Investigación¶
Trabajos seleccionados, del más reciente al más antiguo. Ir a Publicaciones o a Proyectos de código abierto. La lista completa está en Google Scholar. La mayor parte fue realizada junto a mis colegas del grupo BHI-Research.
Publicaciones¶
2026¶
pico-JEPA v2: ¿Cuándo Superan Muchos Modelos Pequeños a Uno Grande?
A. Rostagno, J. Iparraguirre, R. Briatore, A. González, S. Aggio
CACIC 2026, XXXII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, Concepción del Uruguay, Argentina
Página del proyecto · Artículo (ES) · Presentación (EN) · Presentación (ES) · Código
2025¶
pico-JEPA: Comprendiendo el Video con Modelos Ultra-Ligeros y la Sabiduría Colectiva
A. Rostagno, J. Iparraguirre, G. Friedrich, S. Aggio, R. Briatore, L. Tobio, D. Coca
CACIC 2025, XXXI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, Viedma, Argentina
Artículo (ES) · Presentación (EN) · Presentación (ES) · Código
2024¶
nano-JEPA: Democratizing Video Understanding with Personal Computers
A. Rostagno, J. Iparraguirre, J. Ermantraut, L. Tobio, S. Foissac, S. Aggio, G. Friedrich
WASI 2024, XXV Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes, CACIC 2024
Artículo · Código
2019¶
An Open Source Quantitative Evaluation Framework for Automatic Video Summarization Algorithms
L. Balmaceda, A. I. Díaz, A. Rostagno, S. L. Aggio, A. Blanco, J. Iparraguirre
SAIV 2019, I Simposio Argentino de Imágenes y Visión, 48 JAIIO, Salta, Argentina
Artículo · Código
Accelerated Particle Swarm Optimization with Explicit Consideration of Model Constraints
L. Damiani, A. I. Díaz, J. Iparraguirre, A. M. Blanco
Cluster Computing, Springer
Artículo
2013¶
Speeded-Up Video Summarization Based on Local Features
J. Iparraguirre, C. A. Delrieux
IEEE International Symposium on Multimedia (ISM 2013)
Artículo · Código
2010 · Libro¶
Making Computing More Efficient Based on New Hardware Architectures: A Multi-core Processing Approach
J. Iparraguirre
VDM Verlag Dr. Müller
Amazon
Proyectos de código abierto¶
Comprensión de video con modelos pequeños¶
- pico-JEPA v2: un ensamble de modelos JEPA diminutos que puede superar a un modelo más grande
- pico-JEPA: modelos JEPA ultraligeros combinados por votación
- nano-JEPA: un JEPA de video que se puede entrenar en una computadora personal
- nano-datasets: genera subconjuntos personalizados de grandes conjuntos de datos de video
Resumen de video¶
- Flash Video Summarization: resumen de video más rápido que el tiempo real
- Open Summarization Toolbox: herramientas de evaluación en Python y C++
- OST datasets: conjuntos de datos muy usados en investigación sobre resumen de video
Optimización y enseñanza de computación paralela¶
- PSO-JAX: optimización por enjambre de partículas (PSO) acelerada con JAX
- Edu-PSO: PSO como herramienta para enseñar procesamiento paralelo, en Python, C++, OpenMP, CUDA y JavaScript
- Parallel Processing Teaching Toolkit: ejemplos y material de cátedra