Domingo 06 Julio, 2025  

 

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Profesora Claudia Rahmann. Universidad de Chile. FCFM .DIE

Pablo Estévez

Dr. Ing. University of Tokyo, Japón.

Profesor Titular Inteligencia computacional y robótica 

@ing.uchile.cl

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https://www.researchgate.net/profile/Pablo-Estevez-2

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https://scholar.google.com/citations?user=SM1ghUEAAAAJ&hl=es

2025

Ramírez, E., Estevez, P., Adams, M., Perez, C., Garrido, M., & Peirano, P. (2025c). USSD: Unsupervised Sleep Spindle Detector. IEEE Access, 1. https://doi.org/10.1109/access.2025.3532536
 

2024

O, D. N., Estévez, P. A., & Förster, F. (2024). Temporal Stamp Classifier: Classifying Short Sequences of Astronomical Alerts. 2022 International Joint Conference On Neural Networks (IJCNN), 1–9. https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650191

Cabrera-Vives, G., Moreno-Cartagena, D., Astorga, N., Reyes-Jainaga, I., Förster, F., Huijse, P., Arredondo, J., Arancibia, A. M. M., Bayo, A., Catelan, M., Estévez, P. A., Sánchez-Sáez, P., Álvarez, A., Castellanos, P., Gallardo, P., Moya, A., & Rodriguez-Mancini, D. (2024). ATAT: Astronomical Transformer for time series And Tabular data. Astronomy And Astrophysics, 689, A289. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202449475

Castiglioni, G., Vallejos, J., Intriago, J., Hernández, M. I., Valenzuela, S., Fernández, J., Castro, I., Valenzuela, S., Estévez, P. A., & Okuma, C. (2024). Diagnostic support in pediatric craniopharyngioma using deep learning. Child’s Nervous System, 40(8), 2295–2300. https://doi.org/10.1007/s00381-024-06400-0

Tapia-Rivas, N. I., Estévez, P. A., & Cortes-Briones, J. A. (2024). A robust deep learning detector for sleep spindles and K-complexes: towards population norms. Scientific Reports, 14(1). https://doi.org/10.1038/s41598-023-50736-7

 

2023

Intriago, J. A., Estévez, P. A., Cortes-Briones, J. A., Okuma, C. A., Henriquez, F. A., & Lillo, P. (2023). Detecting early risk of Alzheimer’s disease using self-supervised multimodal representation learning. In 2023 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI) (pp. 158–160). IEEE. https://doi.org/10.1109/CAI54212.2023.00076

Perez-Carrasco, M., Cabrera-Vives, G., Hernandez-García, L., Förster, F., Sanchez-Saez, P., Arancibia, A. M. M., Arredondo, J., Astorga, N., Bauer, F. E., Bayo, A., Catelan, M., Dastidar, R., Estévez, P. A., Lira, P., & Pignata, G. (2023). Alert Classification for the ALeRCE Broker System: The Anomaly Detector. The Astronomical Journal, 166(4), 151. https://doi.org/10.3847/1538-3881/ace0c1

De la Sotta, R. I., Estévez, P. A., Vergara, J. R., & Calderón-Muñoz, W. R. (2023). Model-based battery thermal parameter optimization using symbolic regression. Journal Of Energy Storage, 73, 109243. https://doi.org/10.1016/j.est.2023.109243

Sánchez-Sáez, P., Arredondo, J., Bayo, A., Arévalo, P., Bauer, F. E., Cabrera-Vives, G., Catelan, M., Coppi, P., Estévez, P. A., Förster, F., Hernández-García, L., Huijse, P., Kurtev, R., Lira, P., Arancibia, A. M. M., & Pignata, G. (2023). Persistent and occasional: Searching for the variable population of the ZTF/4MOST sky using ZTF Data Release 11. Astronomy And Astrophysics, 675, A195. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202346077

Cubillos, G., Monckeberg, M., Plaza, A., Morgan, M., Estévez, P. A., Choolani, M., Kemp, M. W., Illanes, S. E., & Perez, C. A. (2023b). Development of machine learning models to predict gestational diabetes risk in the first half of pregnancy. BMC Pregnancy And Childbirth, 23(1). https://doi.org/10.1186/s12884-023-05766-4

Estevez, P. A., Sbarbaro, D., & Curilem, M. (2023). Special issue on Latin–American computational intelligence. Neural Computing And Applications, 35(13), 9267–9268. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08437-9

 

2022

Pimentel, Ó., Estévez, P. A., & Förster, F. (2022). Deep Attention-based Supernovae Classification of Multiband Light Curves. The Astronomical Journal, 165(1), 18. https://doi.org/10.3847/1538-3881/ac9ab4

Romero, M., & Estevez, P. A. (2022). Outlier Detection based on Transformations for Astronomical Time Series. 2022 International Joint Conference On Neural Networks (IJCNN), 1–8. https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892590

Förster, F., Arancibia, A. M. M., Reyes-Jainaga, I., Gagliano, A., Britt, D., Cuellar-Carrillo, S., Figueroa-Tapia, F., Polzin, A., Yousef, Y., Arredondo, J., Rodríguez-Mancini, D., Correa-Orellana, J., Bayo, A., Bauer, F. E., Catelan, M., Cabrera-Vives, G., Dastidar, R., Estévez, P. A., Pignata, G., … Silva-Farfán, J. (2022). DELIGHT: Deep Learning Identification of Galaxy Hosts of Transients using Multiresolution Images. The Astronomical Journal, 164(5), 195. https://doi.org/10.3847/1538-3881/ac912a

García-Jara, G., Protopapas, P., & Estévez, P. A. (2022). Improving Astronomical Time-series Classification via Data Augmentation with Generative Adversarial Networks. The Astrophysical Journal, 935(1), 23. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac6f5a

Galdames, F. J., Perez, C. A., Estévez, P. A., & Adams, M. (2022c). Rock lithological instance classification by hyperspectral images using dimensionality reduction and deep learning. Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems, 224, 104538. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2022.104538

 

2021

Cortes-Briones, J. A., Tapia-Rivas, N. I., D’Souza, D. C., & Estevez, P. A. (2021). Going deep into schizophrenia with artificial intelligence. Schizophrenia Research, 245, 122–140. https://doi.org/10.1016/j.schres.2021.05.018

Urrutia, J. A., Estevez, P. A., & Vergara, J. R. (2021). Subset Feature Selection with Structural Variables. 2021 IEEE Latin American Conference On Computational Intelligence (LA-CCI), 5, 1–6. https://doi.org/10.1109/la-cci48322.2021.9769843

Donoso-Oliva, C., Cabrera-Vives, G., Protopapas, P., Carrasco-Davis, R., & Estevez, P. A. (2021). The effect of phased recurrent units in the classification of multiple catalogues of astronomical light curves. Monthly Notices Of The Royal Astronomical Society, 505(4), 6069–6084. https://doi.org/10.1093/mnras/stab1598

Sánchez-Sáez, P., Lira, H., Martí, L., Sánchez-Pi, N., Arredondo, J., Bauer, F. E., Bayo, A., Cabrera-Vives, G., Donoso-Oliva, C., Estévez, P. A., Eyheramendy, S., Förster, F., Hernández-García, L., Arancibia, A. M. M., Pérez-Carrasco, M., Sepúlveda, M., & Vergara, J. R. (2021). Searching for Changing-state AGNs in Massive Data Sets. I. Applying Deep Learning and Anomaly-detection Techniques to Find AGNs with Anomalous Variability Behaviors. The Astronomical Journal, 162(5), 206. https://doi.org/10.3847/1538-3881/ac1426

 

2020

Astorga, N., Huijse, P., Protopapas, P., & Estévez, P. (2020). MPCC: Matching Priors and Conditionals for Clustering. In Lecture Notes in Computer Science (pp. 658–677). https://doi.org/10.1007/978-3-030-58592-1_39

Reyes, E., & Estévez, P. A. (2020). Transformation Based Deep Anomaly Detection in Astronomical Images. 2022 International Joint Conference On Neural Networks (IJCNN), 1–8. https://doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9206997

Tapia, N. I., & Estévez, P. A. (2020). On the Information Plane of Autoencoders. 2022 International Joint Conference On Neural Networks (IJCNN), 1–8. https://doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9207269

Tapia, N. I. E. (2020). RED: Deep Recurrent Neural Networks for Sleep EEG Event Detection. Disponible en https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/191081

Peña, J., Fuentes, C., Förster, F., Martínez-Palomera, J., Cabrera-Vives, G., Maureira, J. C., Huijse, P., Estévez, P. A., Galbany, L., González-Gaitán, S., & De Jaeger, T. (2020). Asteroids’ Size Distribution and Colors from HITS. The Astronomical Journal, 159(4), 148. https://doi.org/10.3847/1538-3881/ab7338

Fiscalización en Comercio Electrónico basada en Inteligencia Artificial mediante Análisis Multimodal de Texto e Imágenes

  • Investigadores: C. Pérez / P. Estévez, M. Adams
  • Código: ID24I10408
  • Inicio: 01/03/2024
  • Fin: 01/03/2026
  • Programa: Subdirección de Investigación Aplicada

Advances in Iris and Face Biometrics: Design of CNNs with Spatial Invariance, Anti-aliasing Filters, and New Structures for Improved Accuracy

  • Investigadores: C. Pérez / P. Estévez
  • Código: 1231675
  • Inicio: 01/03/2023
  • Fin: 01/03/2027
  • Programa: Fondecyt_Anid

Self-supervised learning methods for representation learning and anomaly detection in time series: Applications to astronomy and electroencephalography

  • Investigadores: P. Estévez / C. Pérez, F. Forster, P. Peirano
  • Código: 1220829
  • Inicio: 01/04/2022
  • Fin: 01/04/2026
  • Programa: Fondecyt_Anid

Center of Interventional Medicine for Precision and Advanced Cellular Therapy – IMPACT

  • Investigadores: L. Córdova, Z. Gerdtzen, H. Palza, P. Estévez, C. Pérez
  • Código: FB210024
  • Inicio: 01/11/2021
  • Fin: 01/11/2026
  • Programa: Programa Financiamiento Basal

Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud (Ihealth)

  • Investigadores: P. Estévez
  • Código: ICN2021_004
  • Inicio: 01/10/2021
  • Fin: 01/10/2026
  • Programa: Iniciativa científica Milenio
Autores Título Año
González Fuentes, Andrés Eduardo Estimación del período correcto en curvas de luz mediante redes neuronales convolucionales 2024
Castiglioni Cornejo, Giovanni Antonio Reconocimiento de craneofaringiomas y detección de compromiso hipotalámico en imágenes de resonancia magnética utilizando aprendizaje auto-supervisado 2024
Muñoz Bustamante, Cristián Alexis Segmentación de hiperintensidades de materia blanca en base a modelos de vision transformer 2024
Callejas Díaz, Sofía Paz Integración multimodal para la detección de zona epileptógena usando mecanismo de co-atención 2024
Gamboa Labbé, Bastián Andreas Clasificación de curvas de luz periódicas utilizando modelos basados en mecanismos de atención 2024
Neira Ortega, Daniel Alejandro Clasificación de objetos astronómicos utilizando secuencias cortas de imágenes y metadatos 2024
Carmona González, Daniel Andrés Aprendizaje auto-supervisado para la detección de curvas de luz anómalas 2024
Cubillos Fuentes, Gabriel Tomás Desarrollo de modelos de aprendizaje de máquinas para predecir enfermedades/condiciones durante el embarazo 2024
Montero Salvatierra, Pablo Andrés Predicción de curvas de luz de supernovas mediante redes neuronales recurrentes 2023
Cona Flores, Francisca Salom Análisis longitudinal de electroencefalogramas de pacientes esquizofrénicos mediante aprendizaje de máquinas 2023
Vargas Estay, Alonso Ignacio Modelos de atención neuronal para la representación de electroencefalogramas y la detección de eventos transitorios del sueño 2023
Caragol Díaz, Vicente Nolasco Optimización de técnicas de balance de datos para clasificador de curvas de luz basado en XGBoost 2023
Cholaky Mejía, Roberto Ignacio Regresión simbólica mediante redes neuronales 2023
Urrutia Gandolfo, Juan Andrés A mutual information based subset feature selection algorithm using a reinforce-like gradient estimator 2023
Astorga Rocha, Nicolás Javier Classification of astronomical objects 2023
De la Sotta Vargas, Rafael Ignacio Optimización de modelo térmico paramétrico de baterías de litio mediante algoritmos evolutivos 2023
García Jara, Germán Eduardo Improving astronomical time-series classification via data augmentation with generative adversarial networks 2022
Romero Jofré, Mauricio Javier Detección de novedades en curvas de luz basado en aprendizaje de máquinas 2022
Pimentel Fuentes, Óscar Alberto Clasificación profunda de curvas de luz multi-banda basada en atención 2022
Molina Ferreiro, Javier Antonio Clasificador de curvas de luz utilizando modelo XGBoost y técnicas de balance de datos 2022
Tapia Rivas, Nicolás Igor Un modelo secuencial profundo para detectar eventos en el electroencefalograma del sueño 2022
Astorga Rocha, Nicolás Javier Modelos generativos-inferenciales teoría y aplicaciones 2021
Intriago Chichanda, Jhon Alejandro Development of spiking neural networks based on Deep Learning and information theory 2021
Reyes De Jong, Esteban Dirk Aprendizaje profundo para la clasificación y detección de anomalías en imágenes de objetos astronómicos 2021
Born De Toro, Francisco Felipe Ajuste y análisis de modelos de empaquetamiento de baterías basados en algoritmos evolutivos 2020
Morales Carrasco, Cristián Andrés Detección y caracterización automática del potencial evocado cognitivo P300 en trials individuales en registros de niños de 10 años en un estudio GO/NOGO 2020
Montero Salvatierra, Pablo Andrés Detección de supernovas utilizando Filtro de Kalman de máxima correntropía y entropía de curvas 2020