Los académicos del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC), Iván Sipirán con su proyecto “Symmetry-aware learning for completion of 3D shapes” y Aidan Hogan con “Enhancing Neural Question Answering Systems for Knowledge Graphs”, obtuvieron Fondos Fondecyt 2022, integrando el grupo de los 196 proyectos aceptados de la Universidad de Chile, principal institución que lideró la adjudicación de este año.

“Symmetry-aware learning for completion of 3D shapes”, es el proyecto del profesor Iván Sipirán, el cual durará tres años y tiene como objetivo investigar métodos de inteligencia artificial para interpretar datos geométricos y su estructura interna, usando esta información para completar información faltante. “Actualmente, la investigación en esta área se centra en explotar las estructuras comunes en colecciones grandes de objetos 3D, las cuales pueden ser manipuladas con modelos recientes de aprendizaje profundo”, explicó el académico y destacó: “Este proyecto propone un paradigma distinto, en donde la estructura de un objeto puede ser observada desde el objeto mismo, sin usar colecciones u objetos adicionales, pero todavía aprovechando lo mejor del aprendizaje profundo”.

Para el profesor Iván Sipirán, recibir este Fondecyt de iniciación es una motivación importante para continuar y afianzar esta línea de investigación en el DCC y en Chile. “Con este proyecto, vamos a poder hacer avances en el área de procesamiento geométrico y vamos a poder seguir investigando las aplicaciones de este campo en la preservación de material cultural”, concluyó.

En tanto, el proyecto "Enhancing Neural Question Answering Systems for Knowledge Graphs", de Aidan Hogan, el cual durará 2 años, “tiene como objetivo mejorar los sistemas QA basados en redes neuronales profundas de dos formas. Primero, reducir su demanda por ejemplos etiquetados usando técnicas de canonicalización para "normalizar" preguntas similares y segundo, diseñar un sistema colaborativo tal que los usuarios del sistema QA puedan dar feedback, con el fin de generar ejemplos adicionales para preguntas que el sistema no logra contestar bien”, explicó el profesor del DCC.

A su vez, el profesor del DCC señaló que actualmente los sistemas QA logran contestar bien preguntas simples cómo: ¿quién es el presidente actual de Uruguay? “Este es un buen ejemplo de una pregunta que los sistemas del estado de arte deberían poder responder sin mayor complicación. Pero los sistemas actuales todavía tienen dificultades con consultas más complejas, como, por ejemplo, "¿los hijos de cuáles presidentes de Uruguay también fueron presidentes de Uruguay?", o "¿quién fue el primer presidente de Uruguay después de la dictadura?”.

A través de este Fondecyt regular, el profesor Aidan Hogan espera poder contribuir a no sólo mejorar, sino también masificar las tecnologías QA. “Muchas veces los sistemas QA forman parte de un servicio comercial como Siri o Alexa y no se publican las técnicas usadas, los datos usados, etc. Como un resultado práctico de este proyecto, quiero proveer un sistema QA que sea open source, disponible en línea, y basado en datos abiertos. De esta forma, los resultados del proyecto pueden formar una base para futuras investigaciones” destacó y agregó: “Junto con Daniel Diomedi (estudiante de magíster del DCC) y Jaime Salas (estudiante de doctorado del DCC) he podido desarrollar algunos resultados relevantes sobre los sistemas QA y las técnicas de canonicalización, por lo cual con la culminación de mi proyecto anterior de Fondecyt, y los recursos proporcionados por este nuevo proyecto, tendré tanto la disponibilidad y el material necesario para dedicarme a esta nueva línea de investigación”, concluyó.

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Comunicaciones DCC