Departamento de
INFORMÁTICA
Desde la creación de la carrera de Ingeniería en Informática en 1986, la UCU ha impulsado la excelencia en la formación de sus graduados. Para lograr este objetivo, el Departamento de Informática promueve la actualización periódica de los planes de estudio de sus carreras. Los planes de estudio vigentes, además de estar aprobados por el Ministerio de Educación y Cultura, se basan en los estándares de acreditación de Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET) y en las recomendaciones de la Association for Computer Machinery (ACM) y el Institute of Electrical and Electronics Engineers-Computer SocietyI (EEE-CS). Asimismo, se fomenta la utilización de nuevas metodologías de enseñanza centradas en el estudiante para alcanzar las competencias y habilidades establecidas. El departamento ha sido pionero en la implementación de la metodología de Aprendizaje Basada en Equipos (Team Based Learning) en donde el estudiante toma un rol activo en el proceso.
El plantel docente del departamento está conformado por profesores graduados en programas de postgrado y profesionales destacados de la industria. Además, en el marco del departamento, se desarrollan actividades de investigación científica y extensión, tanto a partir de proyectos vinculados a empresas privadas como dentro del ámbito de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) y agencias internacionales.
Los investigadores y profesores participan de forma activa en el centro Information and Communications Technologies for Verticals (ICT4V) dedicado a la vinculación de las capacidades de las universidades de Uruguay con empresas locales para el fomento de desarrollos tecnológicos. Desde el departamento se incentiva a que los estudiantes se integren a estas áreas o promuevan sus propias ideas a partir de desarrollos innovadores.
PUBLICACIONES
2021
Petrazzini, B. O., Naya, H., Lopez-Bello, F., Vazquez, G., & Spangenberg, L. (2021). Evaluation of different approaches for missing data imputation on features associated to genomic data. BioData Mining, 14(1), 44.
Ernesto Ocampo, Juan Kurucz, Lucas Lois, Agustín Paredes, Francisco Piria, Josefina Rodriguez, Silvia Herrera, “Applying Bayesian Networks to help Physicians Diagnose Respiratory Diseases in the context of COVID-19 Pandemic”. URUCON 2021 (en prensa)
Raggio, V., Dell’Oca, N., Simoes, C., Tapié, A., Medici, C., Costa, G., Rodriguez, S., Greif, G., Garrone, E., Rovella, M. L., Gonzalez, V., Halty, M., González, G., Shin, J.-Y., Shin, S.-Y., Kim, C., Seo, J.-S., Graña, M., Naya, H., & Spangenberg, L. (2021). Whole genome sequencing reveals a frameshift mutation and a large deletion in YY1AP1 in a girl with a panvascular artery disease. Human Genomics, 15(1), 28.
2020
Cravero, F., Schustik, S. A., Martínez, M. J., Vázquez, G. E., Díaz, M. F., & Ponzoni, I. (2020). Feature Selection for Polymer Informatics: Evaluating Scalability and Robustness of the FS4RVDD Algorithm Using Synthetic Polydisperse Data Sets. Journal of Chemical Information and Modeling, 60(2), 592-603.
Ponzoni, I., Sebastián-Pérez, V., Martínez, M. J., Roca, C., De la Cruz Pérez, C., Cravero, F., Vazquez, G. E., Páez, J. A., Díaz, M. F., & Campillo, N. E. (2019). QSAR Classification Models for Predicting the Activity of Inhibitors of Beta-Secretase (BACE1) Associated with Alzheimer’s Disease. Scientific Reports, 9(1), 9102.
Murillo J., Spetale F., Tapia E., Krsticevic F., Cailloux O., Guillaume S., Vazquez G.E. , Fernandez T., Destercke S., Ponce S., Bulacio P. (2019). A Preliminary Comparison of P-Tool Consistency. Springer IFMBE proceedings, v.: 75 p.:731 – 735.
Spangenberg, L., Graña, M., Mansilla, S., Martínez, J., Tapié, A., Greif, G., Montano, N., Vaglio, A., Gueçaimburú, R., Robello, C., Castro, L., Quijano, C., Raggio, V., & Naya, H. (2019). Deep sequencing discovery of causal mtDNA mutations in a patient with unspecific neurological disease. Mitochondrion, 46, 337-344.
ANTERIORES
Cravero F., Martinez M.J., Vazquez G.E., Díaz M.F., Ponzoni I. "Feature Learning applied to the Estimation of Tensile Strength at Break in Polymeric Material Design". Journal of integrative bioinformatics, v.: 13 2, p.: 1 - 15, (2016).
Cravero F., Martinez M.J., Vazquez G.E., Díaz M.F., Ponzoni I. “Intelligent Systems for Predictive Modelling in Cheminformatics: QSPR Models for Material Design Using Machine Learning and Visual Analytics Tools”, Advances in Intelligent Systems and Computing. v.: 477, p.: 3 - 11, ISSN: 2194-5357 (2016).
Fiorella, C., Jimena, M. M., Gustavo, V., Díaz, M. F., & Ignacio, P. (2016). Feature Learning applied to the Estimation of Tensile Strength at Break in Polymeric Material Design. Journal of Integrative Bioinformatics, 13(2), 15-29.
Ocampo E. “Turning assessments into learning opportunities – experiences from a TBLer”, " IEEE Global Early Career Faculty Development 2015”
Ocampo E. “Team work that works: Introduction to team-based learning”, Canada Society for Teaching and Learning in Higher Education Conference STLHE 2015 Vancouver, Canada
Ocampo E. “Introducción a Team Based Learning - trabajo en equipos que promueve el aprendizaje activo!”, JIAP 2015, Montevideo, Uruguay
Martínez M.J., Ponzoni I , Díaz M.F., Vazquez G.E., Soto A.J., “Visual Analytics in Cheminformatics: User-Supervised Descriptor Selection for QSAR Methods”, Journal of Cheminformatics, v.: 7:39, p.: 1 - 17. DOI: 10.1186/s13321-015-0092-4. ISSN: 1758-2946. (2015)
Ardenghi J.I., Vazquez G.E., Brignole N.B., “Parallel Optimization by Means of a Spectral-Projected-Gradient Approach”. Computers and Chemical Engineering, ISSN: 00981354; DOI: 10.1016/j.compchemeng.2015.04.010, (2015) A Parallel Spectral-Projected-Gradient Method for Optimization in Process Engineering”
Cravero F.; Martínez M.J.; Vazquez G. E.; Diaz M .F; Ponzoni I. “An integral framework for qsar modelling using computational intelligence and visual analytics”, VI Argentinian Conference on Bioinformatics and Computational Biology, Lugar: Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina; Año: 2015.
Cravero F.; Martínez M.J.; Vazquez G. E.; Diaz M .F; Ponzoni I., “Modelado QSPR de propiedades mecánicas de materiales poliméricos empleando técnicas de reducción de variables basadas en algoritmos de aprendizaje automático”, VIII Congreso Argentino de Ingeniería Química 2015, Lugar: Buenos Aires; Año: 2015.
Cravero F.; Martínez M.J.; Ponzoni I.; Vazquez G. E.; Diaz M .F. , “Predicción del módulo elástico para polímeros lineales aplicando analítica visual y aprendizaje automático”, XI Simposio Argentino de Polímeros- 2015, Lugar: Santa Fe; Año: 2015.
G. Martínez y L. Val, "Capataz: a framework for distributing algorithms via the World Wide Web". CLEIej [online]. 2015, vol.18, n.2, pp.2-2. ISSN 0717-5000.
Ocampo E. “Expanding Team Based Learning application in Uruguay” , 2014, TEAM BASED LEARNING GLOBAL CONFERENCE 2014 , FORT WORTH, USA , 2014
Ocampo E. “Designing a Learning Unit - using Team Based Learning” en seminario " IEEE Global Early Career Faculty Development 2014”
Palomba D., Vazquez G.E., Díaz M.F., “Prediction of Elongation at Break for Linear Polymers”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, v.: 139, p.: 121 - 131, DOI: 10.1016/j.chemolab.2014.09.009 (2014).
Ardenghi J.I., Vazquez G.E., Brignole N.B., “A Parallel Spectral-Projected-Gradient Method for Optimization in Process Engineering”, 8 International Conference on Foundations of Computer-Aided Process Design, 13 al 17 de Julio de 2014, Washington (Cle Elum), Estados Unidos.
Palomba, D., Cravero F., Vazquez G.E., Díaz M.F. “Prediction of tensile strength at break for linear polymers applied to new materials development”, Congreso Internacional de Metalurgia y Materiales SAM-CONAMET / IBEROMAT 2014 , Santa Fe - Argentina(2014).
Palomba, D., Cravero F., Vazquez G.E., Díaz M.F. “Prediction of tensile modulus for linear polymers applied to new materials development”, Congreso Internacional de Metalurgia y Materiales SAM-CONAMET / IBEROMAT 2014 , Santa Fe - Argentina(2014).
G. Martinez and L. Val, "Implementing crossplatform distributed algorithms using standard web technologies," in Computing Conference (CLEI), 2014 XL Latin American, Sept 2014, pp. 1-8.Capa
Ocampo E. “Applying Team Based Learning in a Computer Science Course – first experiences in Uruguay” , 2013 , Team Based Learning Global Conference 2013 , San Diego, California, USA , 2013
Ocampo E. Aprendizaje Basado en Equipos (“TBL”) en Ingeniería en Informática , 2013, Jornadas de divulgación de experiencias en innovaciones educativas , Montevideo, Uruguay , 2013
Ocampo E. Conferencia - "TBL GOES GLOBAL", Team Based Learning Global Conference 2013 , San Diego, California, USA , 2013
Seminario online global: “Aplicación de Team Based Learning en Ingenieria en Informática de la Universidad Catolica del Uruguay", LASPAU-IDIA-HARVARD , 2013
Ocampo E. “Effective Teaching” en seminario " IEEE Global Early Career Faculty Development 2013"
Ocampo E. Seminario "Aplicacion deTBL En Ingeniería", UDELAR (Cátedra de Matemáticas, Fac. De Arquitectura), 2013
Palomba D., Vazquez G.E., Díaz M.F., “Importance of developing new descriptors in QSAR/QSPR”, 4ta. Conferencia Internacional de la Sociedad Iberoamericana de Bioinformática (SolBio), Octubre de 2013, Rosario, Argentina.
Palomba D., Vazquez G.E., Díaz M.F., “Progress on Prediction of Mechanical Properties of Linear Polymers”, X Simposio Argentino de Polímeros (SAP 2013), Agosto de 2013, Buenos Aires, Argentina.