Modelos multi-modales (metadata-imagen) para la clasificación de imágenes de plancton

• Somos una organización que promueve el aprendizaje constante.

• Valoramos la diversidad y la inclusión.

• Hacemos hincapié en un equilibrio saludable entre vida y trabajo.

• Somos colaborativos y transparentes.

• Somos amigables.

• Inria Chile se enorgullece de ser un empleador que ofrece plena igualdad de oportunidades.

El plancton, a pesar de su tamaño microscópico, desempeña un rol indispensable en el mantenimiento del clima de nuestro planeta. Estos pequeños organismos no sólo son una parte fundamental de los ecosistemas acuáticos sino que también son vitales para la salud general de nuestro planeta. El plancton es responsable de producir una parte importante del oxígeno del mundo y está en la base de la cadena alimentaria marina, influyendo en todo el ecosistema. Además, son esenciales en la absorción de dióxido de carbono, ayudando a regular el clima a escala global.

Esta pasantía ofrece una oportunidad única para contribuir a la comprensión y conservación del papel del plancton en la regulación del clima. Nuestro objetivo es clasificar diversas especies de plancton utilizando metadatos externos e imágenes, combinando ambas modalidades para mejorar nuestras predicciones. Además, nos enfocaremos en implementar modelos de explicabilidad, como Grad-CAM, para proporcionar interpretaciones claras y comprensibles de los resultados.

Objetivos de la pasantía: 

• Estudio y revisión sobre el estado del arte de modelos multimodales, enfocándose en aquellos aplicados a las imágenes de plancton.

• Recolección y unificación de datos utilizando la base de datos Ecotaxa.

• Preprocesamiento y aumento de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos.

• Desarrollo e implementación de modelos multimodales para la clasificación de imágenes de plancton.

• Realización de experimentos, análisis de datos y evaluación del desempeño de los modelos.

• Colaboración con el equipo de investigación para aportar conocimientos y sugerencias que mejoren el modelo.

Tareas principales:

• Estudio de la arquitectura de diferentes modelos multimodales.

• Análisis del trabajo previo realizado en Inria Chile con imágenes de plancton.

• Recolección de metadatos relacionados con las imágenes de plancton.

• Implementación de los modelos estudiados y de los datos multimodales en el repositorio. 

Perfil del estudiante: 

• Áreas de interés: deep-learning, multimodal, plancton, visión computacional

• Carrera: Ciencias de la computación, ingeniería Civil en Informática, Computación, ingeniería matemática, ingeniería eléctrica, ingeniería industrial y otras carreras relacionadas.

• Gran interés en la visión por computadora y la clasificación de imágenes.

• Dominio de Python y voluntad de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías.

• Capacidad para trabajar de forma independiente y como parte de un equipo.

• Fuertes habilidades para resolver problemas y atención al detalle. 

Conocimientos técnicos:

• Programación en Python

• Aprendizaje profundo y redes neuronales

• Procesamiento y aumento de imágenes.

• Análisis y visualización de datos

• Distribución de horas de prácticas entre enero y marzo 2025, según lo requerido por tu universidad. 

• Modalidad: presencial

• Ubicación: oficinas Inria Chile, Avda. Apoquindo 2827, piso 12, Las Condes, Santiago (metro Tobalaba). 

• Se entregará una compensación por concepto de colación y movilización de $350.000 pesos brutos.

Escríbenos una carta de motivación contándonos sobre tus habilidades e intereses, queremos conocerte, además indicanos:

• ¿Por qué quieres ser parte de nuestro equipo?

• ¿En qué fecha podrías comenzar tu práctica? 

• ¿Cuántos meses puedes colaborar con nosotros?

• ¿Cuántas horas de prácticas debes realizar? 

Contesta a este formulario y sube tu carta de motivación junto a tu CV.

Recibiremos postulaciones hasta el 08 de diciembre 2024.