{"id":31,"date":"2023-09-13T22:25:50","date_gmt":"2023-09-13T22:25:50","guid":{"rendered":"https:\/\/femexrobotica.org\/eir2023-2024\/?page_id=31"},"modified":"2024-11-11T13:42:55","modified_gmt":"2024-11-11T19:42:55","slug":"cursos-eir","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/femexrobotica.org\/eir2024-2025\/index.php\/cursos-eir\/","title":{"rendered":"Cursos EIR\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Magistrales<\/p>\n\n\n\n

(1) Inteligencia Artificial Utilizada en los Robots de Servicio.<\/summary>\n

En esta pl\u00e1tica se hace un resumen de c\u00f3mo se ha usado la Inteligencia Artificial en los robots de servicio, desde los m\u00e9todos tradicionales de la rob\u00f3tica, en donde se ten\u00eda una representaci\u00f3n simb\u00f3lica del medio ambiente y el uso de algoritmos de b\u00fasqueda c\u00f3mo el A* o Dijkstra. Despu\u00e9s c\u00f3mo se utilizaron los m\u00e9todos reactivos y finalmente el de los basados en datos, en donde se hace uso de las redes neuronales profundas, las cuales utilizan para su entrenamiento una cantidad inmensa de datos. En est\u00e1 pl\u00e1tica tambi\u00e9n se har\u00e1 menci\u00f3n de las redes neuronales generativas y c\u00f3mo se pueden utilizar en los robots de servicio.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Jes\u00fas Savage Carmona<\/summary>\n

Es ingeniero en computaci\u00f3n por parte de la Facultad de Ingenier\u00eda de la UNAM (1985). Maestr\u00eda en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en la misma Facultad, parte de su tesis de maestr\u00eda fue desarrollada en el departamento de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en la Universidad de California en Santa B\u00e1rbara (1989). Doctorado en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en la Universidad de Washington, Seattle (1995). Inici\u00f3 como ayudante de profesor en 1983 y despu\u00e9s como profesor de asignatura en la Facultad de Ingenier\u00eda en 1986 y desde entonces ha impartido diversas asignaturas del \u00e1rea de procesamiento de se\u00f1ales, de arquitectura de computadoras, de rob\u00f3tica, tanto en la licenciatura como en los posgrados de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y en el de ciencia e ingenier\u00eda de la computaci\u00f3n de la UNAM. Ha dirigido 29 tesis de licenciatura, 66 de maestr\u00eda y 9 de doctorado. Actualmente es Profesor Titular \u201cC\u201d de tiempo completo, definitivo en la Facultad de Ingenier\u00eda con PRIDE \u201cD\u201d. Fue jefe del departamento de ingenier\u00eda en computaci\u00f3n de la Facultad de Ingenier\u00eda de la UNAM de febrero de 1996 a febrero de 2004. A partir del 2019 y hasta octubre del 2024 se desempe\u00f1\u00f3 como jefe del departamento del \u00e1rea procesamiento de se\u00f1ales de la misma facultad. En 1996 form\u00f3 el laboratorio de Bio-Rob\u00f3tica, donde se hace investigaci\u00f3n, junto con estudiantes de licenciatura y de posgrado, sobre rob\u00f3tica, realidad virtual, reconocimiento de patrones, inteligencia artificial e interfaces hombre-m\u00e1quina. Fue pionero del \u00e1rea de rob\u00f3tica m\u00f3vil en la UNAM y sus equipos han obtenido importantes triunfos en concursos de rob\u00f3tica nacionales e internacionales. Ha dirigido varios proyectos financiados por CONAHCYT, la UNAM, NSF y con universidades de Estados Unidos, el Reino Unido, Suecia, Alemania y Rusia. Es autor un libro de Dise\u00f1o de Microprocesadores publicado en varias ediciones por la Facultad de Ingenier\u00eda. Adem\u00e1s, ha escrito art\u00edculos en revistas y congresos nacionales e internacionales. Es SNI I.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(2) Porqu\u00e9 las redes neuronales artificiales son una herramienta tan poderosa<\/summary>\n

Las redes neuronales artificiales se han convertido en una herramienta muy \u00fatil en los \u00faltimos a\u00f1os para resolver problemas de toda \u00edndole. Los avances en esta materia se han dado, por un lado, por la mejor compresi\u00f3n que se tiene de su operaci\u00f3n. Por otro lado, por la consolidaci\u00f3n en el desarrollo de procesadores que permiten que los algoritmos de aprendizaje asociados, se haya dado. En esta pl\u00e1tica, despu\u00e9s de una introducci\u00f3n, se ver\u00e1 un conjunto de conceptos relacionados con las redes neuronales artificiales como modelos operativos de los cerebros biol\u00f3gicos. Enseguida, se ver\u00e1 por qu\u00e9 las redes neuronales artificiales son hoy en d\u00eda una herramienta tan
poderosa.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Juan Humberto Sossa Azuela<\/summary>\n

Doctor en Inform\u00e1tica por el Instituto Nacional Polit\u00e9cnico de Grenoble, Francia. Es profesor de tiempo completo del Instituto Polit\u00e9cnico Nacional y Director del Centro de Investigaci\u00f3n en Computaci\u00f3n. Es miembro Em\u00e9rito del Sistema Nacional de Investigadores. Es miembro de la Academia Mexicana de Ciencias (AMC), de la Academia de Ingenier\u00eda (AI) y de la Academia Mexicana de Computaci\u00f3n (AMEXCOMP). Es tambi\u00e9n miembro Senior del Instituto de Ingenieros El\u00e9ctricos y Electr\u00f3nicos (IEEE) y de la Sociedad Internacional de Redes Neuronales (INNS). Es miembro de la Academia de Maquinaria Computacional (ACM) y Fellow de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). En 2021 fue galardonado con el Premio Nacional de Computaci\u00f3n por parte de la Academia Mexicana de la Computaci\u00f3n (AMEXCOMP), as\u00ed mismo con el Premio Nacional de la Academia de Ciencias de Cuba 2021 en el \u00e1rea de las Ciencias Naturales y Exactas. En 2023 fue galardonado con el Premio a la Investigaci\u00f3n en Instituto Polit\u00e9cnico Nacional en el \u00e1rea de investigaci\u00f3n b\u00e1sica. El pasado 25 de abril de este a\u00f1o recibi\u00f3 por parte del Tecnol\u00f3gico de Estudios Superiores de Ecatepec un Doctorado Honoris Causa en Ingenier\u00eda y Tecnolog\u00eda. Es autor de 5 libros de texto, 13 patentes, 31 derechos de autor y m\u00e1s de 490 trabajos de congreso y revista. Ha impartido m\u00e1s de 530 pl\u00e1ticas por invitaci\u00f3n. Sus \u00e1reas de investigaci\u00f3n son en inteligencia artificial, aprendizaje para m\u00e1quinas, redes neuronales, an\u00e1lisis de im\u00e1genes, reconocimiento de patrones, rob\u00f3tica y metaversos.<\/p>\n\n\n\n

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(3) El Robot como un Sistema Din\u00e1mico Interdisciplinar: Enfoque de Lazo Cerrado Multicapa para Robots de Nueva Generaci\u00f3n<\/summary>\n

El robot de nueva generaci\u00f3n es analizado como un sistema interdisciplinar de la Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Mec\u00e1nica, de Ciencias Computacionales y de Ingenier\u00eda de Materiales, y hoy d\u00eda de \u00e1reas de investigaci\u00f3n emergentes como Interfaces Hombre-Robot e Inteligencia Artificial. De la integraci\u00f3n, en lazo cerrado y a nivel din\u00e1mico de sus componentes, emergen nuevos paradigmas considerando sus diversas capas de Humanware, Software, Middleware y Hardware. Ello impone formidables retos cient\u00edficos y tecnol\u00f3gicos debido a su compleja interdependencia. Para abordar paradigmas del sistema din\u00e1mico de lazo cerrado resultante se requiere una rigurosa pr\u00e1ctica del m\u00e9todo cient\u00edfico, y a veces, del emp\u00edrico. En \u00e9sta pl\u00e1tica abordamos conceptualmente c\u00f3mo realizamos investigaci\u00f3n desde \u00e9sta perspectiva y mostramos resultados obtenidos en una amplia clase de robots, as\u00ed como los retos que conllevan. Se ejemplificar\u00e1n los conceptos con resultados en robots fijos, a\u00e9reos y submarinos, mano rob\u00f3tica, teleoperaci\u00f3n, interfaces h\u00e1pticas y de cerebro-computadora, robots h\u00edbridos (rigido-soft) y soft robots, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Vicente Parra Vega<\/summary>\n

Recibi\u00f3 el doctorado en 1995 por el Dept. de Ingenier\u00eda Matem\u00e1tica y F\u00edsica de la Informaci\u00f3n, Univ. de Tokio, luego hizo posdoctorado en 2000 en el Dept. de Rob\u00f3tica y Mecatr\u00f3nica, Agencia Aeroespacial Alem\u00e1n, y realiz\u00f3 un sab\u00e1tico en 2010 en el Lab. de Sistemas Rob\u00f3ticos Inteligentes, Univ. de Texas. Ha publicado m\u00e1s de 300 art\u00edculos originales y en extenso con arbitraje estricto y dirigido 16 tesis doctorales, as\u00ed como m\u00e1s de 50 de maestr\u00eda. Sus intereses de investigaci\u00f3n versan en el amplio campo de la rob\u00f3tica, con \u00e9nfasis en modelado, control e interacci\u00f3n de sistemas din\u00e1micos de gran diversidad de robots, incluyendo inerciales como no inerciales, as\u00ed como interfaces hombre-robot y dise\u00f1o mecatr\u00f3nico de lazo cerrado. Desde 1990, est\u00e1 asociado al Cinvestav, habiendo pasado por los departamentos de “Control Autom\u00e1tico” y de “Mecatr\u00f3nica” y hoy en “Rob\u00f3tica y Manufactura Avanzada” del cual fue su fundador en 2006, en donde dirige el Lab. de Sistemas Rob\u00f3ticos Emergentes.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(4) Sue\u00f1os de metal: La familia rob\u00f3tica de la BUAP<\/summary>\n

En esta fascinante pl\u00e1tica magistral, se explorar\u00e1 el desarrollo y la innovaci\u00f3n en el campo de la rob\u00f3tica en la Benem\u00e9rita Universidad Aut\u00f3noma de Puebla (BUAP). Se presentar\u00e1 la “familia rob\u00f3tica” creada por estudiantes e investigadores, destacando sus aplicaciones en la educaci\u00f3n, la investigaci\u00f3n y la industria.<\/p>\n\n\n\n

Se discutir\u00e1n los retos y triunfos en la construcci\u00f3n y programaci\u00f3n de robots, as\u00ed como las metodolog\u00edas de trabajo en equipo y el enfoque interdisciplinario que ha caracterizado a estos proyectos. La charla tambi\u00e9n abordar\u00e1 la importancia de la rob\u00f3tica en la formaci\u00f3n de nuevas generaciones de ingenieros y cient\u00edficos, y su potencial para resolver problemas complejos en diversas \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de demostraciones interactivas y relatos inspiradores, los asistentes conocer\u00e1n c\u00f3mo estos “sue\u00f1os de metal” est\u00e1n transformando la visi\u00f3n del futuro tecnol\u00f3gico, fomentando la creatividad y la innovaci\u00f3n en un entorno acad\u00e9mico. La pl\u00e1tica culminar\u00e1 con una invitaci\u00f3n a los estudiantes a involucrarse en proyectos rob\u00f3ticos, alentando la exploraci\u00f3n y el descubrimiento en este campo en constante evoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: David Pinto Avenda\u00f1o<\/summary>\n

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(5) Rob\u00f3tica A\u00e9rea en INAOE<\/summary>\n

Esta pl\u00e1tica presentar\u00e1 trabajos de investigaci\u00f3n que se han desarrollado en INAOE bajo mi direcci\u00f3n, sobre drones capaces de realizar vuelo aut\u00f3nomo en ambientes sin GPS. Para poder extender estas capacidades de navegaci\u00f3n en ambientes m\u00e1s complejos, los drones pueden ser vistos como robots a\u00e9reos. Por lo tanto, es posible incorporar t\u00e9cnicas avanzadas de visi\u00f3n computacional para rob\u00f3tica, as\u00ed como m\u00e9todos de inteligencia artificial espacial, donde la informaci\u00f3n sensorial, principalmente visual, obtenida mediante c\u00e1maras a bordo del dron, es procesada para tomar acciones inteligentes. De este modo, se presentar\u00e1n diversos ejemplos de investigaci\u00f3n que incluyen la percepci\u00f3n visual y percepci\u00f3n auditiva, la manipulaci\u00f3n e interacci\u00f3n a\u00e9rea, as\u00ed como avances recientes sobre el desarrollo de pilotos neuronales, modelos generativos y de procesamiento de lenguaje natural que abren el camino para el desarrollo de drones aut\u00f3nomos e inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Jos\u00e9 Mart\u00ednez Carranza<\/summary>\n

El Dr. Jos\u00e9 Mart\u00ednez Carranza<\/strong> obtuvo la Licenciatura en Ciencias de la Computaci\u00f3n en la Benem\u00e9rita Universidad Aut\u00f3noma de Puebla, la Maestr\u00eda en Ciencias Computacionales en el Instituto Nacional de Astrof\u00edsica \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE) y el Doctorado en la Universidad de Bristol, en el Reino Unido. Actualmente, es Investigador Titular C en la Coordinaci\u00f3n de Ciencias Computacionales del INAOE y Nivel 2 en el Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores. En 2018, la Universidad de Bristol le confiri\u00f3 el estatus de \u201cHonorary Senior Research Fellow\u201d. En 2015, recibi\u00f3 la distinci\u00f3n Royal Society-Newton Advanced Fellowship, otorgada por el Fondo Newton. As\u00ed mismo, es Senior Member de la IEEE. Es fundador y l\u00edder del equipo QuetzalC++, que ha participado en competencias internacionales de alto prestigio, donde ha obtenido diversos premios, entre ellos, 1er Lugar en la IEEE IROS 2017 Autonomous Drone Racing competition, y 1er Lugar Regional (Latin America) en la OpenCV AI Competition 2021. Ha sido General y Local Chair de Conferencias Internacionales como la 12th International Micro Air Vehicle conference (IMAV) 2021 y la Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI) 2024. Ha participado como Editor Asociado en la conferencia internacional IEEE IROS de 2022 a 2024 y como Editor de la revista cient\u00edfica Unmanned Systems. Ha publicado 150 art\u00edculos en revistas cient\u00edficas, cap\u00edtulos de libro y memorias de congresos, y participado como Editor del libro Machine Learning for Complex and Unmanned Systems. Sus art\u00edculos han recibido premios al mejor art\u00edculo de la conferencia en IBERAMIA 2022, finalistas al mejor art\u00edculo en la IMAV 2019 y IMAV 2024 y tercer lugar al mejor art\u00edculo de la conferencia en el MICAI 2018. Actualmente, funge como Presidente de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica para el periodo 2024-2025.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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Tutoriales<\/p>\n\n\n\n

(1) Introducci\u00f3n a la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma para robots m\u00f3viles<\/summary>\n

La navegaci\u00f3n aut\u00f3noma es una habilidad b\u00e1sica en diversos robots como veh\u00edculos sin conductor, drones o robots de servicio dom\u00e9stico. En este tutorial se dar\u00e1 una introducci\u00f3n a las t\u00e9cnicas m\u00e1s comunes para resolver las tareas de planeaci\u00f3n de movimientos como los m\u00e9todos basados en grafos y en muestreo para la planeaci\u00f3n de rutas, mapas geom\u00e9tricos y topol\u00f3gicos para la representaci\u00f3n del ambiente, filtros Bayesianos para localizaci\u00f3n y mapeo y campos potenciales para evasi\u00f3n de obst\u00e1culos. Se abordar\u00e1n tambi\u00e9n las herramientas de software disponibles para la implementaci\u00f3n de un sistema de navegaci\u00f3n aut\u00f3noma tales como ROS y el paquete pumas_navigation<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Marco Antonio Negrete Villanueva<\/summary>\n

Marco Negrete es Doctor en Ciencias de la Computaci\u00f3n por el Instituto de Investigaciones en Matem\u00e1ticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. Desde 2007 ha trabajado en el desarrollo de robots m\u00f3viles enfoc\u00e1ndose en la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma, planeaci\u00f3n de movimientos y manipulaci\u00f3n. Ha publicado diversos art\u00edculos en revistas y congresos tanto nacionales como internacionales y ha participado tambi\u00e9n en varias competencias internacionales con robots de servicio dom\u00e9stico obteniendo resultados satisfactorios. Sus intereses tambi\u00e9n incluyen el control autom\u00e1tico, los veh\u00edculos sin conductor y las ciencias del comportamiento. Actualmente es Profesor Asociado en la Facultad de Ingenier\u00eda de la UNAM y miembro del Consejo Directivo de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(2) Filtrado Espacial de Audio para Robots<\/summary>\n

Filtrar audio se puede llevar a cabo de diversas formas. Una manera compatible con aplicaciones rob\u00f3ticas es la de filtrar los datos auditivos provenientes de una direcci\u00f3n deseada (asumiendo que en dicha direcci\u00f3n se encuentra la fuente de inter\u00e9s). Este tipo de filtrado se le conoce como \u201cfiltrado espacial\u201d, y en este curso se demostrar\u00e1n diversas formas de llevarlo a cabo. Se presentar\u00e1n las herramientas de captura de audio (JACK Audio Connection Toolkit), as\u00ed como recursos de evaluaci\u00f3n (Corpus AIRA). Se presentar\u00e1 una implementaci\u00f3n de dichos filtros, basado en ROS2 y en FFTW3, que puede ser utilizado libremente por la comunidad de rob\u00f3tica.<\/p>\n\n\n\n

Caleb Antonio Rasc\u00f3n Esteban\u00e9<\/summary>\n

El Dr. Caleb Antonio Rasc\u00f3n Esteban\u00e9 es un Investigador Titular en la UNAM desarrollando la l\u00ednea de investigaci\u00f3n: An\u00e1lisis de Escenas Auditivas, la cual tiene como objetivo la localizaci\u00f3n, separaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de fuentes sonoras, en tiempo real, con pocos recursos computacionales. Gan\u00f3, junto con el Grupo Golem, el Premio a la Innovaci\u00f3n en la competencia RoboCup@Home Holanda 2013, y fue miembro de su Consejo Ejecutivo. Recibi\u00f3 el Premio de Innovador menor de 35 del MIT Technology Review, Edici\u00f3n M\u00e9xico 2014. Actualmente es el presidente del Colegio de Procesamiento Digital de Se\u00f1ales del Posgrado en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica. Publica constantemente en revistas cient\u00edficas sobre el tema de procesamiento de se\u00f1ales de audio en ambientes reales, y ha sido ponente magistral en conferencias acad\u00e9micas y de difusi\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(3) B\u00fasqueda y optimizaci\u00f3n inteligente.<\/summary>\n

Un alto porcentaje de las tareas cotidianas necesarias para el desarrollo eficiente de la rob\u00f3tica, la inteligencia artificial, la industria y la ciencia involucran problemas de b\u00fasqueda y optimizaci\u00f3n. Estos problemas deben ser resueltos mediante el uso de herramientas computacionales capaces de adaptarse a diferentes escenarios y obtener buenas soluciones sin consumir altos vol\u00famenes de recursos. En este curso se revisar\u00e1n estrategias eficientes para la resoluci\u00f3n autom\u00e1tica de problemas por medio de algoritmos de b\u00fasqueda y optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Marcela Quiroz Castellanos<\/summary>\n

Doctora en Ciencias de la Computaci\u00f3n por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Tijuana y Maestra en Ciencias de la Computaci\u00f3n por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Cd. Madero. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, de la Sociedad Mexicana de Ciencia de la Computaci\u00f3n, as\u00ed como de los consejos directivos de la Academia Mexicana de Computaci\u00f3n y de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica. Es miembro fundador del grupo de divulgaci\u00f3n C\u00f3digo IA. Actualmente es coordinadora del Doctorado en Inteligencia Artificial e investigadora titular en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana, donde desarrolla investigaci\u00f3n en el \u00e1rea de Aprendizaje Computacional y Optimizaci\u00f3n Inteligente.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(4) Aprendizaje por Refuerzo y Rob\u00f3tica<\/summary>\n

Aprendizaje por refuerzo (RL) es un \u00e1rea de aprendizaje computacional en donde un agente aprende una pol\u00edtica (qu\u00e9 hacer en cada estado) para maximizar una recompensa total esperada. RL resuelve problemas de decisi\u00f3n secuencial por lo que es una de las t\u00e9cnicas de aprendizaje m\u00e1s exploradas en rob\u00f3tica. En este tutorial vamos a dar una introducci\u00f3n al \u00e1rea de aprendizaje por refuerzo, revisando sus conceptos b\u00e1sicos, su formulaci\u00f3n y los algoritmos m\u00e1s importantes. Revisaremos sus principales limitaciones y tambi\u00e9n las ventajas que ofrecen hacia la rob\u00f3tica. Finalizaremos con algunas de las ideas m\u00e1s recientes que se est\u00e1n manejando en el \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n

Eduardo Morales Manzanares<\/summary>\n

Egresado de Ingenier\u00eda F\u00edsica de la UAM-Azcapotzalco, cuenta con una maestr\u00eda en Inteligencia Artificial de la Universidad de Edimburgo y un doctorado en Computaci\u00f3n del Turing Institute – Universidad de Strathclyde, en Escocia. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 3, miembro de la Academia Mexicana de   Ciencias y Egresado Distinguido de la Universidad Aut\u00f3noma Metropolitana.\u2028Es investigador Titular C del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE) en Puebla en donde realiza investigaci\u00f3n en  aprendizaje computacional y rob\u00f3tica.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(5) Plataforma de desarrollo para los robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos<\/summary>\n

La plataforma de desarrollo se divide en dos grandes partes: la metodolog\u00eda y la infraestructura tecnol\u00f3gica. En la parte de la infraestructura se ocupa de manera importante ROS (Sistema Operativo para Robots) el cual permite la creaci\u00f3n, y uso de m\u00f3dulos y componentes estandarizados que pueden ser reutilizados en m\u00faltiples proyectos, adem\u00e1s de permitir la integraci\u00f3n de diferentes sistemas de software y hardware, asegurando que los componentes funcionen juntos de manera coherente. En el taller repasaremos de manera general la metodolog\u00eda y la infraestructura, pero nos enfocaremos en la navegaci\u00f3n, se resolver\u00e1n algunos ejemplos en Gazebo.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Hector Sim\u00f3n Vargas<\/summary>\n

Doctor en Matematicas, Profesor Investigador de UPAEP. Director Cient\u00edfico del Primer Nanosat\u00e9lite Mexicano “AzTechSat-1” 2017-2021, Auspiciado por NASA, AEM, CONACYT y UPAEP. Director Cient\u00edfico del Nanosat\u00e9lite “Gxiba-1” 2022 – 2026, Auspiciado por JAXA, UNOOSA, CONCYTEP y UPAEP. Ex-Presidente y Miembro Honorario de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica. Miembro Actual 2024 de la Red de Ciencia y Tecnolog\u00eda del Espacio, Sociedad Mexicana de Matem\u00e1ticas, Academia Mexicana de Computaci\u00f3n y de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica. \u00c1reas de Investigaci\u00f3n: Rob\u00f3tica de Servicio, Aprendizaje de M\u00e1quinas y Tecnolog\u00eda Aeroespacial.<\/p>\n\n\n\n

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(6) Control predictivo basado en modelo de robots m\u00f3viles para seguimiento de trayectorias<\/summary>\n

En este taller se revisar\u00e1 el uso del control predictivo basado en modelo (MPC, por sus siglas en ingl\u00e9s) para obtener un alto desempe\u00f1o en el seguimiento de trayectorias de robots m\u00f3viles. El MPC toma en cuenta la din\u00e1mica del robot para realizar una optimizaci\u00f3n de la se\u00f1ales de control en tiempo real, lo que permite seguir trayectorias de forma precisa y eficiente, adem\u00e1s de tener una mayor robustez ante perturbaciones externas y una mejor estabilidad en los movimientos. En el taller se analizar\u00e1 la t\u00e9cnica MPC y se estudiar\u00e1n dos ejemplos ampliamente conocidos en rob\u00f3tica. Primero se estudiar\u00e1 el caso de un dron aut\u00f3nomo del tipo cuadric\u00f3ptero y posteriormente se estudiar\u00e1 el caso de un veh\u00edculo aut\u00f3nomo tipo carro.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Alejandro Gutierrez Giles<\/summary>\n

El Dr. Alejandro Guti\u00e9rrez Giles es actualmente Investigador Titular A, adscrito a la Coordinaci\u00f3n de Ciencias Computacionales (CCC) del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE). Obtuvo su doctorado en Ingenier\u00eda por la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico (UNAM) en el 2016. Ha realizado estancias de investigaci\u00f3n postdoctoral en el PRISMA Lab de la Universit\u00e0 degli Studi di Napoli Federico II, Italia (2016-2018), en la Secci\u00f3n de Mecatr\u00f3nica del Cinvestav Zacatenco (2018-2020) y en el Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnolog\u00eda (ICAT) de la UNAM (2020-2022). Ha coescrito 1 libro, 17 art\u00edculos en revistas indizadas en JCR, 28 art\u00edculos en congresos nacionales e internacionales y 4 cap\u00edtulos de libro. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) del Conacyt, Nivel 1, desde el 2018.<\/p>\n\n\n\n

Sus intereses de investigaci\u00f3n son: manipulaci\u00f3n rob\u00f3tica, teleoperaci\u00f3n, aplicaciones biom\u00e9dicas con robots, veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV), control autom\u00e1tico, observadores y estimaci\u00f3n de se\u00f1ales, sistemas electromec\u00e1nicos, e implementaci\u00f3n de controladores, entre otros.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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(7) Aprendizaje neuronal para estimaci\u00f3n de pose a\u00e9rea y piloto artificial<\/summary>\n

En este tutorial, se explicar\u00e1n los fundamentos y t\u00e9cnicas avanzadas del aprendizaje neuronal aplicado a la estimaci\u00f3n de pose a\u00e9rea y el desarrollo de pilotos artificiales para drones. A lo largo de la sesi\u00f3n, los participantes aprender\u00e1n c\u00f3mo utilizar redes neuronales profundas para procesar im\u00e1genes a\u00e9reas, identificar la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n de un dron en tiempo real y automatizar su control en entornos complejos. El tutorial cubrir\u00e1 temas esenciales como la configuraci\u00f3n de redes neuronales convolucionales (CNNs) para tareas de percepci\u00f3n, la integraci\u00f3n de modelos de aprendizaje profundo para la toma de decisiones aut\u00f3noma, y las estrategias de entrenamiento y optimizaci\u00f3n para mejorar la precisi\u00f3n y robustez en condiciones de vuelo real. Los participantes tambi\u00e9n realizar\u00e1n ejercicios pr\u00e1cticos en los que podr\u00e1n aplicar estos conceptos para desarrollar su propio piloto artificial, utilizando datos de im\u00e1genes a\u00e9reas y algoritmos de aprendizaje neuronal.<\/p>\n\n\n\n

Ponente: Leticia Oyuki Rojas P\u00e9rez<\/summary>\n

Ingeniera Mecatr\u00f3nica por el Instituto Tecnol\u00f3gico Superior de Atlixco y tiene una Maestr\u00eda en Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE). Est\u00e1 por concluir su Doctorado en Ciencias Computacionales en el INAOE. Realiz\u00f3 una estancia de investigaci\u00f3n en la Universidad de Zurich, Suiza, bajo la supervisi\u00f3n del Prof. Davide Scaramuzza.<\/p>\n\n\n\n

En 2020 la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial le otorg\u00f3 el 1er lugar a la Mejor Tesis de Maestr\u00eda en IA a nivel nacional, por el desarrollo de un dron entrenado con Inteligencia Artificial para la carrera de drones aut\u00f3nomos. En 2022, obtuvo el premio al mejor art\u00edculo de la conferencia Internacional IBERAMIA 2022, trabajo derivado de su tesis doctoral.<\/p>\n\n\n\n

Como Capitana del equipo QuetzalC++ desde 2016, ha participado en competencias internacionales relacionadas con drones, recibiendo diversos premios de entre los que destacan el 1er Lugar en la Carrera de Drones Aut\u00f3nomos del IROS 2016, 1er Lugar en el OpenCV AI Competition, 2do Lugar en el IMAV 2016 y 3er Lugar en el Game of Drones NeurIPS 2019. Ha participado en proyectos de investigaci\u00f3n financiados por el Fondo Sectorial CONACYT-INEGI y Fondo Newton de la Royal Society del Reino Unido.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n es divulgadora cient\u00edfica, impartiendo cursos y talleres sobre drones aut\u00f3nomos para diversos grupos, desde ni\u00f1os, hasta profesionistas y p\u00fablico en general. Es autora y coautora de 12 art\u00edculos en revistas JCR, 15 art\u00edculos en conferencias internacionales y 3 cap\u00edtulos de libro sobre drones aut\u00f3nomos inteligentes. Adem\u00e1s, ha participado como organizadora en el IMAV2020\/2021, International Workshop on Vision and Control for Autonomous Drones, y Taller Nacional de Drones Inteligentes 2023 y 2024. Es la primera piloto de drones mujer en INAOE.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Ponente: Aldrich Alfredo Cabrera Ponce<\/summary>\n

estudiante de Doctorado en Ciencias Computacionales en la Benem\u00e9rita Universidad Aut\u00f3noma de Puebla (BUAP), con una Maestr\u00eda en Ciencias Computacionales obtenida en el Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE), su tesis de Maestr\u00eda fue premiada con el 2do Lugar Nacional de tesis sobre IA, otorgada por la Sociedad Mexicana de IA. Es Ingeniero Mecatr\u00f3nico graduado del Tecnol\u00f3gico Superior de Atlixco distingui\u00e9ndose con el 2do Lugar en desempe\u00f1o acad\u00e9mico de su generaci\u00f3n. Su doctorado aborda el dise\u00f1o de algoritmos novedosos de inteligencia artificial para la localizaci\u00f3n a\u00e9rea de drones.<\/p>\n\n\n\n

Ha publicado 11 art\u00edculos cient\u00edficos presentados en conferencias internacionales arbitradas y 8 art\u00edculos en revistas JCR. Es miembro del equipo QuetzalC++ del INAOE desde 2016, ganando el 1er lugar en drones aut\u00f3nomos en el Torneo Mexicano de Rob\u00f3tica (TMR) en 2017, 2018 y 2019, el segundo lugar en la Conferencia Internacional de Micro Veh\u00edculos A\u00e9reos (IMAV) en 2016 y el primer lugar en la Conferencia Internacional de Robots e Inteligencia Artificial (IROS) en 2017.<\/p>\n\n\n\n

Ha participado en eventos de divulgaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y cient\u00edfica, impartiendo tutoriales, cursos, talleres, pl\u00e1ticas y demostraciones utilizando drones inteligentes. Con ocho a\u00f1os de experiencia en investigaci\u00f3n, ha desarrollado tecnolog\u00edas aplicando inteligencia artificial, aprendizaje profundo y procesamiento de datos en el campo de la rob\u00f3tica. Aldrich es un apasionado del avance cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico y su mayor motivaci\u00f3n es contribuir al progreso de la sociedad mediante la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de la ciencia y la tecnolog\u00eda con beneficio social. Aldrich se considera como una persona que ama su profesi\u00f3n, perseverante, dedicado y comprometido en encontrar soluciones innovadoras para alcanzar sus objetivos propuestos.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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Panel de Mujeres: \u00bfLa Rob\u00f3tica tiene g\u00e9nero?<\/p>\n\n\n\n

Moderadora: Jezabel Guzman<\/summary>\n

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Elsa Rubio Espino<\/summary>\n

Elsa Rubio Espino es doctora en Ciencias en Sistemas Autom\u00e1ticos por el Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas de Toulouse, Francia. Es profesora de tiempo completo del Instituto Polit\u00e9cnico Nacional, pertenece al Sistema Nacional de investigadores Nivel 1, forma parte del programa Womens in Tech de la British Council.  Ha participado como autora y coautora en m\u00e1s de 60 art\u00edculos de revistas y congresos.  Tiene 3 patentes autorizadas y 2 en proceso ante el IMPI y 5 registros de Derecho de Autor. Ha graduado 23 alumnos de Maestr\u00eda y 4 de Licenciatura.  Ha dirigido 13 proyectos de investigaci\u00f3n en el IPN.  Sus \u00e1reas de inter\u00e9s son los Sistemas din\u00e1micos h\u00edbridos, Modelos de Robots cooperativos, Internet de las Cosas, Dise\u00f1o de bases de datos relacionales y T\u00e9cnicas de visualizaci\u00f3n de datos.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Paola Andrea Ni\u00f1o Suarez<\/summary>\n

Paola Andrea Ni\u00f1o Su\u00e1rez naci\u00f3 en la Ciudad de Bogot\u00e1, Colombia, se gradu\u00f3 como Bachiller Industrial en la Modalidad Electricidad-Electr\u00f3nica en 1989, obtuvo su t\u00edtulo de Ingeniero Electr\u00f3nico en 1995 en la Universidad Antonio Nari\u00f1o en Bogot\u00e1, el grado de Mag\u00edster en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica en el \u00e1rea de Biom\u00e9dica en la Universidad de Los Andes en Bogot\u00e1 en 1997 y el de Doctor en Ciencias en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica en el \u00e1rea de Mecatr\u00f3nica en el CINVESTAV del IPN, en el a\u00f1o 2006.<\/p>\n\n\n\n

Es docente hace 28 a\u00f1os, inicialmente aportando en la formaci\u00f3n de tecn\u00f3logos por 3 a\u00f1os, a partir del 1996 en la formaci\u00f3n de estudiantes de licenciatura y a partir de 1998 en la formaci\u00f3n de estudiantes de posgrado. Trabajo 6 a\u00f1os para la Universidad Antonio Nari\u00f1o en los programas de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica y Biom\u00e9dica, y posteriormente 12 a\u00f1os en la Universidad Militar Nueva Granada en la Facultad de Ingenier\u00eda, donde fue docente del programa de Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica desde sus inicios, Jefe de Posgrados de la Facultad de Ingenier\u00eda y secretaria Acad\u00e9mica de la misma Facultad. Desde hace 13 a\u00f1os se integr\u00f3 al Instituto Polit\u00e9cnico Nacional, fue Coordinadora de la Red de Expertos en Rob\u00f3tica y Mecatr\u00f3nica del Instituto de 2019 a 2021 y Coordina el programa Multisede de Doctorado en Ingenier\u00eda de Sistemas Rob\u00f3ticos y Mecatr\u00f3nicos desde su creaci\u00f3n en 2014. Es miembro del SNI Nivel I desde el 2016.Se ha especializado en el dise\u00f1o mecatr\u00f3nico de sistemas para rehabilitaci\u00f3n motora, dise\u00f1o de pr\u00f3tesis y ortesis; y dispositivos rob\u00f3ticos de asistencia   especialmente para ni\u00f1os con discapacidad y adultos mayores.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Marcela Quiroz Castellanos<\/summary>\n

Doctora en Ciencias de la Computaci\u00f3n por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Tijuana y Maestra en Ciencias de la Computaci\u00f3n por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Cd. Madero. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, de la Sociedad Mexicana de Ciencia de la Computaci\u00f3n, as\u00ed como de los consejos directivos de la Academia Mexicana de Computaci\u00f3n y de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica. Es miembro fundador del grupo de divulgaci\u00f3n C\u00f3digo IA. Actualmente es coordinadora del Doctorado en Inteligencia Artificial e investigadora titular en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana, donde desarrolla investigaci\u00f3n en el \u00e1rea de Aprendizaje Computacional y Optimizaci\u00f3n Inteligente.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Oyuki Rojas<\/summary>\n

Ingeniera Mecatr\u00f3nica por el Instituto Tecnol\u00f3gico Superior de Atlixco y tiene una Maestr\u00eda en Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE). Est\u00e1 por concluir su Doctorado en Ciencias Computacionales en el INAOE. Realiz\u00f3 una estancia de investigaci\u00f3n en la Universidad de Zurich, Suiza, bajo la supervisi\u00f3n del Prof. Davide Scaramuzza.<\/p>\n\n\n\n

En 2020 la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial le otorg\u00f3 el 1er lugar a la Mejor Tesis de Maestr\u00eda en IA a nivel nacional, por el desarrollo de un dron entrenado con Inteligencia Artificial para la carrera de drones aut\u00f3nomos. En 2022, obtuvo el premio al mejor art\u00edculo de la conferencia Internacional IBERAMIA 2022, trabajo derivado de su tesis doctoral.<\/p>\n\n\n\n

Como Capitana del equipo QuetzalC++ desde 2016, ha participado en competencias internacionales relacionadas con drones, recibiendo diversos premios de entre los que destacan el 1er Lugar en la Carrera de Drones Aut\u00f3nomos del IROS 2016, 1er Lugar en el OpenCV AI Competition, 2do Lugar en el IMAV 2016 y 3er Lugar en el Game of Drones NeurIPS 2019. Ha participado en proyectos de investigaci\u00f3n financiados por el Fondo Sectorial CONACYT-INEGI y Fondo Newton de la Royal Society del Reino Unido. Tambi\u00e9n es divulgadora cient\u00edfica, impartiendo cursos y talleres sobre drones aut\u00f3nomos para diversos grupos, desde ni\u00f1os, hasta profesionistas y p\u00fablico en general. Es autora y coautora de 12 art\u00edculos en revistas JCR, 15 art\u00edculos en conferencias internacionales y 3 cap\u00edtulos de libro sobre drones aut\u00f3nomos inteligentes. Adem\u00e1s, ha participado como organizadora en el IMAV2020\/2021, International Workshop on Vision and Control for Autonomous Drones, y Taller Nacional de Drones Inteligentes 2023 y 2024. Es la primera piloto de drones mujer en INAOE.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Panel: El camino hacia la rob\u00f3tica general: desde los robots de servicio hasta los robots industriales<\/p>\n\n\n\n

Una de las aspiraciones en la rob\u00f3tica general es la de desplegar robots que puedan operar la mayor cantidad de horas posibles durante el d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Moderador: Jos\u00e9 Marti\u0144ez Carranza<\/summary>\n

El Dr. Jos\u00e9 Mart\u00ednez Carranza<\/strong> obtuvo la Licenciatura en Ciencias de la Computaci\u00f3n en la Benem\u00e9rita Universidad Aut\u00f3noma de Puebla, la Maestr\u00eda en Ciencias Computacionales en el Instituto Nacional de Astrof\u00edsica \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE) y el Doctorado en la Universidad de Bristol, en el Reino Unido. Actualmente, es Investigador Titular C en la Coordinaci\u00f3n de Ciencias Computacionales del INAOE y Nivel 2 en el Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores. En 2018, la Universidad de Bristol le confiri\u00f3 el estatus de \u201cHonorary Senior Research Fellow\u201d. En 2015, recibi\u00f3 la distinci\u00f3n Royal Society-Newton Advanced Fellowship, otorgada por el Fondo Newton. As\u00ed mismo, es Senior Member de la IEEE. Es fundador y l\u00edder del equipo QuetzalC++, que ha participado en competencias internacionales de alto prestigio, donde ha obtenido diversos premios, entre ellos, 1er Lugar en la IEEE IROS 2017 Autonomous Drone Racing competition, y 1er Lugar Regional (Latin America) en la OpenCV AI Competition 2021. Ha sido General y Local Chair de Conferencias Internacionales como la 12th International Micro Air Vehicle conference (IMAV) 2021 y la Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI) 2024. Ha participado como Editor Asociado en la conferencia internacional IEEE IROS de 2022 a 2024 y como Editor de la revista cient\u00edfica Unmanned Systems. Ha publicado 150 art\u00edculos en revistas cient\u00edficas, cap\u00edtulos de libro y memorias de congresos, y participado como Editor del libro Machine Learning for Complex and Unmanned Systems. Sus art\u00edculos han recibido premios al mejor art\u00edculo de la conferencia en IBERAMIA 2022, finalistas al mejor art\u00edculo en la IMAV 2019 y IMAV 2024 y tercer lugar al mejor art\u00edculo de la conferencia en el MICAI 2018. Actualmente, funge como Presidente de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica para el periodo 2024-2025.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Eduardo Morales Manzanares<\/summary>\n

Egresado de Ingenier\u00eda F\u00edsica de la UAM-Azcapotzalco, cuenta con una maestr\u00eda en Inteligencia Artificial de la Universidad de Edimburgo y un doctorado en Computaci\u00f3n del Turing Institute \u2013 Universidad de Strathclyde, en Escocia. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 3, miembro de la Academia Mexicana de Ciencias y Egresado Distinguido de la Universidad Aut\u00f3noma Metropolitana.\u2028Es investigador Titular C del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE) en Puebla en donde realiza investigaci\u00f3n en aprendizaje computacional y rob\u00f3tica.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Jes\u00fas Savage Carmona<\/summary>\n

Es ingeniero en computaci\u00f3n por parte de la Facultad de Ingenier\u00eda de la UNAM (1985). Maestr\u00eda en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en la misma Facultad, parte de su tesis de maestr\u00eda fue desarrollada en el departamento de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en la Universidad de California en Santa B\u00e1rbara (1989). Doctorado en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en la Universidad de Washington, Seattle (1995). Inici\u00f3 como ayudante de profesor en 1983 y despu\u00e9s como profesor de asignatura en la Facultad de Ingenier\u00eda en 1986 y desde entonces ha impartido diversas asignaturas del \u00e1rea de procesamiento de se\u00f1ales, de arquitectura de computadoras, de rob\u00f3tica, tanto en la licenciatura como en los posgrados de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y en el de ciencia e ingenier\u00eda de la computaci\u00f3n de la UNAM. Ha dirigido 29 tesis de licenciatura, 66 de maestr\u00eda y 9 de doctorado. Actualmente es Profesor Titular \u201cC\u201d de tiempo completo, definitivo en la Facultad de Ingenier\u00eda con PRIDE \u201cD\u201d. Fue jefe del departamento de ingenier\u00eda en computaci\u00f3n de la Facultad de Ingenier\u00eda de la UNAM de febrero de 1996 a febrero de 2004. A partir del 2019 y hasta octubre del 2024 se desempe\u00f1\u00f3 como jefe del departamento del \u00e1rea procesamiento de se\u00f1ales de la misma facultad. En 1996 form\u00f3 el laboratorio de Bio-Rob\u00f3tica, donde se hace investigaci\u00f3n, junto con estudiantes de licenciatura y de posgrado, sobre rob\u00f3tica, realidad virtual, reconocimiento de patrones, inteligencia artificial e interfaces hombre-m\u00e1quina. Fue pionero del \u00e1rea de rob\u00f3tica m\u00f3vil en la UNAM y sus equipos han obtenido importantes triunfos en concursos de rob\u00f3tica nacionales e internacionales. Ha dirigido varios proyectos financiados por CONAHCYT, la UNAM, NSF y con universidades de Estados Unidos, el Reino Unido, Suecia, Alemania y Rusia. Es autor un libro de Dise\u00f1o de Microprocesadores publicado en varias ediciones por la Facultad de Ingenier\u00eda. Adem\u00e1s, ha escrito art\u00edculos en revistas y congresos nacionales e internacionales. Es SNI I.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

David Pinto Avenda\u00f1o<\/summary>\n

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Vicente Parra Vega<\/summary>\n

Recibi\u00f3 el doctorado en 1995 por el Dept. de Ingenier\u00eda Matem\u00e1tica y F\u00edsica de la Informaci\u00f3n, Univ. de Tokio, luego hizo posdoctorado en 2000 en el Dept. de Rob\u00f3tica y Mecatr\u00f3nica, Agencia Aeroespacial Alem\u00e1n, y realiz\u00f3 un sab\u00e1tico en 2010 en el Lab. de Sistemas Rob\u00f3ticos Inteligentes, Univ. de Texas. Ha publicado m\u00e1s de 300 art\u00edculos originales y en extenso con arbitraje estricto y dirigido 16 tesis doctorales, as\u00ed como m\u00e1s de 50 de maestr\u00eda. Sus intereses de investigaci\u00f3n versan en el amplio campo de la rob\u00f3tica, con \u00e9nfasis en modelado, control e interacci\u00f3n de sistemas din\u00e1micos de gran diversidad de robots, incluyendo inerciales como no inerciales, as\u00ed como interfaces hombre-robot y dise\u00f1o mecatr\u00f3nico de lazo cerrado. Desde 1990, est\u00e1 asociado al Cinvestav, habiendo pasado por los departamentos de \u201cControl Autom\u00e1tico\u201d y de \u201cMecatr\u00f3nica\u201d y hoy en \u201cRob\u00f3tica y Manufactura Avanzada\u201d del cual fue su fundador en 2006, en donde dirige el Lab. de Sistemas Rob\u00f3ticos Emergentes.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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