Estudiante de magíster expuso una investigación desarrollada junto a la profesora Carolina Saavedra en uno de los principales congresos internacionales de ingeniería biomédica.
El Departamento de Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María estuvo presente en la IEEE Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC) 2026, uno de los encuentros científicos más importantes del mundo en el ámbito de la ingeniería biomédica. En la instancia, Diego Varela, estudiante del Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática, presentó los resultados de una investigación desarrollada junto a la profesora Carolina Saavedra, la cual fue difundida ante la comunidad científica internacional.
Durante la conferencia, realizada entre el 26 y el 30 de julio en Toronto, Canadá, el estudiante expuso en formato póster el trabajo “EEG-DDGAN: Dual-Domain Discrimination for Synthetic Generation of P300 Signals”, investigación enfocada en la generación sintética de señales cerebrales P300 mediante técnicas de inteligencia artificial, con el propósito de abordar el problema del desbalance de datos en este tipo de registros.
“Comencé a investigar este tema durante mi pregrado, trabajando con señales P300, un potencial evocado que genera el cerebro cuando reconoce un estímulo específico. Detectamos que uno de los principales desafíos era el desbalance de los datos disponibles, por lo que junto a los profesores Ricardo Ñanculef y Carolina Saavedra surgió la idea de desarrollar un modelo de generación sintética utilizando un doble discriminador”, explicó Diego Varela.
Esta fue la segunda experiencia internacional del estudiante presentando sus investigaciones, tras una participación previa en una conferencia realizada en España. En esta oportunidad, destacó especialmente la posibilidad de intercambiar conocimientos con especialistas de distintos países.
“Recorrí prácticamente todas las sesiones de póster y me llamó mucho la atención que la generación sintética es una línea de investigación mucho más desarrollada de lo que imaginaba. Mi trabajo despertó bastante interés y recibí comentarios e ideas que serán muy útiles para continuar investigando. Además, participé en charlas y actividades de networking con investigadores de Alemania, México y otros países, lo que hizo de esta una experiencia muy enriquecedora”, comentó.
Para la profesora Carolina Saavedra, coautora de la investigación, la participación de estudiantes en este tipo de instancias constituye un elemento clave en su formación como investigadores. “Que nuestros estudiantes tengan la oportunidad de presentar sus investigaciones en conferencias internacionales como IEEE EMBC es una parte fundamental de su formación. Estas experiencias les permiten recibir retroalimentación de investigadores de primer nivel, conocer nuevas líneas de trabajo y generar redes de colaboración que enriquecen su desarrollo académico y profesional. Como Departamento buscamos impulsar este tipo de instancias de movilidad, porque fortalecen tanto la investigación como la proyección internacional de nuestros estudiantes”, señaló.
La investigación contó con el apoyo del proyecto Fondecyt de Iniciación N.º 11250727, liderado por la profesora Carolina Saavedra, “Embedding Time-Frequency Transformations in Deep Neural Networks for Enhancing EEG Pattern Identification”, que busca desarrollar nuevas metodologías basadas en redes neuronales profundas para mejorar la identificación de patrones en señales electroencefalográficas.