Dr. José Carranza, MSc. Leticia Oyuki Rojas Pérez, MSc. Aldrich Alfredo Cabrera Ponce
Coordinación de Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE)
INFORMACIÓN DEL CURSO
Una de las tareas más populares en las que se utilizan los drones es la captura de video y fotografía aérea. Varías son las actividades en las que se aprovecha el uso de esta tecnología, por ejemplo, en la industria del cine y la televisión, eventos deportivos, monitoreo de obras de construcción o de infraestructura crítica como puentes, turbinas eólicas, torres de luz; e inclusive en actividades de agricultura donde se vigila y monitorea el estado de los cultivos. No obstante, los datos visuales adquiridos pueden ser aprovechados para obtener información útil para estas aplicaciones. Motivados por esto, en este curso se presentarán algunas de las estrategias computacionales basadas en inteligencia artificial espacial que se pueden utilizar para procesar estos datos, incluyendo métodos que se pueden
aplicar en tiempo real, esto es, mientras el dron captura el video o las imágenes.
INFORMACIÓN DE LOS INSTRUCTORES
José Martínez Carranza es Investigador Titular B en la Coordinación de Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE). En 2018, la Universidad de Bristol en el Reino Unido le confirió el estatus de “Honorary Senior Research Fellow”. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I. En 2015, recibió la distinción Royal Society-Newton Advanced Fellowship, otorgada por el Fondo Newton en el Reino Unido. Es investigador principal de proyectos pioneros en México sobre drones autónomos y sus aplicaciones con énfasis en el uso de inteligencia artificial espacial en tiempo real. Es líder del equipo QuetzalC++ que ha participado en competencias internacionales de alto prestigio donde ha obtenido diversos premios, destacando el 1er Lugar en la IROS 2017 Autonomous Drone Racing competition y recientemente, el 1er Lugar Regional (Latinoamérica) de la OpenCV AI Competition 2021.
Leticia Oyuki Rojas Perez estudió Ingeniería Mecatrónica, en el Instituto Tecnológico Superior de Atlixco y obtuvo el grado de maestra en ciencias en el área de Ciencias Computacionales por parte del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Actualmente es estudiante de doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación del INAOE. Su Tesis de Maestría se centró en el desarrollo de un piloto artificial basado en el aprendizaje profundo (llamado DeepPilot) para controlar el vuelo en el problema de carreras de drones autónomos. En 2020 ganó el 1er. Lugar en el Concurso Nacional de la Mejor Tesis de Maestría en IA, otorgado por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). Es miembro del equipo QuetzalC++ desde 2016, participando en el IMAV 2016, IMAV 2017, IMAV 2019, IEEE IROS 2017 ADR, IEEE IROS 2018 ADR, y Lideró la participación del equipo en la competencia Game of Drones de NeurIPS 2019, donde el equipo quedó en 3er lugar en la categoría Tier 1. Dentro del equipo, también es responsable de la configuración del hardware. Es autora y coautora de 5 artículos en revistas y 8 artículos en conferencias internacionales sobre vuelo autónomo y percepción basada en aprendizaje profundo para drones autónomos.
Aldrich A. Cabrera Ponce es estudiante de doctorado en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Realizó sus estudios de Maestría en la Coordinación de Ciencias Computacionales en el Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE) donde también fue miembro del equipo de drones QuetzalC++ que ha participado en varias competencias internacionales de drones. Es graduado de Ingeniería en Mecatrónica por el Instituto Superior de Atlixco. Ha publicado artículos en revistas científicas y conferencias internacionales. Uno de sus artículos
fue finalista para el mejor artículo de la conferencia en la International Micro Air Vehicle Conference and Competition (IMAV) 2019. En 2021, obtuvo el 1er Lugar en el premio Jose Negrete Martinez a la mejor tesis de maestría a nivel nacional que se otorga por la Sociedad Mexicana en Inteligencia Artificial (SMIA) en la Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI).