Aland Astudillo

En qué trabajo

Normalmente entro cuando el problema todavía está mal definido. Levantar el requerimiento con quienes lo viven, mapear el proceso, diseñar y prototipar, y después la ciencia de datos propiamente tal: aprendizaje automático y modelamiento estadístico, aplicaciones de IA y modelos de lenguaje, generación aumentada por recuperación y grafos de conocimiento, y el trabajo de gobernanza y riesgo que permite que algo de eso llegue al público.

Sobre todo en salud, gobierno, investigación e industria, donde los datos vienen sucios y las restricciones son reales.

Trabajo seleccionado

• Museo de Queensland y Gobierno de Queensland
  En Clevvi. Documentación de colecciones culturales de los pueblos originarios australianos. Escribí la propuesta que ganó el Precinct Startup Challenge y aseguró $100.000 de financiamiento, y después construimos el sistema en ocho meses con un equipo pequeño: un servicio de IA multiagente sobre AWS que lee hasta ocho imágenes de una pieza y redacta una ficha de catálogo en menos de dos minutos, con credenciales verificables de procedencia. Cada ficha pasa a revisión de curadores y depositarios del conocimiento bajo gobernanza ICIP. El sistema propone, las personas deciden.
• Triaje de mamografías con aprendizaje profundo
  Departamento de Ingeniería Biomédica, Universidad de Valparaíso, en un piloto conjunto con el Centro Nacional de Mamografías. Co-diseñé el sistema en la nube que leía los estudios y los ordenaba por prioridad, para que los casos que necesitaban una radióloga antes llegaran antes.
• Startup australiana de tecnología en salud
  A través de Sparkbrain. Estrategia de IA y arquitectura de plataforma, desde el enfoque hasta la forma del sistema.
• Organización de servicios comunitarios en Gold Coast
  A través de Sparkbrain. Analítica de datos y reportería operacional, incluido el modelo de datos sobre el que corre la reportería.

Lo que me tiene la atención

Dos líneas. En la industria, la IA en contextos donde equivocarse cuesta: salud, gobierno, cualquier cosa con un regulador encima. Ahí el problema interesante casi nunca es el modelo, es la evaluación, la gobernanza y la entrega a quienes después tienen que convivir con el sistema. En investigación, cómo se organiza la actividad cerebral en el tiempo, que es de lo que trató mi doctorado y sobre lo que sigo publicando.

Formación

• Licenciatura, magíster y doctorado, Universidad de Valparaíso
  Ingeniería civil biomédica, después magíster en ciencias de la ingeniería con una tesis sobre aprendizaje automático y modelamiento estadístico en neurociencia, y después el doctorado en ciencias, biofísica y biología computacional, sobre aprendizaje automático y modelamiento estadístico aplicado a la dinámica cerebral.
• Miembro certificado , Australian Computer Society
• Experto registrado , Scimex, Australian Science Media Centre

Investigación

Investigación con revisión de pares en neurociencia computacional y cognitiva: modelamiento estadístico de la dinámica cerebral, procesamiento de señales y clustering, y modelos computacionales de actividad neuronal, tanto clínica como básica. Además trabajo publicado sobre generación aumentada por recuperación y grafos de conocimiento. Cerca de veinte presentaciones en congresos en Australia, Chile, Canadá e Italia, y un libro de divulgación sobre el cerebro. El registro completo está en Google Scholar y ORCID.

Contacto

La vía más rápida es LinkedIn. El registro completo, en inglés, está en la versión en inglés de este sitio.

Gold Coast, Queensland, Australia