El martes 19 de agosto, integrantes del GIR brindarán charlas, talleres y conferencias sobre sus proyectos e investigaciones, que abarcan desde el desarrollo de interfaces cerebro-computadora hasta nuevas aplicaciones en biomarcadores.
La jornada está dirigida a un público amplio que incluye estudiantes, docentes, investigadores, becarios de CONICET, graduados, autoridades y público en general interesado en la temática. La coordinación del evento estará a cargo de la Dra. Bioing. Carolina Tabernig.
El encuentro tiene un doble propósito:
- Compartir los avances en investigación, desarrollo e innovación que se realizan en el grupo, incluyendo temas como Interfaces Cerebro-Computadora, Biomarcadores y Tecnología Asistiva.
- Generar un espacio de intercambio entre los investigadores de la Facultad y del IBB para fomentar futuras colaboraciones.
Será el martes 19 de agosto, de 10 a 13 en Aula 3 y a partir de las 14 en Aula de posgrado.
Cronograma de actividades:
Aula 3
10:00 – Apertura de la Jornada Presentación del GIR y sus líneas de trabajo. Introducción a las Interfaces Cerebro-Computadoras (BCIs). Dra. Bioing. Carolina Tabernig
10:20 – Amplificadores de biopotenciales para BCIs. BCI portátil embebida. Mg. Bioing. Eduardo Filomena
10:40 – Aprendizaje Maquinal para BCIs. Dr. Bioing. Ruben Acevedo
11:00 – Experiencias clínicas y de usabilidad con BCIs. Dra. Bioing. Carolina Tabernig; Dra. Bioing. Carolina Carrere
11:20 – Biomarcadores basados en el EEG para ACV, Esclerosis Múltiple y Parkinson. Dra. Bioing. Carolina Carrere; Dr. Bioing. Luciano Schiaffino
11:45 – Taller demostrativo con 3 BCIs funcionando:
- IM-tention: BCI para rehabilitación de la función motora
- Atenti-ON: BCI para entrenamiento de la atención
- Cognitask: BCI para estimulación cognitiva
13: 00 – Corte para almuerzo
Aula de Posgrado
14:00 – Conferencia “Artificial intelligence for EEG-based brain-computer interfaces”. Dr. Laurent Bougrain (Universidad de Lorraine, Francia)
- Abstract: This talk will illustrate the problems encountered in the field of brain-computer interfaces (intra- and inter-individual variability, calibration time, recognition rate, others) and the solutions provided by automatic learning methods (deep learning, transfer learning, one-class classifier). Several applications (monitoring motor activity under general anesthesia, improved rehabilitation of post-stroke patients) will illustrate the benefits and current limits of this field.
15:00 – Cierre de la Jornada. Dr. Bioing. Ruben Acevedo
