Arquitectura de Inteligencia Artificial para detectar patrones en documentos escaneados

Autores/as

  • Laura Díaz Dávila Universidad Nacional de Córdoba, Universidad de Buenos Aires, Argentina
  • juan Corvalán Universidad de Buenos Aires, Argentina
  • Carina Papini Universidad de Buenos Aires, Argentina
  • Cristian Morilla Universidad Nacional de Córdoba, Universidad de Buenos Aires, Argentina
  • Facundo Nieto Universidad Nacional de Córdoba, Universidad de Buenos Aires, Argentina
  • Matías Sosa Universidad Nacional de Córdoba, Universidad de Buenos Aires, Argentina

Palabras clave:

inteligencia artificial, imágenes, sistema judicial, automatización

Resumen

La Inteligencia Artificial1 (en adelante IA) puede ser útil para aumentar la eficiencia en el abordaje de los casos que los Poderes Judiciales deben resolver. Sin embargo, los sistemas judiciales en países de Latinoamérica cuentan con ciertos desafíos para la aplicación de sistemas de IA que deben ser superados si se desea aprovechar los beneficios de la automatización inteligente. Los documentos, a lo largo de su ciclo de vida, suelen estar sujetos a escaneos, impresiones y retrabajos en ambos sentidos. En esta presentación se propone una forma alternativa a la de los reconocedores ópticos de caracteres (OCR)2, basada en IA aplicada a la detección de patrones en imágenes, que puede contribuir a paliar las dificultades mencionadas; no sólo en el ámbito del caso de estudio aplicado, sino en muy diversos dominios de sistemas de gestión de documentos públicos en la región.

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Publicado

2022-12-14

Número

Sección

SID - Simposio Argentino de Informática y Derecho

Cómo citar

Díaz Dávila, L., Corvalán, juan, Papini, C., Morilla, C., Nieto, F., & Sosa, M. (2022). Arquitectura de Inteligencia Artificial para detectar patrones en documentos escaneados. JAIIO, Jornadas Argentinas De Informática, 8(11), 20-34. https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/18370