El grupo está constituido por 2 profesores doctores, 3 profesores con grado de magister, 1 profesora con título de lienciado, 2 estudiantes de posgrado y 3 de pregrado. Los profesores doctores presentan amplia experiencia en investigación y desarrollo, tinen doctorados en Brasil, presentan publicaciones en revistas internacionales así como en congresos nacionales y regionales. Dos de los profesores con maestría presentan amplia experiencia profesional en desarrollo de proyectos informáticos. El cordinador del grupo es doctor con 25 años de experiencia en investigación, más de 65 tesis asesordas y defendidas de los cuales casi la mitad de ellas son del área de inteligencia artificial, además ha ganado varios concursos de proyectos de investigación del CONCYTEC y de la UNMSM, presentan publicaciones en journal con factor de impacto SJR (Scimago), es parte de comite científico de varios congresos como Mathematical Programming, Congress Latin-Ibero-American of Operation Research, y el Congreso Peruano de Investigación de Operaciones; Además tiene experiencia administrativa ha sido dos veces decano, director de posgrado y director de investigación.
Objetivos
Servicios
Contacto
- Email: dmauricios@unmsm.edu.pe
- Teléfono: 619 7000
- Oficina: Instituto de Investigación
Coordinador
DAVID SANTOS MAURICIO SANCHEZ
Miembros del Grupo
| Nombre | Cargo | Condición | Grado |
|---|---|---|---|
| DAVID SANTOS MAURICIO SANCHEZ | Coordinador | Titular | Doctor |
| IGOR JOVINO AGUILAR ALONSO | Titular | Doctor | |
| ROSA SUMACTIKA DELGADILLO AVILA DE MAURICIO | Titular | Doctor | |
| YUDI LUCERO GUZMAN MONTEZA | Titular | ||
| ANA MARIA HUAYNA DUEÑAS VDA DE DIAZ | Titular | Bachiller | |
| MARIA ELIZABETH PUELLES BULNES | Titular | ||
| ADOLFO MARCOS SOTELO BEDON | Titular | Maestro | |
| SERGIO PAULO VALCARCEL ASCENCIOS | Titular | Maestro | |
| LENIS ROSSI WONG PORTILLO | Titular | Maestro |
Líneas de Investigación
- C.20.0.2: Ciberseguridad
- C.20.0.4: Gobierno y Gestión de TIC
- C.20.0.6: Sistemas Inteligentes
Proyectos de Investigación
Sistema Inteligente para el diagnóstico de Cáncer de Cuello Uterino a través del análisis de imágenes de pruebas de Papanicolaou de Base Liquida aplicando Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Código: C21200191
Plataforma Digital con Inteligencia Artificial para el Aprendizaje, Preservación y Promoción de Lenguas Indígenas del Perú
Código: C2520002M
Sistema inteligente para la predicción de la enfermedad Alzheimer a través de imágenes de resonancia magnética aplicando Deep Learning
Código: C25202891
Sistema Inteligente para la Detección de Fraude en Seguro de Salud
Código: C25202801
Implementación de un invernadero hidropónico con inteligencia artificial y energía solar para la optimización de la producción de cultivos domésticos de forma sostenible
Código: C25201251
Predicción del comportamiento de una pandemia a través del machine learning
Código: C24200721
Elaboración de gafas inteligentes para invidentes aplicando IoT e inteligencia artificial
Código: C23200022
Implementación de un sistema web basado en gamificación para mejorar la comprensión lectora de niños de educación primaria en los colegios públicos de Lima
Código: C23200012
SI-CCCP: Sistema Inteligente para cambiar los resultados de la mortalidad por cirugía cardiaca congénita pediátrica a través de la inteligencia artificial y la simulación
Código: C22200401
Plataforma de monitoreo de video vigilancia utilizando algoritmos de redes neuronales para la detección automática de violencia interpersonal y la intervención oportuna de los agentes de seguridad en la UNMSM
Código: C21201361
laboratorio de investigación de INTELIGENCIA ARTIFICIAL - UNMSM
Código: C1720045e
FCE-STI – Factores críticos que influyen en el éxito de una Start-Up de tecnología de la información
Código: C20202241
Modelo predictivo del éxito de las Start-Ups de tecnología de la información basado en Machine Learning
Código: C19200841
Predicción del nivel de violencia hacia la mujer utilizando la técnica de Inteligencia Artificial Redes Neuronales basado en el test CUVINO
Código: C19201511
Sistema Experto Probabilístico basado en Redes Bayesianas para la predicción de riesgo de cáncer cervical en hospitales públicos de Lima
Código: C18200052
Un modelo de self-management para mejorar la productividad en la administración de una base de datos
Código: C18200012
XIX Latin-Iberoamerican Conference on Operations Research - CLAIO 2018
Código: C18200297
MODELO DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE PARA LA FORMACIÓN DE PROFESIONALES TIC ALINEADO A LA DEMANDA DE FABRICAS DE SOFTWARE
Código: C17200105b
Un Sistema Inteligente de Gestión de Mentoría Universitaria
Código: C17200042
Machine Learning para predecir la deserción de estudiantes de ingeniería
Código: C17200022
