Autor
Ingeniero en Sistemas de Computación, experto en procesamiento de imágenes y visión por computador
“Consciente de las brechas tecnológicas entre Guatemala y los países donde he trabajado, promuevo la colaboración y movilidad académica con el objetivo de acercar estándares de estudio, investigación y producción científica. Considero que es clave para formar una fuerza laboral científica que permita a Guatemala dar el salto de calidad aún pendiente”.
Perfil
Es profesor del grupo de Procesamiento Digital de Señales y Análisis de Imágenes (DSB), perteneciente a la Sección de Aprendizaje Automático del Departamento de Informática de la Universidad de Oslo (UiO). Es miembro sénior del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos -IEEE- y miembro de la Sociedad ELLIS. Se graduó de la Universidad Kyung Hee en Corea del Sur, obtuvo su doctorado mientras trabajaba en el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes.
Especializado en análisis facial, detección de objetos y mejora de imágenes. Graduado de la Universidad de San Carlos de Guatemala, su investigación se centra en el aprendizaje de representaciones mediante visión por computador y aprendizaje automático, con aplicaciones en diversas tareas de Visión Artificial.
Publicación científica destacada
Silva, Thalles; Pedrini, Helio & Ramírez Rivera, Adín (2024). Learning from Memory: Non-Parametric Memory Augmented Self-Supervised Learning of Visual Features. Proceedings of Machine Learning Research (PMLR). doi: 10.48550/arXiv.2407.17486
Este artículo propone un nuevo enfoque para mejorar la estabilidad del entrenamiento en métodos de aprendizaje autosupervisado (SSL) mediante una memoria no paramétrica de conceptos observados. La técnica introduce bloques de memoria estocástica que comparan vistas de imágenes actuales con conceptos previos, regulando el entrenamiento y promoviendo coherencia. Evaluado en diversas tareas de visión por computadora, el método demuestra ser eficaz para lograr un entrenamiento estable, aprender representaciones transferibles y reducir el uso de tiempo y recursos computacionales.