Fecha: 8 de septiembre de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Dr. Juan Villegas Cortez Afiliación: Departamento de Sistemas, UAM Azcapotzalco
Resumen:
En los últimos años se han podido implementar algoritmos de uso del cómputo numérico de forma masiva gracias a las nuevas computadoras, paradigmas de cómputo en paralelo y concurrente, y con ello la posibilidad de atacar problemas de visión de computadora con herramientas de la Inteligencia Artificial desde el Reconocimiento de patrones y el Cómputo evolutivo aplicado a problemas de visión por computadora, tales como el reconocimiento y clasificación de imágenes y la actividad humana. Por otro lado se tiene la aplicación de redes neuronales artificiales de cómputo masivo como las redes convolucionales, que abren la puerta a la implementación de técnicas bioinspiradas y evolutivas para plantear nuevas soluciones al paradigma de entender las imágenes digitales y señales digitales desde la abstracción del reconocimiento de patrones.
Fecha: 1 de septiembre de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Dr. Miguel López Guerrero Afiliación: Departamento de Ingeniería Eléctrica, PCyTI, UAM Iztapalapa
Resumen:
La tecnología de Long Term Evolution (LTE) tiene varias características que la convierten en una alternativa atractiva para ser utilizada en las comunicaciones de vehículo a infraestructura en sistemas de transportación inteligentes. Sin embargo, antes de que LTE pueda utilizarse ampliamente en este contexto, se deben realizar una serie de análisis que den evidencia convincente de que las funciones críticas de red (p. e., estrategias de asignación de recursos) presentan un rendimiento adecuado. Con este fin, en esta plática presentamos un modelo basado en una cadena de Markov para la calidad del canal del enlace descendente en LTE, un factor que afecta de manera significativa el rendimiento del sistema. Nuestro modelo proviene del análisis de un gran número de mediciones de señales de referencia específicas de células LTE que se recopilaron a través de una aplicación de crowdsourcing en una autopista en el Reino Unido. El modelo tiene el propósito de utilizarse en estudios de evaluación de desempeño por lo que ejemplificaremos su uso con el estudio de un caso donde estimamos la capacidad de transmisión de enlace descendente de una red LTE
Semblanza:
El Dr. López-Guerrero obtuvo el título de Ingeniero Mecánico-Electricista en 1995 y el de Maestro en Ingeniería Eléctrica en 1998, ambos por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM-CU). Recibió el grado de Doctor en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Ottawa en 2004 donde también realizó una estancia posdoctoral. Desde el 2004 es parte de la planta de profesores del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la UAM unidad Iztapalapa.
Fecha: 25 de agosto de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Dr. Gustavo Olague Caballero Afiliación: Departamento de Ciencias de la Computación, CICESE, Ensenada, Baja California
Resumen:
Esta charla introduce la idea del aprendizaje simbólico a través de los conceptos de conocimiento inferencial como un enfoque de investigación en visión artificial. Describimos el problema de los grandes espacios de búsqueda en biología como una metáfora para explicar por qué debemos buscar mejores estrategias en el diseño de clasificadores de imágenes inteligentes que tengan propiedades deseables como explicabilidad y robustez. Presentamos una prueba visual de Turing como problema y resultados de una estrategia de razonamiento abductivo basada en el marco de programación cerebral.
Fecha: 18 de agosto de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Dr. Román Anselmo Mora Gutiérrez Afiliación: Departamento de Sistemas – UAM Azcapotzalco
Resumen:
En esta presentación se propone la detección de comunidades fuertemente conectadas en redes complejas mediante el uso de técnicas de optimización. De forma adicional, se incluye como caso de estudio un análisis de la violencia en México durante el periodo que va del año 2011 al 2021.
Semblanza:
Ingeniero Forestal Industrial por la Universidad Autónoma de Chapingo en el año 2007. Realizó la Maestría y Doctorado en ingeniería, en el área de investigación de operaciones, en la Universidad Nacional Autónoma de México en los años 2009 y 2013 respectivamente. Actualmente está adscrito al departamento de Sistemas de la Universidad Autónoma Metropolitana unidad Azcapotzalco. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores con el nivel 1 y tiene el perfil deseable PROMEP desde el 2014 hasta la fecha. Ha publicado más de seis capítulos de libros y más de 20 artículos indexados. Cuenta con más de 170 citas. En formación de recursos humanos he dirigido de 11 tesis de licenciatura, seis tesis de Maestría y una de doctorado. Actualmente, es codirector de dos tesis de doctorado, codirector en tres de maestría y codirector de tres de licenciatura. Dentro de la UAM-Azcapotzalco fue jefe del área de optimización combinatoria en el periodo 2016-2018, ha participado como miembro de los comités de estudios del posgrado de optimización (periodo 2016-2017), maestría en computación del 2019 a la fecha y Diseño y visualización de la información del 2019 a la fecha. Adicionalmente fui responsable del grupo temático de Toma de Decisiones del 2013 al 2015. Sus principales áreas de investigación son métodos heurísticos y metaheurísticos (énfasis en aquellos que imitan el comportamiento social y cultural) para la optimización continua y discreta, modelación de sistemas sociales y ambientales, aplicaciones de biocomputación.
Fecha: 11 de agosto de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Dr. Benjamín Moreno Montiel Afiliación: Departamento de Ingeniería Eléctrica – UAMI
Resumen:
El Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing – NLP) ha tenido una especial atención en los últimos años, revolucionando la forma en cómo la máquina puede interpretar datos documentales sin necesidad de recurrir al “Sistema Binario” tradicional. Con esta forma la máquina puede interpretar diferentes contextos, sentimiento en las palabras y en general igual el razonamiento del ser humano. Sin embargo, este es un enfoque que se da en el área de la Lingüística Computacional, para el área de las Ciencias y Tecnologías de la Información todo sigue viéndose y tratándose como un conjunto de datos relacionales, en los cuales se pueden aplicar modelos, que parecieran simples pero que pueden ayudar a sobresalir a nivel mundial. En este seminario pretendemos por una parte dar a conocer a la comunidad un enfoque más computacional del NLP. Por otra parte, presentaremos una implementación de K-Medias que permite decidir el grado de similitud de dos palabras en base a contextos diferentes. Este algoritmo fue desarrollado para una de las tareas del International Workshop on Semantic Evaluation 2020 – Semeval 2020, titulado Graded Word Similarity in Context (GWSC), obteniendo como resultado el primer lugar a nivel internacional.
Semblanza:
El Dr. Benjamin Moreno Montiel realizó sus estudios de Licenciatura en Computación en el 2007 en la UAM – Iztapalapa, y posteriormente realizó sus estudios de Maestría (2009) y Doctorado (2017) en el Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información de esta Institución. Desde enero del 2015 es profesor temporal del Departamento de Ingeniería Eléctrica, impartiendo más de 70 cursos de casi toda la Licenciatura en Computación y algunos otros en la Maestría en Ciencias y Tecnologías de la Información. El Doctor Benjamín Moreno Montiel ha presentado más de 15 trabajos en Congresos Internacionales. Cuenta con varios artículos en revistas especializadas y memorias de Congresos Internacionales. Ha dirigido más 15 trabajos de Proyectos Finales para la Licenciatura en Computación y los Servicios Sociales que ofrece la Universidad Autónoma Metropolitana – Unidad Iztapalapa. Actualmente cuenta con 3 alumnos graduados de la Maestría en Ciencias y Tecnologías de la Información. Sus líneas de interés son Aprendizaje Maquinal, Cómputo Paralelo, Procesamiento de Lenguaje Natural y Simulación Discreta.
Fecha: 4 de agosto de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: M. en C. Eric Márquez Solís Afiliación: AIstrea solutions (Servicios y consultoría de TI)
Resumen:
En la presentación se abordarán los conceptos básicos del funcionamiento de la inteligencia artificial, así como también los diferentes campos de investigación de esta ciencia, enfocándonos en la rama de visión por computadora. Se van a mencionar los usos más populares de la visión por computadora y los beneficios que las personas reciben al usar la IA. Nuestro trabajo se enfoca en uno de los usos de la visión por computadora, nos referimos a la estimación de la postura humana (human pose estimation). El área de pose estimation tiene varias aplicaciones, por lo que se pretende usar esta tecnología para supervisar los ejercicios de rehabilitación de fisioterapia que las personas realizan en casa, con ello aumentar la efectividad de su tratamiento y reducir el tiempo de recuperación de las personas. Al trabajar con los modelos existentes nos hemos encontrado con algunos problemas como son: Jitter donde la detección brinca aunque el usuario no mueva la extremidad, y Latencia que se debe al procesamiento (detección de los puntos de interés de la imagen). En la presentación se expresan estos problemas, nuestras hipótesis para solucionarlos y los objetivos que queremos alcanzar al finalizar el proyecto, extendiendo la invitación a estudiantes de maestría para que se sumen al equipo de investigación.
Fecha: 28 de julio de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Dr. Enrique Rodríguez de la Colina y Dr. Luis Alberto Vásquez Toledo Afiliación: Departamento de Ingeniería Eléctrica (UAM-I)
Resumen:
En la actualidad las redes inalámbricas juegan un papel muy importante en la vida diaria, existiendo un sinfín de aplicaciones y modelos de operación. En esta presentación se muestran ejemplos de proyectos que involucran redes inalámbricas, Internet de las Cosas (IoT), modelado de redes celulares 5G, análisis de la técnica Beamforming y aplicaciones de radios cognitivos que se desarrollan en el departamento de Ingeniería Eléctrica y que involucran proyectos terminales de licenciatura, tesis de maestría y doctorado, así como colaboración con institutos de investigación, diversas universidades e instituciones públicas y privadas. En esta plática se hablará de algunos proyectos que incorporan estos sistemas para distintas aplicaciones, un ejemplo se puede observar en las comunicaciones de misión crítica, que atienden al diseño de sistemas creados para urgencias o emergencias en casos de desastres causados por fenómenos naturales como: terremotos, inundaciones o problemas de salud como la actual pandemia.
Fecha: 21 de julio de 2022 a las 11:00 hrs Presenta: Mtro. Jorge Luis García Cuevas Afiliación: Gerente de TICs en FEMSA
Resumen:
Para soportar su operación, las organizaciones requieren de servicios de TI que sean seguros y tengan la disponibilidad que permita que se logren sus objetivos. El modelo desarrollado por FEMSA para la estructuración de sus Servicios de TI y su operación, le permite lograr sus objetivos de negocio. En esta plática se describe dicho modelo y los retos en el área de TI a los que se enfrenta la organización.
