La Rama Estudiantil IEEE de la Universidad Don Bosco fue parte de la cuadragésima primera edición de la Convención de Estudiantes de Centroamérica y Panamá (CONESCAPAN XLI).
El evento se llevó a cabo en Panamá y tuvo como líneas de enfoque la energía, electrónica, aplicaciones industriales, robótica y automatización, telecomunicaciones, electromedicina y sistemas computacionales.
Su finalidad es promover el intercambio tecnológico y la investigación orientada a las ciencias, la cultura y lo social. En CONESCAPAN XLI convergieron estudiantes y profesionales de la región vinculados a carreras de ingeniería quienes no solo presentaron sus investigaciones; sino que también tuvieron la oportunidad de asistir a conferencias técnicas y actividades culturales.
Fueron un total de 45 integrantes de la Rama Estudiantil IEEE de la UDB quienes asistieron a la convención, entre ellos estudiantes de las carreras de Biomédica, Aeronáutica, Mecatrónica, Eléctrica, Telecomunicaciones, Computación, Automatización e Industrial. Esta cifra marcó un precedente en el evento y le otorgó a la UDB el reconocimiento de tener la Rama Estudiantil con mayor número de participantes.
27 papers científicos elaborados por estudiantes de la UDB en conjunto con docentes e investigadores de la institución fueron aprobados. Estas investigaciones abordaron temas como: Design and Construction of a Didactic Simulator of the Human Eye Function, Electromechanical Model of the Pulmonary Function as a Teaching Tool in Medicine and Engineering, Best Practices for PayPal Integration: An Audit and Security-Based Approach, entre otros.
Los estudiantes presentaron sus trabajos de investigación.
Dicha cifra constituyó un hito para la Universidad Don Bosco, pues CONESCAPAN XLI fue la edición en la que más papers fueron aceptados a la institución. Este hecho manifiesta el compromiso de la UDB por dirigir esfuerzos hacia la generación y transferencia de conocimiento orientada a la implementación de la Investigación, Desarrollo e Innovación (I+D+i), así como la motivación de sus estudiantes por emprender proyectos investigativos.
Los papers fueron evaluados por un jurado especializado que aprobó su ingreso a la convención y otorgó a dos de ellos las siguientes distinciones: “Best paper award” y “most inspirational paper award”.
La primera condecoración fue para el proyecto: “"Aplicación de Modelos Convolucionales Preentrenados para la Detección y Clasificación de la Retinopatía Diabética”, que elaboraron Fernando Bonilla, estudiante de Ingeniería en Ciencias de la Computación y Guillermo Calderón, docente investigador del Centro de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (CTIC).
Dicho trabajo consiste en el empleo de técnicas avanzadas de deep learning y aprendizaje por transferencia para la detección y clasificación de la retinopatía diabética (RD), a través de tres modelos de redes neuronales convolucionales preentrenadas: ResNET50, VGG16 y DenseNet201, para identificar la RD y clasificar su severidad en imágenes de retina.
Sobre el reconocimiento Guillermo Calderón dijo:
“Este premio simboliza el reconocimiento al esfuerzo continuo que hemos invertido en la investigación en inteligencia artificial, específicamente en el campo del deep learning. Nos llena de orgullo, pero también nos desafía a seguir explorando y contribuyendo con soluciones innovadoras que puedan tener un impacto real en la sociedad. Es un incentivo para continuar creciendo en este apasionante campo”.
Guillermo Calderon, docente e investigador.
Mientras que Fernando Bonilla añadió que:
“El reconocimiento posee un significado único de la culminación de un arduo trabajo de varios meses junto con mi asesor y amigo Guillermo Calderón, quien también es autor del artículo, además de representar un hito en mi carrera profesional”.
Fernando Bonilla, estudiante UDB,
El otro reconocimiento fue para el paper: “Application of Convolutional Neural Networks for Detection and Segmentation of Meningioma Brain Tumors”, que elaboraron Marcelo Luarca, graduado de Ingeniería en Automatización y Moisés Andrés, graduado de Ingeniería Mecatrónica, bajo el asesoramiento de Yakdiel Gallo, docente de la Escuela de Electrónica.
Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y entrenar un algoritmo de red neuronal convolucional (CNN) para la detección y segmentación de meningiomas en imágenes de resonancia magnética (MRI). La relevancia de la MRI y la inteligencia artificial radica en su capacidad para mejorar el diagnóstico temprano y el tratamiento de tumores cerebrales. Sobre la distinción, Yakdiel Gallo mencionó que:
“Obtener este premio con mis estudiantes representa un hito sumamente significativo tanto para ellos como para mí. Para mí, es una muestra del impacto positivo que podemos generar cuando guiamos y apoyamos el talento joven en su camino hacia el desarrollo de soluciones innovadoras. Este reconocimiento valida el esfuerzo conjunto que hemos invertido en investigar y aplicar tecnologías avanzadas como las redes neuronales para resolver problemas complejos”
Yakdiel Gallo, docente UDB.
Dos papers de la UDB fueron reconocidos en CONESCAPAN XLI.
La investigación ha sido una de las grandes apuestas de la UDB en los últimos años, recientemente la institución ingresó al prestigioso ranking QS Latin America & The Caribbean Rankings, que reconoce a las instituciones que sobresalen en la investigación, la enseñanza y el impacto del mundo real.
Para el año 2024, en El Salvador, siete universidades fueron incluidas en el ranking, la UDB ingresó por primera vez posicionándose en el segundo lugar del ranking, además de obtener el mejor desempeño en la métrica de artículos científicos indexados en Scopus.
