Sistemas Híbridos Inteligentes
La Inteligencia Computacional es la clave para avanzar en muchas aplicaciones de ingeniería del futuro.
La tendencia en ingenierías se está moviendo hacia tecnologías y paradigmas emergentes como Aprendizaje
Profundo, Realidad Virtual/Mixta Interactiva, Interfaces Humano-Computadora, Sistemas Embebidos Alto
Rendimiento, Cómputo Heterogéneo, Procesamiento Digital de Señales, Robótica Móvil, Lenguaje Natural,
así como Vehículos Autónomos. Para estar a la vanguardia, el grupo de investigación en Sistemas Híbridos
Inteligentes se esfuerza por llevar disciplinas clave de ingeniería a la era de la inteligencia, mediante
el uso de la inteligencia computacional y técnicas de aprendizaje automático para mejorar la calidad de la
vida humana.
Profesores de la línea de Sistemas Híbridos Inteligentes
- Dr. Juan Gabriel González Serna, CIC-IPN, SNI II, gabriel.gs@cenidet.tecnm.mx
- Dr. Noé Alejandro Castro Sánchez, CIC-IPN, SNI I, noe.cs@cenidet.tecnm.mx
- Dr. Dante Mújica Vargas, ESIME-IPN, SNI II, dante.mv@cenidet.tecnm.mx
- Dr. Máximo López Sánchez, CIC-IPN, maximo.ls@cenidet.tecnm.mx
- Dr. Nimrod González Serna, TecNM/CENIDET, nimrod.gf@cenidet.tecnm.mx
Áreas de investigación:
- Interacción Humano-Computadora (QoE/UX)
La interacción hombre-computadora se ocupa de la construcción e implementación de interfaces y
tecnologías de construcción de herramientas que se adaptan perfectamente a las necesidades de las
personas. La interacción humano-computadora se enfoca en crear interfaces simplificadas para lograr
la mejor satisfacción para varios tipos de usuarios. Para hacerlo, en esta línea de investigación,
se analizan las tareas que los usuarios deben realizar y determinan qué cambios deben hacer para
facilitar su trabajo. Las interfaces utilizadas en el campo de interacción computadora-computadora
humana integran sistemas auditivos como el reconocimiento de sonido y habla, así como elementos
visuales como animaciones gráficas y otras tecnologías de vanguardia.
- Realidad Virtual y Mixta
Los términos Realidad virtual (VR), Realidad aumentada (AR), Realidad mixta
(MR) y más recientemente Realidad alternativa (dentro de los campos de investigación), pueden representarse
dentro de los términos generales de experiencias inmersivas y reflejan el grado de contenido digital presentado
a los usuarios a medida que pasan de la experiencia del mundo real al virtual. Estas tecnologías están cambiando
la forma en que interactuamos y consumimos contenido. Esta área de investigación apunta a la experiencia del
alumno y al desarrollo de habilidades dentro de esta área en rápido desarrollo y desarrollo. Este es un
campo desafiante y multidisciplinario y nuestra oferta desarrollará el conjunto de habilidades para
combinar la experiencia técnica, creativa y de experiencia del usuario clave de modo que los graduados
puedan aplicar lo mismo en cualquiera de los dominios industriales mencionados anteriormente.
- Procesamiento Digital de Señales Fisiológicas
En esta área de investigación
se pretende familiarizar a los estudiantes con la naturaleza y diversidad de las señales fisiológicas (por ejemplo:
EMG, EEG, ECG). Para ello, deben adquirir y aplicar sus conocimientos en el área del procesamiento de señales digitales,
es decir, los procesos de adquisición de una señal fisiológica, acondicionamiento, filtrado, análisis y representación
de la información asociada. Los estudiantes podrán utilizar fácilmente técnicas y tecnologías de procesamiento de
señales fisiológicas, fortaleciendo no solo su aplicación a los objetivos de diagnóstico, terapia y rehabilitación,
sino también fomentando la especialización de las habilidades de innovación en estas áreas.
- Procesamiento y Tecnologías de Lenguaje Natural
El objetivo del grupo de trabajo de
Procesamiento del lenguaje natural es producir un modelo computacional que simule nuestra capacidad de hablar y comprender
idiomas "naturales" como el español, el inglés o cualquier otro, a diferencia de los lenguajes artificiales como la
programación o las matemáticas. Con la proliferación de datos digitales, existe una gran necesidad de ingenieros e
investigadores bien capacitados capaces de explotar estos datos para fines comerciales (comercio electrónico, sistemas
de recomendación, resumen automático, traducción multilingüe, etc.) y sociopolíticos (aprendizaje electrónico, minería
de opinión, predicción del comportamiento, etc.).
- Machine Learning, Deep Learning y Soft-Computing
En este grupo de trabajo se da énfasis particular
está en la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y procesos matemáticos con semejanza a sistemas biológicos, con un
enfoque orientado a la aplicación en el procesamiento digital de imágenes/señales, sistemas inteligentes, robótica, lenguaje natural,
aceleración algorítmica, simulación de tejidos/órganos humanos, etc. Estudiamos modelos de aprendizaje profundo tanto nuevos como
clásicos, así como sus implementaciones de software y hardware. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son técnicas
medulares de la inteligencia artificial (IA), por lo cual se le da demasiada importancia en este grupo de trabajo.
- Heterogéneo y Sistemas Embebidos Alto Rendimiento
El super-cómputo es la tecnología informática que
le permite a los investigadores llevar a cabo, con certeza y velocidad, billones de cálculos matemáticos para estudiar problemas complejos
de gran magnitud. Algunas aplicaciones relevantes son: análisis masivo de datos y la obtención de patrones de éstos, vehículos auto
conducidos, modelado de órganos y sistemas del cuerpo humano, visión por computadora, robótica móvil, así como la aceleración de
algoritmos basados en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, entre otros. Para desarrollar este cómputo de alto rendimiento,
en este grupo de trabajo se tiene conocimiento en diferentes tipos de unidades computacionales, como CPUs multinúcleo, GPUs, DSPs y
FPGAs.
- Robótica Móvil y Vehículos Autónomos
En esta área de investigación, los estudiantes adquieren habilidades
tales como la programación de robots móviles, el desarrollo de algoritmos de control para sistemas robóticos con diferente tipo de
tracción y desplazamiento, visión robótica y el comportamiento del robot de modelado y predicción. Estos conocimientos, también son
extendidos y generalizados a fin de trabajar con sistemas móviles virtuales, que tengan la capacidad de auto conducirse, tal y como
lo haría un conductor experimentado.
- Tecnologías computacionales aplicadas a la salud
Las TICs se han hecho presentes en el ámbito de la
salud; la práctica clínica gira alrededor de datos, información y conocimiento. Internet es la mayor fuente de información sanitaria no
solo para los profesionales sino también para los pacientes. Además, han surgido y siguen surgiendo multitud de iniciativas de
aplicaciones médicas y sanitarias que, aparte de los servicios de información, contemplan la posibilidad de consulta a médicos:
la segunda opinión, los grupos de apoyo entre pacientes, servicios de telemedicina y una amplia gama de posibilidades. Considerando su
importancia a nivel social, el grupo de trabajo ha desarrollado aplicaciones notables en esta área del conocimiento.