La Facultad de Ingeniería y Negocios  (FINE) de Universidad de Las Américas, junto al Núcleo de Investigación en Data Science (NIDS), realizó el III Congreso de Investigación en Data Science: Inteligencia Artificial Aplicada, un encuentro que reunió a investigadores, académicos, estudiantes y profesionales para reflexionar sobre el avance y las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en diversos sectores productivos, académicos y sociales.

El evento, desarrollado en modalidad híbrida, tuvo como objetivo fortalecer el diálogo interdisciplinario, promover la investigación aplicada y consolidar un espacio de encuentro que articule a la academia, la industria y la comunidad científica.

Una jornada que articula docencia, investigación y vinculación con el entorno

La ceremonia de apertura estuvo encabezada por el Decano de la FINE Lorenzo Reyes, quien destacó el sentido formativo y social del congreso,  “Este congreso refleja nuestro compromiso con una docencia conectada con la investigación y con el entorno. La Inteligencia Artificial nos desafía a formar estudiantes capaces de comprender y liderar procesos complejos, con una mirada ética, interdisciplinaria y orientada al impacto.”

Posteriormente, el Director del Núcleo de Investigación en Data Science (NIDS) Francisco Altimiras, destacó la apertura y alcance de esta tercera versión, poniendo énfasis en el carácter inclusivo y transversal de la actividad.

“Extendimos la invitación no solo a nuestros estudiantes, sino también a profesionales y colegas de distintas organizaciones. Hoy contamos con presentaciones que provienen tanto del mundo académico como de la industria, lo que enriquece profundamente la experiencia de aprendizaje.”

Altamiras valoró además la presencia del conferencista principal, el Dr. Héctor Allende del Instituto Fraunhofer en Alemania, cuyas investigaciones en IA aplicada al ámbito de la salud aportaron una mirada internacional y de alta especialización.

Altimiras también relevó la participación de expertos provenientes del retail, la consultoría y la ingeniería de datos, así como el aporte de estudiantes del Magíster en Data Science, programa que ya cuenta con cinco versiones y una comunidad creciente de graduados.

Durante el bloque de presentaciones, estudiantes del NIDS mostraron investigaciones vinculadas a aprendizaje profundo, generación de moléculas mediante sistemas multi-agente, visión computacional y procesamiento avanzado de lenguaje natural.

Por la tarde, académicos y especialistas expusieron trabajos de investigación aplicada en áreas como aprendizaje de máquina informado por la física, visión por computador y analítica urbana, demostrando cómo la ciencia de datos puede contribuir de manera concreta al desarrollo industrial y social.

La jornada concluyó con una exhibición de posters realizada por estudiantes del NIDS, que permitió generar un espacio informal de conversación, retroalimentación académica y networking entre estudiantes, investigadores y asistentes.