Hablemos sobre I.A.

Serie de charlas sobre inteligencia artificial en donde investigadores y estudiantes compartirán sus experiencias, temas de investigación y nos presentarán un panorama general de algunos de los hallazgos más relevantes de este fascinante campo.

Esta serie de charlas abordará el tema de la inteligencia artificial a partir de diversas perspectivas, desde la divulgación de trabajos académicos, hasta la reflexión sobre los impactos de esta tecnología en la sociedad.

Las charlas se llevarán a cabo todos los jueves de 11 a 12 horas y se trasmitirán por el canal de youtube de la Alianza en Inteligencia Artificial.

A continuación presentamos las charlas con una breve reseña.

Nota: La imagen de cada reseña tiene el vínculo directo para acceder a cada charla

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Infraestructura para la movilidad urbana: análisis del aforo

Dr. Hugo Jiménez Hernández

jueves, 17 de junio de 2021 21:00:00 UTC

En esta plática se discuten los avances y desarrollo elaborados al utilizar tecnología ToF en el análisis del aforo en entornos cerrados. Este método extrae la información como una superficie discreta de distancias, sobre la cual mediante morfología matemática en tres dimensiones se detectan las zonas de interés para su conteo, mediante la caracterización de los objetos por una medida de similitud. Los resultados muestran oportunidades de investigación en las areas de monitoreo automático y conteo de objetos.

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Detección de Derrames de Petróleo a través de Imágenes de Radar-SAR

Rogelio Hasimoto, Mario Canul, Francisco Ocampo y Guillermo Díaz

jueves, 10 de junio de 2021 21:00:00 UTC

Las fugas de petróleo en el océano constituyen un tema fundamental dentro de la conservación del medio ambiente marino global. La contaminación que se produce puede llevar a consecuencias catastróficas que pueden durar años en revertir. La falta de regulación, tanto de la exploración como la extracción y transporte petrolero, hacen más habitual la contaminación, la cual afecta de manera gradual al ambiente marino. En este trabajo de investigación, se propone una metodología mediante técnicas de aprendizaje profundo y automático para la detección de manchas de petróleo en el océano. Esta propuesta hace uso de una red neuronal convolucional profunda en combinación de tres clasificadores, los cuales se encargan de discernir regiones de interés (parches de una imagen) que contengan superficies surfactantes (posibles manchas de petróleo). La metodología de detección de superficies surfactantes se divide en cuatro etapas: (1) Descarga de los datos, (2) Preprocesamiento de los datos, (3) Selección y etiquetado de los datos y (4) Detección de manchas de petróleo con técnicas de aprendizaje profundo y automático. Se obtiene una eficiencia de detección entre el 90%-95%.

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Agente virtual conversacional para identificar las problemáticas más comunes en la población asociadas a la pandemia de COVID-19 y ofrecer orientación adecuada.

Dr. Juan Martínez Miranda

jueves, 3 de junio de 2021 21:00:00 UTC

Se presentará el trabajo realizado para la adaptación de un agente virtual conversacional (AV), como principal medio de interacción, para la recolección y provisión de información relevante sobre el COVID-19. Se describirán los fundamentos teóricos en el modelado de emociones así como la arquitectura computacional implementada para la generación del comportamiento cognitivo-emocional en el AV durante la interacción con el usuario. Finalmente, se mostrarán los resultados iniciales y el trabajo futuro necesario para maximizar el uso de este tipo de aplicaciones.

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Detección molecular de SARS-CoV-2 usando firmas de ARN e IA

Dr. Cesaré Ovando-Vázquez

jueves, 27 de mayo de 2021 21:00:00 UTC

En ésta plática se presentará el desarrollo de un modelo de detección de SARS-CoV-2 en células infectadas usando firmas moleculares de ARNs pequeños e Inteligencia Artificial.

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Sistema para el monitoreo de unidades de transporte público en una zona urbana

Dr. Saúl Eduardo Pomares Hernández

jueves, 13 de mayo de 2021 9:00:00 UTC

En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema para el monitoreo de unidades de transporte público en una zona urbana. El objetivo de este proyecto es crear una herramienta que permita obtener datos de las unidades y de su operación de manera continua. Los datos pueden ser empleados para aplicar algoritmos de IA en beneficio de la movilidad urbana. Tal como: (A) la evaluación de la conducción de choferes del transporte público, (B) el diseño de rutas de transporte más eficientes, (C) predicción de tiempos de arribos de las unidades, (D) análisis de emisiones contaminantes a partir del comportamiento de cada unidad, (F) gestión automática de la operación logística de las unidades de transporte público, entre muchas otras.

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IA para Salud

Dr. Salvador Villarreal Reyes

jueves, 22 de abril de 2021 9:00:00 UTC

En está platica se abordarán algunos de los avances logrados durante la ejecución de la Etapa 2 del Proyecto Bandera IA para Salud de la Alianza en Inteligencia Artificial. En particular se platicará acerca del trabajo realizado en torno a la utilización de técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje máquina para la clasificación de imágenes de ultrasonido pulmonar en el contexto de la presente contingencia por COVID-19. Los resultados logrados muestran que las utilizaciones de dichas técnicas ofrecen una alternativa viable para coadyuvar al diagnóstico y seguimiento de pacientes sospechosos de COVID-19 en lugares donde no sea factible contar con imágenes de rayos-X o tomografías. En la segunda parte de la plática se abordará el diseño de una plataforma que para la recolección de datos para la realización de iniciativas de I+D orientadas al desarrollo y eventual transferencia de técnicas de IA considerando el contexto de México. El diseño de dicha plataforma busca detonar el potencial que ofrecen las soluciones basadas en IA para el desarrollo de una plataforma de detección de riesgos de salud para la población mexicana.

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Detección visual y monitoreo de grupos de personas utilizando aprendizaje profundo: aplicaciones, retos y oportunidades

Diego Alberto Mercado Revell

jueves, 15 de abril de 2021 21:00:00 UTC

En esta plática abordaremos el uso de técnicas de aprendizaje profundo para detectar y analizar grupos de personas en multitudes densas. Se discutirán los diferentes enfoques propuestos en la literatura y los distintos escenarios donde pueden ser utilizados. Presentaremos también los avances y resultados obtenidos por nuestro equipo en este proyecto, así como posibles aplicaciones. Finalmente, se discutirán los retos encontrados hasta el momento y las oportunidades de desarrollar investigación original relacionada con este problema complejo, pero con gran potencial de aplicación.

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Impacto del nuevo Etiquetado Frontal de alimentos procesados en redes

Lino Alberto Rodriguez Coayahuitl

jueves, 8 de abril de 2021 21:00:00 UTC

En esta plática abordaremos los métodos computacionales y estrategias utilizadas para tratar de determinar el impacto que tuvo el nuevo Etiquetado Frontal (NOM-051) de alimentos procesados en redes sociales, en particular, en Twitter, así como los resultados obtenidos. Nuestra investigación parte de la premisa de que el comportamiento de los usuarios en redes sociales puede servir como índice subrogado que permita evaluar si el nuevo etiquetado frontal en alimentos ha tenido las repercusiones positivas esperadas, en las opiniones y hábitos de consumo de los mexicanos, en lo relativo a los alimentos procesados. Se platicara sobre algunos de los desafíos que implica el análisis de corpus provenientes de fuentes ruidosas como lo puede ser Twitter, así como se detallara las modificaciones propuestas métodos de minería de datos para texto que nos ayudaron a abordar este problema. Los resultados experimentales obtenidos sugieren que si ha habido un cambio en percepción por parte de la población con respecto a ciertas categorías de alimentos e ingredientes, por lo que consideramos nuestra investigación abona a avalar el éxito de las políticas publicas recientemente entradas en vigor.

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conocimientos previos recomendados
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Shearlets y tomografía computarizada

Daniel Vera

jueves, 27 de agosto de 2020 16:00:00 UTC

Las shearlets son un sistema de representación multi-escala y multi-direccional. Tienen mejores propiedades de aproximación que las wavelets en muchos casos. Presentaré una inversa de la transformada de Radon (base de la tomografía) usando las shearlets. Dicha inversa es analítica, estable y programable. Se mostrarán algunas simulaciones y se discutirán algunos problemas prácticos y en dónde podría entrar la IA.

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Especializada
Matemáticas Básicas
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Teoría del aprendizaje

Alfonso Ruiz Guido

jueves, 3 de septiembre de 2020 16:00:00 UTC

En esta charla hablaremos sobre la teoría clásica del aprendizaje Vapnik que busca describir de manera teórica la manera cómo funciona machine learning. Al final de la charla hablaremos sobre algunos problemas abiertos y sus implicaciones en otras áreas de la inteligencia artificial.

Tipo de charla
conocimientos previos recomendados
Divulgación y Especializada
Estadística, probabilidad y conceptos de Machine Learning
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Reconocimiento de Actividades humanas por medio de vision por computadora

Leopoldo Altamirano Robles

jueves, 10 de septiembre de 2020 16:00:00 UTC

En esta plática se presenta el estado del arte en el área del reconocimiento de las actividades humanas por medio de visión por computadora, las soluciones propuestas hasta ahora y que se vislumbra en los siguientes años.

Tipo de charla
conocimientos previos recomendados
Divulgación
Programacion basica, matematicas universitarias.
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Evolución del uso de datos de Twitter en competencias académicas de clasificación de texto

Daniela Moctezuma

jueves, 17 de septiembre de 2020 16:00:00 UTC

Esta charla resume, con base en la experiencia de 5 años de participación en concursos de clasificación de información de Twitter, cómo las prioridades de tareas han cambiado a lo largo del tiempo, así como la evolución de los tipos de datos de interés para ser analizados. Se describirán las soluciones planteadas a dichos problemas y los resultados obtenidos. Al final, se mostrarán algunos ejemplos de uso datos de Twitter en situaciones de la vida real. En resumen, se mostrará la clasificación automática de información de Twitter a lo largo del tiempo en diversos escenarios.

Tipo de charla
conocimientos previos recomendados
Especializada
Aprendizaje atomático
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Edge Computing una perfecta combinacion entre IOT y Machine Learning para monitorear el consumo de energía

José Alonso Aguirre Núñez

jueves, 24 de septiembre de 2020 16:00:00 UTC

El cambio climático y el uso eficiente de la energía eléctrica ha sido una preocupación por diferentes sectores de la sociedad. Actualmente se están desarrollando nuevos dispositivos que permitan monitorear el consumo de energía haciendo uso de paradigmas como el Internet de las Cosas y la Industria 4.0. En esta presentación hacemos uso de la combinación del Internet de las Cosas y el Machine Learning para diseñar un dispositivo l cual hace uso de una arquitectura para el Internet de las Cosas y una Red Neuronal Artificial para monitorear en tiempo real el consumo energético de los dispositivos y reconocer el dispositivo que está encendido.

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conocimientos previos recomendados
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