Informática, IA y ciencia de datos

Apoyo en aprendizaje automático, análisis de datos e investigación en inteligencia artificial.

Apoyamos a investigadores de informática y ciencia de datos con redacción técnica, documentación de algoritmos y evaluación experimental rigurosa — desde proyectos de pregrado hasta investigación publicable en IA.

Metodologías de investigación que apoyamos

Aprendizaje automático

Diseño de modelos, documentación del proceso de entrenamiento y evaluación comparativa para investigación en aprendizaje automático.

Análisis de datos

Limpieza de datos, análisis exploratorio y visualización para proyectos y tesis de ciencia de datos.

Inteligencia artificial

Revisión de literatura, comparación de algoritmos y redacción técnica para investigación en IA y aprendizaje profundo.

Tendencias emergentes de investigación y tecnología

Los grandes modelos de lenguaje, la IA generativa, la computación en el borde, el aprendizaje federado y la explicabilidad/ética de la IA se encuentran entre las áreas de investigación de más rápido crecimiento. La IA aplicada en salud, modelado climático y ciberseguridad también atrae gran atención.

Temas de investigación sugeridos

→Evaluación del sesgo y la equidad en las salidas de grandes modelos de lenguaje
→Aprendizaje federado para el análisis de datos de salud que preserva la privacidad
→Técnicas de IA explicable para sistemas de decisión de alto riesgo
→Optimización de IA en el borde para aplicaciones IoT en tiempo real