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Entrevista a Pablo Musé
Restaurador de Imágenes, lector de Frankenstein
Pablo Musé, Ingeniero eléctrico, PhD en Matemática Aplicada y Profesor Titular del Departamento de Procesamiento de Señales de la Facultad de Ingeniería de la Udelar, en Montevideo No con Miguel Ángel Dobrich.
Miguel Ángel Dobrich dialoga con el ingeniero y artista plástico: Pablo Musé.

Pablo es, como dicen en Uruguay, un salado: tiene una maestría en Matemática, Visión y Aprendizaje Automático y un doctorado en Matemática Aplicada (ENS Paris-Saclay, Francia), fue Investigador Senior en Cognitech en procesamiento de imágenes y visión artificial, y realizó un posdoctorado en Caltech, en matemática aplicada al sensado remoto en geofísica. Pero eso no es todo. Él es Profesor Titular del Departamento de Procesamiento de Señales, de la Facultad de Ingeniería de la Udelar, es profesor visitante de varias universidades francesas y norteamericanas, y ha participado en varios proyectos de investigación nacionales e internacionales, en calidad de investigador y de responsable (NASA, CNES, ESA).

Pablo Musé es experto en procesamiento de señales e imágenes, y de datos en general. Tiene más de 10 años de experiencia en machine learning, en particular en aplicaciones al diagnóstico a partir de imágenes médicas, y sus áreas de interés incluyen la restauración y el análisis de imágenes, la fotografía computacional y el sensado remoto.

¿Qué hace este peso pesado en Montevideo No? Sencillo, dialoga con Migue sobre el rol que tuvieron los mentores en su vida, la construcción de la identidad y el diálogo que se establece con el relato familiar al vivir en el exterior, cómo concilió la ingeniería eléctrica con su amor por las artes plásticas, la importancia de la matemática aplicada, su labor en la Facultad de Ingeniería, el Futuro, los riesgos del dataísmo y el valor de volver a leer a Frankenstein para comprender el mundo actual.
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(Imágenes cedidas por Pablo Musé)
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Machine Learning es la técnica dentro de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan automáticamente. Aprender, en este caso, significa identificar patrones complejos entre un enorme volumen de datos, lo más parecido posible a como lo haría una persona.