Artificial Intelligence and Image Analysis.

Eyitomilayo Yemisi Babatope.

Abstract.
Advancement in technology has birthed the availability of miniaturized cameras. Image analysis involves the extraction of information from images for specific purposes. Several AI algorithms exist that can be used in this analysis with varying levels of accuracy. These algorithms are capable of analyzing images in much the same way as humans. This approach can be applied in medical image analysis, autonomous vehicles, building of smart technologies or systems that can support disease diagnosis.

Visión por computadoras usando sistemas opto-digitales.

Juan Zheng Wu.

Resumen
La inspección del mundo tridimensional a través de cámaras digitales es una de las tecnologías en desarrollo más importantes de nuestro tiempo. La capacidad de las cámaras digitales para analizar amplios espacios del entorno en alta resolución y sin contacto ha posicionado a los sistemas de visión un lugar importante en aplicaciones de uso cotidiano. En está plática se va a presentar conceptos claves de sistemas opto- digitales para la solución de problemas de visión.

Redes neuronales en el control de sistemas mecánicos.

Marco Antonio Morán Armenta.

Resumen
Los sistemas computacionales que utilizan redes neuronales, inspirados en una neurona biológica; implementados en ordenadores de alto rendimiento que afectan nuestra vida diaria y dan paso a la inteligencia artificial, sistemas de control y transformación de datos. La exploración de técnicas de aprendizaje automático, en particular las redes neuronales, están transformando la forma en que se controlan y optimizan los sistemas mecánicos y robóticos en una variedad de aplicaciones industriales y de automatización.

Aprendizaje profundo en la medicina.

Daniel Alejandro López Montiel.

Resumen
En la actualidad, los métodos de diagnóstico de diversas enfermedades pueden llegar a ser costosos, además de extenderse a largo plazo, afectando a los pacientes y expertos médicos involucrados. No obstante, debido a los avances tecnológicos en el campo de la Inteligencia Artificial, es posible utilizar estas herramientas para automatizar el diagnóstico y apoyar a médicos durante el proceso de revisión y valoración de los pacientes, este campo es actualmente conocido como Diagnóstico Asistido por Computadora. En esta plática se mencionan algunos de los trabajos principales del Diagnóstico Asistido por Computadora por medio de aprendizaje profundo, así como también se mostrarán resultados de las investigaciones realizadas.

Sistemas de estructura variable en Ingeniería.

Martín Fernando Ochoa Rodríguez

Resumen
En la actualidad poco o mucho se habla de los sistemas de control, sin embargo, para hablar de ellos es necesario conocer ¿qué son los sistemas de control? y cuál es su aplicación en la actualidad? Entiéndase que, en la ingeniería, un sistema de control es un sistema capaz de ordenar, regular y controlar el comportamiento de otro sistema a través de señales con la finalidad de obtener un resultado deseado a través de la relación de la entrada con la salida. Existen dos tipos de sistemas de control, los denominados sistemas de lazo abierto y sistemas de lazo cerrado. En los sistemas de lazo abierto no guardan relación del resultado con la entrada y en los sistemas de lazo cerrado, la salida funciona como realimentación al sistema, mejorando el comportamiento del sistema. Los sistemas de control nos permiten realizar tareas que serían imposibles sin la ayuda de nuestros vehículos y sistemas domóticos, se han empleado en entornos comerciales e industriales durante mucho tiempo. Su uso en la vida diaria se ha incrementado en los últimos años. Existen muchas aplicaciones de control extendidas en la investigación y en la industria. Uno de los ejemplos más simples es el mecanismo de frenado de un automóvil. Aunque los sistemas de control no son nuevos, estos tienen beneficios como aumentar la seguridad, operación remota, mejorar el r e n d i m i e n t o desde el p u n t o de vista energético, mejorar la autonomía de los sistemas y requieren poca intervención humana. Se puede decir entonces que los sistemas de control nos pueden ayudar a brindar comodidades y mejorar los sistemas ya existentes. Su utilidad y aplicación incrementan conforme los sistemas se vuelven cada vez más sofisticados, creando a su vez, más áreas de oportunidad y especialización en los campos del control, como lo son el control robusto, control por modos deslizantes, control adaptativo, control inteligente. Una de las aplicaciones donde más se utilizan los sistemas de control es la robótica, los controles más comunes aplicados a los sistemas mecánicos y mecatrónicos ha sido los controladores clásicos como los son el controlador Proporcional-Derivativo y el Proporcional Integral-Derivativo, los cuales, aunque brindan seguridad y cumplen con los requisitos, se vuelven ineficientes ante perturbaciones o parámetros inciertos dentro de los mismos sistemas. Ante las deficiencias descritas anteriormente se presentan los controladores de estructura variable, los cuales brindan a los sistemas ser insensibles ante perturbaciones y proporcionan mejores resultados logrando robustez y eficiencia. Algunos de los controles expuestos en este trabajo han sido puestos a prueba en un robot con alta fricción y parámetros inciertos como los son el fenómeno denominado “backlash”, lo que se busca en esta investigación es determinar si los controladores por modos deslizantes propuestos logran atenuar las incertidumbres y cumplir con los objetivos de control.

EYITOMILAYO YEMISI BABATOPE

Babatope Eyitomilayo is a third-year Ph.D. student at the Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital (CITEDI-IPN) in Tijuana, Baja California, México. She is currently researching the application of deep learning approaches (Artificial intelligence algorithms) in multimedia analysis for disease diagnosis. She earned her first and second degrees in computer science and is now pursuing her third degree in digital systems at the Laboratory for Multimedia Analysis and Deep Learning at CITEDI under the supervision of Dra. Mireya Sarai García Vázquez.

JUAN ZHENG WU

El M. en C. Juan Zheng Wu recibió el título de Ingeniero en Computación por la Universidad Autónoma de Baja California (2016), y el grado de Maestro en Ciencias Sistemas Digitales por el Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital, Instituto Politécnico Nacional (2020). Actualmente estudia el Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales en el CITEDI-IPN. Sus áreas de interés son navegación visual, transformaciones geométricas, flujo óptico, y procesamiento de imágenes entre otras. El M. en C Juan Zheng es miembro activo de la Sociedad Internacional de Óptica y Fotónica (SPIE), y del Capítulo de Estudiantes SPIE CITEDI-IPN

MARCO ANTONIO MORAN ARMENTA

Ingeniero mecatrónico del Instituto Tecnológico de Culiacán. Recibió su grado de Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales en CITEDI del Instituto Politécnico Nacional en Tijuana, México en 2022. Actualmente es estudiante de Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales en CITEDI – IPN. Su interés actual se enfoca en el control de sistemas dinámicos de segundo orden usando redes neuronales

DANIEL ALEJANDRO LÓPEZ MONTIEL

Daniel Alejandro Lopez Montiel se graduó en Ingeniería Biomédica en el Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico de Tijuana (ITT-TecNM), en el año 2021. Actualmente se encuentra realizando su Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales en el Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital (CITEDI). Sus principales intereses de investigación son el aprendizaje máquina, aprendizaje profundo, cómputo de alto rendimiento, computación cuántica y aprendizaje máquina cuántico.

MARTIN FERNANDO OCHOA RODRIGUEZ

Nacido el 12 de julio de 1990 en Tijuana, Baja California, es egresado de la primera generación de Ingenieros en Nanotecnología por parte del Instituto Tecnológico de Tijuana cuenta con una especialización en ingeniería industrial Su trayectoria como ingeniero se extiende por diversas áreas de la industria, incluyendo roles como ingeniero de manufactura, especialista en la introducción de nuevos productos, ingeniero de producción y supervisor de calidad. No solo se ha destacado en la industria, sino que también ha compartido su vasto conocimiento como docente en el Instituto Tecnológico de Tijuana, la Universidad Tecnológica de Tijuana y Cenyca, donde ha impartido asignaturas variadas, tales como Álgebra Lineal, Estática, Electrónica Analógica, Circuitos Eléctricos y Sistemas de Control, así como Mecánica de Materiales. Además de su éxito en el mundo académico e industrial, ha emprendido proyectos significativos en el ámbito de la salud, la industria alimentaria y la asesoría empresarial a lo largo de su carrera. En la actualidad, se encuentra inmerso en un programa de maestría en ciencias en sistemas digitales en el Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital, CITEDI-IPN, donde se dedica a investigar en las áreas de control robusto y tecnología de control de estructura variable.