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GRUPOS DE INVESTIGACIÓN

Anorexia y bulimia en redes sociales

INAOE, CICESE

Dentro de este grupo y esta estancia en el CICESE, se lograron identificar varios temas de colaboración que son de interés para los grupos de INAOE y CICESE. Varios de estos temas se orientan a la detección y seguimiento automáticos de personas que tiene problemas de salud mental, particularmente depresión, y se considera la aplicación de técnicas del estado del arte en inteligencia artificial. Cabe resaltar la participación del Dr. Manuel Montes como co-director de la tesis doctoral de Jesús García, estudiantes del Dr. Edgar Chávez. Donde se pretende trabajar en redes heterogéneas de información, incluidad información semántica, en medidas de centralidad y encajes profundos para la detección de tópicos, resúmentes automáticos y otras aplicaciones de PLN, entre ellas al detección de usuarios con depresión y anorexia en redes sociales.

Salud

Manuel Montes;
Edgar Chávez;
Jesús García Chávez

Participantes

Aprendizaje de la teoría de las imágenes de Radar de Apertura Sintética, la capacitación y el manejo del software Sentinel Application Platform

CICESE

Se tiene por objetivo trabajar en el aprendizaje de la teoría de las imágenes de Radar de Apertura Sintética, la capacitación y el manejo del software Sentinel Application Platform, utilizado para el procesamiento de imágenes de radar, y los sitios de descarga de imágenes de las agencias espaciales. La estancia de Mario Canul estuvo a cargo del Dr. Guillermo Díaz Méndez bajo supervisión del Dr. Francisco Javier Ocampo Torres.
Durante ella se trabajó en el procesamiento de imágenes de radar mediante el programa SNAP proporcionado de manera gratuita por la ESA. El procesamiento abarca la reducción de ruido speckle, calibración de la imagen a escala logarítmica, y la re- proyección (georeferenciación) y normalización. Posteriormente procedimos a suscribirnos a los sistemas de descarga de los radares Sentinel-1, Envisat y UAVSAR para tener acceso a distintas imágenes SAR, y con ello poder obtener imágenes asociadas a derrames de petróleo. El taller tuvo relevancia en la temática de Riesgos, ya que la metodología presentada de la detección de sargazo, hace uso de imágenes satelitales y métodos de aprendizaje profundo, y que nos dio un panorama acerca de la manera de aplicar ese tipo de técnicas en la detección de petróleo en las costas del golfo de México, principalmente por la importancia y las afectaciones que ocasionan ese tipo de eventos en la salud del ecosistema marino, y su relación con la economía local de la región afectada.

Riesgos medioambientales

Guillermo Díaz;
Mario Canul;
Francisco Javier Ocampo

Participantes

Exploración de temas de enfermedades crónico-degenerativas en redes sociales

INFOTEC, Centro GEO, INAOE

Se han identificado temas de colaboración de interés para investigadores de INFOTEC, CentroGEO e INAOE. Dichos temas, originalmente orientados solo a enfermedades crónico-degenerativas, se abrieron a otras problemáticas enunciadas en los Programas Nacionales Estratégicos (PRONACES). De esta forma se identificaron temas de colaboración relacionados tanto al programa de Salud como al de Violencias Estructurales.
Después de analizar los diferentes aspectos de la colaboración, así como la disponibilidad de los datos en las redes sociales, se identificaron las enfermedades objetivo sobre los que se podrían definir proyectos de investigación. Dichas proyectos enfocados en enfermedades como: cáncer (posiblemente limitado a ciertos tipos de cáncer); depresión y desórdenes alimenticios. Además, aunado al trabajo orientado a estas enfermedades, también se identificó como tema de colaboración el análisis del lenguaje agresivo en redes sociales.
De esta forma, a partir de los temas identificados, las colaboraciones podrían concretarse a través de cuatro posibles proyectos de investigación. El primero orientado a la identificación de intereses y preocupaciones sobre el cáncer en redes sociales para apoyo en la elaboración de estrategias por promotores de salud; dos más orientados a la identificación de usuarios vulnerables en redes sociales asociados a trastornos depresivos, o conductas auto-destructivas, así como trastornos alimenticios (anorexia, bulimia); y el último, orientado al análisis de
la violencia verbal en redes sociales en aspectos como la xenofobia, el racismo y/o la violencia de género. Todos estos proyectos involucran interesantes retos científicos a partir de los cuales se definir a la colaboración interinstitucional.
Por último, es importante mencionar que se espera extender una invitación a investigadores de otros centros CONACYT (CICESE, CIMAT) a colaborar en la elaboración de los proyectos antes mencionados.

Salud

Hugo J. Escalante Balderas (INAOE)
Mario Graff Guerrero (INFOTEC)
Sabino Miranda Jiménez (INFOTEC)
Daniela Moctezuma Ochoa (CentroGEO)
Manuel Montes y Gómez (INAOE)
Eduardo F. Morales Manzanares (INAOE)
Eric Sadit Téllez Avila (INFOTEC)
Luis Villaseñor Pineda (INAOE)

Participantes

Exploración de temas de investigación para la detección de problemas de salud mental en texto

INAOE, CICESE

Se ha definido el tipo de trastorno afectivo en el cual este equipo de trabajo colaborara (depresión), así como la fase (detección temprana) a partir de los datos (textos e imágenes extraidas de redes sociales) y las particularidades (perfilados de usuario) de la población objetivo.
Además de trabajar sobre esta propuesta, durante las diferentes reuniones también se tocaron otros puntos de interés en común, incluyendo diferentes temáticas para otras posibles propuestas. A una de las reuniones asistieron investigadores de la Universidad Autónoma de Tlaxcala y la UPAEP con los cuales se estuvo explorando el uso de técnicas de Interacción Hombre-Máquina para el diseño de sesiones interactivas entre niños de nivel primaria y un robot para estudiar las reacciones afectivas y tipo de personalidad de diferentes niños y la relación con su rendimiento académico. Uno de los experimentos realizados en CICESE-UT3 fue replicado por una estudiante de doctorado de la UPAEP con estos objetivos y se identificaron actividades de colaboración conjunta para el análisis e interpretación de los datos recabados en este experimento.
Otra de las actividades que se han realizado fue la de participar en el seminario de investigación en el cual los estudiantes del posgrado de “Ciencias y Tecnologías Biomédicas” del INAOE presentaron sus avances de tesis. En concreto, se presentaron dos trabajos relacionados a la recolección de señales cerebrales mediante diferentes dispositivos, uno de ellos con el objetivo de construir interfaces cerebro-computadora y otro para la detección de síntomas de esquizofrenia. En ambos casos, se estuvieron haciendo preguntas y discutiendo diferentes ideas de estas dos presentaciones, tanto con los estudiantes como con sus asesores. inalmente, durante la visita también se asistió a la presentación de una tesis de maestría del Departamento de Ciencias de la Computación del INAOE en la temática de detección automática multimodal (imágenes, texto y audio) del engaño.

Salud

Juan Martínez Miranda;
Humberto Pérez Espinosa;
Luis Villaseñor Pineda;
Manuel Montes;
Verónica Reyes;
Carlos Alberto Reyes;
Alhelí del C. Espinosa Jaimes;

Participantes

IA aplicada a la salud y envejecimiento

INAOE

El objetivo es desarrollar un trabajo en conjunto con investigadores del INAOE con temas relacionadas a Inteligencia Artificial, en especial: Interacción humano-computadora y Envejecimiento y salud. En el primer tema se busca retomar el análisis de datos de un experimento realizado en colaboración con el Centro de Investigación Create-Net, Italia, que involucraba la medición de movimiento con sensores inerciales y de electromiografía. Y en el segundo se busca programar una escuela de otoño entre investigadores en materias de salud: Instituto Naional de Geriatría (INGER) e investigadores en el área de computación: Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital - Instituto Politécnico Nacional (CITEDI-IPN), Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE); para este programa se sostuvieron reuniones con el Dr. Enrique Sucar.

Salud

Irving Hussein López Nava;
Luis Enrique Sucar Succar

Participantes

Mejora de la movilidad urbana: Auto Autónomo

INAOE,CIMAT

Existen varias posibles áreas de trabajo y colaboración, incluyendo:

 

  • Detección y desarrollo de diferentes estilos de manejo

  • Detección, seguimiento y predicción de movimiento de peatones, bicicletas, autos, etc.

  • Detección de eventos “raros” o poco probables y adaptación de sistemas a las condiciones de manejo en México

  • Aprendizaje por refuerzo seguro

  • Desarrollo de redes neuronales recurrentes profundas para predicción

  • Compresión de redes neuronales

  • Análisis de los simuladores (e.g., Carla) y bases de datos existentes

  • Desarrollo de simuladores

 

El equipo propone intercambiar ideas e información en estos temas (posiblemente con Trello), ver esquemas de integración de los diversos desarrollos que se hagan y ver las posibilidades de co-dirección de tesis y/o desarrollos conjuntos en los temas arriba expuestos.

Movilidad

Luis Enrique Sucar Succar;
Eduardo Morales Manzanares;
Mariano Rivera;
Israel Becerra;
Jean Bernard Hayet;
Héctor Cardona;
Rafael Murrieta Cid

Participantes

Redes Neuronales Profundas

CICESE

Se pretende explorar el uso de redes convolucionales profundas, Autoencoders Varacionales y redes generadoras antagónicas para tareas de clasificación y segmentación de imágenes. Algunas de las actividades a realizar para llegar a ello son:

 

  • Implementación de algoritmos clásicos para la extracción de rasgos en imágenes

  • Diseñar e implementar un algoritmo de detección de objetos basados en descriptores

  • Evaluar el algoritmo propuesto con descriptores obtenidos (clásicos vs CNN)

  • Desarrollar un algoritmo que utilice los descriptores profundos y los obtenidos por métodos clásicos para dar solución al problema propuesto

  • Generar imágenes con ataques adversarios

  • Comparación de la robustez del algoritmo propuesto en la tarea de clasificación de imágenes sin ataques y con ataques adversarios.

  • Evaluar la solución propuesta para el problema de segmentación de objetos

 

Se espera que esta investigación permita a futuro analizar la relevancia de los datos para el entrenamiento de redes profundas, podría reducir significativamente el tamaño actual típico de los conjuntos con que se entran las redes neuronales y por consiguiente reducir el tiempo de cómputo, así como la evaluación de nuevos datos para ser incluidos, o no, en una etapa de reentrenamiento.

Matemáticas para IA

Edgar Chávez;
Mariano Rivera Meraz;
Angello Jahir Hoyos Ibarra;
Ubaldo Ruiz López

Participantes