Congreso CIICT - CIDIFAM 2021

Ing. Carol Martínez Luna, PhD

Space robotics for planetary exploration and in-orbit servicing

Carol Martínez is a Research Scientist at the SnT – Interdisciplinary Centre for Security, Reliability, and Trust of the University of Luxembourg. She has a PhD (2013) and an MS (2009) degree in Robotics and Automation from the Universidad Politécnica de Madrid (UPM), in the area of Computer Vision for Unmanned Aerial Vehicles (visual tracking, pose estimation, and control). For her work, she received the outstanding PhD thesis award by the UPM in 2015. Carol has been a research visitor at the Queensland University of Technology and in the University of Bristol, UK, where she developed algorithms for tracking and pose estimation using cameras on-board aerial vehicles.

She has more than 15 years of experience conducting research in the Application of Computer Vision for Automation (industry and health) and Robotics (aerial, industrial, space robotics). Her research findings have been published in well-known journals and presented in more than 30 international conferences. She has been PI and Co-PI in more than 20 projects related to aerial, industrial, and space robotics, and computer vision and machine learning for industry and health applications. She has been involved in the supervision of different Ph.D. and Master Thesis, and Bachelor final projects.

In 2020 Carol Martinez joined the Space Robotics Research Group SpaceR at SnT, where she is responsible for acquiring funding and coordinating projects in aerial robotics, multi-robot systems, active space debris removal, on-orbit manipulation, space teleoperation, and vision-based satellite navigation. She is also a Lecturer in the Space Robotics courses of the Interdisciplinary Space Master at the University of Luxembourg. Her current research focuses on perception approaches for the autonomous operation of robots in space and multi-purpose manipulation tasks for planetary and orbital robotics applications.

Ing. Paula Ramos, PhD

Sistemas inteligentes IoT de bajo costo para cerrar la brecha tecnológica de la agricultura

Dr. Ramos has a B.S. in Electronic Engineering from the National University of Colombia, a Master's degree in Electrical Engineering from the Technological University of Pereira, and a PhD from the National University of Colombia. Since June 2004 She joined the National Research Center of Coffee - CENICAFE and had the possibility to teach courses in several Universities in Colombia, as well. In 2019, She began to work in the ECE Department of NCSU, supporting efforts from the Active Robotic Sensing (ARoS) Laboratory on the development of Explanatory AI approaches for deep learning models. In the same year, she began her Postdoc Research in the NCSU, as well, supporting efforts from the Organic Cropping Systems Lab and Sustainable Agricultural Systems Lab (USDA) for generating new technology to connect farmers through IoT, Edge Computing. Dr. Ramos got a Research Scientific position last year in the same Lab, and now She is leading and managing engineering applied to agricultural research activities for grant-funded projects designed to assess the status of North Carolina cropping systems, remote-sensing, computer vision, robotics, and AI.

The central objective of Dr. Ramos’s research is to develop intelligent systems/machines that can understand and recreate the visual world around us to solve real-world needs, such as the agriculture industry’s needs. Dr. Ramos’ developments have been operating in rugged and critical conditions, such as farming outdoor environments, without lighting control, with high full-sun radiation, and high temperature. In addition, these technologies being handled by non-technical and non-experts in computer vision systems.
She has worked on several projects from early conception to deployment at a large scale. Dr. Ramos’ work covers ranging from the design of portable imaging platforms using embedded devices to computing infrastructures in the cloud for gathering and processing data from large-scale deployment. She has made contributions in computer vision, computational photogrammetric, machine learning, embedded systems, edge computing, IoT systems, and cloud computing. Nowadays, Dr. Ramos’ current research focuses on using low-cost embedded platforms, creating large-scale databases of images, creating automatic annotation systems, improving the collected data with image processing, implementing DL and ML to classify or estimate future values over the images, and the implementation of these algorithms on embedded platforms with different processor architectures.

Ing. Antonio de Jesús Balvantín García, PhD

Optimización Paramétrica del Proceso de Engargolado con rodillo en 3D

Dr. Antonio Balvantín obtuvo su licenciatura en Ingeniería Mecatrónica del Instituto Tecnológico de Saltillo en 2007. Completó su Maestría y Doctorado en Ciencias en Robótica y Manufactura Avanzada en CINVESTAV-Saltillo, en 2009 y 2014, respectivamente.
Las líneas de investigación de su interés incluyen:

Evaluación No Destructiva (END) de materiales.

Métodos avanzados de END utilizando ultrasonido.

Diseño mecánico.

Instrumentación.

Mecánica de interfaces.

Desarrollo de sistemas automáticos y robóticos.

Ha participado como responsable técnico en proyectos de investigación y desarrollo tecnológico, incluyendo:

Proyecto: Diseño y Fabricación de Prototipo de Máquina de Inducción de Alta Frecuencia para la Apertura de Nueva Línea de Negocio con Empresas Automotrices o Fondo: FINNOVATEG

Proyecto: Generación de un sistema experimental de evaluación no destructiva para la caracterización de nuevos materiales utilizando ondas ultrasónicas o Fondo: Apoyo a la Incorporación de Nuevos PTC

Proyecto: Desarrollo de filtro absorbente de dióxido de carbono compuesto por Plástico Natural Biodegradable (PNB) o Fondo: Programa de Estímulos a la Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación

Actualmente es Profesor Investigador del Departamento de Ingeniería Mecánica de la División de Ingenierías, Campus Irapuato-Salamanca de la Universidad de Guanajuato, México. Cuenta con múltiples publicaciones en revistas JCR e indexadas, así como la participación en diversos Congresos Nacionales e Internacionales. Actualmente, posee la distinción de Investigador Nacional Nivel I, por parte del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), así como el Reconocimiento a Perfil Deseable por parte del Programa para el Desarrollo Profesional Docente, para el Tipo Superior (PRODEP). Desde su incorporación a la Universidad de Guanajuato, ha trabajado en la implementación de múltiples métodos de Evaluación No Destructiva como apoyo para la detección de defectos, caracterización de materiales e inspección automática de piezas y componentes utilizados en diversas áreas de la Ingeniería Mecánica.

Ing. Handel Andres Martinez Sarache, PhD

Modelo Simplificado para la Determinación de la Temperatura en la Cámara de Combustión en Quemadores de Biomasa

Ingeniero mecánico, Magíster en Ingeniería Mecánica en el área de Ingeniería Térmica y de Fluidos y candidato a Doctor en Ingeniería Mecánica en Térmica y Fluidos. Posee amplios conocimientos en el aprovechamiento de recursos renovables, principalmente biomasa, para la generación de energía. A nivel de docencia, cuenta con cuatro años de experiencia como profesor en cursos de ciclo básico, aplicado y electivo de carreras de ingeniería y como instructor a nivel técnico. Aborda la aplicación de las matemáticas para el análisis de fenómenos físicos a través del modelado numérico. Además, domina diferentes lenguajes de programación como C, C++, Fortran, Python, MatLab, Octave, Bash- Linux y LaTeX; y herramientas ofimáticas como los paquetes de Office y LibreOffice. Tiene competencias para la gestión de clases virtuales a través del uso de herramientas web

Ing. Núria López Vinent, PhD

Proceso Foto-Fenton a pH casi neutro para eliminación de microcontaminantes y bacterias en aguas residuales urbanas

Núria López es ambientóloga por la Universidad de Barcelona (2015) y Máster en Ingeniería Ambiental (2016) por la misma Universidad. En 2017 ella ganó un contrato predoctoral FPU otorgado por el Ministerio de Ciencia, Educación y Deportes de España. Desde este año ella forma parte del grupo de Ingeniería de Procesos de Oxidación Avanzada de la Universidad de Barcelona, donde defendió su tesis doctoral en julio de 2021.

En esta Universidad, ella ha desarrollado tareas de enseñamiento en el Departamento de Ingeniería Química y Química Analítica. Actualmente, acumula 240 horas de clases. Además, ella tiene experiencia en la supervisión de trabajos de fin de grado y de máster.
Su tesis doctoral se ha enfocado en la degradación de contaminantes emergentes y inactivación de microorganismos a través del foto-Fenton a pH cercano al neutro para la reutilización del agua residual en agricultura.

Desde 2016 ella ha publicado 14 artículos en revistas científicas, y actualmente tiene 1 bajo revisión. Ella ha contribuido en 31 comunicaciones en congresos nacionales e internacionales. Además, ha participado en 7 proyectos y contratos de I+D internacionales y nacionales.

Finalmente, durante su tesis doctoral ha realizado 3 estancias (University of Alberta, Universidade do Porto y Universidad Politécnica de Madrid) donde ha adquirido conocimientos en ozono y desinfección.

Ing. Cesar Augusto Peña, PhD

Aplicaciones de lectura de neuroseñales por medio de una interfaz cerebro-computador de bajo costo

PROF. PhD. CESAR AUGUSTO PEÑA actualmente es profesor titular en el Departamento de Ingeniería Mecánica, Mecatrónica e Industrial de la Universidad de Pamplona, donde se vinculó desde el año 2004, hace parte del grupo de investigación de Automatización y Control, es docente en los siguientes programas de posgrados: doctorado en Automática, Maestría en Controles Industriales y en la Maestría en Ingeniería Industrial. Obtuvo el grado de doctor en Automática y Robótica en la Universidad Politécnica de Madrid en el 2009. El grado de magíster en Ingeniería Electrónica y de Computadores en la Universidad de los Andes (Colombia) en el 2003 y su título profesional como Ingeniero Electromecánico en la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia en el 2001.

Sus investigaciones están enfocadas a robots de servicio, visión artificial y neuroseñales, donde cuenta con más de sesenta publicaciones en revistas indexadas y varios congresos internacionales.

Ing. Javier Fernando Botía Valderrama, PhD

Avances del Algoritmo LAMDA para Aplicaciones en Ingeniería y Ciencia

Javier Fernando Botía Valderrama es Ingeniero Electrónico y Especialista en Instrumentación Electrónica de la Universidad Santo Tomás Seccional Tunja. Además, el Profesor es Magister en Ingeniería y Doctor en Ingeniería Electrónica de la Universidad de Antioquia. El Profesor Javier Botía ha realizado dos pasantías de investigación en el LAAS-CNRS en Toulouse, Francia y en el Laboratorio de Óptica Ultrarrápida y Comunicaciones por Fibra Óptica de la Universidad de Purdue, en Indiana, Estados Unidos. Por otra parte, el Profesor Javier Botía cuenta con 12 años de experiencia en temas relacionados con Inteligencia Artificial, Machine Learning, Lógica Difusa, Sistemas de Supervisión y Diagnóstico de Procesos Complejos y Sistemas de Compensación de Pulsos Ultracortos en Redes de Comunicaciones Ópticas. Ha sido Profesor de la Universidad de Antioquia, la Universidad Pontificia Bolivariana y la Universidad Católica Luis Amigó. Actualmente, pertenece al Departamento de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Antioquia.

El Profesor Javier Botía ha publicado 18 artículos en conferencias internacionales y revistas indexadas y se ha desempeñado como revisor de importantes revistas tales como: IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Optics Communications del Elsevier, Expert Systems with Applications de Elsevier, entre otras. Actualmente, su enfoque investigativo está relacionado con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje no supervisado y machine learning cuántico.