Pasar al contenido principal

Buscar

Relatoría de una Tragedia

Una noche que marcó a nuestra institución

El 19 de marzo de 2010 es una fecha dolorosa que sigue presente en el corazón de todos en el Tecnológico de Monterrey, pues la muerte de nuestros estudiantes Jorge Antonio Mercado Alonso y Javier Francisco Arredondo Verdugo en nuestro Campus Monterrey a manos de elementos del Ejército Mexicano, vulneró a nuestra institución e hirió profundamente a su comunidad.

Desde ese terrible momento, en el Tecnológico de Monterrey hemos realizado acciones buscando el respeto a la dignidad y la memoria de nuestros estudiantes y hemos pugnado por la búsqueda de la justicia y la verdad. En los momentos más difíciles hemos procurado acompañar a los familiares y junto con la comunidad, hemos manifestado públicamente y en repetidas ocasiones el rechazo a la violencia y a la difamación de Jorge y Javier. A continuación, presentamos una breve relatoría de las principales acciones de la institución en relación con este lamentable y triste suceso.

En las primeras horas después de los hechos del día 19, la Procuraduría del Estado de Nuevo León nos informó que los fallecidos eran dos criminales que murieron en un enfrentamiento con militares. Con esta información, emitimos un comunicado a la comunidad. Algunas horas después, la institución tuvo indicios de que las víctimas eran estudiantes de nuestra comunidad. Desde ese momento, nos abocamos a acompañar y apoyar a sus familias en los duros eventos que siguieron, sin escatimar esfuerzos y facilitándoles apoyo sicológico y logístico.

El 20 de marzo, una vez que se confirmó la identidad de nuestros estudiantes, el entonces rector del Tec, "el Dr. Rafael Rangel Sostmann", se disculpó públicamente por haber hecho eco a las versiones iniciales de las autoridades durante las primeras horas del día anterior. 

Al día siguiente, 21 de marzo, publicamos un desplegado en el principal medio local, donde relatamos los hechos y aclaramos que se había difundido la información compartida por las autoridades, que posteriormente supimos no era correcta. 

El martes 23 de marzo llevamos a cabo un homenaje luctuoso con la presencia de las familias de los alumnos fallecidos y la asistencia de más de 2, 500 personas. 

En los días que siguieron, el Tec se manifestó mediante comunicados, desplegados, entrevistas y conferencias de prensa contra la violencia y por la reivindicación de la dignidad y su memoria, en rechazo de las versiones que afirmaban que se trataba de criminales y exigiendo que se conociera la verdad completa y se hiciera justicia.

Unas semanas después, el Tec promovió la marcha “Movimiento por el Cambio” que se realizó el 11 de abril y a la que asistieron más de 2,000 personas. Buscando ser propositivos y aportar a la imperiosa necesidad de terminar con el clima de inseguridad que imperaba en el país y en especial en la ciudad de Monterrey, se presentó el “Pronunciamiento y propuestas para mejorar la seguridad en México”, producto de un proceso de consulta entre la comunidad, que incluía cinco reclamos y propuestas específicas.

El 22 de abril, el Dr. Rangel asistió al Senado de la República para presentar una propuesta de Ley de Seguridad Nacional para que los militares que violaran derechos humanos sean juzgados por el fuero civil y no por la justicia castrense. 

El 3 de mayo se entregaron reconocimientos póstumos a Jorge y Javier a sus familiares, y se colocó una placa para mostrar su legado y trayectoria. 

Desde entonces, seguimos en contacto con los familiares y hemos tenido reuniones de seguimiento con diversas autoridades. Así mismo, cada año la comunidad del Tec realiza homenajes para recordar a Jorge y Javier, con la participación de profesores, alumnos y directivos, en donde se ha insistido en limpiar su memoria, conocer la verdad y que se haga justicia. 

En la fecha del noveno aniversario de la muerte de nuestros estudiantes, el pasado 19 de marzo de 2019, la Lic. Olga María Sánchez Cordero Dávila, Secretaria de Gobernación, participó en un acto solemne en nuestro campus Monterrey, para entregar una disculpa pública a los padres de los alumnos fallecidos y a la institución, por los actos realizados por elementos del Ejército Mexicano y los errores y omisiones de las autoridades en el proceso de procuración de justicia.

En la institución confiamos en las autoridades para que este caso se aclare por completo y llegue hasta las últimas consecuencias; hoy seguimos pidiendo que esto suceda. 

Seguiremos acompañando a las familias de nuestros alumnos, Jorge y Javier, cuyo recuerdo permanecerá en nuestra comunidad y nos inspira a seguir luchando por un México con justicia y paz. Ellos serán recordados como lo que fueron: 

“Estudiantes de excelencia, alumnos extraordinarios que además de haberse hecho acredores a una beca de excelencia, tenían un desempeño académico ejemplar y su participación en la vida estudiantil era intensa”.

Textos de Shows, Tec de Monterrey

Tec Sounds

What is it?

It is the new audio platform of Tecnológico de Monterrey.

Shows

Listen on

Apple® Podcasts

Spotify®

Google® Podcasts

Amazon Music®

Contact us: tecsounds@info.tec.mx

Textos de Shows, Tec de Monterrey

Tec Sounds

¿Qué es?

Es la nueva plataforma de audio del Tecnológico de Monterrey.

Shows

Escucha a través de:

Apple® Podcasts

Spotify®

Google® Podcasts

Amazon Music®

Escríbenos: tecsounds@info.tec.mx

Decarbonization , Climate Change and Circular Economy

About the Group

The balance of the planet has been broken by population growth and voracious consumption, surpassing the speed with which the planet can cope. Therefore, it is necessary to develop technologies that allow the creation of strategies directed towards sustainability.
 

Research lines

• Development of scalable clean technologies as solutions to the decarbonization of the energy sector. Substitute energy sources/raw materials with low carbon sources.
• Circular economy, migration to net zero and positive effect on emissions.
• Equity and social perspective in technology projects.
• Capture of greenhouse gases and suspended solids.
• Application of data science and AI tools.

Leader

Alejandro Montesinos Castellanos - alejandro_montesinos@tec.mx
 

Members

Carlos Alberto Huerta Aguilar
Jorge Antonio Ascencio Gutiérrez
José Ignacio Huertas Cardozo
Juan Carlos Prince Avelino
Luis Ismael Minchala Avila
Miguel Ángel Gijón Rivera
Oliver Matthias Probst Oleszewski
Rafael Laurenti

Economía circular, descarbonización y cambio climático

Sobre el Grupo

El equilibrio del planeta se rompió con el crecimiento poblacional y la voracidad en el consumo sobrepasando la velocidad con la que el planeta se sobrepone. Por lo cual es necesario desarrollar tecnologías que permitan crear estrategias dirigidas hacia la sostenibilidad.


Líneas de investigación

• Desarrollo de tecnologías limpias escalables como soluciones a la descarbonización del sector energético. Sustituir fuentes de energía/materias primas con fuentes de bajo contenido de carbono.
• Economía circular, migración a net zero y a efecto positivo en emisiones.
• Equidad y perspectiva social en proyectos tecnológicos.
• Captura de gases de efecto invernadero y sólidos suspendidos.
• Aplicación de ciencia de datos y herramientas de IA.

Líder

Alejandro Montesinos Castellanos - alejandro_montesinos@tec.mx
 

Miembros

Carlos Alberto Huerta Aguilar
Jorge Antonio Ascencio Gutiérrez
José Ignacio Huertas Cardozo
Juan Carlos Prince Avelino
Luis Ismael Minchala Avila
Miguel Ángel Gijón Rivera
Oliver Matthias Probst Oleszewski
Rafael Laurenti

Calendario de eventos

Conoce la variedad de actividades de las que puedes ser parte
AVISO IMPORTANTE

Abre el menú desplegable de cada evento y haz clic en "Más información": contacta a los responsables de cada iniciativa y conoce las acciones necesarias para tu asistencia a nuestros eventos en campus y sedes.

 

Eventos destacados

Toma de Protesta Asociación EXATEC Contaduría Pública Querétaro
Evento
Presencial
Inicia:

Termina:
keyboard_arrow_down
Campamentos Tec 2024
Evento
Distintos Campus
Inicia:

Termina:
keyboard_arrow_down
Regreso a Casa 2024 | Campus Monterrey 40 años y más
Regreso a Casa
Presencial.
Inicia:

Termina:
keyboard_arrow_down
Regreso a Casa 2024 | Campus Monterrey 20 a 35 años
Regreso a Casa
Presencial.
Inicia:

Termina:
keyboard_arrow_down

Todos los eventos

No se encontraron resultados.

Advanced Artificial Intelligence

About the Group

The research group conducts basic and applied research in all aspects of artificial intelligence. In particular, it contributes to general knowledge in the following sub-disciplines: machine learning, computer vision, image processing, computational intelligence, hyper-heuristics, data visualization, and applies them to problem solving within contexts such as health, business, public safety, computer security, among others.

Because of its intersection with these areas, the group also influences the development and application of data science.
 

Research lines

• Machine learning    
• Computational intelligence and hyper-heuristics  
• Data science and applied mathematics
• Biomedical engineering

Leader

Raúl Monroy Borja - raulm@tec.mx
 

Co-leader

Juana Julieta Noguez Monroy - jnoguez@tec.mx
 

Members

César Torres Huitzil
Edgar Covantes Osuna
Gilberto Ochoa Ruiz
Gildardo Sánchez Ante
Hugo Terashima Marín
Iván Mauricio Amaya Contreras
Jesús Guillermo Falcón Cardona
Jorge Mario Cruz Duarte
José Antonio Cantoral Ceballos
José Carlos Ortíz Bayliss
Luciano García Bañuelos
Luis Ángel Trejo Rodríguez
Miguel González Mendoza
Rajesh Roshan Biswal
Salvador Miguel Hinojosa Cervantes
Santiago Enrique Conant Pablos


Postdoctoral researchers

Mariano Vargas Santiago
Bárbara Cervantes González
Víctor Adrián Sosa Hernández
Octavio Loyola González
Joanna Alvarado Uribe
Nestor Velasco Bermeo
José Benito Camiña Prado
Ari Yair Barrera Animas
Iván Mauricio Amaya Contreras
Alejandro Rosales Pérez
Andrés Eduardo Gutiérrez Rodríguez
Frumencio Olivas Álvarez
Jorge Mario Cruz Duarte

Most relevant publications

• Cruz-Duarte, J. M., Amaya, I., Ortiz-Bayliss, J. C., Conant-Pablos, S. E., Terashima-Marín, H., & Shi, Y. Hyper-heuristics to customise metaheuristics for continuous optimisation. Swarm and Evolutionary Computation, 66. 2021.

• Diaz-Ramos, R.E.; Gomez-Cravioto, D.A.; Trejo, L.A.; Figueroa López, C.; Medina-Pérez, M.A. Towards a Resilience to Stress Index Based on Physiological Response: A Machine Learning Approach. Sensors, 21, 8293. Special Issue: Sensors and Digital Solutions for Human Health and Health Risk Monitoring. 2021.

• Hinojosa, S., Oliva, D., Cuevas, E. et al. Reducing overlapped pixels: a multi-objective color thresholding approach. Soft Comput 24, 6787–6807 (2020).

• Pérez-Torres, R., Torres-Huitzil, C. and Galeana-Zapién, H.: An On-Device Cognitive Dynamic Systems Inspired Sensing Framework for the IoT. IEEE Commun. Mag. 56(9): 154-161. 2018

• Ortiz-Bayliss, J.-C., Amaya, I. and Cruz-Duarte, J.-M., Gutierrez-Rodriguez, A.-E., Conant Pablos, S.-E. and Terashima-Marin, H. A General Framework based on Machine Learning for Algorithm Selection in Constraint Satisfaction Problems. Applied Sciences, 11(6), pp. 1-16. 2021.

• Martínez-Díaz, Y., Nicolás-Díaz, M., Méndez-Vázquez, H., Luevano, L. S., Chang, L., Gonzalez-Mendoza, M., Sucar, L. E. Benchmarking lightweight face architectures on specific face recognition scenarios. Artif Intell Rev 54, 6201–6244. 2021.

• Oliva, D., Hinojosa, S., Osuna-Enciso, V., Cuevas, E., Pérez-Cisneros, M., & Sanchez-Ante, G. Image segmentation by minimum cross entropy using evolutionary methods. Soft Computing, 23(2), 431-450. 2019.

• Falcón-Cardona, J.-G., Ishibuchi, H., Coello Coello, C.-A. and Michael Emmerich. Título del artículo: On the Effect of the Cooperation of Indicator-Based Multi-objective Evolutionary Algorithms. Revista: IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 25(4): 681-695. 2021.

• Angeles-Ceron, J.-C., Ochoa-Ruiz, G., Chang, L. and Ali, S. Real-time Instance Segmentation of Surgical Instruments using Attention and Multi-scale Feature Fusion, Under review at Medical Image Analysis, 2021.

• J. Rodríguez, J.-I. Mata-Sánchez, R. Monroy, O. Loyola-González, A. López-Cuevas. A one-class classification approach for bot detection on Twitter. Computers and Security 91, April 2020, article 101715 © Elsevier, 2020 ** 2021 Rómulo Garza's best paper award **

 

Most relevant projects

Intelligence Artificielle pour la generation de microfictions littéraires (GenMicFic).
Raúl Monroy Borja (co-principal investigator). SEP - CONACYT - ANUIES - ECOS NORD Francia. Generación de microficciones, un género literario, mediante el uso de aprendizaje profundo, en particular transformadores (GPT-3) y SBERT. El mecanismo considera los elementos de un relato (inicio, desarrollo y conclusión), así como una variedad  de condiciones, tales como coherencia y narrativa en tercera persona.

Proyecto Context-Aware Video Detection and Interpretation of Suspicious Behavior Using Distributed Robust Deep Learning
In collaboration with Dr. Paul Rad and Dr. David Han of the University of Texas at San Antonio.
Principal Investigator: Hugo Terashima Marín. Fondo Tec-UTSA $40000USD.
The proposed intelligent image/video analytics technology will allow users to: Search for images/videos by identifying not only objects but also structured relationships and attributes involving these objects, like: “find an image or video in which a man is carrying a bomb in the airport”; Understand the consistency between textual features and visual contents; Recognize all of the connections and effects between deep extracted features and retrieve images by considering all the dependencies of features; Identify and tag meaningful high-level situation descriptions presented in the retrieved video, like a person threatening another with a weapon, a person playing with a pet, etc.; and Based on results of previous objectives, work along a methodology for searching for meaningful features in order to detect suspicious behavior in video for a particular context.

One Step closer to mental health: promptly detection of depression with wearables technology and voice analysis.
Principal Investigator: Luis Angel Trejo Rodríguez.
Symptoms of depression can be detected with machine learning algorithms techniques, using heart rate variability, sleeping patterns, type of personality and physical activity as attributes. The main objective is to develop an intelligent system to detect in time, through wearables, voice analysis, and machine learning, levels of depression of high risk in the final user.

Space-time laminar computing: event-based spike neuromorphic processors for sensory computation.
Principal Investigator: César Torres Huitzil.
Computing in its diverse forms has become essential to most aspects of modern life, but it still fails in some of the basic tasks that biological systems (humans) perform easily and efficiently, such as perception, motor control, language processing, etc. Far beyond “intelligence”, computing based on current single-processor architectures and the associated semiconductor technology are facing fundamental physical limits (scalability, power consumption, process variations, noise margins, and fault tolerance, etc.) that prevent them achieving better performances only through improved processor technologies. The aim of this project is to provide the knowledge to develop a new class of event-driven spike neuroprocessors aimed at power efficient sensory computation under a neuro-inspired space-time laminar computational framework.

Feature transformation for improving characterization of combinatorial optimization problems. Sectoral research fund for general education (CONACyT).
José Carlos Ortiz Bayliss, Research Associate.
The project seeks to improve the descriptive capabilities of hyper-heuristics by transforming the characterization of the problems they solve.

Robust Surgical Tool Segmentation, Tracking and Depth Perception.
Gilberto Ochoa Ruiz in collaboration with Dr. Sharib Ali, from the University of Leeds (United Kingdom).
To develop new datasets, schemes and models for implement robust and real-time computer vision methods for Computer Integrated Surgery (CIS) applications and procedural quality assessment purposes. Students: Mansoor Ali Teevno.

RECONDITE: Deep learning and image analysis methods for improving the endoscopic identification of kidney stones composition.
Gilberto Ochoa Ruiz in collaboration with Prof. Christian Daul the Centre de Recherche en Automatique de Nancy, CRAN (France) and the Institut National de la Santé et de la Recherche Medicale (INSERM).
To investigate deep learning algorithms for automatically classifying in vivo kidney stones from endoscopy images. Students: Francisco Lopez Tiro, Daniel Florez Araiza.

ISOLATE: SegmentatIon and claSsification Of vascuLar pATtern symmEtries on cerebral vessels using DL.
Gilberto Ochoa Ruiz in collaboration with Dr. Christian Mata Miquel and Prof. Enrique Benitez from the Biomedical Engineering Research Center (CREB, Barcelona) of the Universitat Politecnica de Catalunya (Spain) and the Hospital Sant Joan de Deu (Barcelona).
To develop novel CADx tools for aiding physicians in the diagnosis of CP. Various algorithms for vessel segmentation and skeletonization have been explored and tested. The results of these preprocessing methods are to be used for classifying vascular pattern asymmetries.

Business relationship

Arca Continental, Santiago E. Conant Pablos (investigador principal), IDEA: Innovación Mediante Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para Mejorar los Indicadores Clave de Negocio en Clientes del Canal Tradicional, 2019 - 2020.
Google Inc. - APRU, Raúl Monroy Borja (experto) AI for all, 2017 - 2018.
Google Inc., Raúl Monroy Borja (investigador principal) Formal Verification of Web Applications, 2015 - 2016.
NIC - México, Raúl Monroy Borja (investigador principal) Dynamic Networks and Metrics for Ad Efficiency Ratings, 2017 - 2019.
NIC - México, Raúl Monroy Borja (investigador principal) Countermeasures for DDoS Attacks Targeting the Domain Name System, 2017 - 2019.

Inteligencia artificial avanzada

Sobre el Grupo

El grupo de investigación en inteligencia artificial avanzada realiza investigación básica y aplicada en todos los aspectos de inteligencia artificial. En particular, contribuye al conocimiento general en las siguientes subdisciplinas: aprendizaje máquina, visión por computadora, procesamiento de imágenes, inteligencia computacional, hiper-heurísticas, visualización de datos, y las aplica en la solución de problemas dentro de contextos como salud, negocios, seguridad pública, seguridad informática, entre otros.

Dada su intersección con las áreas arriba mencionadas, nuestro grupo también influye en el desarrollo y aplicación de la ciencia de datos.
 

Líneas de investigación

• Aprendizaje máquina    
• Inteligencia computacional e híper-heurísticas  
• Ciencia de datos y matemáticas aplicadas
• Ingeniería biomédica

Líder

Raúl Monroy Borja - raulm@tec.mx

Co-líder

Juana Julieta Noguez Monroy - jnoguez@tec.mx
 

Miembros

César Torres Huitzil
Edgar Covantes Osuna
Gilberto Ochoa Ruiz
Gildardo Sánchez Ante
Hugo Terashima Marín
Iván Mauricio Amaya Contreras
Jesús Guillermo Falcón Cardona
Jorge Mario Cruz Duarte
José Antonio Cantoral Ceballos
José Carlos Ortíz Bayliss
Luciano García Bañuelos
Luis Ángel Trejo Rodríguez
Miguel González Mendoza
Rajesh Roshan Biswal
Salvador Miguel Hinojosa Cervantes
Santiago Enrique Conant Pablos


Investigadores posdoctorales

Mariano Vargas Santiago
Bárbara Cervantes González
Víctor Adrián Sosa Hernández
Octavio Loyola González
Joanna Alvarado Uribe
Nestor Velasco Bermeo
José Benito Camiña Prado
Ari Yair Barrera Animas
Iván Mauricio Amaya Contreras
Alejandro Rosales Pérez
Andrés Eduardo Gutiérrez Rodríguez
Frumencio Olivas Álvarez
Jorge Mario Cruz Duarte

Publicaciones más relevantes

• Cruz-Duarte, J. M., Amaya, I., Ortiz-Bayliss, J. C., Conant-Pablos, S. E., Terashima-Marín, H., & Shi, Y. Hyper-heuristics to customise metaheuristics for continuous optimisation. Swarm and Evolutionary Computation, 66. 2021.

• Diaz-Ramos, R.E.; Gomez-Cravioto, D.A.; Trejo, L.A.; Figueroa López, C.; Medina-Pérez, M.A. Towards a Resilience to Stress Index Based on Physiological Response: A Machine Learning Approach. Sensors, 21, 8293. Special Issue: Sensors and Digital Solutions for Human Health and Health Risk Monitoring. 2021.

• Hinojosa, S., Oliva, D., Cuevas, E. et al. Reducing overlapped pixels: a multi-objective color thresholding approach. Soft Comput 24, 6787–6807 (2020).

• Pérez-Torres, R., Torres-Huitzil, C. and Galeana-Zapién, H.: An On-Device Cognitive Dynamic Systems Inspired Sensing Framework for the IoT. IEEE Commun. Mag. 56(9): 154-161. 2018

• Ortiz-Bayliss, J.-C., Amaya, I. and Cruz-Duarte, J.-M., Gutierrez-Rodriguez, A.-E., Conant Pablos, S.-E. and Terashima-Marin, H. A General Framework based on Machine Learning for Algorithm Selection in Constraint Satisfaction Problems. Applied Sciences, 11(6), pp. 1-16. 2021.

• Martínez-Díaz, Y., Nicolás-Díaz, M., Méndez-Vázquez, H., Luevano, L. S., Chang, L., Gonzalez-Mendoza, M., Sucar, L. E. Benchmarking lightweight face architectures on specific face recognition scenarios. Artif Intell Rev 54, 6201–6244. 2021.

• Oliva, D., Hinojosa, S., Osuna-Enciso, V., Cuevas, E., Pérez-Cisneros, M., & Sanchez-Ante, G. Image segmentation by minimum cross entropy using evolutionary methods. Soft Computing, 23(2), 431-450. 2019.

• Falcón-Cardona, J.-G., Ishibuchi, H., Coello Coello, C.-A. and Michael Emmerich. Título del artículo: On the Effect of the Cooperation of Indicator-Based Multi-objective Evolutionary Algorithms. Revista: IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 25(4): 681-695. 2021.

• Angeles-Ceron, J.-C., Ochoa-Ruiz, G., Chang, L. and Ali, S. Real-time Instance Segmentation of Surgical Instruments using Attention and Multi-scale Feature Fusion, Under review at Medical Image Analysis, 2021.

• J. Rodríguez, J.-I. Mata-Sánchez, R. Monroy, O. Loyola-González, A. López-Cuevas. A one-class classification approach for bot detection on Twitter. Computers and Security 91, April 2020, article 101715 © Elsevier, 2020 ** 2021 Rómulo Garza's best paper award **

Proyectos más relevantes

Intelligence Artificielle pour la generation de microfictions littéraires (GenMicFic).
Raúl Monroy Borja (co-investigador principal). SEP - CONACYT - ANUIES - ECOS NORD Francia.
Generación de microficciones, un género literario, mediante el uso de aprendizaje profundo, en particular transformadores (GPT-3) y SBERT. El mecanismo considera los elementos de un relato (inicio, desarrollo y conclusión), así como una variedad  de condiciones, tales como coherencia y narrativa en tercera persona.

Context-Aware Video Detection and Interpretation of Suspicious Behavior Using Distributed Robust Deep Learning
En colaboración con el Dr. Paul Rad y Dr. David Han de la Universidad de Texas en San Antonio. Investigador Principal: Hugo Terashima Marín. Fondo Tec-UTSA $40000USD.
The proposed intelligent image/video analytics technology will allow users to: Search for images/videos by identifying not only objects but also structured relationships and attributes involving these objects, like: “find an image or video in which a man is carrying a bomb in the airport”; Understand the consistency between textual features and visual contents; Recognize all of the connections and effects between deep extracted features and retrieve images by considering all the dependencies of features; Identify and tag meaningful high-level situation descriptions presented in the retrieved video, like a person threatening another with a weapon, a person playing with a pet, etc.; and Based on results of previous objectives, work along a methodology for searching for meaningful features in order to detect suspicious behavior in video for a particular context.

One Step closer to mental health: promptly detection of depression with wearables technology and voice analysis.
Investigador principal: Luis Angel Trejo Rodríguez.
Symptoms of depression can be detected with machine learning algorithms techniques, using heart rate variability, sleeping patterns, type of personality and physical activity as attributes. The main objective is to develop an intelligent system to detect in time, through wearables, voice analysis, and machine learning, levels of depression of high risk in the final user.

Space-time laminar computing: event-based spike neuromorphic processors for sensory computation.
Investigador principal: César Torres Huitzil.
Computing in its diverse forms has become essential to most aspects of modern life, but it still fails in some of the basic tasks that biological systems (humans) perform easily and efficiently, such as perception, motor control, language processing, etc. Far beyond “intelligence”, computing based on current single-processor architectures and the associated semiconductor technology are facing fundamental physical limits (scalability, power consumption, process variations, noise margins, and fault tolerance, etc.) that prevent them achieving better performances only through improved processor technologies. The aim of this project is to provide the knowledge to develop a new class of event-driven spike neuroprocessors aimed at power efficient sensory computation under a neuro-inspired space-time laminar computational framework.

Feature transformation for improving characterization of combinatorial optimization problems. Fondo sectorial de investigación para la educación general (CONACyT).
José Carlos Ortiz Bayliss, investigador adjunto.
El proyecto busca mejorar las capacidades descriptivas de las hiper-heurísticas mediante la transformación de la caracterización de los problemas que resuelven.

Robust Surgical Tool Segmentation, Tracking and Depth Perception. Gilberto Ochoa Ruiz in collaboration with Dr. Sharib Ali, from the University of Leeds (United Kingdom).
To develop new datasets, schemes and models for implement robust and real-time computer vision methods for Computer Integrated Surgery (CIS) applications and procedural quality assessment purposes. Students: Mansoor Ali Teevno.

RECONDITE: Deep learning and image analysis methods for improving the endoscopic identification of kidney stones composition.
Gilberto Ochoa Ruiz in collaboration with Prof. Christian Daul the Centre de Recherche en Automatique de Nancy, CRAN (France) and the Institut National de la Santé et de la Recherche Medicale (INSERM).
To investigate deep learning algorithms for automatically classifying in vivo kidney stones from endoscopy images. Students: Francisco Lopez Tiro, Daniel Florez Araiza.

ISOLATE: SegmentatIon and claSsification Of vascuLar pATtern symmEtries on cerebral vessels using DL.
Gilberto Ochoa Ruiz in collaboration with Dr. Christian Mata Miquel and Prof. Enrique Benitez from the Biomedical Engineering Research Center (CREB, Barcelona) of the Universitat Politecnica de Catalunya (Spain) and the Hospital Sant Joan de Deu (Barcelona).
To develop novel CADx tools for aiding physicians in the diagnosis of CP. Various algorithms for vessel segmentation and skeletonization have been explored and tested. The results of these preprocessing methods are to be used for classifying vascular pattern asymmetries.

Vinculación empresarial

Arca Continental, Santiago E. Conant Pablos (investigador principal), IDEA: Innovación Mediante Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para Mejorar los Indicadores Clave de Negocio en Clientes del Canal Tradicional, 2019 - 2020.
Google Inc. - APRU, Raúl Monroy Borja (experto) AI for all, 2017 - 2018.
Google Inc., Raúl Monroy Borja (investigador principal) Formal Verification of Web Applications, 2015 - 2016.
NIC - México, Raúl Monroy Borja (investigador principal) Dynamic Networks and Metrics for Ad Efficiency Ratings, 2017 - 2019.
NIC - México, Raúl Monroy Borja (investigador principal) Countermeasures for DDoS Attacks Targeting the Domain Name System, 2017 - 2019.

EXATEC Aguascalientes

Asociación EXATEC Aguascalientes

Mesa directiva

Edgar Erik García Zamarripa - Presidente
Ana Luisa Ortega Fierro - Vicepresidenta
Paola Ilián García Casilas - Iniciativas Empresariales
Roberto Carlos Malo Macías - Relaciones con Gobierno
José de Jesús Esquivel de la Rosa - Vinculación
Marina Alhelí Tavizón Mondragón - Inciativas Sociales

Descripción

Somos una Asociación sin fines de lucro dedicada a contribuir al bienestar de la comunidad en nuestra hipoteca social.

En 2008 se creó la asociación.

EXATEC Arquitectos

Asociación EXATEC Arquitectos

Mesa directiva

Gabriela Palomera Palomares - Presidenta
Carlos Fernando Narváez Cantú - Vicepresidente
José Carlos Villanueva Gutiérrez - Secretario
Marcos Alberto Almaguer Vargas - Tesorero
Miguel Ángel Gutiérrez Pérez - Tesorero
Edna Lucía Garza Tijerina - Coordinadora de Filantropía
Diego Sergio Hernández García - Coordinación de Comunicación y Relaciones Públicas