Yitong Tseo junto a estudiantes de la Maestría en Ciencia de Datos de UTEC junto a MIT, durante una de las instancias prácticas en enero de 2024 en Montevideo,
Yitong Tseo es investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y viajó a Uruguay como docente de la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC), formación que dicta junto a esta prestigiosa institución estadounidense. La maestría, que se dicta en modalidad híbrida con talleres presenciales con la visita de docentes del MIT y clases a distancia, tiene inscripciones abiertas con bonificación hasta el 28 de abril.
En su país de origen, Estados Unidos, Yitong Tseo está en su tercer año del doctorado en el MIT y trabaja en una investigación de ingeniería asociada a materiales biológicos que implica la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y de laboratorio para la generación de máquinas hechas con tejidos musculares muertos.
“A menudo pensamos en los robots como elementos de metal y plástico, pero, en realidad, a medida que la robótica se adapta al mundo, la utilización de metales deja de ser la mejor opción. Eventualmente nos quedaremos sin plásticos y metales debido a la contaminación que generan, y es por esto que busco materiales biológicos, sostenibles, renovables, que puedan usarse como instrumento robótico”, explicó Tseo.
El investigador se enfoca en cómo lograrlo y en identificar lo que la naturaleza ofrece para transformarlo en material robótico. Dijo que los cuerpos utilizan huesos, músculos y tendones, por lo que quiere adaptar esas partes de forma de moldearlas y convertirlas en lo que necesita. “Me gustaría que sea un nuevo tipo de robótica, ‘una robótica blanda’”, añadió.
Para llegar a ese objetivo, Tseo requiere de un ciclo de experimentación de modelado de datos que dependen, en gran medida, de la inteligencia artificial. En ese sentido, sostuvo que los experimentos biológicos generan cientos de terabytes de datos -especialmente cuando se trata de microscopía-, por lo que encontrar métodos para analizar los datos y extraer señales de fenómenos biológicos subyacentes es un desafío fundamental para el investigador. “Descubrí que la creación de canales de machine learning es crucial para esto”.
En su trabajo, para ser riguroso en los experimentos y estar seguro de los resultados, la estadística debe estar a la mano y los avances recientes en machine learning le aportan herramientas revolucionarias para la biología molecular.
UTEC y MIT: una formación única en Ciencia de Datos abre inscripciones (ver video)
La ciencia de datos “es un campo de rápido crecimiento profesional. Los estudiantes en Uruguay están muy entusiasmados con el trabajo en Inteligencia Artificial (IA)”, comentó Teseo. “Hay personas muy apasionadas por aprender técnicas de IA de vanguardia que se usan en investigación e industrias alrededor del mundo”, agregó el docente de MIT.
Teseo es uno de los instructores de la maestría y el equipo de MIT viene de diferentes disciplinas. “Algunos tienen perfiles más empresariales, otros más técnicos, pero compartimos el interés en el cambio que esta tecnología puede generar en el mundo”, contó.
Además, los estudiantes también son diversos. Médicos, filósofos, economistas e ingenieros: la ciencia de datos se aplica hoy en los más diversos campos, por eso profesionales de diversas áreas están cursando esta maestría y esperan que la nueva generación que inicia sus cursos en junio de 2024 no sea la excepción.
Comenzar a estudiar Ciencia de Datos en 2024
Las inscripciones a la sexta generación de la Maestría en Ciencia de Datos están abiertas hasta el 20 de mayo y la bonificación por inscripción anticipada hasta el 28 de abril. Con el soporte académico de IDSS del MIT, el programa busca formar especialistas en estadística, ciencia de datos y aprendizaje automático, con la capacidad de crear nuevas líneas de negocio en las empresas y liderar procesos de toma de decisiones en sus equipos.
Para acceder a más información sobre el programa, costos y descuentos comunícate a: [email protected]
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