Investigadores del Laboratorio de Mecánica y Energía, y estudiantes de la carrera Ingeniería Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) presentaron sus trabajos de investigación en la 49º Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI), llevada a cabo del 16 al 20 de octubre de 2023 en la ciudad de La Paz, Bolivia. El evento fué organizado por la Universidad Mayor de San Andrés.

La Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI) es un evento anual organizado por el Centro Latinoamericano de Estudios de Informática desde 1974, de modo itinerante por los países Latinoamericanos. CLEI es el espacio latinoamericano más importante de intercambio de ideas, experiencias y resultados de investigación entre investigadores, profesionales, docentes y estudiantes de Ciencias de la Computación e Informática, así como sus aplicaciones tecnológicas. Tiene como objetivo el intercambio de ideas, experiencias y resultados de investigación en las áreas de interés de la comunidad, por medio de conferencias, talleres, tutoriales y paneles.

Los trabajos de investigación presentados, son parte de los Trabajos Finales de Grado (TFG), proyectos de investigación y colaboraciones interinstitucionales y han sido sometidos a una evaluación previa por un comité científico que ha dictaminado favorablemente para su exposición. Los trabajos de investigación presentados en el área de sistemas inteligentes fueron los siguientes:

• «Air Quality Time Series Forecasting Using Machine Learning Algorithms». Presentado por Fernanda Carles y elaborado en colaboración con los investigadores: Carolina Recalde, Carlos Sauer, Diego Stalder y Luis Bernal.
• «Short-Term Electricity Demand Forecasting: Evaluating the Effectiveness of Statistical, Machine Learning, and Deep Learning Models». Presentado por Félix Morales-Mareco y elaborado en colaboración con los investigadores Carlos Sauer Ayala, Diego H. Stalder, Luis Salgueiro y Sebastián A. Grillo.
• «A Particle Identification in the CONNIE Experiment using Deep Learning Approach». Presentado por Carlos Silva y elaborado en colaboración con  los estudiantes e investigadores: Karina Aquino, Javier Bernal, Diego Stalder, Jorge Molinas y Luis Salgueiro.

El trabajo presentado por el Ing. Félix Morales, titulado «Short-Term Electricity Demand Forecasting: Evaluating the Effectiveness of Statistical, Machine Learning, and Deep Learning Models» fue particularmente destacado en la conferencia “Artículo Distinguido del área de Sistema Inteligentes”, lo que refleja la calidad de la investigación llevada a cabo.