Proyectos

Nuestra investigación tiene como principal fuente de financiamiento al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt). A continuación se listan algunos de los proyectos financiados por esta agencia:

  1. Análisis del comportamiento espectral del epitelio escamoso normal del cérvix y el epitelio acetoblanco por infección de virus del papiloma, mediante el procesamiento digital de imágenes colposcópicas usando un modelo dinámico lineal.
    • Responsable: Dr. Héctor Gabriel Acosta Mesa
    • CA: Investigación y Aplicaciones de la IA – LGAC3, LGAC4.
    • Financiamiento: Fondo Sectorial de Investigación en Salud, SSA/IMSS/ISSSTE-CONACYT.
    • Monto: $ 576,796.
    • Resumen: En el proyecto se propone una metodología para analizar y clasificar patrones temporales extraídos de imágenes colposcópicas, para caracterizar lesiones cervico uterinas. En el análisis se utilizan técnicas de procesamiento digital de imágenes, aprendizaje automático y minería de Datos.
  2. Robótica basada en el Sistema Nervioso Central.
    • Responsable: Dr. Fernando Martín Montes González
    • CA: Investigación y Aplicaciones de la IA – LGAC5.
    • Financiamiento: Promep
    • Monto: $551,797
    • Resumen: Diseño de una arquitectura de control para robots miniatura Khepera. La arquitectura está basada en un mecanismo centralizado existente en el cerebro. Se hace una analogía computacional con el funcionamiento de los ganglios basales en el cerebro vertebrado. De este modo se desea otorgar la mayor autonomía posible en la resolución de tareas robóticas. El énfasis de este proyecto reside en el desarrollo del mecanismo de control y la resolución individual de tareas.
  3. Uso de Tecnologías Web y de la Web Semántica para el Trabajo Cooperativo entre Usuarios Remotos Basado en la Integración de Herramientas Colaborativas y Navegación Web Cooperativa.
    • Responsable: Dr. Guillermo de Jesús Hoyos Rivera
    • CA. Investigación y Aplicaciones de la IA – LGAC2.
    • Financiamiento: PROMEP
    • Monto: $ 294,84
    • Resumen: Este proyecto tiene como objetivos generales la utilización de Tecnologías Web y de la Web Semántica para facilitar la colaboración entre usuarios remotos, identificando, modelando, formalizando y probando nuevas semánticas asociadas a la sincronización de la navegación Web de varios usuarios, implementando los mecanismos que se consideren necesarios para poder poner en marcha estas nuevas semánticas y haciendo uso de técnicas asociadas a la Web Semántica para facilitar la asociación de usuarios a través de la identificación de sus propios intereses particulares cuando están navegando.
  4. Competencias en un Sistema Robótico basado en el Sistema Nervioso Central
    • CA: Investigación y Aplicaciones de la IA -LGAC5.
    • Financiamiento: Fondo Sectorial de Investigación para la Educación, SEP/CONACYT
    • Monto: $516,314
    • Resumen: Extensión en el diseño de una arquitectura de control para robots miniatura. Esta arquitectura se basa en una analogía computacional del funcionamiento de los ganglios basales en el cerebro vertebrado. El énfasis de este proyecto parte del desarrollo de tareas competitivas y las competencias internas que van a permitir el ajuste del mecanismo de control para la resolución colectiva de tareas.w
  5. Aplicación de Redes Bayesianas para la toma de decisiones en medicina.
    • CA: Investigación y Aplicaciones de la IA – LGAC4.
    • Financiamiento: PROMEP
    • Monto: $100,000
    • Resumen: La gran cantidad de datos que se genera día con día es tan vasta que se requiere de nuevos métodos, técnicas y herramientas para analizarlos de manera inteligente, eficiente y robusta y transformarlos en un conocimiento útil. Un método potente analizar datos son las redes Bayesianas que permiten visualizar fácilmente las relaciones probabilistas entre variables de interés así como realizar inferencias como predicción, diagnóstico y toma de decisiones. En este proyecto se propone construir un algoritmo combinado que construya redes Bayesianas a partir de datos provenientes del dominio médico para hacer tareas de clasificación y toma de decisiones.
  6. Aprendizaje y Revisión de Intenciones en el Modelo Racional BDI.
    • Responsable: Dr. Alejandro Guerra Hernández
    • CA: Investigación y Aplicaciones de la IA – LGAC2.
    • Financiamiento: Conacyt Ciencia básica.
    • Monto: $355,000.00
    • Resumen: El modelo racional BDI formaliza el razonamiento práctico llevado a cabo por agentes inteligentes, en términos de sus creencias, deseos e intenciones. Las intenciones son vistas como planes parciales, que el agente adopta con un cierto grado de compromiso. Las politícas de abandono de intenciones y los principios de compromiso, expresan cuando un agente puede racionalmente abandonar una intención. En este proyecto estudiamos los métodos formales para razonar acerca de estos principios, tal y como son implementados en el lenguaje de programación orientado a agentes AgentSpeak(L). La idea es demostrar que los agentes implementados en este lenguaje aproximan los principios de compromiso conocidos parcialmente; y que su cumplimiento total puede aproximarse mediante el aprendizaje intencional social.

La Dirección General de Investigaciones lleva un registro de los proyectos realizados en nuestra casa de estudios. El Sistema de Registro y Evaluación de la Investigación permite buscar en los proyectos registrados. Al realizar tu búsqueda, indica que la entidad académica es el Departamento de Inteligencia Artificial, área académica técnica, campus Xalapa.