Estudiantes de la Maestría en IA de la FIUNA se destacan en el XIV Congreso Latinoamericano de Biología Matemática (SOLABIMA 2026)

Estudiantes de la Maestría en Ciencias de la Inteligencia Artificial de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) tuvieron una destacada participación en el XIV Congreso de la Sociedad Latinoamericana de Biología Matemática (SOLABIMA 2026), celebrado del 5 al 9 de octubre de 2026 en el campus de la UNA, San Lorenzo. Bajo el lema “Modelando los secretos de la vida”, el evento reunió a docentes, investigadores y estudiantes de toda la región con el objetivo de impulsar la colaboración interdisciplinaria en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial aplicadas a la biomatemática.

La delegación de la FIUNA estuvo integrada por las ingenieras Daira Pérez, Malena Russo y Nuvia Meza. Durante las sesiones técnicas del congreso, dos de las maestrandas presentaron sus avances de investigación mediante exposiciones orales, con los siguientes trabajos:

• “Predicción de compuestos antivirales mediante modelos de machine learning y representaciones moleculares”
  • Autora: Ing. Malena Russo
  • Tutor: Dr. Diego Galeano
• “Descriptores topológicos y aprendizaje automático para la clasificación de lesiones mamarias en imágenes de ultrasonido”
  • Autora: Nuvia Meza
  • Tutor: Dr. Inocencio Ortiz

Distinción al Mejor Póster

En el marco de la sesión de trabajos en póster, la Ing. Nuvia Tamara Meza Verón fue galardonada con el Premio al Mejor Póster (SOLABIMA 2026), el artículo presentado combina conceptos de topología matemática y Machine Learning para analizar ecografías mamarias, optimizando la diferenciación diagnóstica entre lesiones benignas y malignas. Los hallazgos subrayan el valor de la matemática avanzada y el aprendizaje automático en la creación de herramientas tecnológicas innovadoras para el sector de la salud.

Con este reconocimiento se resalta el impacto potencial de la matemática avanzada y el aprendizaje automático en la creación de herramientas de diagnóstico médico. Estas líneas de investigación cuentan con el financiamiento del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), a través del programa PROCIENCIA, con recursos provenientes del Fondo para la Excelencia de la Educación y la Investigación (FEEI), en el marco del programa de posgrado POS01-32.