Lightning Talks

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1. Aleph Mind

  • Expositor: Juan Pablo Gomez & Juan Esteban Cepeda
  • Título: The witness
  • Descripción: El equipo de Aleph Mind, los desarrolladores del proyecto ganador de la competencia internacional Datajam 2020, organizada por IBM y la Fundación Pasos Libres, nos hablan sobre cómo están utilizando la Inteligencia Artificial para combatir la segunda industria delictiva más lucrativa del mundo.
2. Universidad de los Andes

  • Expositor: Jorge Sebastián Mora
  • Título: Reconocimiento de ordenes multimodales en interacción humano robot
  • Descripción: El proyecto busca en darle la capacidad al robot tipo pepper de ser un apoyo en un laboratorio de ingeniería de la Universidad, en donde hará funciones como el seguimiento de las normas de los laboratorios, la navegación segura dentro del laboratorio y la capacidad de acercarse a quienes tienen dudas. Para esto se implementaron múltiples modelos y arquitecturas de machine learning para resolver los múltiples retos que esto implicaba, en donde se utilizaron arquitecturas basadas en redes convolucionales profundas para realizar el reconocimientos de objetos, la reconstrucción de poses humanas sobre videos 2D, y la clasificación de dichas poses, esto ultimo con el fin de darle la capacidad al robot de determinar cuando es requerido, finalmente por medio de aprendizaje por refuerzo, se integro toda la información recopilada por los diferentes modelos, así como información de otros sensores del robot como los sensores infrarrojos y la cámaras de profundidad, esto con el fin de generar una política capaz de navegar por el laboratorio con seguridad, acercarse a quienes estén preguntando, alejarse de quienes no quieren que se acerquen, verificar las normas de seguridad del laboratorio. Adicionalmente todo fue implementado en un simulador hecho a la medida utilizando el motor grafico Unity 5.

 

3. Grupo CMC

  • Expositor: Juan Francisco García
  • Título: SMART RISK 360
  • Descripción: Un completo análisis de riesgos de empresas en tiempo real con fuentes 360º actualizadas en tiempo real usando técnicas de IA
4. Grupo Alto

  • Expositor: Lida Sandoval
  • Título: El COVID-19 en Colombia: Impacto del confinamiento en la actividad delictiva
  • Descripción: La pandemia derivada de la enfermedad por coronavirus (COVID-19) ha generado un impacto drástico, no solo en la salud de la población, sino a nivel económico y social. Dicha disrupción en la cotidianidad de las personas plantea múltiples desafíos, los cuales deben ser abordados desde diferentes frentes. Por medio de esta investigación se busca analizar si existe una relación entre la imposición de medidas de restricción a la movilidad, como mecanismo preventivo para frenar los contagios y la cantidad de delitos cometidos en Colombia durante los diferentes periodos de confinamiento. A través de análisis estadísticos y econométricos de intervalos de confianza y modelos de series de tiempo bayesianas, y utilizando datos de movilidad y delincuencia a nivel país y de municipio, fue posible comparar la situación en términos del número de delitos cometidos antes y después de la imposición de la cuarentena. Los resultados señalan una reducción significativa en la cantidad de hurtos a personas y hurtos a comercios, tras el decreto de confinamiento a nivel nacional, mientras que la cantidad de homicidios y hurto a residencias también se redujo, pero en una proporción mucho menor y, por lo tanto, no significativa. Respecto a los delitos de violencia intrafamiliar y abuso sexual, se observó una tendencia creciente en el volumen de casos denunciados por la ciudadanía. Se exponen una serie de hallazgos relevantes acerca del comportamiento de la actividad criminal en Colombia durante el periodo de pandemia, con el fin de orientar a las autoridades e instituciones competentes, en dónde deben centrar sus esfuerzos y recursos para la lucha contra la delincuencia en el país. Finalmente, la investigación recalca los grandes retos que se avecinan como consecuencia de la crisis que está enfrentando el mundo actualmente.
5. Mckinsey & Company

 

  • Expositor: Ivan Torroledo Peña
  • Título: Taking your data science code to production level using Kedro
  • Descripción: Have you had problems taking your machine learning model to production level? or has collaborative work been a nightmare in your data science projects? Over time, machine learning models have advanced with a dramatical speed, creating complex solutions to almost any data science problem. However, good practices and standards on how to take models to production level have been underestimated. Kedro, the first open-source tool created by QuantumBlack labs, implements a quick and simple solution to solve these problems. Kedro is a framework to make it easy to deploy machine learning models in production because apply software engineering principles to data science and data engineering. Some of its key features are structured data pipelines using software engineering principles, modular units of code easily tested, code reproducibility in different environments, and production of well-documented code.

 

6. Universidad de los Andes

  • Expositor: Cesar Garrido
  • Título: Sistema de Gestión de la Energía para Microrredes basado en Aprendizaje por Refuerzo
  • Descripción:En este trabajo se busca implementar (en simulación) un sistema de gestión de la energía (EMS) para microrredes, utilizando inteligencia artificial. Específicamente el EMS se construye utilizando algoritmos del estado del arte de aprendizaje por refuerzo. En este caso, no solo se evalúa el desempeño de estos algoritmos sino que se validan en distintas configuraciones de microrred y sus resultados se contrastan con los de algunas de las metodologías tradicionales que buscan solucionar el mismo problema.
7. Centro Nacional de Consultoría

 

  • Expositor:  Nelson Leonardo Lammoglia Hoyos
  • Título: ¿Qué dicen BI y BA del 2020 en Colombia?  
  • Descripción: En el estudio que hemos realizado, hemos encontrado resultados muy interesantes en los cambios de hábitos de las personas antes, durante y después del COVID. Gracias a los distintos algoritmos de Machine Learning en estudios anteriores, hemos sido capaces de llegar a una base imputada en una linea de tiempo que nos permita estudiar, analizar y, en un futuro cercano, predecir los hábitos de las personas (desde hábitos de compra, intenciones y usos del internet en la cotidianidad, uso del tiempo, entre otros), por medio de distintas estrategias dentro de las diferentes librerías y herramientas que nos ofrece la ciencia de datos.

 

8. SmartBP

  • Expositor: Liliana Aponte Rueda
  • Título:Analítica Prescriptiva
  • Descripción:Este proyecto busca ayudar a nuestro cliente en la toma de decisiones automatizada por medio de la analítica prescriptiva. Por medio de la proyección de demanda para un horizonte a largo plazo (~40 años), se optimiza el uso de suelos para la plantación y cosecha de árboles de pino y eucalipto. Por medio del uso un modelo de optimización matemática, definimos las variables de decisión y modelamos las reglas de decisión (o restricciones) para entregar a Smurfit Kappa un plan de acción año a año para cada uno de los lotes a intervenir. Los beneficios que obtiene nuestro cliente por medio de la analítica prescriptiva son: un mejor uso de sus lotes para maximizar el cubrimiento de la demanda, minimizar las compras externas de madera o adquisición de nuevos terrenos. Este proyecto es de interés para una amplia audiencia ya que, en muchos casos, las empresas utilizan la analítica predictiva obteniendo resultado que no saben cómo utilizar. La analítica prescriptiva es el siguiente paso para tener una toma de decisiones automatizada con resultados de alto impacto y con valor agregado para las empresas.
9. DATA 360

  • Expositor:  Natalia Raffo
  • Título: Reconocimiento y extracción de texto a través de algoritmos de Deep Learning.
  • Descripción:Según la revisión de estudios bibliográficos el reconocimiento y extracción de texto de documentos pre- impresos de forma automática tiene un rol importante en la economía, dado el aporte en generar información relevante de documentos en los sectores: Financiero, Energético, Petróleo, Salud, entre otros, para detectar hallazgos de forma rápida y ser un apalancador en la solución de retos de negocio generando herramientas sólidas para tomar decisiones efectivas, reduciendo largos tiempos operativos que se invierten actualmente recursos en trascribir los campos de interés de los documentos de forma manual, generando altos costos producidos por procesos operativos desgastantes y produciendo resultados tardíamente, requiriendo herramientas automáticas que logren hacer esta extracción de forma efectiva en tiempos muy cortos. Ante la necesidad identificada se pretende presentar la charla enfocada a mostrar el reconocimiento y extracción de texto de Documentos de campos específicos a través de algoritmos de Deep Learning con altas precisiones en la extracción. reduciendo tiempos operativos y costos.

 

 

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Reconocimiento personería jurídica Resolución 28 del 23 de Febrero de 1949 Min. Justicia.