LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
Datos Multimodales
El foco de esta línea es el estudio de grafos de conocimiento y datos multimodales, con el objetivo de desarrollar un motor de base de datos de grafos funcional y explorar nuevas técnicas de procesamiento para grafos que integren distintos tipos de datos, tales como texto, imágenes, audio, video, etc.
El equipo combina investigación algorítmica de frontera —incluyendo estructuras de datos, lenguajes de consulta, protocolos y sistemas de indexación— con técnicas de representación y aprendizaje automático para datos complejos. Además, esta línea incluye una importante componente de ingeniería de software, especialmente en el desarrollo de prototipos ligados al motor de base de datos de grafos.
El trabajo responde al creciente interés mundial por los grafos de conocimiento como solución para gestionar grandes volúmenes de información no estructurada, fortaleciendo las bases computacionales necesarias para su implementación eficiente y escalable.
Gonzalo Navarro, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile, y Diego Arroyuelo, del Departamento de Ciencia de la Computación, son los líderes de esta línea de investigación.
El equipo de investigación está constituido por Marcelo Arenas (Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica de Chile), Domagoj Vrgoč (Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Universidad Católica de Chile), Renzo Angles (Departamento de Ciencia de la Computación, Universidad de Talca), Andrea Rodriguez Tastets (Facultad de Ingeniería, Universidad de Concepción), Claudio Gutierrez (Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile) y Sebastián Ferrada (Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile).
Líderes de línea de investigación
Equipo de investigación
