IA Robusta al Origen Geográfico: Aislando la Señal Biológica del Autismo en 12 Cohortes Internacionales

Horario: Ejemplo: Miércoles 2 de septiembre, 10:00 a 11:30 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen:

¿Qué pasa cuando un algoritmo de inteligencia artificial "descubre" un biomarcador que en realidad es solo un patrón de laboratorio? Al entrenar un modelo para adivinar de qué hospital provino cada muestra de microbioma intestinal sin decirle nada sobre el diagnóstico clínico, el algoritmo acierta 94 de cada 100 veces. El problema es que ese mismo tipo de patrón, invisible a simple vista, es justo lo que muchos estudios de autismo y microbioma han estado confundiendo con biología real durante años. En esta conferencia se presenta una metodología desarrollada para exponer y corregir este fenómeno en un conjunto de más de mil participantes provenientes de doce países. Se explica, de forma accesible, cómo es posible "leer" en los datos genómicos las huellas técnicas que dejan los distintos protocolos de secuenciación, cómo cuantificarlas con una métrica diseñada específicamente para ello, y cómo neutralizarlas sin borrar la información biológica genuina que sí es relevante para el diagnóstico. El resultado es un modelo que, al ser puesto a prueba en hospitales que nunca vio durante su entrenamiento, logra mantener una capacidad predictiva real y señala un grupo consistente de bacterias vinculadas a la producción de ácidos grasos protectores asociado al Trastorno del Espectro Autista. Más allá del caso específico del autismo, la conferencia busca dejar una reflexión práctica para ingenieros biomédicos y electrónicos: cómo diseñar validaciones que realmente pongan a prueba si un modelo de IA aprendió medicina o simplemente aprendió a reconocer de dónde vinieron los datos, una lección aplicable a cualquier proyecto que combine múltiples fuentes clínicas.

Impartido por: Dra. Mariel Alfaro-Ponce

Biografía:

La Dra. Mariel Alfaro-Ponce es Profesora Investigadora especializada en inteligencia artificial aplicada. Es Doctora en Ciencias de la Computación, con Maestría en Microelectrónica y Licenciatura en Ingeniería Biomédica. Su trayectoria interdisciplinaria —de la ingeniería biomédica a la microelectrónica y las ciencias computacionales sustenta su enfoque metodológico actual: el desarrollo de modelos de aprendizaje automático robustos para datos biológicos dispersos y multicohorte, con especial atención al diagnóstico de aprendizaje por atajos (shortcut learning) y a la validación invariante al dominio.
Dirige una línea de investigación en IA aplicada, donde ha fungido como investigadora principal en diez proyectos con financiamiento externo por más de 13.5 millones de pesos. Es coautora de más de 70 publicaciones arbitradas, miembro del Sistema Nacional de Investigadores y coautora del marco de esterilización estructural para datos multicohorte de microbioma que se presenta en esta conferencia. Actualmente supervisa a estudiantes de doctorado y maestría, y ha codesarrollado Soma-Core, una herramienta de código abierto para análisis metagenómico, en colaboración con instituciones hospitalarias y de investigación biomédica.

Del dato al conocimiento y del conocimiento a la salud

Horario: Miércoles 2 de septiembre, 11:30 a 12:30 hrs.

Lugar: Autitorio

Resumen: Vivimos en una era en la que la generación de datos científicos crece a un ritmo sin precedentes. Sin embargo, el verdadero desafío no es producir más información, sino transformarla en conocimiento útil capaz de mejorar la vida de las personas. En esta conferencia se abordará cómo la inteligencia artificial, el análisis avanzado de datos y la investigación interdisciplinaria están contribuyendo a comprender fenómenos biológicos complejos, fortalecer los procesos de diagnóstico y apoyar el desarrollo de soluciones innovadoras para los principales retos en salud. A través de experiencias y casos de estudio, se reflexionará sobre el papel de la ingeniería como puente entre la ciencia y la sociedad, destacando la importancia de formar profesionistas capaces de convertir datos en conocimiento y conocimiento en bienestar para las comunidades.

Impartido por: Dra. Dora-Luz Flores

Biografía:

Profesora e investigadora de tiempo completo en la Universidad Autónoma de Baja California (UABC), obtuvo la Maestría en Ciencias en el Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital del Instituto Politécnico Nacional y el Doctorado en Ciencias por la propia UABC. La Dra. Flores es integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores y forma parte del grupo de investigación en Bionanoingeniería, reconocido como Cuerpo Académico Consolidado por la SEP.
Ha dirigido más de 30 proyectos de tesis de estudiantes de licenciatura y posgrado, y cuenta con participación en más de 30 congresos nacionales e internacionales, así como con más de 50 artículos publicados en revistas indizadas en temas como inteligencia artificial aplicada a sistemas biológicos, simulación de sistemas complejos, biología computacional y sistemas basados en agentes, entre otros. Además, ha sido responsable de diversos proyectos de investigación y colabora en redes académicas con instituciones de México y el extranjero. En 2018 fue beneficiaria de la beca Fulbright-García Robles para realizar una estancia de investigación en la University of California, Irvine, Estados Unidos.
Recientemente, la Dra. Flores integró la mesa directiva de la Sociedad Mexicana de Ingeniería Biomédica (SOMIB) y se desempeñó como Editora en Jefe de la Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica. Asimismo, fue nombrada miembro del Comité de Enlace del Punto Focal Regional del Consejo Internacional de Ciencias para América Latina y el Caribe. Desde 2023, asume la Coordinación General de Investigación y Posgrado de la UABC y, en 2024, fue electa Vicepresidenta del Consejo Mexicano de Estudios de Posgrado (COMEPO).

Perspectivas de investigación en conectividad inteligente y sistemas de comunicación emergentes

Horario: Miércoles 2 de septiembre, 12:30 a 13:20 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen:La evolución de los sistemas de comunicación está transformando significativamente el diseño, el despliegue y la operación de las infraestructuras de conectividad. Las redes actuales trascienden el simple transporte de información al incorporar capacidades de percepción, adaptación, localización, procesamiento distribuido y toma de decisiones. En este contexto, la conectividad inteligente se consolida como un campo de investigación multidisciplinario en el que convergen el procesamiento de señales, las comunicaciones inalámbricas y ópticas, los sistemas de antenas, el aprendizaje automático, el Internet de las cosas y las redes de nueva generación.
Esta conferencia presentará las principales líneas de investigación y los proyectos desarrollados por el Área de Telecomunicaciones del Posgrado en Ingeniería Electrónica de la Facultad de Ciencias. Se expondrá cómo estas investigaciones abordan los desafíos científicos y tecnológicos asociados al diseño de sistemas de comunicación más eficientes, adaptativos y conscientes de su entorno. Asimismo, se examinará su contribución al desarrollo de soluciones para la conectividad ubicua, la movilidad, la automatización y la integración de redes heterogéneas, con el propósito de ofrecer una visión integral de las oportunidades de formación e investigación en este ámbito.

Impartido por: Dr. Marco Aurelio Cárdenas Juárez

Biografía:

Marco Aurelio Cárdenas Juárez es ingeniero electrónico por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, maestro en Ciencias en Ingeniería Electrónica con especialidad en Telecomunicaciones por el Tecnológico de Monterrey y doctor en Ingeniería Electrónica y Eléctrica por la University of Leeds, Reino Unido. Cuenta con más de 23 años de experiencia académica y profesional en instituciones públicas y privadas de educación superior. Ha impartido cursos en telecomunicaciones, telemática, tecnologías de la información, redes y procesamiento de señales, y se desempeñó como instructor en el programa Cisco CCNA. En 2013 realizó una estancia posdoctoral en el Laboratorio Franco-Mexicano de Informática y Automática del CINVESTAV-IPN.
Desde 2014 es profesor asociado de la Facultad de Ciencias de la UASLP, donde ha participado en la formación de estudiantes de licenciatura y posgrado. Coordinó el programa de Ingeniería en Telecomunicaciones de 2016 a 2023 y actualmente es responsable del Área de Tecnologías de la Información y Comunicaciones. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación y Senior Member del IEEE. Asimismo, se desempeñó como editor asociado de sección del Journal of Applied Research and Technology de la UNAM. Sus intereses de investigación se centran en el procesamiento de señales para comunicaciones inalámbricas, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, así como en aplicaciones interdisciplinarias de radiofrecuencia y microondas.

Proyectos del Área de Ingeniería Biomédica del Posgrado: Tecnologías para Medir, Comprender y Mejorar la Salud Humana y Animal.

Horario: Miércoles 2 de septiembre, 13:20 a 14:10 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen: La Ingeniería Biomédica impulsa tecnologías que permiten medir, comprender y mejorar la salud humana y animal. En esta charla se presentarán algunos de los proyectos y líneas de investigación desarrollados en el Área Ing. Biomédica de nuestro Posgrado en Ing. Electrónica, que incluyen métodos para la estimación de la presión arterial mediante fotopletismografía; análisis del estrés percibido; sincronización cerebro‑corazón durante el sueño; evaluación de la enfermedad de Parkinson a partir de patrones de marcha; estudio del bienestar materno‑fetal; algoritmos de descomposición para imágenes hiperespectrales y clasificación microscópica; así como aplicaciones móviles para salud cardiorrespiratoria y sistemas embebidos portátiles para separar el ECG materno‑fetal y para monitorear la actividad cardiaca en caninos.

Impartido por: Dr. Bersaín Alexander Reyes

Biografía:

Profesor-investigador adscrito al programa de Ingeniería Biomédica de la Facultad de Ciencias de la UASLP, desde 2017. Egresó con honores tanto de la Lic. en Ing. Biomédica como de la Maestría en Ciencias (Ing. Biomédica) de la UAM – Iztapalapa. Obtuvo el Doctorado en Ciencias (PhD in BME) por la University of Connecticut (UCONN) en Estados Unidos de América.
Su investigación involucra el procesamiento de señales e imágenes biomédicas, la instrumentación biomédica y las aplicaciones de salud móvil, con el objetivo de desarrollar sistemas computarizados para extraer información relevante de sistemas fisiológicos que beneficien de forma cotidiana a la población en general. Ha dirigido tesis de licenciatura (9) y de maestría (11) en posgrados con reconocimiento de SECIHTI, como el Posgrado en Ciencias de la Vida (PCV) y el Posgrado en Ing. Electrónica (PIE), donde también dirige tesis de doctorado (4).
Desde la licenciatura, ha participado regularmente con la publicación de trabajos en congresos nacionales e internacionales (>40), incluyendo foros como la International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), el Congreso Latinoamericano en Ing. Biomédica (CLAIB) y el Congreso Nacional de Ing. Biomédica (CNIB) de México. Ha contribuido con la publicación de artículos de investigación en revistas internacionales indexadas por el índice JCR (>20), incluyendo revistas de alto impacto como IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Annals of Biomedical Engineering, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics y Computer Methods and Programs in Biomedicine, así como en artículos de revistas de divulgación científica, capítulos de libro e infografías.
Ha recibido reconocimientos como las Medallas al Mérito Universitario en Licenciatura y Maestría, 1er. Lugar del Reto Nacional InnovaHealth 2020, Finalista del Concurso Internacional IEEE-EMBC 2014, asesor de alumnos Finalista (2022) y 3er. Lugar (2018) del Concurso Nacional de Ing. Biomédica, Miembro del Sistema Nacional de Investigadores e Investigadoras desde 2017, así como profesor con Perfil Deseable PRODEP desde 2018. Es miembro del IEEE, del Colegio de Ing. Biomédicos de México (CIB), del Sistema Estatal de Investigadores SLP, y Representante de la UASLP en el Consejo Técnico del EGEL en Ing. Biomédica del CENEVAL. Es responsable del seminario del PIE, así como Coordinador de Tutorías de la Facultad de Ciencias de la UASLP.
Participa activamente en actividades de difusión y divulgación, donde ha sido Keynote Speaker en un Congreso Internacional. Ha organizado eventos a nivel nacional e internacional, como el Scientific Challenge del CLAIB 2019 y Co-chair del Tema de Procesamiento Digital de Señales del IEEE-EMBC 2020. Ha sido co-editor de revistas internacionales y es revisor cotidiano para revistas como IEEE TBME, IEEE JBHI, Annals of BME, Frontiers in Physiology, IEEE Access y Springer Nature Scientific Reports.

De las señales a la Tecnología: Oportunidades de Investigación en Ingeniería Electrónica

Horario: Miércoles 2 de septiembre, 14:10 a 15:00 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen:El análisis y procesamiento de señales es una herramienta fundamental para desarrollar tecnologías que utilizamos todos los días. En el Posgrado en Ingeniería Electrónica, esta área se aplica a problemas actuales y proyectos de investigación en campos como visión computacional, procesamiento digital de imágenes, robótica, electrónica de potencia, sistemas embebidos y desarrollo de nuevos materiales semiconductores de amplio y ultra amplio ancho de banda.
En esta plática conocerás las principales líneas de investigación de esta área que se desarrollan en el posgrado y, sobre todo, qué proyectos puedes desarrollar dentro de ellas. Presentaremos ejemplos de proyectos en los que puedes participar y desarrollar bajo la dirección de nuestros profesores, desde el procesamiento de señales e imágenes hasta el diseño de sistemas electrónicos y soluciones basadas en inteligencia artificial.

Impartido por: Dra. Ruth Mariela Aguilar Ponce

Biografía:

La Dra. Ruth Aguilar realizó la Licenciatura en Computación en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y la Maestría en Ciencias de la Electrónica en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Posteriormente, obtuvo la Maestría y el Doctorado en Ingeniería en Computación por la University of Louisiana at Lafayette, EUA. En 2008 se incorporó a la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, donde participa en el programa educativo de Ingeniería Electrónica. Se desempeñó como coordinadora de este programa de 2012 a 2017 y actualmente es coordinadora del Posgrado en Ingeniería Electrónica.
Sus principales líneas de investigación se centran en el procesamiento digital de señales, procesamiento de imágenes y video, y aplicaciones de inteligencia artificial, con especial interés en el desarrollo de soluciones basadas en procesamiento de información y sistemas embebidos.
La Dra. Aguilar es integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), con reconocimiento de Nivel I, y cuenta con el reconocimiento de Perfil Deseable del Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP).

Modelos de Lenguaje para Gestión de Redes

Horario: Ejemplo: Jueves 3 de septiembre, 9:00 a 10:00 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen: El paradigma de Gestión de Redes y Servicios sin Intervención (ZSM, por sus siglas en inglés), una respuesta directa a la creciente complejidad de las redes de comunicación, es un enfoque de resolución de problemas. ZSM puede aprovechar los avances recientes en Inteligencia Artificial generativa. En este sentido, los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM, por sus siglas en inglés) y los Modelos de Lenguaje Cortos (SLM, por sus siglas en inglés) pueden utilizarse para diseñar agentes ZSM. Estos agentes pueden ser responsables de proporcionar funciones de autogestión (autorreparación, autoconfiguración, automonitoreo, auto-optimización y auto-protección) destinadas a gestionar de manera eficiente, autónoma (con mínima o ninguna intervención humana) e inteligente las redes virtualizadas y basadas en software, así como las redes 5G y posteriores. Dado que los LLM y los SLM están en desarrollo, es necesario explorar las oportunidades y los desafíos de su integración en las áreas funcionales de la gestión de redes para lograr una ZSM completa.

Impartido por: Dr. Oscar Mauricio Caicedo Rendón

Biografía:

El Dr. Oscar Mauricio Caicedo Rendón es miembro senior del IEEE y profesor titular de la Universidad del Cauca, Colombia, donde es miembro del Grupo de Ingeniería Telemática. Obtuvo su doctorado en informática (2015) en la Universidad Federal de Rio Grande do Sul, Brasil, y su maestría en ingeniería telemática (2006) y su título en ingeniería electrónica y de telecomunicaciones (2001) en la Universidad del Cauca. Sus intereses de investigación recientes incluyen la gestión de redes y servicios, la virtualización de funciones de red, las redes definidas por software, el aprendizaje automático para redes y la virtualización de redes. Es editor de la serie sobre virtualización y gestión de redes de la revista IEEE Communications Magazine y editor asociado de IEEE Networking Letters, IEEE IoT Journal, IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, e IEEE IEEE Transactions on Network Science and Engineering. Fue y sigue siendo miembro de diversas conferencias internacionales patrocinadas por el IEEE.

La electrónica de potencia como motor clave de la electrificación del futuro

Horario:Jueves 3 de septiembre, 10:00 a 11:00 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen:La electrónica de potencia es la tecnología que permite utilizar la energía eléctrica de forma más eficiente, inteligente y sostenible. Gracias a ella es posible integrar energías renovables, electrificar el transporte, almacenar energía y desarrollar las redes eléctricas inteligentes que sustentan la transición energética.

Impartido por: Dr. Gerardo Escobar Valderrama

Biografía:

Dr. Gerardo Escobar Valderrama (M'00, SM'08) received the Ph.D. degree in automatic control from the Signals and Systems Laboratory, LSS-SUPELEC, Université de Paris XI, France, in 1999. From 2008 to 2012, he was a Principal Scientist with the Power Electronics Group, ABB Switzerland Ltd., Zurich, Switzerland. He is currently an Associate Professor-Researcher in the School of Engineering and Sciences, Tecnologico de Monterrey, Nuevo Leon, Mexico.
He is Senior Member of the IEEE since 2008. He is a member of the National Research
Fellows System level 3 (SNII-III), SECIHTI (CONACyT), Mexico. He served as Associate Editor (AE) of the IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, from 2007 to 2016, and also as Associate Editor of the IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS, from 2013 to 2020.
He is author of 23 patents, about 90 (JCR) journal papers, about 5440 references to his work, h-index 33.
His research interests include modeling, analysis, and control design of power electronic systems, and their applications in renewable energy systems, power quality, grid integration, active filters, inverters, DC–DC converters, multilevel converters, batteries, electrical drives, wind power, photovoltaic systems, and nonlinear control design, adaptive control, repetitive control, and their applications in current control, voltage balance, grid synchronization, and harmonic compensation.

AI-Driven ISAC for Environmental Perception, Human Activity Recognition, and Digital Twin Generation

Horario:Jueves 3 de septiembre, 11:30 a 12:30 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen:

Impartido por: Dr. Jorge Daniel Cárdenas Amaya

Biografía:

Jorge Daniel Cárdenas Amaya obtuvo el grado de licenciatura en Ingeniería en Electrónica, con especialización en procesamiento de señales, por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP), México, en 2016; el grado de Maestro en Ciencias Aplicadas (Fotónica), con orientación en procesamiento óptico de señales, por el Instituto de Investigación y Comunicación Óptica (IICO), México, en 2018; y el grado de Doctor en Ciencias de la Ingeniería, con énfasis en Electrónica y Comunicaciones, por la UASLP, en 2023. De 2023 a 2025, se desempeñó como Asistente de Investigación de un investigador SNII Nivel III en la Facultad de Ciencias de la UASLP. Actualmente, es investigador posdoctoral en la School of Electronic and Information Engineering de la Tongji University, Shanghai, China, donde trabaja en el Wireless Channel Research Laboratory en temas relacionados con la estimación de canales, el modelado de canales basado en mediciones y la evaluación del desempeño. Sus intereses de investigación incluyen las comunicaciones y sensado integrados (ISAC, Integrated Sensing and Communications), la inteligencia artificial aplicada a sistemas inalámbricos y las mediciones de canales. Es miembro en el nivel Candidato del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) de México y miembro de la IEEE, de la IEEE Communications Society y de la IEEE Vehicular Technology Society.

De los píxeles a la Luna: un recorrido por la visión por computadora, el emprendimiento de alta tecnología y la robótica espacial

Horario:Jueves 3 de septiembre, 13:30 a 14:30 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen: Durante la primera mitad de esta sesión, Miguel compartirá su trayectoria, de investigador académico a emprendedor de alta tecnología, para mostrar las posibilidades profesionales que tienen los estudiantes de ingeniería. A lo largo del recorrido, explicará cómo se transfieren las tecnologías entre distintos ámbitos: cómo el posicionamiento y seguimiento 3D desarrollados en Prefixa para la realidad aumentada y virtual plantean problemas fundamentales comunes a la robótica, y cómo la visión por computadora —su disciplina central— impulsa hoy las avanzadas plataformas multisensor (imágenes hiperespectrales, espectroscopia LIBS, LiDAR y EDGE-AI) que se desarrollan en Vulcanis.
En la segunda mitad se abordará la robótica aplicada a la exploración espacial, lunar y planetaria: cómo las necesidades reales de una misión determinan los requisitos del sistema y hasta qué punto estos sistemas llegan a ser complejos en la práctica. Partiendo de la experiencia del público con CubeSat y CanSat, la conversación se extenderá a los problemas abiertos de la exploración de superficies, entre ellos el reto de cartografiar rápidamente y prospectar la superficie lunar mediante robots autónomos.

Impartido por: Dr. Miguel Arias

Biografía:

Miguel Arias-Estrada es emprendedor de alta tecnología e investigador especializado en visión por computadora. Es doctor en Visión por Computadora por la Université Laval (Canadá) e Ing. y M.Eng. en Electrónica por la Universidad de Guanajuato. Durante casi dos décadas dirigió investigación en el INAOE (México), donde asesoró a estudiantes de posgrado y publicó más de 150 trabajos científicos; además, obtuvo dos patentes en Estados Unidos. Fundó Prefixa Vision Systems, una empresa de visión 3D adquirida por InnovMetric en 2018, y posteriormente relanzó Prefixa Inc. como estudio de realidad extendida (XR) y visualización en Estados Unidos y México. Actualmente es fundador y director general de Vulcanis, una startup con sede en Francia que desarrolla una plataforma de sensado que combina imágenes hiperespectrales, espectroscopia láser (LIBS), LiDAR e inteligencia artificial en el borde para aplicaciones de minería y recursos espaciales, con un enfoque de largo plazo en la prospección lunar. Su trabajo se sitúa en la intersección de la investigación, el emprendimiento y la tecnología espacial, con actividades en Europa, Norteamérica y América Latina.

El rol de la Ingeniería Electrónica en el desarrollo de la Inteligencia Artificial y los avances científicos

Horario:Jueves 3 de septiembre, 13:30 a 14:30 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen: La Ingeniería Electrónica es una de las bases invisibles que hace posible gran parte del mundo tecnológico actual. Detrás de la inteligencia artificial, los sistemas espaciales, la robótica, la medicina digital, las telecomunicaciones y la automatización, existen sensores, circuitos, procesadores, sistemas embebidos e instrumentos capaces de captar, procesar y transmitir información. La inteligencia artificial necesita datos para aprender y tomar decisiones, pero esos datos provienen de dispositivos electrónicos que miden el entorno, registran señales, capturan imágenes, monitorean pacientes, controlan drones, operan satélites y permiten que la tecnología interactúe con el mundo real. En la exploración espacial, cada satélite, rover o sistema de comunicación depende de electrónica confiable, procesamiento de señales, control y energía para funcionar en condiciones extremas. Por eso, comprender la electrónica es comprender cómo se construye el puente entre el mundo físico y el mundo digital. Esta charla busca mostrar, de forma divulgativa y técnica, por qué la electrónica sigue siendo clave para los grandes avances científicos y tecnológicos, y cómo los estudios especializados permiten profundizar en áreas como inteligencia artificial embebida, sensores, telecomunicaciones, instrumentación biomédica, robótica y sistemas espaciales. La idea central es clara: la inteligencia artificial necesita datos; los datos necesitan sensores; los sensores necesitan electrónica. Por eso, el futuro tecnológico también será construido por ingenieros electrónicos.

Impartido por: Dra. Mónica Karel Huerta

Biografía:

La Dra. Mónica Karel Huerta es miembro Senior del IEEE, Distinguished Lecturer del IEEE EMBS y Presidente del Consejo Andino del IEEE (2026–2027). CEO de TIACONF, una empresa centrada en tecnología, innovación, formación y consultoría empresarial y de eventos, e investigador visitante en la Universidad Estatal de Milagro y la Universidad Agraria en Ecuador. La Dra. Huerta ha recibido múltiples reconocimientos internacionales, incluyendo el Premio IEEE Región 9 al Ingeniero Eminente (2024), y el Premio al Investigador Sobresaliente CEDIA (2025). Fue catedrático de Telecomunicaciones en la Universidad Politécnica Salesiana (UPS), Cuenca, Ecuador, desde 2017 hasta septiembre de 2025, y posee más de 28 años de experiencia académica e investigadora combinada. Tiene una licenciatura en Ingeniería Electrónica y una Maestría en Ingeniería Biomédica por la Universidad Simón Bolívar (USB) en Caracas, Venezuela, así como un doctorado en Ingeniería de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) en Barcelona, España. La investigación de la Dra. Huerta se centra en el Internet de las Cosas (IoT) y las redes de sensores, con aplicaciones en agricultura de precisión, monitoreo de nutrientes del suelo y análisis de variaciones climáticas, así como en telemedicina impulsada por IoT, educación y tecnologías humanitarias. De 1995 a 2014, trabajó en el Departamento de Electrónica y Circuitos de la Universidad Simón Bolívar, donde ejerció como Decano de Posgrado en 2013 y Coordinadora del Programa de Doctorado en Ingeniería (abril 2010–julio 2013). Realizó un año sabático en la Universidad de las Fuerzas Armadas (Ecuador) en 2013 y posteriormente me se incorporó a la UPS en 2014 bajo la beca Prometeo (2013–2017), realizando investigaciones con los grupos WICOM y GITEL. Su trabajo académico incluye más de 210 publicaciones revisadas por pares en revistas líderes, congresos internacionales, libros y capítulos de libros, que han obtenido múltiples premios prestigiosos. Forma parte de comités científicos en congresos internacionales, actualmente es editor asociado de IEEE Latin America Transactions y colabora como autor invitado en revistas de gran impacto. Dentro de IEEE, ha desempeñado varios cargos de liderazgo: Presidente de la Sección IEEE Ecuador (2022–2023), Presidente de IEEE EMBS Ecuador (2017–2018), y actualmente Presidente de Nominaciones y Nombramientos de la Sección IEEE Ecuador, y Presidente del Consejo Andino IEEE (2026–2027). Desde 2015, también he asesorado y gestionado iniciativas de emprendimiento e innovación en diversas startups, proporcionando orientación a agencias públicas, empresas privadas y organismos gubernamentales.

Signal processing and methodology for quantitative brain research: application to EEG, MEG and invasive recordings

Horario:Viernes 4 de septiembre, 09:00 a 10:00 hrs.

Lugar: Auditorio

Resumen: Recent advances in high-temporal-resolution neuroimaging (EEG, MEG, and invasive recordings) mark a paradigm shift toward capturing fast-moving neural dynamics at different temporal and spatial scales. Across basic cognitive tasks and clinical applications—such as functional brain connectivity and epilepsy mapping —maximizing signal utility requires tailored preprocessing, and analysis methods adapted to the specific neurophysiological data and research or clinical goal.
For example, many different methods exist for both EEG data pre-processing (i.e., cleaning procedure) and analysis. Although the effect of different pre-processing steps to clean the raw signals is widely acknowledged, growing efforts aim to quantify how these interventions influence final results and to define best practices. Similarly, both the evaluation of static or dynamic Functional Connectivity (FC) among different brain regions and magnetic/electrical source reconstruction imaging, aimed at localizing the cortical sources of specific brain activities recorded at the scalp, can be addressed in many different ways. The selection of one analysis approach over another is not a trivial task and should be carefully considered. In this presentation, we will go through different neurophysiological analysis methods and their application to enhance our understanding of brain dynamics supporting cognitive functions.

Impartido por: Dra. Stefania Coelli

Biografía:

Stefania Coelli earned her PhD in Bioengineering from Politecnico di Milano in 2019 and carried out her postdoctoral research at the Department of Electronics, Information and Bioengineering (DEIB) in the B3Lab - Biosignals, Bioimaging, Bioinformatics Laboratory. In 2021, she was a visiting postdoctoral researcher at the Institute of Systems Neuroscience (INS) in Marseille, supported by the Fondazione CRUI through the ‘GO for IT’ project. Since 2023, she has served as an Assistant Professor of Bioengineering at Politecnico di Milano.
At B3Lab (https://www.b3lab.deib.polimi.it/), her research focuses on analyzing physiological signals for the study of the central and autonomic nervous systems. Her primary interest is developing and applying signal processing techniques for quantitative brain research across healthy and pathological conditions, particularly epilepsy and movement disorders.

Hacia la autonomía energética de los sistemas vestibles: retos y oportunidades en el diseño de sistemas de recolección de energía

Horario: Viernes 4 de septiembre, 10:00 a 11:00 hrs.

Lugar: Autitorio

Resumen:

Impartido por: Dr. Rafael Eliecer González Landaeta

Biografía:

Rafael Eliecer González Landaeta obtuvo el grado de Doctor en Ingeniería Biomédica en 2008 por la Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, España. Entre 1999 y 2014 desarrolló actividades docentes en Venezuela en las áreas de sensores, electrónica analógica e instrumentación médica. Actualmente es profesor e investigador del Programa de Ingeniería Biomédica de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (UACJ), donde también participa en la Maestría en Ingeniería Eléctrica y lidera el grupo de investigación BIOCIM. Ha dirigido y codirigido más de 70 trabajos de titulación de licenciatura y más de siete tesis de posgrado. Su producción académica incluye más de 25 artículos publicados en revistas indizadas, capítulos de libro y cuatro patentes concedidas: dos españolas y dos mexicanas. Es Investigador Nacional Nivel II del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores de México. De 2016 a 2025 se desempeñó como editor asociado de la Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica y actualmente es miembro del Editorial Board de Scientific Reports, revista de Nature Portfolio. Asimismo, fue vicepresidente del comité científico del Congreso Nacional de Ingeniería Biomédica en sus ediciones de 2020, 2021 y 2022. Fue ganador del Reto InnovaHealth 2023 y obtuvo el tercer lugar del Premio Estatal de Ciencia, Tecnología e Innovación de Chihuahua 2025. Recientemente recibió la distinción de Senior Member del IEEE. Sus líneas de investigación se centran en sistemas vestibles, instrumentación biomédica, recolección de energía y bioimpedancia eléctrica

Hacia vehículos cada vez más autónomos: del diagnóstico del conductor a la conciencia de contexto y la automatización robótica

Horario: Viernes 4 de septiembre, 11:30 a 12:30 hrs.

Lugar: Autitorio

Resumen: Esta charla presentará una visión integral de la autonomía vehicular, desde los sistemas avanzados de asistencia al conductor hasta los niveles superiores de automatización. Se describirán las principales líneas de investigación del Laboratorio Nacional CONAHCYT en Electromovilidad Inteligente, orientadas al desarrollo de tecnologías aplicables a distintos niveles de autonomía. Se abordará la importancia de diagnosticar con precisión el estado del conductor y las condiciones de conducción para determinar cuándo se requiere asistencia, así como los retos asociados con la detección oportuna, la confiabilidad y la toma de decisiones. También se presentarán sistemas de conciencia de contexto capaces de integrar información del conductor, del vehículo y del entorno. Finalmente, se mostrarán plataformas robóticas desarrolladas para automatizar vehículos convencionales, ampliando las posibilidades de experimentación, validación y transferencia tecnológica en conducción autónoma.

Impartido por: Dra. Ilse Cervantes

Biografía:

Ilse Cervantes es doctora en Ciencias, con especialidad en matemáticas aplicadas, e investigadora del Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, Unidad Querétaro (CICATA Querétaro). Es autora de más de 80 artículos científicos, alrededor de 60 trabajos en memorias de congresos y coautora de cuatro libros. Sus líneas de investigación se centran en la aplicación de las matemáticas a los sistemas energéticos y vehiculares, incluyendo sistemas híbridos, control automático, inteligencia artificial y ciencia de datos. Es responsable del Laboratorio Nacional CONAHCYT en Electromovilidad Inteligente, dedicado a la electrificación del transporte, la movilidad inteligente y el diseño vehicular. De 2018 a 2026 coordinó la Red de Investigación e Innovación Automotriz del Instituto Politécnico Nacional. Fue editora en jefe de IEEE Latin America Transactions de 2020 a 2023 e integrante de su comité directivo de 2018 a 2023. Desde 2014 es editora asociada de IEEE Transactions on Transportation Electrification y, desde 2026, de IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. Asimismo, es editora de la sección Transportation and Future Mobility de Applied Sciences. Ha organizado números especiales y conferencias sobre electrificación del transporte, movilidad inteligente y ciencias computacionales, entre ellas IEEE LA-CCI 2024 y 2025, IEEE Transportation Electrification Conference and Expo e IEEE International Humanitarian Technology Conference 2023. También ha sido editora invitada en revistas de IEEE y otras publicaciones científicas. Es investigadora Nivel III del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, miembro fundadora de IEEE Women in Engineering y miembro sénior de IEEE.

Mesa de Egresados

Horario: Viernes 4 de septiembre, 12:30 a 13:30 hrs.

Lugar: Autitorio

Dr. Diomar Enrique Rodríguez

El Dr. Diomar Enrique Rodríguez Obregón es egresado de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, donde obtuvo los grados de Ingeniero Biomédico, Maestro en Ingeniería Electrónica y Doctor en Ciencias de la Ingeniería. Actualmente es profesor-investigador de la Universidad Autónoma de Coahuila. Es integrante del SNII, cuenta con Perfil Deseable PRODEP y pertenece al Padrón de Investigadores de la UAdeC. Su trabajo se enfoca en el procesamiento de señales e imágenes biomédicas, la inteligencia artificial aplicada a la salud, el biosensado y las telecomunicaciones para el monitoreo médico. Además, participa en la formación de nuevos ingenieros y en el desarrollo de proyectos tecnológicos orientados a resolver necesidades del sector salud.

Dra. Lizeth Adriana López

Lizeth Adriana López López es Doctora en Ingeniería Electrónica por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Es Profesora de Tiempo Completo en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad Autónoma de Coahuila, en donde se desempeña como docente e investigadora en el área de ingeniería, participando en la formación de estudiantes de licenciatura y posgrado, así como en el desarrollo de proyectos relacionados con tecnologías emergentes, ingeniería biomédica, sistemas electrónicos y aplicaciones orientadas a la salud. Su trayectoria también comprende actividades de gestión académica, particularmente en el ámbito de posgrado, donde participa en procesos de coordinación y fortalecimiento de programas educativos.

Dr. Alejandro Cruz Guerrero

Inés Alejandro Cruz Guerrero es Doctor en Ciencias de la Ingeniería por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Actualmente se desempeña como Investigador Postdoctoral en el Departamento de Neurocirugía de la Universidad de Chicago. Es autor de más de veinte artículos publicados en revistas indexadas y conferencias internacionales. Su investigación se centra en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo geométricos y generativos para la predicción del desarrollo craneal pediátrico y de resultados quirúrgicos.

M.I. Andrés Carmona

El M. en I. Andrés Carmona es Ingeniero Biomédico por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí y cuenta con una Maestría en Ingeniería Electrónica con enfoque en Bioelectrónica. Actualmente se desempeña como Tech Support Supervisor en Honeywell, liderando equipos de soporte técnico enfocados en la resolución de problemas, la mejora continua y la satisfacción del cliente. Su experiencia se centra en soporte técnico, gestión de servicios y liderazgo de equipos, complementada con participación en proyectos de investigación y desarrollo de tecnologías IoMT. Durante sus estudios de maestría participó en el desarrollo de un dispositivo para la detección temprana y seguimiento de la enfermedad de Parkinson mediante acelerometría, proyecto que dio lugar a publicaciones científicas en IEEE y SOMIB, además de obtener el 1er lugar a nacional del concurso Reto Innova Health 2021.