Machine Learning Research Applied Lab (MARAL)

Descripción

El grupo de investigación se orienta al diseño, desarrollo y evaluación de métodos de inteligencia artificial interpretables, con énfasis en regresión, clasificación y clustering explicables, así como en la integración de estos modelos en sistemas aplicados. Su trabajo combina fundamentos teóricos —como el uso de la teoría de Dempster–Shafer— con el desarrollo de algoritmos híbridos que buscan equilibrar precisión predictiva e interpretabilidad, permitiendo una mejor comprensión de los resultados por parte de los usuarios.

Las líneas de investigación incluyen aprendizaje automático interpretable, análisis de datos complejos, sistemas colaborativos apoyados por IA y aplicaciones en contextos reales como análisis de datos sociales, sistemas de apoyo a la toma de decisiones y preservación digital del patrimonio cultural. Asimismo, el grupo explora la integración de modelos inteligentes en entornos interactivos, incluyendo plataformas colaborativas y sistemas adaptativos.

El equipo mantiene activas colaboraciones internacionales con universidades en Alemania, Armenia y Japón. Gracias a su enfoque integrador, el grupo contribuye tanto al avance metodológico como a la aplicación práctica de la inteligencia artificial explicable.

Dirección

Beauchef 851, Santiago, Región Metropolitana.

Contacto

Académico responsable: Nelson Baloian (nbaloian@gmail.com). Teléfono: +56 2 29784954.