Investigación

Nuestro grupo se caracteriza por apoyar ideas y proyectos orientados a explotar sistemas inteligentes de ingenieria electronica. Areas como Robotica e Inteligencia Artificial tienen cabida en el desarrollo de Investigación Aplicada, con apoyo de Recursos e Infraestructura. Invitamos a Alumnos en Proceso de Generación de Proyectos de Tesis de Titulación a acercarse a nuestro grupo para exponer sus innovaciones en las areas especificadas.

Podemos guiarte en tu proceso de titulación ayudando e investigando conjuntamente en un proyecto asociado a nuestras lineas de trabajo. Tambien te podemos proponer los mejores temas para cualquier area de estudio de ingenieria para cualquier Universidad o Instituto.

 

 

Inteligencia Artificial

Redes neuronales es un tipo de algoritmo utilizado frecuentemente en aplicaciones de IA. Indica una suerte de red cuya arquitectura se asemeja a lo que sería la base de un cerebro. Un cerebro es un órgano mas importante del sistema nervioso, su estructura basal recibe el nombre de neurona. Lo interesante de este tipo de redes subyace en el hecho de que son capaces de mapear problemas no lineales. Esto se logra si se aplica un correcto método de entrenamiento de la red. Este campo está dentro del tópico Machine Learning o aprendizaje automático.

USOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Algoritmo que toma decisiones y ejecuta acciones semejantes a un ser humano. La IA es a menudo asociada a robots o agentes inteligentes, ellos captan su entorno a través de sensores. Los sensores pueden detectar una infinidad de variables, por ejemplo un cámara que detecta imágenes, un micrófono que captura señales de audio, un sensor de temperatura, etc. A partir de esta información el algoritmo ejecuta las correcciones necesarias en los elementos actuadores de tal forma de conseguir el mejor desempeño del sistema que gobierna. Por ejemplo, el piloto automático de una aeronave. Un sistema de equilibrio de un robot bípedo, un sistema de detección de placas patentes, entre otros.

 

RED NEURONAL

Una red neuronal puede resolver problemas difíciles de controlar. Control de un vehículo autónomo, Sistema de reconocimiento de caracteres, Sistemas de reconocimiento de voz.
Somos capaces de entrenar redes neuronales que resuelvan problemáticas de este tipo. Podemos entrenar redes neuronales en ambientes virtuales o simulados.
En el ejemplo se observa un vehículo autónomo conducido por una red neuronal en tiempo real. Este proyecto se encuentra en desarrollo actualmente.

 

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