Laboratorio de Ciencia de Datos

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Laboratorio de Ciencia de Datos

Nuestro objetivo es desarrollar tecnología en beneficio de la sociedad aplicando Ciencia de Datos para resolver problemas en Salud, Educación, Economía y Medio Ambiente.

Fenómenos Naturales en México

Concentrado de Datos de lluvias, inundaciones, deslaves, ciclones, sismos, nevadas, granizadas, heladas, bajas temperaturas, vientos, tornados, sequías e incendios forestales de la República Mexicana.

Alerta Temprana de Deserción en Educación Básica

Predice e informa de estudiantes en riesgo de deserción en la educación básica basado en la trayectoria escolar.

Difusión y transferencia tecnológica de productos alimenticios

Difunde alimentos elaborados por estudiantes de la Universidad de la Cañada.

Control de Vuelo de Vehículos Aéreos No Tripulados

Implementación de un algoritmo de navegación para un vehículo aéreo no tripulado (VANT).

Enfermedades de mayor prevalencia en México

Concentrado de Datos de Diabetes, Obesidad, Hipertensión, Enfermedades Cardiovasculares y COVID-19 en México.

COVID-19 en la Región de la Cañada Oaxaqueña

Seguimiento diario de los casos confirmados, sospechos y defunciones ocasionadas por el virus SARS-CoV-2 en la Región de la Cañada Oaxaqueña y sus alrededores.

Investigadores

Miguel Angel Sánchez Acevedo

Doctor en Tecnologías de Información y Negocios Electrónicos
masanchez@unca.edu.mx

Línea de Investigación

  • Ciencia de Datos
  • Cómputo Distribuido

Carmen Carlota Martínez Gil

Doctora en Ciencias de la Computación
cmartinez@unca.edu.mx

Líneas de Investigación

  • Lingüística Computacional
  • Aprendizaje Automático

Estudiantes

Leonardo Daniel Ibarra Baez

Javier Juárez Carrera

Leticia Juárez Carrera

Israel Reyes

María José Carvajal Carrera

Titulados

Salvador Martínez Luna

Control de Vuelo de Vehículo Áereo no Tripulado - 2021

Eventos

Conferencia Internacional en Inteligencia Artificial

CIIA es un espacio para dar a conocer los últimos avances de la Inteligencia Artificial aplicada en diferentes disciplinas científicas (Biología, Química, Neurociencias, Psicología, Agroindustrias, Alimentos, Ciencias Computacionales, por mencionar algunas).

Dra. Maite López Sánchez - 16/Nov/23

La Dra. Maite López Sánchez es profesora Titular Universitaria (TU) en la Universidad de Barcelona (UB). Asimismo, es investigadora asociada al Instituto en Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC), coordinadora en la UB del máster interuniversitario en Inteligencia Artificial (UPC-UB-URV) y miembro emérito de la junta directiva de la Asociación Europea de los Sistemas Multi-Agentes. Anteriormente, la Dra. López fue miembro del consejo de la Asociación Catalana de Inteligencia Artificial, responsable de investigación en el departamento de innovación de la empresa Intelligent Software Components (iSOCO) e investigadora visitante en el laboratorio de robótica de la Universidad de Southern California (USC). Sus intereses actuales se centran en la inclusión de valores morales dentro de los sistemas autónomos.

cDr. Aakash Rajesh Kaku - 16/Nov/23

Aakash Rajesh Kaku es candidato a Doctor por parte del Centro para la Ciencia de Datos de la Universidad de Nueva York, asesorado por el Dr. Carlos Fernandez Granda y el Dr. Narges Razavian. Tiene Licenciatura en Ingeniería Química, Maestría en Administración de Empresas y Maestría en Ciencia de Datos. Su investigación se centra en la construcción de modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones de salud, con un enfásis particular en cambios de dominio, aprendizaje en datos no etiquetados y modelos interpretables que son cruciales en salud. Su tema de investigación consiste en utilizar aprendizaje profundo y aprendizaje automático para mejorar los resultados en medicina, incluyendo el pronóstico, diagnóstico y rehabilitación.

Dra. Alba Garcia Seco de Herrera - 17/Nov/23

La Dra. Alba García Seco de Herrera es profesora de la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería Electrónica (CSEE) en la Universidad de Essex desde septiembre de 2017. Es matemática y disfruta aplicando matemáticas y herramientas computacionales para desarrollar las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) que modelan las realidades complejas. almacenados en los vastos conjuntos de datos disponibles en la actualidad. Su interés de investigación se encuentra en general en el área de la IA en la visión por computadora con un enfoque especial en imágenes biomédicas, neuroimagen, recuperación y evaluación de información. También planteó el problema de la IA multimodal, en la que varios tipos de datos (imagen, texto, voz, datos numéricos) se combinan con múltiples algoritmos de procesamiento de inteligencia para lograr un mayor rendimiento. La IA multimodal a menudo supera a la IA monomodal en muchos problemas del mundo real.