Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones
Análisis de imágenes y video, detección y seguimiento de objetos, dinámica facial, reconocimiento de acciones y aprendizaje de representaciones.
Visión por Computadora · Machine Learning · IA Aplicada
Pablo Augusto Negri
Investigador del CONICET, profesor de la Universidad de Buenos Aires y responsable del Grupo de Sistemas Inteligentes. Desarrollo métodos de aprendizaje automático y visión por computadora y los aplico a problemas científicos, del sector público y de la industria.
Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC, UBA-CONICET) · Departamento de Computación, FCEyN-UBA · Integrante del Laboratorio de Imágenes y Visión (LIV).
Perfil
Investigación con una fuerte dimensión aplicada
Trabajo en la intersección entre visión por computadora, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático y ciencia de datos. Mis líneas de investigación abarcan biometría, análisis facial y gestual, visión basada en eventos, meteorología, teledetección y aplicaciones ambientales.
Junto con la investigación académica, dirijo y participo en proyectos de transferencia tecnológica y consultoría para instituciones públicas, organismos internacionales y empresas. Entre las aplicaciones recientes se incluyen análisis de redes eléctricas, procesamiento de lenguaje natural, prueba de vida biométrica, digitalización de archivos históricos, predicción meteorológica y monitoreo ambiental.
Roles actuales
Investigador CONICET · Profesor UBA · Responsable del Grupo de Sistemas Inteligentes
Grupos de investigación
Grupo de Sistemas Inteligentes (GSI)
Laboratorio de Imágenes y Visión (LIV)
Ubicación
Buenos Aires, Argentina
Investigación
Principales líneas de trabajo
Biometría y Reconocimiento Facial Responsable
Reconocimiento facial, prueba de vida, gestos faciales y marcos para el uso proporcional y responsable de sistemas biométricos.
IA para Clima y Ambiente
Teledetección, precipitación y tormentas severas, mapeo de especies invasoras e integración de datos agrícolas, hídricos y ambientales.
Ciencia de Datos y NLP
Modelado predictivo, análisis de grandes volúmenes de datos y modelos de lenguaje para extraer información relevante para la toma de decisiones.
Visión Basada en Eventos y Neuromórfica
Cámaras de eventos, dinámica visual temporal y redes neuronales de pulsos para percepción de baja latencia y análisis biométrico.
Sistemas de Machine Learning
Desarrollo de punta a punta: modelado, experimentación, implementación en Python, documentación técnica, prototipado y transferencia de conocimiento.
Proyectos seleccionados
De la pregunta de investigación al sistema operativo
Análisis de la Red Eléctrica de Jamaica
Análisis geoespacial, habitacional y de consumo para mapear usuarios, detectar áreas de riesgo y estimar conexiones eléctricas ilegales para Jamaica Public Service.
Ver proyecto →NLP para el Banco Mundial
Modelos basados en BERT para detectar intenciones de inversión y desinversión extranjera directa a partir de transcripciones de earnings calls.
Ver proyecto →RENAPER — Prueba de Vida
Detección facial, reconocimiento de gestos y dinámica gestual para verificación robusta de identidad y prueba de vida.
Ver proyecto →IA para Archivos Históricos
Segmentación semántica de imágenes y herramientas para digitalizar e indexar el archivo de diarios y revistas de Abuelas de Plaza de Mayo.
Ver proyecto →SIMPLE-G-AR y Seguridad Hídrica/Alimentaria
Integración de datos satelitales, de suelo, uso de la tierra, agua y clima en un marco espacial para analizar la agricultura argentina.
Ver resultado de investigación →Visión por Computadora para Producción Cervecera
Conteo automatizado y clasificación de viabilidad de levaduras mediante procesamiento de imágenes, YOLO y métodos clásicos de machine learning.
Ver proyecto →Publicaciones seleccionadas
Investigación reciente y representativa
2026
2026
2025
2025
2024
2022
2021
2021
Experiencia
Trayectoria académica, de I+D y consultoría
2020–Actualidad
Consultor independiente en IA y Ciencia de Datos
Buenos Aires · Proyectos internacionales
Machine learning, visión por computadora, NLP, modelado predictivo, análisis de datos y soluciones técnicas orientadas a producción. Clientes y socios incluyen Banco Mundial, JRC-Comisión Europea, RENAPER, Jamaica Public Service e instituciones públicas argentinas.
2010–Actualidad
Investigador
CONICET · Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC), UBA
Investigación y coordinación de proyectos en procesamiento de imágenes, biometría, reconocimiento de patrones, machine learning y aplicaciones interdisciplinarias.
2017–Actualidad
Profesor
Departamento de Computación, FCEyN, Universidad de Buenos Aires
Docencia de grado y posgrado, dirección de tesis y formación de investigadores.
2011–2017
Profesor Adjunto
Universidad Argentina de la Empresa (UADE)
Señales y Sistemas, Procesamiento de Señales y docencia de posgrado relacionada.
2008–2009
Ingeniero de I+D y Consultor
AUSY France · Asignado a Sagem Défense et Sécurité
Simulador de navegación inercial híbrida para el helicóptero NH90, evaluación de desempeño en vuelos reales, documentación técnica y liderazgo de equipo.
2004–2008
Investigador de Doctorado y Consultor
Université Pierre et Marie Curie – Paris VI (ISIR)
Visión por computadora para detección de obstáculos embarcada (PSA Peugeot-Citroën), reconocimiento de modelos de vehículos y docencia universitaria.
2002
Director de Investigación y Desarrollo
Solucom Argentina S.A.
Desarrollo de software para productos comerciales de telecomunicaciones.
1998–2001
Ingeniero de Desarrollo de Hardware y Software
Siemens S.A.
Sistemas de prueba EWSD, desarrollo embebido/PCI, C++, control de versiones y procesos ISO 9000.
Docencia y formación
Formación de investigadores e ingenieros
Docencia actual y reciente en UBA
- Álgebra Lineal Computacional
- Algoritmos y Estructuras de Datos I
- Deep Learning y Visión Artificial
- Métodos Avanzados de Síntesis y Procesamiento de Imágenes
Dirección y supervisión de tesis de grado, maestría y doctorado en visión por computadora, machine learning y aplicaciones interdisciplinarias.
Formación académica
- Doctor en Robótica — Université Pierre et Marie Curie (Paris VI), ISIR, 2004–2008
- Máster en Robótica y Sistemas Inteligentes — Université Pierre et Marie Curie (Paris VI), 2002–2003
- Especialista en Ingeniería en Calidad — UTN, 2000–2001
- Ingeniero en Electrónica — Universidad Nacional de La Plata, 1992–1998
Contacto
Investigación, colaboración y proyectos de IA aplicada
Para colaboraciones académicas, dirección de tesis, transferencia tecnológica o proyectos de consultoría, los canales más directos son el correo electrónico y LinkedIn.