Pablo Estévez
Dr. Ing. University of Tokyo, Japón.
Profesor Titular Inteligencia computacional y robótica
@ing.uchile.cl
https://www.researchgate.net/profile/Pablo-Estevez-2
https://scholar.google.com/citations?user=SM1ghUEAAAAJ&hl=es
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 |