Desarrollamos IA aplicada al territorio. Colaboramos con academia, industria y sector público: en investigación, proyectos o iniciativas de impacto. Si tienes algo en mente, conversemos.
Simposio Internacional. Conectando expertos globales con el talento de Machala.
Explorar EventoSoftware de visión artificial para diagnóstico de parásitos. Ciencia aplicada.
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ALIDIA es una iniciativa ciudadana local sin fines de lucro orientada al desarrollo responsable y contextualizado de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes.
Surge como un espacio de articulación único que conecta formación especializada, innovación aplicada y compromiso social, con un enfoque territorial que prioriza las capacidades locales y necesidades reales.
Capacitamos a la próxima generación de innovadores
Hacemos la IA accesible para todos, sin barreras técnicas
No somos una organización, somos un movimiento ciudadano
Primera iniciativa de IA responsable en El Oro, sentando precedente
ALIDIA está conformada por un colectivo multidisciplinario de profesionales e investigadores vinculados al ámbito académico y social.
Nacemos en Machala, Ecuador, como respuesta a la brecha tecnológica, buscando aterrizar la inteligencia artificial a las necesidades reales de nuestra provincia.
Actuamos como un puente entre el conocimiento técnico avanzado y la participación comunitaria.
Investigación aplicada y rigor científico.
Soluciones de IA contextualizadas.
Compromiso local en Machala y El Oro.
Sinergia real entre academia, tecnología y territorio.
Compromiso con soluciones prácticas para la provincia de El Oro.
IA responsable con vocación de servicio público y ética.
Nuestro Enfoque
Desarrollamos IA con pertinencia regional, asegurando que la innovación no deje a nadie atrás.
Nuestro propósito y hacia dónde vamos como iniciativa territorial.
Impulsar el desarrollo responsable y contextualizado de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes, fortaleciendo las capacidades técnicas, académicas y sociales de los actores locales.
Para el año 2026, ALIDIA aspira a consolidarse como una iniciativa referente en la provincia de El Oro en el uso ético, responsable y aplicado de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes.
Transformamos nuestra visión en metas tangibles para impulsar el desarrollo tecnológico de la región.
Fortalecer el desarrollo responsable y contextualizado de la IA mediante la formación y la innovación aplicada desde el territorio.
Capacitación técnica y académica en IA para estudiantes y profesionales locales.
Espacios de divulgación técnica para democratizar el acceso al conocimiento.
Soluciones tecnológicas aplicadas a problemáticas estratégicas del territorio.
Alianzas entre academia, sector privado y comunidad para innovar.
Estos objetivos guían cada alianza y proyecto en ALIDIA, asegurando un impacto real en la provincia de El Oro.
ALIDIA estructura su trabajo en líneas que articulan formación, investigación, innovación aplicada y colaboración con enfoque territorial.
Línea de acción
Capacitamos talento local en IA y tecnologías emergentes, con enfoque responsable y aplicado.
Transformando ideas en impacto real para la comunidad.
Sesión estratégica de socialización con autoridades de la Universidad Técnica de Machala (UTMACH). En este encuentro se coordinaron aspectos clave de infraestructura y logística para el Simposio de IA en Machala.
Participantes clave:
Sistema de inteligencia artificial aplicada para la asistencia al diagnóstico parasitológico de Trypanosoma cruzi mediante visión por computadora. Enfoque orientado a la detección en imágenes microscópicas utilizando datasets validados.
MLOps & Deep Learning
Ciclo de vida optimizado para detección precisa de parásitos en imágenes microscópicas.
Datasets Validados
Basado en estudios previos aceptados por Springer con validación de expertos.
PWA Escalable
Despliegue eficiente en entornos web y móviles para contextos de bajos recursos.
IA Generativa + RAG
Chatbot multimodal (Voz/Texto) para consulta de guías clínicas y literatura técnica.
Presentación de contribución científica aceptada para publicarse en Springer. El trabajo se centra en la evaluación de algoritmos de machine learning en el diagnostico temprano del parasito Trypanosoma cruzi.
