Rodrigo José Salas Fuentes
Profesor Titular Jornada Completa
UNIVERSIDAD DE VALPARAÍSO
Valparaíso, Chile
Artificial Intelligence; Health and Environmental Data Science; Artificial Neural Networks and Deep Learning; Machine Learning; Signal and Image Processing; Data Mining and Pattern Recognition; Medical Image Processing; Computational Statistics
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Doctorado en Ingeniería Informática, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2010
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Magíster en Ingeniería Informática, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2002
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Licenciatura en Ciencias de la Ingeniería Informática, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2001
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Ingeniero Civil Informático, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2002
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Profesor Adjunto Full Time
UNIVERSIDAD DE VALPARAISO
Ingeniería
Valparaíso, Chile
2002 - 2017
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Profesor Auxiliar Full Time
UNIVERSIDAD DE VALPARAISO
Ciencias
Valparaíso, Chile
2007 - 2012
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Profesor Auxiliar Full Time
UNIVERSIDAD DE VALPARAISO
Ciencias
Valparaíso, Chile
2004 - 2007
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Profesor Titular Full Time
UNIVERSIDAD DE VALPARAISO
Ingeniería
Valparaíso, Chile
2017 - A la fecha
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Director de Escuela Full Time
Universidad de Valparaíso
Valparaiso, Chile
2013 - 2015
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Jefe de la carrera de Ing. C. Biomédica Full Time
Universidad de Valparaíso
Valparaíso, Chile
2009 - 2011
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Director del Magister en Ciencias de la Ingeniería, mención Ingeniería Biomédica Full Time
Universidad de Valparaíso
Valparaíso, Chile
2012 - 2013
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Asistente en Investigación Full Time
Universidad Técnica Federico Santa María
Valparaíso, Chile
2002 - 2004
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Senior member Other
IEEE
Estados Unidos
2015 - A la fecha
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Director Alterno Doctorado en Ciencias e Ingeniería para la Salud Part Time
Universidad de Valparaíso
Valparaíso, Chile
2019 - A la fecha
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Investigador Principal Part Time
Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud - iHEALTH
Santiago-Valparaíso, Chile
2021 - A la fecha
Dirección de Tesis de Doctorado (Total 5 Tesis dirigida)
[2023] Erika Cantor. A Knowledge-Slanted Machine Learning Framework for Gene Selection. Doctorado en Estadística. Universidad de Valparaíso.
[2023] Cristian Ubal Núñez. Predicción de las dependencias a largo plazo en series temporales mediante Redes Neuronales Recurrentes informadas por la estadística. Doctorado en Estadística. Universidad de Valparaíso.
[2022] Javier Linkolk López-Gonzales. Ensamblado Espectral Singular de Redes Neuronales Artificiales Recurrentes para mejorar la predicción de la Calidad del Aire. Doctorado en Estadística. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por Paulo Canas. Universidad de Valparaíso
[2022] Gustavo DiGiorgi. Volatility Forecasting using Deep Recurrent Neural Networks as GARCH models. Doctorado en Estadística. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por H. Rosas. Universidad de Valparaíso.
[2021] Marvin Querales Carrasquel. A Stacking Neuro-Fuzzy framework for time series forecasting from distributed data sources: The case of Rainfall-Runoff modeling. Doctorado en Estadística. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por H. Rosas. Universidad de Valparaíso.
Dirección y Co-Dirección de Tesis de Magister (Total 23 tesis dirigidas/codirigidas)
[2024]Sebastian Ponce. Metodología de radiómica basada en inteligencia artificial para la identificación de biomarcadores genéticos de tumores cerebrales en imágenes de resonancia magnética. Magister en Estadística. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por S. Chabert. Universidad de Valparaíso.
[2023] Sebastian Jara. Modelo de Redes Neuronales Informadas por la Física para predecir la Presión Sanguínea en la Arteria Pulmonar. Magister en Estadística. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por J. Sotelo y S. Chabert. Universidad de Valparaíso.
[2023] Manuel Alejandro León Cárdenas. Desarrollo de un Framework de segmentación eficiente a partir de imágenes RM del corazón para la evaluación de la Función Cardiaca. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por J.Sotelo y Co-Guiada por R. Salas. Universidad de Valparaíso
[2023] Macarena Soldán. Detección de marcadores de atrofia muscular mediante técnicas de machine learning explicable. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por R. Salas. Universidad de Valparaíso.
[2022] Glendy Suarez Bautista. Desarrollo de dispositivo inteligente con realidad aumentada para la asistencia en la venopunción. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis guiada por R. Salas y Co-guiada por D. Buendía, Prof. Corrector F. Pardo. Universidad de Valparaíso
[2021] Luis Caneo. Tesis: Estudio comparativo de modelos econométricos de insumo-producto hospitalario para apoyar la planificación de la producción de salud. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por A. Arriola y Co-Guiada por R. Salas.
[2021] Cristian Muñoz Contreras. Reconocimeinto de Momentos de Estrés en Imágenes de Rostros mediante Deep Learning con Transfer Learning. Magíster en Gestión de TEcnologías en Información y las Telecomunicaciones. Tesis Guiada por Romina Torres y Co-guiada por Rodrigo Salas.
[2021] Juan Sebastián Castro. A Deep Learning Framework with medical image enhancement for Multi-label Detection of Intracranial Hemorrhage. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por S. Chabert.
[2020] Mailyn Calderón Díaz. Biomechanical Signal Processing and Machine Learning Frameworks for the analysis of the human movement. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por C. Saavedra y Co-Guiada por R. Salas. Universidad de Valparaíso.
[2020] Oscar David Valencia Cayupán. Técnicas de análisis espectral para evaluar cambios neuromusculares en gastrocnemio medial a partir de electromiografía de superficie de alta densidad. Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por A. Weinstein y Co-Guiada por R. Salas. Universidad de Valparaíso.
[2019] Daniela Montilla. Deep Learning para la predicción de Tareas Cognitivas en EEG. Magister en Ciencias de la Ingeniería Biomédica. Tesis desarrollada en Co-Guía con Carolina Saavedra. Universidad de Valparaíso. Noviembre 2019
[2018] Daniel Araya Rocha. Evaluación del LEAP MOTION CONTROLLER en la adquisición de movimientos basado en el Test de espiral de Arquímides.Magister en Ciencias de la Ingeniería Biomédica. Tesis desarrollada en Co-Guía con Carolina Saavedra. Universidad de Valparaíso. Diciembre 2018
[2018] Diego Mellado Carreño. A Biologically Inspired Artificial Neural Network Model for Incremental Learning with Novelty Detection. Magister en Ciencias de la Ingeniería Biomédica. Tesis desarrollada con la Co-Guía de Carolina Saavedra. Universidad de Valparaíso. Agosto 2018.
[2018] Gonzalo Tapia Cabrera. Study of the arterial blood pressure waveform and its estimation from PPG and VPG using Extreme Learning Machine. Magister en Ciencias de la Ingeniería Biomédica. Tesis desarrollada en Co-Guía con Antonio Glaría. Universidad de Valparaíso. Agosto 2018.
[2018] Fabiola Herrera Leiva. Análisis y evolución temporal de comunidades de proveedores en mercado público a través de grafos. Magister en Ingeniería Informática. Tesis co-guiada con Romina Torres. Universidad Andrés Bello. Julio 2018
[2017] Sergio Briguez. Predicción de Tráfico de datos en Redes de Antenas Celulares usando Redes Neuronales Recurrentes. Magister en Ingeniería Industrial. Universidad Andrés Bello. Nov. 2017
[2017] Vania Ponce. Programación Lineal para el abastecimiento de una empresa naviera. Magister en Ingeniería Industrial. Universidad Andrés Bello. Nov. 2017
[2017] Francisco Plaza. “Identificación de patrones de comportamiento ecosistemaico en series de tiempo de desembarques de anchoveta (Engraulis ringens) y sardina (Sardinops sagax) y variables ambientales en la zona norte de Chile”. Magister en Estadística. Universidad de Valparaíso. 31th March 2017.
[2016] Adolfo Hernández. “Modelo para estimar el retorno social de la inversión de las bibliotecas parlamentarias como contribución a la Vinculación ciudadana”. Magister en Ingeniería Industrial. Universidad Andrés Bello. 10 Noviembre 2016.
[2016] Ledys Salazar. “Agrupamiento difuso de series temporales basado en componentes estructurales”. Magister en Estadística. Universidad de Valparaíso. March 7th, 2016
[2014] Laura Viñales.“Estudio del comportamiento adaptativo y de fERN en registro EEG durante la ejecución de una prueba de resolución de problema en pacientes con enfermedad de Parkinson”. Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso. Tesis desarrollada en Co-Guía con el profesor René Quilodrán. October 20th, 2014.
[2013] Ana María Gómez. “Combinación Topológica de patrones en series de tiempo pertenecientes a fuentes distribuidas y autónomas. Un estudio aplicado al análisis de datos de Contaminación del Aire en la Región Metropolitana”. Magíster en Estadística. Universidad de Valparaíso. January 28th, 2013.
[2012] Wherner Pedro Cruz. “Identificación de Comunidades mediante el Análisis de Tópicos Latentes en la Red Social Twitter”. Magíster en Estadística. Universidad de Valparaíso. April 16th, 2012.
Dirección y Co-Dirección de Tesis de Pregrado (Total 32 trabajos de títulos guiados)
[2023] Cristobal Daniel Cereceda Bordones. Caracterización del Ecosistema del Mercado Público de Salud utilizando Análisis de Redes Sociales. Ingeniería Biomédica, Universidad de VAlparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-guiada por M. Kandalaf.
[2022] Jocelyn Constanza Silva Cisternas. Tecnologías y métodos existentes para realizar el monitoreo y predicción de la ganancia de peso en el embarazo, una revisión sistemática. Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-guiada por A. Bertini.
[2021] Macarena Giovanetti Riotti, Modelos explicables de Aprendizaje Automático para la predicción de complicaciones perinatales en mujeres embarazadas con diabetes}{Ingeniería Estadística, Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-guiada por F. Pardo y A. Bertini.
[2021] Alvaro Fernández Escobar, Motor selector de técnicas de machine learning para la detección de anomalías de consumo eléctrico en clientes residenciales. Ingeniería Estadística, Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-guiada por C. Roco.
[2021] Angello Canales Olivares, Un método de Deep Learning para el pronóstico espacio-temporal de eventos sísmicos. Ingeniería Estadística, Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-guiada por D. Velandia.
[2021] Luis Altamirano Pizarro, Deep Learning aplicado a la Segmentación Semántica de Imágenes Aéreas. Ingeniería Estadística, Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-guiada por D. Velandia.
[2021] Nicolás Mancilla Fuentes, Detección de cambios en cuerpos de agua mediante imágenes satelitales multitemporales. Ingeniería Estadística, Universidad de Valparáiso. Tesis Guiada por D. Velandia y Co-guiada por R. Salas.
[2021] Cristian Muñoz Alvarez. ¿Cuál es el desempeño de los modelos de machine learning explicables en la detección de tumores cerebrales?. Ingeniería Biomédica. Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por M. Querales. Universidad de Valparaíso.
[2021] María Loretto Ponceretty. Desempeño de los modelos de machine learning explicables para el apoyo en diagnóstico y tratamiento de la diabetes, una revisión sistemática. Ingeniería Biomédica. Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por F. Pardo. Universidad de Valparaíso.
[2021] Benjamín Vergara. Diseño y desarrollo de una aplicación móvil para la visualización de los valores del monitoreo semi-continuo de la glucosa tisular en pacientes con diabetes. Ingeniería Civil Biomédica. Universidad de Valparaíso. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por F. Pardo. Universidad de Valparaíso.
[2021] Vicente Martínez. Sistemas de detección de intrusos basados en machine learning como un aporte a la ciberseguridad. Ingeniería Estadística. Universidad de Valparaíso.
[2021] Sebastián Campos. Modelos de Series de Tiempo y Deep Learning para la predicción de la demanda de camas UCI por causa del COVID-19 en la región de Valparaíso. Ingeniería Estadística. Universidad de Valparaíso.
[2020] Lissette Chaparro. Estimación de la presión arterial utilizando algoritmos de machine learning a partir de señales de fotopletismografía. Ingeniería C. Biomédica. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por M. Salinas. Universidad de Valparaíso.
[2020] Bárbara Gárate. Tecnologías actuales para el monitoreo remoto de Diabetes Mellitus Gestacional: Una revisión sistemática. Ingeniería Biomédica. Tesis Guiada por R. Salas y Co-Guiada por F. Pardo. Universidad de Valparaíso.
[2019] Camila Carreño. Evaluación de Deep Learning para clasificación de imágenes de mamografía como herramienta computacional de apoyo al diagnóstico del cáncer de mama. Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso.
[2019] Rodrigo Arriagada. Ciencia de datos aplicada al estudio de fuga de clientes de una compañía de telecomunicaciones. Ingeniería Estadística. Universidad de Valparaíso. Enero del 2019
[2016] Sergio Carrasco. “Propuesta de herramienta que incorpora la percepción de expertos para la toma de decisión en el proceso de compras de equipos médicos en una licitación pública. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. 25 de Enero del 2016. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Corrector: Eyleen Spencer, Presidente de la Comisión: Alejandro Veloz
[2015] Jaime Oliva. “Análisis comparativo de técnicas de ensamblado de redes neuronales artificiales para la detección de la actividad cerebral en imágenes de resonancia magnética”. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. 28 de enero del 2015. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Corrector: Steren Chabert, Presidente de la Comisión: Alejandro Veloz.
[2014] Anita Huerta. “Propuesta de mejora de procesos de compra de equipos médicos en el Mercado Público en Hospitales Autogestionados”. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. 12 de Agosto del 2014. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Co-guía: Alexis Arriola, Corrector: Eyleen Spencer, Presidente de la Comisión: Pablo Reyes.
[2011] Alfredo Figueroa y Victor Villalobos. “Diseño y Evaluación del proceso de evaluación de la relación entre la capacidad auditiva y rendimiento escolar de los estudiantes de 1º y 4º Básico del Colegio Internacional de Valparaíso”. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. 13 de Diciembre 2011. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Corrector: Luis Togo Arredondo, Daphne Marfull, Presidente de la Comisión: Alexis Arriola.
[2011] Carlos Fernández. “Desarrollo de máquinas de aprendizaje para la detección de P300 en aplicaciones de Interfaz Cerebro-Computadora”. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. 16 de Diciembre 2011. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Corrector: Alejandro Veloz, Presidente de la Comisión: Antonio Glaría.
[2011] Elizabeth Hernández y Alex Aguilar. “Ensamblado Multicanal de Redes Neuronales Artificiales para la detección de Potenciales Evocados P300 para aplicaciones de Interfaz Cerebro Computador”. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Co-Guía: Steren Chabert, Corrector: Héctor Allende-Cid, Presidente de la Comisión: Antonio Glaría.
[2010] Pamela Salamanca. “Análisis descriptivo de casos positivos de papanicolaou extraídos del laboratorio de citodiagnóstico del HCVB”. Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: R. Salas, Prof. Corrector: A. Veloz, Presidente de la Comisión: V.Silva.
[2009] Yasna Hormazabal y Judith Moreno. “Evaluación de arquitecturas de Redes Neuronales Artificiales para la detección de potenciales evocados relacionados a eventos de señales de EEG en una BCI”.Carrera de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: R. Salas, Prof. Co-guía: R. Acevedo, Prof. Corrector: César Galindo.
[2009] Laura Guerrero. “Levantamiento de Proyecto para Registro de Casos de Cáncer, a Nivel de la Quinta Región”. Carrera de Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: R. Salas, Prof. Corrector: P. Reyes.
[2008] Gustavo Ulloa Poblete. “Programación de redes de neuronas artificiales para la identificación de patrones electrocardiográficos relacionados con la hipoglicemia”. Carrera de Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Pablo Roncagliolo, Co-guía: Rodrigo Salas.
[2008] Viviana Silva y Victoria Hurtado. "Aplicación de Técnicas de minería de datos para establecer perfiles clínicos y epidemiológicos del cáncer mamario poblacional de la Unidad Patológica mamaria del hospital Dr. Gustavo Fricke ". Carrera de Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Corrector: Stéren Chabert, Prof. Externo: Adriana Lobos.
[2008] Manuel Villalobos y Patricia Ulloa. “Extracción de Parámetros Biométricos a Partir de la Segmentación de la Columna Vertebral en Imágenes por Resonancia Magnética de Fetos Humanos Fijados en Formalina de 19 Semanas de Gestación”. Carrera de Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guías: Stéren Chabert, Rodrigo Salas, Prof. Externo: Jaime Pereda.
[2007] Eileen Malo. "Modelo de Clustering para el Análisis de los Datos Poblacionales del Cáncer Registrados en la Comuna de Hijuelas". Carrera de Ingeniería en Informática Aplicada, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Informantes: Mónica Catalán, Marcelo Mendoza
[2006] Vivian Avilés. “Reconocimiento y clasificación del lenguaje de señales dactilológico basado en Imágenes”. Carrera de Ingeniería en Informática Aplicada, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Correferente: Marcelo Mendoza, Informante: Giglia Gómez.
[2006] Paula Aceituno. “Estudio Comparativo de Plataformas de Integración bajo el paradigma de orientación a Servicios”.Carrera de Ingeniería en Informática Aplicada, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Giglia Gómez, Co-Guía: Rodrigo Salas, Informante: Rudy Malonnek.
[2005] Alejandra Bustos. “Aplicación de un modelo neuronal NARX para la predicción del contaminante PM10 en el aire”. Carrera de Ingeniería en Informática Aplicada, Universidad de Valparaíso. Comisión: Guía: Rodrigo Salas, Correferente: Marcelo Mendoza, Informante: Marcelo Corral.
Organización de Eventos Científicos (Total de eventos organizados = 19, de los cuales 8 se han organizado desde el 2014)
[1] XIII Escuela de Verano de Inteligencia Computacional EVIC2017. 13-15 December 2017. Universidad de Valparaíso. General Chair. IEEE-CIS event.
[2] 2da Jornada de Minería de Datos en la Universidad de Valparaíso JMD2017. Universidad de Valparaíso. Workshop Organizer. July 21st, 2017
[3] Escuela de Verano de Big Data en Valparaíso, con Jennifer Widom, Stanford University. 16 al 20 de enero del 2017. Universidad de Valparaíso. Workshop Organizer.
[4] Organizador de la sesión temática: “Big data al servicio de la Salud Púalica y la Innovación: Mejorando los resultados y el acceso a la salud a través de la Información”. Primer Foro Latinoamericano de Innovación en Salid. 1 y 2 de diciembre del 2016. Viña del Mar. Universidad de Valparaíso.
[5] 2da Jornada de Machine Learning en la Universidad de Valparaíso JML2016. Universidad de Valparaíso, 7 de enero del 2017. Workshop Organizer.
[6] 1era Jornada de Minería de Datos en la Universidad de Valparaíso JMD2016. Universidad de Valparaíso, Martes 5 de Julio 2016. Workshop Organizer.
[7] 1er Workshop de Machine Learning JML2015, Universidad de Valparaíso, Valparaíso. 3 de Diciembre del 2015. Workshop Organizer.
[8] XXXIV Internacional Conference of the Chilean Computer Science Society. Jornadas Chilenas de la Computación 2015 - Track Workshop en Agentes y Sistemas Colaborativos WACS’2015. 9-13 November 2015. Santiago, Chile. Workshop Organizer.
[9] Imaging Brain Dynamics, from the neuron to the brain. Universidad de Valparaíso. 19 de Junio 2014.
Presentaciones en Colegios mediante el programa 1000 científicos 1000 aulas
[2017] ¿Computadores inteligentes? Emulando el cerebro humano}{1000 científicos 1000 aulas. Explora. Colegio Nacional Santa Ana, Villa Alemana. Región de Valparaíso
[2016] R. Salas. “Inteligencia Artificial: ¿Ficción o Realidad?”. 1000 científicos 1000 aulas. Explora.
* Colegio Antonio Varas, Vicuña. Región de Coquimbo
* Escuela Básica Héroes de Chile E-383. Olmué, Región de Valparaíso
* Escuela Básica Balneario de Cachagua G-49. Zapallar, Región de Valparaíso
* Escuela Básica Lagunillas G-457. Casablanca, Región de Valparaíso
* Colegio Nacional. Casablanca, Región de Valparaíso
[2013] R. Salas. “La Ingeniería al servicio de la salud de las personas”. 1000 científicos 1000 aulas. Explora.
Colegio Cerro Grande, La Serena, Región de Coquimbo.
Gerónimo Rendic, La Serena, Región de Coquimbo.
Liceo Técnico Carlos Alessandri. Región de Valparaíso.
Colegio Nueva Esperanza. Región de Valparaíso.
[2010] R. Salas. “Comunicando el cerebro con el computador”. 1000 científicos 1000 aulas. Explora. Colegio Limache College, Región de Valparaíso.
[2009] R. Salas. “Comunicando el cerebro con el computador”. 1000 científicos 1000 aulas. Explora. Liceo Tecnológico de Villa Alemana, Región de Valparaíso.
Difusión Científica a la Sociedad
[2015] R. Salas y R. Torres. “Inteligencia Artificial: ¿Ficción o Realidad”?. Conversaciones en torno a un café. Organizado por Café Verbal. 23 de agosto 2015
[2012] R. Salas y G. Olavarría. “Telepatía Artificial: Controlando aparatos con el Cerebro“. Artículo que apareció en el diario El Mercurio de Valparaíso, con fecha 11 de Marzo del 2012.
[2011] R. Salas. “Inteligencia Artificial“. 18 Tesis Doctorales Destacadas. Período 2009-2010. Editorial Red Universitaria Cruz del Sur. Ed. C. Reyes y C. Kappes. pp. 88-94
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Distinción Federico Santa María al mejor Titulado en Ing. C. INformática
UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA
Chile, 2002
Distinción al mejor titulado año 2012 de la carrera de Ingeniería Civil Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María
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1er lugar ingreso a la carrera de Ing. C. Informática
UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA
Chile, 1996
Primer lugar en el ingreso a la carrera de Ingeniería Civil Informática de la Universida Técnica Federico Santa María, año 1996
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Reconocimiento en Tesis Doctorales Destacadas por la Red Universitaria Cruz del Sur
Red Universitaria Cruz del Sur
Chile, 2011
Reconocimiento en Tesis Doctorales Destacadas por la Red Universitaria Cruz del Sur
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Discurso de graduación programas Doctorado
UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA
Chile, 2010
Invitado a dar el Discurso en la Ceremonia de Graduación de los programas de Doctorados de la Universidad Técnica Federico Santa María.
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Reconocimiento del Colegio de Ingenieros a los mejores Titulados
COLEGIO DE INGENIEROS DE CHILE A.G.
Chile, 2004
Reconocimiento del Colegio de Ingenieros a los mejores Titulados
Assessing Seismic Hazard in Chile Using Deep Neural Networks |
Brain Tumors: How Can Images and Segmentation Techniques Help? |
Ensembles Methods for Machine Learning |
An Explainable Deep Neuro-Fuzzy Inference System for the segmentation of brain tumors on multi-contrast magnetic resonance imaging |
HidroCL: Modelo de pronóstico de caudales basado en machine learning |
Millennium Institute for Intelligent Healthcare Engineering |
A multiresolution approach for the analysis and prediction of earthquakes: from ETAS models to deep learning techniques |
Sistema de inteligencia artificial para el apoyo en el diagnóstico y priorización de exámenes mamográficos |
Sistema inteligente para la tele-rehabilitación de pacientes cardiovasculares |
Técnicas fractales para la explotación minera de la región Metropolitana |
Técnicas fractales para la explotación minera de la región Metropolitana |
Dispositivo neuroingenieril para mejorar el control de la atención de trabajadores en minas a gran altura |
Dispositivo neuroingenieril para mejorar el control de la atención de trabajadores en minas a gran altura |
Terapia led transcraneana aplicada a una población de adultos mayores de Valparaíso, portadores de enfermedad de Parkinson en estado II-III según escala clínica de Hoehn y Yahr |
Desarrollo de una plataforma interdisciplinaria para la innovación en salud=> un referente internacional en el desarrollo de la medicina de precisión |
Fortalecimiento y Generación de Capacidades para Modelamiento en Neuropsicología. Atracción de Capital Humano Avanzado del Extranjero – Modalidad Estadías Cortas (MEC) |
GEROPOLIS=> Modelo de Educación, Salud y Territorio=> Enfrentando la desigualdad en la tercera edad de la ciudad de Valparaíso |
Fortalecimiento del equipo multidisciplinario para desarrollar Interfaces Cerebro-Computadora para promover el envejecimiento activo |
Fortalecimiento del equipo multidisciplinario para desarrollar Interfaces Cerebro-Computadora para promover el envejecimiento activo |
Maquinas que aprenden para la estimacion no Invasiva y minimamente Intrusiva (nImI) de Presion Arterial: Ensayos clinicos en voluntarios sanos, y ensayos preliminares en fase II |
Máquinas que aprenden para la estimación no Invasiva y mínimamente Intrusiva (nImI) de Presión Arterial=> Ensayos clínicos en voluntarios sanos, y ensayos preliminares en fase II |
Fortalecimiento del equipo de neuroimagen de la Universidad de Valparaíso. Concurso=> Atracción de Capital Humano Avanzado del Extranjero - Modalidad Estadías Cortas (MEC) |
Identificación de Parámetros Espacio-Temporales en Imágenes Médicas Funcionales |
VirtualMarket: Virtual Organizations Provider Identification Associativity Dynamic Opportunities |
VirtualMarket=> Organizaciones Virtuales de Proveedores para Identificación Dinámica de Oportunidades de Asociatividad |
Robust detection of brain activation in functional magnetic resonance images with ensemble of Artificial Neural Networks |
Neuro-fuzzy model with incremental learning and robust detection of evoked potentials in brain-computer interfaces |
Robust single-trial evoked potential detection for brain-computer interfaces using computational intelligence techniques |
Development of Artificial Neural Networks with Flexible Architecture that learns under nonstationary environments |
Ensemble learning strategies for high-dimensional and non-stationary data |
Ensemble learning strategies for high-dimensional and non-stationary data |
Development of Artificial Neural Networks with Flexible Architecture that learns under nonstationary environments |
Development of Artificial Neural Networks with Flexible Architecture that learns under nonstationary environments |
Fortalecimiento del equipo de neuroimagen de la Universidad de Valparaíso |