaciones
        • Senior Telecomunication Magnement Program (2009)
          Taller
          State of Telecommunications in Uruguay
          Canadá
          Tipo de participación: Expositor oral
          Nombre de la institución promotora: TEMIC Palabras Clave: Regulación de las Telecomunicaciones
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación
        • Curso Introductorio (2009)
          Seminario
          Estado de las Telecomunicaciones en Uruguay
          Uruguay
          Tipo de participación: Expositor oral
          Carga horaria: 2
          Nombre de la institución promotora: Ministerio de Relaciones Exteriores- Instiuto Artigas
        • Foro Contenidos Culturales y Medios de Comunicación (2009)
          Encuentro
          Comentarista de la Conferencia:¨Regulación Audiovisual y garantía de la diversida cultural en la Unión Europea¨ presentada por Elisenda Malaret I Garcia
          Uruguay
          Tipo de participación: Comentarista
          Carga horaria: 1
          Nombre de la institución promotora: Ministerio de Educación y Cultura Palabras Clave: Comunicación
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Regulación Comunicaciones
        • Jornadas “Investigar en Comunicación: experiencias, debates y proyecciones (2009)
          Encuentro
          Panel: Políticas de Información y Comunicación
          Uruguay
          Tipo de participación: Panelista
          Carga horaria: 2
          Nombre de la institución promotora: Jornadas “Investigar en Comunicación: experiencias, debates y proyecciones Palabras Clave: Comunicación
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Regulación Comunicaciones
          Panel: Murilo César Ramos (Universidad de Brasilia), Pedro Narbondo (Instituto de Ciencia Política, Facultad de Ciencias Sociales), Ana Pioli (Escuela Universitaria en Bibliotecología y Ciencias Afines), Alicia Fernández (Unidad Reguladora de Servicios de Comunicación-a confirmar-), Martín Papich (Instituto del Cine y el Audiovisual del Uruguay), Edison Lanza (Asociación de la Prensa del Uruguay) 3 de marzo
        • Foro sobre Pluralismo y Diversidad en la Radiodifusión (2008)
          Encuentro
          Panel: Pluralismo y Diversidad en la Radiodifusión
          Uruguay
          Tipo de participación: Panelista
          Carga horaria: 2
          Nombre de la institución promotora: Centro de Competencias en Comunicación (C3) de la Fundación Friedrich Ebert y FESUR Palabras Clave: Comunicación
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Regulación Comunicaciones
          Dra. Catalina Botero, Relatora Especial para la Libertad de Expresión de la Comisión Interamericana de Derechos Humanos (CIDH) de la Organización de Estados Americanos (OEA),Ministro de Industria, Energía y Minería , Daniel Martínez; la Directora de la Unidad Reguladora de Servicios de Comunicación, Alicia Fernández; el consultor del Proyecto PNUD/OPP, Damián Loreti,Omar Rincón, del C3 17 de noviembre
        • V FORO AHCIET MOVIL PANAMA (2007)
          Simposio
          Regulación para el Nuevo entorno de Movilidad y Convergencia
          Panamá
          Tipo de participación: Expositor oral
          Nombre de la institución promotora: AHCIET Palabras Clave: Convergencia Movilidad
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
        • CTIA WIRELESS- AHCIET:Conferencia Latinoamericana 2006 (2006)
          Simposio
          Regulación para el Nuevo Entorno de Movilidad y Convergencia
          Estados Unidos
          Tipo de participación: Expositor oral
          Nombre de la institución promotora: AHCIET Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
          Mesa Redonda de Reguladores Moderador: Erasmo Rojas, 3G Americas Alicia Fernández, Comisionada, URSEC, Uruguay Ceferino Namuncurá, Interventor, CNC, Argentina Gabriel Jurado, Comisionado, CRT, Colombia Pedro Jaime Ziller de Araújo, Consejero, ANATEL, Brasil
        • IV Asamblea de la Comisión Interamericana de Telecomunicaciones (2006)
          Encuentro
          Sesiones Especiales de la IV Asamblea de la Comisión Interamericana de Telecomunicaciones (CITEL- OEA) “Una Agenda para el Futuro”
          Costa Rica
          Tipo de participación: Expositor oral
          Carga horaria: 1
          Nombre de la institución promotora: (CITEL- OEA) Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Telecomunicaciones / Regulación de las Telecomunicaciones
          “Diálogo de los Ministros y Altas Autoridades en Telecomunicaciones de las Américas” Presenatación situación Ururguay.
        • CAITI (2004)
          Encuentro
          Identificación automática de huellas
          Uruguay
          Tipo de participación: Expositor oral
          Carga horaria: 1
          Nombre de la institución promotora: Cámara Tecnologías de la Información Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones- Biometría
        • 3rd. International Conference AVBPA 2001 (2001)
          Congreso
          Performance Evaluation of an Automatic Fingerprint Classification Algorithm Adapted to a Vucetich Based Classification System
          Suecia
          Tipo de participación: Poster
          Nombre de la institución promotora: AIRP Palabras Clave: Biometría Huellas
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Reconocimiento de Patrones- Biometría
        • Photonics West Bios 98 (1998)
          Congreso
          Image Enhancement for a low cost TEM acquisition system
          Estados Unidos
          Tipo de participación: Poster
          Nombre de la institución promotora: BIOS Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador
        • III Congreso Argentino de Ciencias del la Computación (1997)
          Congreso
          Neuro3d: Un SW para la Reconstrucción tridimensional de neuronas
          Argentina
          Tipo de participación: Expositor oral
          Nombre de la institución promotora: CACIC 97 Palabras Clave: Reconstrucción tridimensional
          Areas de conocimiento:
          Ingeniería y Tecnología / Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información / Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones / Tratamiento de Imagenes por Computador

      • Construcción institucional

        Participé desde el año 1996 en la creación del Grupo de Procesamiento de Imágenes del IIE y posteriormente en la creación del Departamento de Procesamiento de Señales. 

        En el período agosto 2016-2018 me desempeñe como directora del Instituto de Ingeniería Eléctrica. En ese periodo se avanzó en la concreción de  obras edilicias,  cambios de planes, creación de nuevas carreras. En particular,  trabajé  durante más de un año, con colegas del departamento y de la Facultad de Información y Comunicación la creación de la carrera Ingeniería de Medios.

        También he impulsado y apoyado iniciativas para disminuir la brecha de género en Ingeniería Eléctrica,  como la creación de la comisión de género, la cual  desde su creación en 2018 ha presentado iniciativas, proyectos y actividades. 

        En el último período he impulsado la concreción de convenios  con universidades españolas para facilitar la movilidad, especialmente la de estudiantes de grado.

        En el período 2020- 2025 he contribuido a la iniciación a la investigación y consolidación de jóvenes docentes a través de la financiación de cargos interinos financiados con fondos extra presupuestales.

    • Indicadores de producción

      Actividades
      75
      Líneas de investigación
      		 5
      Proyectos Investigación Desarrollo
      		 24
      Docencia
      		 11
      Extensión
      		 10
      Gestión Académica
      		 7
      Dirección Administración
      		 7
      Servicio Técnico Especializado
      		 3
      Pasantia
      		 8

      Producción bibliográfica
      80
      Artículos publicados en revistas científicas
      		16
      Completo 16
      Trabajos en eventos
      		 57
      Libros y Capítulos
      		 2
      Capítulos de libro publicado 2
      Textos en periódicos
      		 5
      Periodicos 4
      Revistas 1

      Producción técnica

      47
      Productos tecnológicos
      		 9
      Con registro o patente 1
      Trabajos técnicos
      		 22
      Otros tipos
      		 16

      Evaluaciones

      51
      Evaluación de proyectos
      		10
      Evaluación de eventos
      		5
      Evaluación de publicaciones
      		11
      Evaluación de convocatorias concursables
      		17
      Jurado de tesis
      		8

      Formación RRHH

      40
      Tutorías/Orientaciones/Supervisiones concluidas
      		 40
      Tesis/Monografía de grado 30
      Tesis de doctorado 3
      Tesis de maestria 4
      Otras tutorías/orientaciones 1
      Iniciación a la investigación 2