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¡Te damos la bienvenida al evento otoñal de divulgación de la ciencia de Citedi!






Programa 

El día 24 de noviembre de 2020, en modalidad virtual en CITEDI-IPN en Tijuana, Baja California, México.
En este espacio encontrarás interesantes pláticas sobre las tecnologías digitales del momento.

* Programa sujeto a cambios.
** Huso horario PST.




Quienes presentan

Conoce a los científicos en formación de Citedi que las impartirán, podrás interactuar con ellos en la sesión de intercambio de ideas:



Jesús Alberto Laurean Soto

Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero en mecatrónica egresado del Instituto Tecnológico de Los Mochis con especialidad en automatización industrial. Estudia temas de aprendizaje automático, preprocesamiento, optimización y cómputo de alto rendimiento.

Preprocesamiento del Big Data. Se explicará la importancia de los datos hacia las organizaciones y como un buen manejo de estos puede dar como resultado una mejor extracción de información para la toma de decisiones.

Israel Domínguez Silva

Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero en Mecatrónica del Centro de Enseñanza Técnica y Superior (CETYS Universidad), campus Tijuana. Estudia temas relacionados a la robótica y el desarrollo e implementación de algoritmos de control, además constantemente participante de concursos de sumo-bots, seguidores de línea y robot Hockeys.

Los drones y la ciencia. Se expondrán temas relacionados a los vehículos aéreos no tripulados y su desarrollo a lo largo del tiempo. Se expondrán aplicaciones destacables con estos vehículos y hacia dónde nos dirigimos en este tema. Para finalizar, se expondrán algunos trabajos realizados en el CITEDI relacionado con este tema.

Mizraim Jafet Martínez López

Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero en Mecatrónica del Instituto Tecnológico de Durango. Estudia temas que incluyen control de sistemas no lineales, electrónica de potencia y robótica.

¿Qué son los convertidores de potencia y para qué se usan? Los dispositivos electrónicos que usamos diariamente como los celulares, las computadoras y los electrodomésticos necesitan de una fuente de energía apropiada para funcionar correctamente. El circuito encargado de energizar los dispositivos electrónicos de forma adecuada es el convertidor de potencia.

Los convertidores de potencia se usan extensamente donde sea que se tenga un dispositivo electrónico, también son implementados en autos eléctricos y en la generación de energía solar y eólica.

Jorge Luis Compean Aguirre

Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero en electrónica del Instituto Tecnológico de Durango. Estudia temas de aprendizaje profundo aplicado a identificación y reconocimiento de especies de tortugas marinas. Sus principales intereses son la biometría, creación de bases de datos, procesamiento de imágenes, aprendizaje profundo y reconocimiento de patrones.

La revolución del aprendizaje profundo en la biometría animal. Actualmente el aprendizaje profundo se aplica en diversos campos del saber humano y los ha revolucionado por completo, la biometría animal es un ejemplo de ello. En esta plática se hace una revisión de algunas investigaciones representativas que han utilizado inteligencia artificial para el estudio de patrones biométricos en diferentes especies de animales.

José Antonio Ortega Pérez

Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero en control y automatización de la ESIME Zacatenco del Instituto Politécnico Nacional. Estudia temas en control de sistemas subactuados, estabilización orbital, modos deslizantes y electrónica de potencia.

Estabilización orbital en sistemas subactuados. Se aborda la importancia y aplicaciones de la generación de oscilaciones en sistemas mecánicos subactuados, así como los retos que esta tarea conlleva. Igual se aborda y explica las ventajas de utilizar la metodología de restricciones virtuales a diferencia de metodologías basadas en seguimiento de trayectoria.

Ricardo Garay Aguilar

Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero en Control y Automatización de la ESIME Zacatenco del Instituto Politécnico Nacional. Estudia temas de investigación de Medicina Matemática. Su experiencia profesional es en las áreas de mantenimiento entre las que destacan, la industria de la construcción, refrigeración y aire acondicionado. Además, cuenta con experiencia docente a nivel medio superior.

Un nuevo vistazo a la radioterapia: ¿Matemáticos con bata blanca? La incidencia de cáncer en América Latina continúa en aumento de manera preocupante, actualmente es la tercera causa de muerte en el mundo. Los esfuerzos en la implementación de los tratamientos con los que se suministran a los pacientes ha mejorado, los tipos de terapias que los sistemas de salud pueden brindar a la población afectada sigue siendo limitada debido a los recursos que se dedican a los sistemas de salud pública. De ahí que en esta plática abordaremos los esfuerzos que están haciendo las matemáticas para ayudar y apoyar a los/las médicos(cas) en mejorar los tratamientos y buscar desarrollar e implementar estrategias matemáticas con el fin de combatir este mal que afecta a millones de personas anualmente.

Jerónimo Moyrón Durán

Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales

Ingeniero Electromecánico y Maestro en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de La Paz. Estudia temas de control de sistemas mecatrónicos complejos.

Control de oscilaciones en un sistema carro péndulo por medio de un regulador de energía. Se presenta un esquema de control que combina el paradigma de control por moldeo de energía y el método de gradiente de velocidad para inducir oscilaciones en un sistema carro-péndulo. Simulaciones numéricas son presentadas para mostrar la viabilidad del esquema propuesto.

Miguel Ángel López Montiel

Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales

Maestro en Ciencias egresado del Instituto Politécnico Nacional en CITEDI. Investiga sobre la solución de problemas de visión mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para vehículos autónomos. Actualmente es estudiante de Doctorado en CITEDI e integrante del proyecto autoNOMOS model.

Importancia del uso de aceleradores de hardware en aprendizaje profundo para tareas de vehículos autónomos. Uno de los principales problemas al momento de implementar algoritmos de aprendizaje profundo en aplicaciones prácticas es la dependencia de aceleración de hardware. Este trabajo se centra principalmente en la evaluación de diferentes aceleradores de hardware utilizados para algoritmos de aprendizaje profundo enfocados en la tarea de detección de objetos, específicamente la detección de señales de tránsito. La contribución de este trabajo es realizar una comparación de los sistemas basados en aprendizaje profundo con la meta-arquitectura SSD y los extractores de características Resnet50 y MobileNetv1 bajo la arquitectura FPN, comparando su entrenamiento y evaluación con diferentes aceleradores de hardware como el CPU, GPU, y TPU con el fin de evaluar sus ventajas, desventajas y limitaciones del hardware disponible actual.


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