Dr. Luis Eduardo Falcón Morales

Resumen: Mediante soluciones a problemáticas en diversas áreas de aplicación (medicina, Smart-cities, agricultura de precisión, astrofísica), mostramos que los algoritmos de Inteligencia Artificial son aliados del ser humano para potencializar y apoyar en el análisis y toma de decisiones. En pocos años la mayoría de nuestras tareas diarias, en el trabajo o vida cotidiana, podrán ser asistidas por agentes inteligentes que nos ayudarán no solamente a hacernos más fácil las tareas, sino a encontrar soluciones de frontera de la mano del conocimiento, creatividad e inteligencia humana.

Biografía: Matemático de la Universidad Autónoma de Nuevo León, maestro en ciencias matemáticas de la UNAM y doctorado en el área de visión Robótica en el CINVESTAV. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores SNI, Nivel-1. En el Tecnológico de Monterrey es director de la Maestría en Ciencias de Computación en el Campus Guadalajara desde el 2010 y actualmente es el director nacional de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada. Miembro del grupo Hyper-Kamiokande México en el proyecto internacional para la detección y clasificación de partículas cósmicas mediante la radiación de Cherenkov. Realizó estancias de investigación en el laboratorio de Visión Robótica de la Universidad de Berkeley, California y en el Laboratorio de Robótica “GraspLab” de la Universidad de Pensilvania. Sus áreas principales de investigación incluye proyectos para débiles visuales, medicina, agricultura de precisión, análisis de redes sociales, SmartCities, entre otros.

Dr. Gildardo Sánchez

Resumen: Los sistemas robóticos, salvo casos específicos, dependen en gran medida del conocimiento y experiencia de los humanos que los programan y operan. Una alternativa para avanzar hacia una mayor autonomía de esos sistemas es el dotarles de la capacidad de aprender, sin embargo, muchos retos aparecen en este dominio que hacen que la aplicación del aprendizaje automático sea complejo. En esta charla se revisarán algunos de los enfoques más recientes en la intersección de esas dos áreas.

Biografía: El Dr. Gildardo Sánchez realizó estudios de Ingeniería Química en la Universidad de Guadalajara (1990); Maestría (1994) y doctorado (2002) en el Tecnológico de Monterrey, desarrolló una estancia posdoctoral en la Universidad Nacional de Singapur (2004-2005) y fue Investigador Invitado en el Lab de Robótica de la Universidad de Stanford (1999-2001). De 1995 a 2016 se desempeñó como profesor titular en el Tecnológico de Monterrey, donde además ocupó diversos cargos administrativos. De 2016 a 2021 fungió como Rector de la Universidad Politécnica de Yucatán. Desde Agosto de 2021 a la fecha se reincorpora como Profesor Investigador del Departamento de Computación del Tecnológico de Monterrey. Es Miembro Senior de la Association for Computing Machinery y de la IEEE. Miembro Regular de la Academia Mexicana de Computación y Miembro Nivel I del Sistema Nacional de Investigadores. Ha publicado artículos en diversas revistas especializadas a lo largo de su carrera. Fue Presidente de la Academia Jalisciense de Ciencias (2010-2012).

En la actualidad desarrolla investigación en áreas de aprendizaje computacional y algoritmos para planeación de movimientos en robótica

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=Szx4GcIAAAAJ&hl=es&oi=ao

Research Gate: https://www.researchgate.net/profile/Gildardo-Sanchez-Ante

Twitter: @gildardo

Dr. Hernán Abaunza González

Resumen: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been increasing their presence in several aspects of our society. From autonomous inspection in infrastructures, to search-and-rescue operations, more applications arise every day. Quaternions provide a great alternative for representing rotating dynamics in mechanical systems, including UAVs, providing advantages such as a lack of singularities and gimbal lock effects, but the main one is their mathematical simplicity when handling rotations, which helps in the design of robust controllers and agile navigation algorithms. In this seminar, quaternion-based algorithms for autonomous agile flight will be presented. Also, future perspectives will be introduced, combining agile flight control with machine learning strategies for multi-agent path planning under complex flight environments such as in the presence of moving obstacles, and non-cooperative multi-vehicle scenarios.

Biografía: Hernán Abaunza was born in Cuernavaca, Morelos. He graduated as a mechatronics engineer from Tecnológico de Monterrey in 2012. He received his MSc degree in Autonomous Aerial and Submarine Systems from CINVESTAV-IPN in 2014, and his PhD in Robotics and Automation from the Université de Technologie de Compiègne (UTC), in France, in 2019. He has also worked as a post-doctoral researcher at the Pascal Institute, in Clermont-Ferrand, France, and as a senior researcher at FADA-CATEC, in Seville, Spain. He currently performs as a professor of the mechatronics department at Tecnológico de Monterrey, Campus Guadalajara. Hernán has mainly worked on topics related to control and navigation of Unmanned Aerial Vehicles, especially in the development of control laws for agile flight, trajectory generation algorithms, formation flight techniques, among others.

Dr. Gehová López González

Resumen: Un bot de charla (chatbot) es un programa informático que simula y procesa conversaciones humanas. En los últimos años se ha visto una tendencia de las empresas a invertir más en el desarrollo de chatbots. Rasa es un marco de código abierto escrito en Python, sencillo de utilizar y bastante completo para la creación de chatbots. Uno de los marcos más sencillos y completos para su implementación es Rasa.

Biografía: Gehová López recibió un grado en Ingeniería en Computación en 2008 y de Maestría en Ciencias de la Electrónica y Computación en 2011 en el CUCEI, Universidad de Guadalajara, y un grado de Doctorado en Ingeniería Electrónica en 2016 en el CINVESTAV, Unidad Guadalajara. Posteriormente volvió en 2017 al CUCEI para obtener un postdoctorado. Actualmente labora en la empresa de Neural10 y es docente en la UNEDL. Su investigación se enfoca principalmente en temas de visión artificial y redes neuronales.

Dr. Héctor M. Becerra Fermín

Resumen: El control visual de robots tiene el objetivo de guiar a un robot desde una posición inicial a una posición final utilizando retroalimentación de información extraída a partir de imágenes. Para esto, uno de los retos es utilizar sólo una cámara, sin disponer de información de distancia. Usualmente el control visual considera entornos libres de colisión, sin embargo, la navegación para distancias largas contando con una cámara como único sensor, requiere dotar a los robots de capacidades de evasión reactiva de obstáculos. En este contexto, se ha trabajado en el problema de detección de obstáculos a partir de imágenes monoculares. En esta charla se presentarán resultados de dos enfoques distintos de detección de obstáculos, ambos orientados en particular al control de robots humanoides: algoritmos de flujo óptico y algoritmos de aprendizaje profundo.

Biografía: Héctor M. Becerra recibió un grado en Ingeniería Electrónica por el Tecnológico Nacional de México, campus Ciudad Guzmán, un grado de Maestría en Ciencias en Control Automático por el CINVESTAV, Unidad Guadalajara, y un grado de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática por la Universidad de Zaragoza, España, en 2003, 2005 y 2011, respectivamente. Desde 2012 labora como investigador del Centro de Investigación en Matemáticas, CIMAT-Guanajuato. Sus intereses de investigación incluyen aplicaciones de teoría de control en robótica, particularmente el uso de visión artificial como principal modalidad de sensado para el control retroalimentado de robots de ruedas, humanoides y vehículos aéreos, así como el control de sistemas de múltiples agentes.

Dr. Julio César Zamora Esquivel

Dr. Julio Zamora is Principal Engineer and Senior Research Scientist Manager at Intel Labs, Leading the Human Robot Collaboration Group as a part of Intelligent System Research Group. He received a Masters degree in Computer Sciences and PhD in Electric Engineering from CINVESTAV. Dr. Zamora had a post-Doctoral position at KAIST, Korea. He was nominated for the W.K. Clifford international price for his contributions to geometric algebra, introducing the Quadric Geometric Algebra and the formulation of Robot dynamics in terms of octonions. He is member of the National Research System, the Mexican Association for Computer Vision, Neural Computing and Robotics, and Senior member of IEEE. He has more than 60 patents in process and more than 30 publications in journals, book chapters and conference proceedings. His research interests include Artificial Intelligence, Computer Vision, Geometric Algebras, Robotics, and Image Processing.

Patentes

Mtro. Fernando Velasco Loera

El Mtro. Fernando Velasco Loera es uno los mexicanos más notables de la industria de Tecnologías de la Información; así lo asegura NetMedia al otorgarle el primer lugar del galardón a “Las 50 Empresas más innovadoras” en 2017, en 2020 la revista Forbes lo reconoce como uno de los “Genios de la Transformación Digital” por sus aportaciones a la Industria 4.0.

Egresado del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN, el CIO Grupo Wendy ha contribuido con su dedicación y talento entre otras empresas, en el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Occidente; el Colegio de Contadores Públicos de Guadalajara; el Comité de Planeación y Desarrollo de Aguascalientes y desde 2003 colabora en Grupo Wendy, donde ha dedicado su tiempo a la planeación estratégica de las necesidades de la empresa, tanto de Innovación, aprovechamiento de recursos, productividad e impacto a los usuarios y clientes del mercado nacional y de exportación.

Visión artificial y Machine Learning para mejorar la cadena de suministro