Académico y estudiante de la Facultad de Ingeniería participaron en prestigiosa conferencia mundial en el campo de la inteligencia artificial

El «International Workshop on Spatio-Temporal Reasoning and Learning» es un encuentro académico que se centra en la intersección de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, y el razonamiento espacio-temporal. Este workshop busca explorar cómo la combinación de razonamiento lógico y aprendizaje automático puede aplicarse a problemas que involucran conocimientos espaciales y temporales.

Precisamente, en esta prestigiosa jornada mundial, fue presentado el trabajo «ConvLSTM Neural Network based on Hexagonal Inputs for Spatio-Temporal Forecasting of Traffic Velocities», estudio desarrollado producto de una iniciativa del Centro de Transporte y Logística (CTL-UNAB). La investigación fue impulsada por el Dr. Billy Peralta, académico de la Facultad de Ingeniería, y posteriormente se transformó en la tesis de Magíster en Ciencias de la Computación UNAB del estudiante Francisco Bahamondes.

Tesis sobre Inteligencia Artificial

“En palabras generales, nuestro trabajo presenta la primera red neuronal basada en entradas hexagonales para la estimación espacio-temporal de velocidades de tránsito. Estas velocidades son datos recolectados por el CTL-UNAB, que corresponden a velocidades medidas de vehículos de carga de la Región metropolitana”, explicó Francisco Bahamondes.

El estudiante agregó que “nuestra red mostró un mejor resultado en comparación con redes tradicionales que utilizamos para comparar su rendimiento. El real aporte aquí radicó en que no existía una red que tomará la topología hexagonal para procesar datos que varían tanto en tiempo como en el espacio, como es el caso de las velocidades de tránsito. Convirtiéndola en el primer acercamiento a esta materia demostrando buenos resultados. Una ventaja interesante es que podemos incorporar implementaciones clásicas de ConvLSTM, o aun otros tipos de redes”, puntualizó.

Adicionalmente, el alumno informó que el trabajo continúa “y confiamos en que existe un horizonte prometedor, dado que aún se le pueden realizar variadas mejoras que podrían aumentar el rendimiento y la competitividad de nuestro trabajo en la materia”.

En este estudio que presenta la primera red neuronal espacio temporal que abarca naturalmente patrones hexagonales de entrada participan además los docentes UNAB:  Billy Peralta; Orietta Nicolis y Andrés Bronfman (con colaboración del académico Alvaro Soto, CENIA).

Sobre el Evento

El IJCAI o International Joint Conference on Artificial Intelligence es una de las conferencias más prestigiosas en el campo de la inteligencia artificial (IA) siendo catalogada como A* en rankings académicos especializados. Fundada en 1969, esta conferencia se celebra regularmente y reúne a investigadores, académicos y profesionales de todo el mundo para discutir y compartir los últimos avances en IA. En esta edición IJCAI fue realizada en Jeju, Corea del Sur, entre el 3 y el 8 de agosto del 2024.