Laboratorio de Investigación en Ciencia de Datos & Inteligencia Artificial

¿Qué hacemos?

El Laboratorio de Investigación en Ciencia de Datos & Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias Básicas de la UNLu se enfoca en la investigación aplicada, desarrollando soluciones innovadoras en inteligencia artificial y ciencia de datos para resolver problemas reales y complejos.

Líneas de I+D

LLM

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Soluciones de IA

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Ciencia de Datos

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Patrones de comportamiento poblacional

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Procesamiento de datos ambientales y biológicos

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Proyectos de I+D+E

Generación de herramientas de extracción de información ambiental

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Modelos de lenguaje a gran escala sobre infraestructura basada en computación en la nube para la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial Generativa

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Desarrollo de un sistema para la obtención automática de datos para el Índice de Precios al Consumidor de la Provincia de Buenos Aires

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Base de datos espaciales del Municipio de Luján

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Enseñanza de programación en escuelas secundarias de la zona de influencia de la Universidad Nacional de Luján

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Sistemas de Información Ambiental Integrada para la gestión pública del Partido de Luján: Integración con una base de datos espaciales.

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Descubrimiento de patrones de comportamiento vinculados al abandono en la Universidad Nacional de Luján

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Últimas publicaciones y presentaciones a Congresos

(2025)

Fine-tuning y adaptación de Modelos de Lenguaje abiertos en Infraestructura HPC para aplicaciones de dominio específico

In WICC (Workshop de investigadores en Ciencias de la Computación). Fernández J. M., Petrocelli D., Matuk R., Lanson D., Errecalde M.
(2024)

Efectos de la incorporación de la bimodalidad en estudiantes que se declaran en situación de discapacidad en una universidad argentina.

Razón Crítica, (17), 1-18. Estudio de las cohortes 2018 a 2022. Fernández, J. M., & Oloriz, M. G.
(2024)

XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación

Libro de actas-CACIC 2023. Fernández, J. M.
(2024)

Sistemas de Información Ambiental como herramientas para la gestión pública de escala local: el caso del Sistema de Información Ambiental Integral (SIAI) del Partido de Luján, Provincia de Buenos Aires.

Anuario De La División Geografía, (18), 1–10.
Anuario De La División Geografía, (18), 1–10. Lanson, D. E., Iglesias, A. N., Fernández, J. M., & Rosenfeld, A. (2024).
(2024)

Productos y procesos de la extensión universitaria en el campo de la gestión ambiental. El Sistema de Información Ambiental Integrada (SIAI) del partido de Luján, Provincia de Buenos Aires.

Cuadernos de Extensión Universitaria de la UNLPam, Vol. 8, Nº 2, julio – diciembre 2024. Sección: Dossier, pp. ISSN 2451-5930 e-ISSN 2718-7500. Lanson, Daniel.; Iglesias, Alicia N.; Fernández, Juan Manuel.
(2023)

Instance retrieval from non-labeled data as a strategy for automatic classifcation of imbalanced e-mail datasets.

In XXVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC). Fernández, J. M., & Errecalde, M. L.
Abril
(2023)

Descubrimiento de patrones de comportamiento vinculados al abandono en la Universidad Nacional de Luján mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático.

XXV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, Universidad Nacional del Noroeste. Abril 2023. Oloriz, M.; Fernández, J.M.; Jara, C.; Martínez C.; Baquel, R.; Bertoglio S.; Delfino, H
(2023)

Agrupamiento de Universidades Nacionales en función de sus características.

L Coloquio Argentino de Estadística
Coloquio Argentino de Estadística 2023. Argentina. Martinez, Carla; Delfino, Hugo; Bertoglio, Sebastian; Oloriz, Mario; Fernandez, Juan Manuel
(2023)

Herramientas de gestión ambiental sustentable y ordenamiento territorial del ámbito transicional ciudad-campo en gobiernos locales. El caso del Sistema de Información Ambiental Integrada del Municipio-Partido de Luján, Provincia de Buenos Aires, Argentina.

4th Polish-Colombian International Symposium. Iglesias, Alicia N.; Lanson, Daniel; Fernández, Juan Manuel; Martinez, Adriana
Junio
(2022)

Multi-class e-mail classification with a semi-supervised approach based on automatic feature selection and information retrieval.

In Conference on Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics (pp. 75-90). Cham: Springer International Publishing. Fernández, J. M., & Errecalde, M.
Abril
(2021)

Clasificación automática de correos electrónicos.

XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, Universidad Nacional Chilecito. Abril 2021. ISBN 978-987-24611-3-3. Fernández, J.M.; Cavasín N.; Rodriguez A.; Errecalde M.
(2021)

Classic and recent (neural) approaches to automatic text classification: a comparative study with e-mails in the Spanish language.

In Short Papers of the 9th Conference on Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics (p. 20). Fernandez, J. M., Cavasin, N., & Errecalde, M.
(2020)

Unconstrained Text Detection in Manga: a New Dataset and Baseline.

Advances in Image Manipulation (AIM) Workshop, ECCV, 2020. Del Gobbo, J. and Matuk Herrera, R.
(2018)

A tool for modeling computational maps of the visual cortex in PyTorch.

Machine Learning Open Source Software Workshop, NIPS, Montreal, Canada, 2018. Barijhoff, H. and Matuk Herrera, R. PyLissom.
(2017)

Bioinspired self organizing neural networks for expression recognition.

Women in Machine Learning Workshop, NIPS, Long Beach, USA, 2017. Barijhoff, H. and Matuk Herrera, R.
Una parte
De nuestra
Historia

Cursos, charlas, webinars y participaciones

Ciencia de datos: Tópicos de captura, análisis y visualización de información

Curso de Posgrado. 2024. Mg. Juan Manuel Fernández.

Una introducción al desarrollo de aplicaciones de IA generativa

Ciclo de Webinars 2024 del Departamento de Ciencias Básicas. Mg. Juan Manuel Fernández.

Aprendizaje Automático con datos textuales en Python

Coloquio Argentino de Estadística organizado por la Sociedad Argentina de Estadística y la Universidad Nacional de Luján. Mg. Juan Manuel Fernández

El Abandono Temprano en la UNLu

Ciclo de Webinars 2023 del Departamento de Ciencias Básicas. Mg. Mario Oloriz & Mg. Juan Manuel Fernández.

Sistemas de información Territorial

Curso. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC) 2023. Dr. Daniel Lanson

Redes Neuronales con Python

Curso. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC) 2023. Dra. Rosana Matuk

CARRERAS

Los integrantes del laboratorio participan e impulsan una serie de propuestas académicas que forman parte de la Oferta Académica de la Universidad Nacional de Luján vinculadas a sus líneas de I+D :

- Maestría en Ciencia de Datos [En evaluacion CONEAU].

- Diplomatura de Posgrado en Innovación y Desarrollo de Aplicaciones basadas en Blockchain.

- Diplomatura de Posgrado en Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa en la Nube.

- Especialización en Bioinformática

- Licenciatura en Sistemas de Información

- Analista Universitario en Ciencias de Datos

Equipo y colaboradores

Universidad Nacional de Luján (UNLu)

Mg. Juan M. Fernández

(Director)

Magister en Inteligencia de datos orientada a Big Data (UNLP)
Profesor Adjunto de la División de Computación (UNLu)

Dra. Rosana Matuk

Doctora en Ciencias de Computación (UBA)
Profesora Adjunta de la División de Computación (UNLu)

Dr. Alberto Penas Steinhardt

Doctor en el área de Farmacia y Bioquímica (UBA)
Profesor Adjunto de la División Computación (UNLu)

Dr. David Petrocelli

Doctor en Ciencias Informáticas (UNLP)
Profesor Adjunto de la División Computación (UNLu)

Dr. Daniel Lanson

Doctor en Ciencias Sociales y Humanas (UNLu)
Profesor Adjunto de la División Geografía (UNLu)

Dr. Enrique Álvarez

Doctor en Estadística (Universidad de Michigan)
Profesor Titular de la División Estadística (UNLu)

Mg. Ruben Baquel

Magister en Inteligencia Artificial (Univ. Pol. Valencia)
JTP de la División Computación (UNLu)

Mg. Mario Oloriz

Magister en Gestión Universitaria (UNMdP)
Profesor Titular de la División Computación (UNLu)

Dr. Nicolás Capitelli

Doctor en el área Ciencias Matemáticas (UBA)
Profesor Adjunto de la División Matemática (UNLu)

Lic. Hugo Delfino

Estadístico y Programador superior (UNR)
Profesor Asociado de la División Estadística(UNLu)

Mg. Vanina Beraudo

Magister en Explotación de Datos y D. C. (UBA)
JTP de la División Computación (UNLu)

Lic. Efraim Wainerman

Licenciado en Sistemas de Información (UNLu)
Profesor Adjunto de la División Computación (UNLu)

Lic. Sebastián Bertoglio

Contador Público y Lic. en Administración (UNLu)
Ayudante de Primera de la División Estadística

Alejandro Romero

Administrador de Bases de Datos
Banco Central de la República Argentina

Lic. Carla Martinez

Licenciada en Ciencias Biológicas (UNLu)
JTP de la División Estadística (UNLu)

Colaboradores externos

Dr. Marcelo Errecalde

Doctor en Ciencias de la Computación (UNS)
Profesor Asociado (UNSL)

Dra. Leticia Cagnina

Doctora en Ciencias de la Computación (UNSL)
Profesora Adjunta (UNSL)

Tesistas actuales

Angel Gallozo

“Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el análisis del abandono estudiantil en la Universidad Nacional de Luján”

Victor Villarreal

“Propuesta de mejoras de procesos de servicios bio-analíticos, médicos y farmacológicos de un laboratorio. Un enfoque basado en modelado y simulación”

Matías Rolón

“Generación de un modelo de question-answering en correos electrónicos sobre consultas académicas”

Nicolas Rossello

"Técnicas de aprendizaje automático para predecir valores de acciones."

Lucía Dominguez

"Detección de patologías en células de la retina mediante redes neuronales artificiales."

Christian Toledo

"Fundamentos Matemáticos de las Redes Neuronales"

Pasantes

Lucas Sebastián Santillán

Proyecto de Extensión: “Enseñanza de programación en escuelas secundarias de la zona de influencia de la Universidad Nacional de Luján”

Ángel Gallozo

Proyecto de Investigación: "Generación de herramientas de extracción de información ambiental mediante técnicas de aprendizaje automático, a partir de bases de datos textuales. Su aplicación al caso del Municipio de Luján (provincia de Buenos Aires)"

¿Qué hacemos?

El Laboratorio de Investigación en Ciencia de Datos & Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias Básicas de la UNLu se enfoca en la investigación aplicada, desarrollando soluciones innovadoras en inteligencia artificial y ciencia de datos para resolver problemas reales y complejos.

Líneas de I+D

Proyectos de I+D+E

Últimas publicaciones y presentaciones a Congresos

(2025)

Fine-tuning y adaptación de Modelos de Lenguaje abiertos en Infraestructura HPC para aplicaciones de dominio específico

(2024)

Efectos de la incorporación de la bimodalidad en estudiantes que se declaran en situación de discapacidad en una universidad argentina.

(2024)

XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación

(2024)

Sistemas de Información Ambiental como herramientas para la gestión pública de escala local: el caso del Sistema de Información Ambiental Integral (SIAI) del Partido de Luján, Provincia de Buenos Aires.

(2024)

Productos y procesos de la extensión universitaria en el campo de la gestión ambiental. El Sistema de Información Ambiental Integrada (SIAI) del partido de Luján, Provincia de Buenos Aires.

(2023)

Instance retrieval from non-labeled data as a strategy for automatic classifcation of imbalanced e-mail datasets.

Abril (2023)

Descubrimiento de patrones de comportamiento vinculados al abandono en la Universidad Nacional de Luján mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático.

(2023)

Agrupamiento de Universidades Nacionales en función de sus características.

(2023)

Herramientas de gestión ambiental sustentable y ordenamiento territorial del ámbito transicional ciudad-campo en gobiernos locales. El caso del Sistema de Información Ambiental Integrada del Municipio-Partido de Luján, Provincia de Buenos Aires, Argentina.

Junio (2022)

Multi-class e-mail classification with a semi-supervised approach based on automatic feature selection and information retrieval.

Abril (2021)

Clasificación automática de correos electrónicos.

(2021)

Classic and recent (neural) approaches to automatic text classification: a comparative study with e-mails in the Spanish language.

(2020)

Unconstrained Text Detection in Manga: a New Dataset and Baseline.

(2018)

A tool for modeling computational maps of the visual cortex in PyTorch.

(2017)

Bioinspired self organizing neural networks for expression recognition.

Una parte De nuestra Historia

Cursos, charlas, webinars y participaciones

CARRERAS

Los integrantes del laboratorio participan e impulsan una serie de propuestas académicas que forman parte de la Oferta Académica de la Universidad Nacional de Luján vinculadas a sus líneas de I+D :

- Maestría en Ciencia de Datos [En evaluacion CONEAU].

- Diplomatura de Posgrado en Innovación y Desarrollo de Aplicaciones basadas en Blockchain.

- Diplomatura de Posgrado en Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa en la Nube.

- Especialización en Bioinformática

- Licenciatura en Sistemas de Información

- Analista Universitario en Ciencias de Datos

Equipo y colaboradores

Universidad Nacional de Luján (UNLu)

Mg. Juan M. Fernández

(Director)

Dra. Rosana Matuk

Dr. Alberto Penas Steinhardt

Dr. David Petrocelli

Dr. Daniel Lanson

Dr. Enrique Álvarez

Mg. Ruben Baquel

Mg. Mario Oloriz

Dr. Nicolás Capitelli

Lic. Hugo Delfino

Mg. Vanina Beraudo

Lic. Efraim Wainerman

Lic. Sebastián Bertoglio

Alejandro Romero

Lic. Carla Martinez

Colaboradores externos

Dr. Marcelo Errecalde

Dra. Leticia Cagnina

Tesistas actuales

Angel Gallozo

Victor Villarreal

Matías Rolón

Nicolas Rossello

Lucía Dominguez

Christian Toledo

Pasantes

Lucas Sebastián Santillán

Ángel Gallozo

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