El profesor de Ingeniería Biomédica fue reconocido con el AI 2000 Most Influential Scholar Award.
Foto: David Amado.
Texto: Departamento de Ingeniería Biomédica
Pablo Arbeláez, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Biomédica, fue reconocido con el premio AI 2000 Most Influential Scholar Award Honorable Mention por sus destacadas contribuciones e impacto duradero en el área de la Visión por Computador. Este reconocimiento clasifica al profesor Arbeláez como parte de los 100 investigadores más influyentes en su disciplina en la última década, el único de una universidad latinoamericana.
La prestigiosa lista AI 2000 es generada automáticamente por algoritmos informáticos del sistema Tsinghua AMiner Academic Data que rastrea y clasifica la relevancia de investigadores de todo el mundo, de acuerdo a la cantidad de citas logradas en las principales publicaciones en Inteligencia Artificial. Esta plataforma indexa más de 133 millones de perfiles y 270 millones de publicaciones. La clasificación es reconocida oficialmente por universidades y organizaciones de renombre mundial, incluidas la Universidad de California - Berkeley, la Universidad de Cornell, la Universidad de Duke, la Universidad Nacional de Singapur, entre otras.
Mundo IBIO, una publicación del Departamento de Ingeniería Biomédica, le hizo la entrevista que reproducimos a continuación:
Mundo IBIO: ¿Cuál ha sido su trayectoria académica?
P. A.: Llevo trabajando en Visión por Computador desde mi maestría en París en el año 2000, es decir 20 años. Como mi formación de pregrado en Los Andes fue en Matemáticas, hice mis estudios de posgrado (maestría y doctorado) en Matemáticas Aplicadas y luego trabajé como investigador en la Universidad de California en Berkeley en el Departamento de Ciencias de la Computación. Finalmente, cuando llego al Departamento de Ingeniería Biomédica, me intereso especialmente junto con mis estudiantes por las aplicaciones en Medicina y Biología. Es decir, a lo largo de los años he trabajado desde varias aproximaciones distintas, pero siempre en el tema de la Inteligencia Artificial y del Análisis de Imágenes, que son lo que me apasiona como investigador.
Mundo IBIO: ¿Por qué le apasiona trabajar en el área de la Inteligencia Artificial?
P. A.: Son tres motivos los que me llevaron a especializarme en esta área. Primero, el problema en sí de la Inteligencia Artificial es uno de los retos más grandes y hermosos a los que se enfrenta el ser humano: ¿podremos algún día crear seres inteligentes como nosotros? Segundo, llevo veinte años en esta área, pero en los quince primeros esta era una excentricidad de algunas universidades prestigiosas en Europa y Estados Unidos, como lo puede ser hoy en día la computación cuántica. Sin embargo, en los últimos cinco años, ha habido desarrollos técnicos sorprendentes, las técnicas de Deep Learning, que han permitido que la Inteligencia Artificial pase del laboratorio a permear todos los aspectos de nuestra vida cotidiana y a revolucionar nuestra sociedad. Tercero, las técnicas de la Inteligencia Artificial son completamente generales, y se aplican por igual a todas las áreas del conocimiento. Esto me da la increíble posibilidad de colaborar con investigadores de todas las disciplinas y de trabajar en temas tan diversos como la biología molecular, la astrofísica, el diagnóstico automatizado de cáncer o las finanzas.
Mundo IBIO: ¿Cuáles han sido sus publicaciones más citadas y sus trabajos que le generan más orgullo?
P. A.: Trabajar durante siete años en el grupo de Visión por Computador de la Universidad de California en Berkeley fue fundamental para mi carrera como investigador, pues me formé en el mejor ambiente posible para la investigación, adquirí las mejores prácticas y colaboré estrechamente con algunos de los más destacados líderes mundiales en mi disciplina. En particular, mi mentor directo y colaborador principal fue Jitendra Malik, quizá el investigador más prestigioso en mi área y hoy en día director de investigación en Facebook AI Research. Este privilegio les dio amplia divulgación a mis trabajos y me permitió convertirme en un investigador reconocido en mi área a nivel mundial.
Mi trabajo más citado es del 2011 y presenta un marco experimental conocido como la Berkeley Segmentation Dataset, que se convirtió en la base de datos de referencia para estudiar un problema muy importante llamado segmentación de imágenes y que consiste en separar los objetos del fondo. Tiene más de 3000 citaciones en Google Scholar y mis artículos en conjunto tienen alrededor de 13000 citaciones, lo que me hace el profesor de mayor impacto en Ingeniería y me sitúa entre los diez más citados de la Universidad. Sin embargo, los artículos de los que me siento más orgulloso son los menos citados: son los primeros artículos de los proyectos liderados por mis estudiantes de Ingeniería Biomédica en las principales conferencias de mi área: ECCV 2018, MICCAI 2019, CVPR 2020 y esperamos que varios en MICCAI 2020. Estos trabajos son tan recientes que apenas cuentan con algunas citaciones o ninguna, pero cada uno de ellos marca el posicionamiento de nuestro Departamento en un problema de interés mundial en Visión por Computador, y yo, que llevo tanto tiempo en esta área, sé que en diez años serán altamente citados. También, tengo la certeza que mis estudiantes serán investigadores tan influyentes como lo son hoy en día mis artículos y mis estudiantes de hace diez años en UC Berkeley.
