Seminario: Modelado y evaluación de redes del IoT usando modelos sustitutos potenciados por IA
26-P,AvisosFecha: Jueves 09 de julio de 2026 a las 11:00 hrs.
Presenta: M. en C. Carlos Alberto Pantle Pérez
Afiliación: Estudiante del Doctorado en Ciencias y Tecnologías de la Información en la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa.
Resumen:
El modelado de redes de Internet de las Cosas (IoT) a gran escala presenta severas limitaciones de escalabilidad debido al elevado costo computacional de las herramientas tradicionales. A medida que el tamaño de la red se incrementa, el tiempo de ejecución en entornos de simulación y emulación como Cooja se vuelve logísticamente prohibitivo, lo que dificulta el análisis de nuevas estrategias para la evolución de redes IoT en escenarios masivos. Esta investigación aborda las dificultades inherentes al modelado de IoT y analiza las posibilidades actuales para mitigar este problema. Se presenta una propuesta metodológica orientada al desarrollo de modelos sustitutos (surrogate models) basados en Inteligencia Artificial, diseñados para emular el comportamiento de los simuladores convencionales, permitiendo evaluar el rendimiento de redes IoT masivas con una reducción drástica en la carga de procesamiento. Además, se estudia la capacidad de estos modelos sustitutos para generalizar su aprendizaje a tamaños de red no vistos durante su entrenamiento.
Semblanza:
Carlos Alberto Pantle Pérez es ingeniero en electrónica por la Universidad Autónoma Metropolitana, unidad Iztapalapa, donde obtuvo el grado en 2022. Posteriormente cursó la Maestría en Ciencias y Tecnologías de la Información, misma que concluyó en 2025.
Su trabajo de licenciatura estuvo enfocado en el análisis de desempeño de redes 5G, mientras que su proyecto de maestría abordó la recolección de datos en redes inalámbricas de sensores asistidas por un vehículo aéreo no tripulado (UAV). Como resultado de esta investigación, en colaboración con sus asesores, publicó el artículo A Strategy for Extending the Network Lifetime in UAV-Assisted Hierarchical WSN, presentado en la IEEE LATINCOM 2025. Durante sus estudios de posgrado realizó una estancia de investigación en la Universidad de Castilla-La Mancha, España.
En el ámbito profesional cuenta con más de cinco años de experiencia docente, impartiendo asignaturas de ciencias básicas en el nivel medio superior y cursos universitarios relacionados con electrónica, automatización y microcontroladores en el Tecnológico Universitario del Valle de Chalco.
Sus intereses de investigación se centran en las comunicaciones inalámbricas y actualmente se encuentra realizando sus estudios de doctorado, donde enfoca su línea de investigación en el desarrollo de modelos sustitutos basados en inteligencia artificial para la optimización de redes del IoT.
Ultima actualización 13/07/2026 por pcyti