Sistemas de diálogo con aplicaciones en Educación

En este proyecto se investigan 3 subáreas de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en contextos educativos. Las 3 áreas son 1) agentes conversacionales automatizados que actúan como instructores virtuales o sistemas de tutoring automatizado, 2) asistentes virtuales que llevan a cabo una tarea dada bajo la instrucción de un aprendiz avanzado, y 3) plataformas de programación de chatbots como una herramienta educativa para enseñar conceptos básicos de ciencias de la computación. La hipótesis de este proyecto es que tanto los tutores como los asistentes conversacionales automatizados deben incluir una representación contextual rica que identifique lo entendido por el aprendiz hasta el momento y ser capaces de realizar inferencias sobre ella para poder guiar mejor su aprendizaje. Los objetivos de este proyecto incluyen el desarrollo de algoritmos de inferencia contextuales apropiados para instructores y asistentes virtuales, el desarrollo de algoritmos para la programación simplificada de chatbots, la evaluación de estos algoritmos en pruebas piloto en escuelas y la realización de un curso online abierto masivo para estudiantes de secundario del programa Conectar Igualdad que quieran aprender sobre Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación. El método a utilizar será la realización de recolección de corpus (interacciones humano-humano de las interacciones tutor-aprendiz), la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural como la generación por selección y la interpretación por clustering y maximum entropy models usando características sintácticas, semánticas y pragmáticas. Se desarrollarán los algoritmos siguiendo una metodología estándar de Ingeniería de Software y se evaluarán en experiencias piloto en escuelas secundarias así como en un curso online abierto y masivo. Además se dictará un curso de capacitación docente para la incorporación de las tecnologías producidas a sus cursos. Como resultado se espera la contribución al área de Inteligencia Artificial con aplicaciones en Educación de algoritmos evaluados empíricamente en entornos educativos reales del nivel medio. Además, se espera contribuir a las metodologías de enseñanza de Ciencias de la Computación en el nivel medio. Este proyecto es relevante a la realidad nacional y mundial de falta de recursos humanos formados en las Ciencias de la Computación y al crecimiento mundial que el área de Inteligencia Artificial en general y de Sistemas de diálogo (o interfaces conversacionales) en particular ha tenido en los últimos años con el crecimiento exponencial de la tecnología en la vida diaria.

NANO(BIO)SENSORES ELECTROQUIMICOS Y PLASMÓNICOS: DISEÑO, CARACTERIZACIÓN Y APLICACIONES PARA LA CUANTIFICACION DE BIOMARCADORES DE ALTO IMPACTO

En Argentina, en consonancia con el resto del mundo, la Nanotecnología es considerada un área estratégica. Sin embargo, las investigaciones en Nanobiotecnología todavía constituyen un área de vacancia. El uso de nanomateriales para desarrollar plataformas bioanalíticas que permitan la construcción de biosensores ofrece múltiples ventajas y una promisoria perspectiva de aplicación en diversas áreas. En la actualidad, los laboratorios de análisis clínicos, la industria farmacéutica y alimentaria, y los laboratorios de control bromatológico y ambiental requieren de metodologías analíticas que proporcionen resultados exactos, reproducibles, rápidos, sensibles y selectivos empleando pequeños volúmenes de muestra, con un mínimo consumo de reactivos y una producción de deshechos limpia y escasa. Las investigaciones en nanobiosensores se encuentran dirigidas hacia el logro de estas metas. Uno de los grandes desafíos es lograr biosensores miniaturizados con potencialidad para el desarrollo de dispositivos de medición descentralizada (“point of care”) y la detección simultánea de multianalitos. Aún cuando se han hecho innumerables desarrollos en los casi 50 años de vida de los biosensores, todavía hay numerosos interrogantes por dilucidar. La modificación con nanomateriales juega un rol preponderante en los transductores tanto en los electroquímicos como en los plasmónicos. El uso de películas delgadas de Au para SPR modificadas con grafeno u óxido de grafeno, es un campo de una enorme potencialidad y sin embargo es muy poco explotado, por lo que reviste gran importancia. En lo referido a la capa de biorreconocimiento, se trabajará con moléculas capaces de establecer interacciones de bioafinidad, como los anticuerpos y también moléculas que son muy poco usadas en nuestro país y en Latinoamérica como ADN, aptámeros, PNA y lectinas. RESUMEN: El Objetivo general de este proyecto es desarrollar nuevas plataformas bioanalíticas para la detección de diferentes eventos de bioafinidad a partir de la integración de transductores electroquímicos (EQ) y plasmónicos con materiales nanoestructurados (nanotubos de carbono, nanoláminas de grafeno, nanoalambres metálicos); biomoléculas (ADN, “peptide nucleic acid” (PNA), aptámeros, anticuerpos, lectinas) y polímeros funcionalizados con moléculas bioactivas. Las arquitecturas supramoleculares resultantes estarán dirigidas al desarrollo de biosensores EQ y plasmónicos para la cuantificación de biomarcadores de relevancia clínica y medioambiental. Se funcionalizarán CNT, grafeno, óxido de grafeno, nanoalambres metálicos empleando homopéptidos y proteínas con alta afinidad por cationes metálicos, los que se integrarán a transductores de carbono y oro y biomoléculas de reconocimiento capaces de formar complejos de afinidad (antígeno-anticuerpo, aptámero-molécula blanco, ADN-ADN, PNA-ADN, lectinas-hidratos de carbono, ligandos-cationes metálicos y avidina-biotina). Se sintetizarán y caracterizarán nuevos monómeros y polímeros funcionalizados con moléculas bioactivas y/o grupos rédox empleando diferentes rutas sintéticas. Se desarrollarán genosensores para la detección del evento de hibridación de secuencias de interés médico (cáncer de colon y de mama, tuberculosis); aptasensores para la detección de marcadores proteicos de T. cruzi, enfermedades cardiovasculares y contaminantes catiónicos; inmunosensores para la detección de biomarcadores proteicos relacionados con enfermedades cardiovasculares y cáncer; y biosensores de afinidad con lectinas para la detección de hidratos de carbono. La caracterización de las plataformas y las señales analíticas se obtendrán empleando las siguientes técnicas: voltamperometrías cíclica, de pulso diferencial y de onda cuadrada; stripping; resonancia de plasmón superficial; espectroscopía de impedancia electroquímica; microscopías de barrido electroquímico, SEM, TEM, AFM,SNOM, espectroscopías: UV-vis, FTIR,Raman;RMN, TGA y DSC.