Redes neuronales convolucionales bayesianas para diagnósticos de falla en activos físicos bajo incertidumbre: caso de análisis en bombas centrifugas 

Desarrollo de metodología de predicción y calibración de parámetros de simulaciones DEM aplicado a flujo de mineral de cobre basada en machine learning 

Clasificación del estado de ruptura de aneurismas cerebrales basada en la caracterización morfológica y hemodinámica mediante Machine Learning 

Extracción de atributos visuales en prendas de vestir a través de neuronas ocultas de modelos convolucionales 

Análisis sobre métodos de ajuste y aprendizaje de máquinas aplicados a la equivalencia y reducción de modelos de electrofisiología cardiaca 

Asistente de evaluación de hipótesis diagnósticas emitidas por estudiantes de medicina en simulación clínica 

Desarrollo de un prototipo de modelo predictor de tiempos de llegada de buses para una aplicación que brinda servicios de información sobre el transporte público 

Mantenimiento predictivo en generadores de Airbus, utilizando aprendizaje profundo 

Estudio de factibilidad de un modelo de clasificación de estudiantes universitarios según el estado crítico de estrés, ansiedad y sintomatología depresiva 

Detección de prendas de vestir utilizando modelos de detección de objetos basados en deep learning