Mujeres referentes en visión por computador

Mujeres referentes en visión por computador

Des de hace años, se está reivindicando el papel de la mujer en los campos tecnológicos y se está haciendo más difusión del trabajo que realizan para así estimular la formación de las mujeres en el ámbito de la visión por computador. En nuestro caso, desde el Máster de Visión por Computador de la UOC reinvidicamos las mujeres referentes en este ámbito.

Concretamente, en el campo de la inteligencia artificial, podemos ver como en los congresos internacionales más importantes se organizan sesiones de trabajo (workshops) para visibilizar trabajos presentados en estos congresos en el que han participado mujeres. Así pues, podemos encontrar el Women in Machine Learning Workshop en los congresos NeurIPS (Neural Information Processing Systems) e ICML (International Conference on Machine Learning) o el Women in Computer Vision Workshop en los congresos ECCV (European Conference on Computer Vision) y CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition).

Women in Computer Vision es la organización que se encarga de la gestión de los workshops en los congresos CVPR y ECCV para la difusión del trabajo realizado por mujeres en el campo de la visión por computador

En el caso del workshop de Women in Computer Vision hemos tenido la suerte de contar con investigadoras establecidas o formadas en Cataluña en la organización del workshop, tales como Amaia Salvador, formada en la Universitat Politècnica de Catalunya e investigadora actualmente en Amazon Berlin, o Dena Bazazian, formada en el Centre de Visió per Computador (CVC) e investigadora actualmente en el Centre Tecnològic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC).

Desde el grupo de investigación de la UOC SUnAI (Scene Understanding and Artificial Intelligence) y con colaboración con el grupo de la UPC GPI (Grupo de Procesado de Imagen), animamos a nuestras estudiantes de TFM a presentar sus trabajos en formato de artículo en estos workshops. En esta última edición del Women in Computer Vision Workshop que tuvo lugar en el marco del congreso ECCV 2020, presentamos el trabajo realizado por la estudiante María González en el estudio de técnicas de curriculum learning para la segmentación de objetos en vídeos.

Queremos aprovechar esta publicación para visualizar mujeres con una contribución muy destacada en el campo de la visión por computador, sin esperar que esta lista sea exhaustiva.

Cordelia Schmid es la directora de INRIA Research, en Francia, y directora del grupo Thoth, que tiene como objetivo el diseño y aprendizaje de modelos estructurales capaces de representar la información visual de imágenes y vídeos. Colabora también con Google Research. Sus principales intereses son la descripción de imágenes y vídeos, el reconocimiento de objetos y categorías y, más en general, el aprendizaje computacional.

Fei-Fei Li es profesora de Ciencias de la Computación y co-directora del Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) en la Stanford University. En el 2017 fue vicepresidenta en Google y lideró la inteligencia artificial y el aprendizaje automática en Google Cloud. Sus principales intereses incluyen la inteligencia artificial inspirada en la cognición, el aprendizaje computacional, deep learning, la visión por computador y la inteligencia artificial aplicada al ámbito de la salud.

Raquel Urtasun es la directora del Grupo de Tecnologías Avanzadas (ATG) de Uber en Toronto. Es profesora del departamento de informática en la University of Toronto, dispone de una Canada Research Chair en aprendizaje automático (Machine Learning) y es una de la co-fundadoras del Vector Institute para la inteligencia artificial. Es una de las expertas mundiales líderes en inteligencia artificial para coches de conducción automática y sus principales intereses de investigación incluyen el aprendizaje automático, la visión por computador, la robótica, la inteligencia artificial y la teledetección.

Kristen Grauman es profesora en el departamento de informática de la University of Texas en Austin y directora del UT-Austin Computer Vision Group. Sus principales intereses en investigación son la visión por computador y el aprendizaje automático. Más concretamente, el reconocimiento visual y la búsqueda visual. Proyectos recientes y en desarrollo incluyen campos como la recuperación de vídeos e imágenes en grandes bases de datos (large-scale image/video retrieval), descubrimiento visual no supervisado (unsupervised visual discovery), active learning, active recognition, visión por computador en visión egocéntrica (primera persona), aprendizaje automático interactivo, segmentación de imagen y vídeo, reconocimiento de acciones, visión y lenguaje, y resúmenes automáticos de vídeos.

Devi Parikh es profesora en la School of Interactive Computing en Georgia Tech y Research Scientist en Facebook AI Research (FAIR). Sus intereses en investigación son la visión por computador, el procesado de lenguaje natural, embodied inteligencia artificial, colaboración humana-inteligencia artificial y inteligencia artificial para la creatividad.

Sanja Fidler es profesora en la University of Toronto y directora de inteligencia artificial en NVIDIA, donde lidera un laboratorio de investigación en Toronto. Sus principales intereses de investigación son la detección de objetos en 2D y 3D, la detección escalable de múltiples clases, la segmentación de objetos, el etiquetado de imágenes, la interpretación de escenas y la relación entre lenguaje y visión.

Esperamos seguir contribuyendo con más estudiantes en el Women in Computer Vision Workshop en las próximas ediciones y que el papel de las mujeres en este campo continue teniendo difusión e impacto en nuestra sociedad.

Imagen destacada: Algunas de las mujeres referentes en el campo de visión por computador. Izquierda: Sanja Fidler (fuente). Derecha-superior: Fei-Fei Li (fuente). Derecha-inferior: Raquel Urtasun (fuente)

Carles Ventura es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Doctor por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), imparte cursos de inteligencia artificial y sus principales intereses en investigación se focalizan en el reconocimiento y detección de objetos y la segmentación semántica de imágenes. Es miembro del grupo de investigación SUNAI (Scene Understanding and Artificial Intelligence)

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