La sección de computación enfocado en la robótica puede ser un espacio emocionante para la discusión, colaboración e innovación en el diseño, desarrollo y aplicación de robots en una variedad de campos, desde la manufactura y la construcción hasta la atención médica y la exploración espacial.
Los miembros de este grupo discuten y comparten información sobre una variedad de temas, como la cinemática, la dinámica y el control de robots, el diseño de sistemas de percepción y actuación, y la integración de sensores y actuadores en robots. Algunos de los enfoques y técnicas más populares en la robótica incluyen la visión por computadora, el aprendizaje profundo, la planificación de movimientos, la navegación y la interacción humano-robot.
Además, un tema importante para los miembros, es la seguridad de los robots, tanto para las personas que los usan como para las que interactúan con ellos. Los miembros pueden discutir y compartir información sobre los estándares y las prácticas de seguridad en la industria de la robótica, así como sobre las formas en que se pueden diseñar robots para ser seguros y confiables.
La robótica se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde la manufactura y la logística hasta la medicina y la exploración espacial. En esta área, los miembros pueden discutir cómo aplicar estas técnicas en sus campos de interés y cómo pueden colaborar en el desarrollo de robots para aplicaciones específicas.
El diseño y la construcción de robots personalizados es un tema apasionante. Los miembros pueden discutir y compartir información sobre cómo diseñar y construir robots para aplicaciones específicas, incluyendo el uso de herramientas de diseño asistido por computadora, la fabricación aditiva y la ingeniería inversa.
Además, esta sección es un excelente espacio para discutir y explorar nuevas direcciones de investigación en esta área. Los miembros pueden compartir y discutir investigaciones recientes y prometedoras en robótica, y trabajar juntos para identificar nuevas oportunidades para la investigación y la innovación.
En resumen, la sección de robótica es un espacio emocionante para la discusión, colaboración e innovación en el diseño, desarrollo y aplicación de robots en una variedad de campos.
PRÓXIMOS EVENTOS:
1 | Análisis de Escenas Auditivas Martes 6 de Agosto 2024, 18:00 hrs. La escucha humana, entre muchas otras cosas, involucra detectar y localizar múltiples fuentes sonoras, separarlas del resto del entorno acústico para su consecuente clasificación y/o extracción de información. El Análisis de Escenas Auditivas pretende emular esta habilidad en un ente computacional para el beneficio de varias áreas de aplicación como: interacción humano-robot, musicología, casas inteligentes, dispositivos de ayuda auditiva, bioacústica, escenarios de rescate, entre otras. En esta plática se presentarán los avances actuales de esta línea de investigación llevada a cabo en la UNAM, específicamente aquellos que requieren una cantidad reducida de recursos computacionales. Dr. Caleb Antonio Rascon Estebane Liga de Zoom: Meeting ID: 897 5528 3504 También se va a transmitir por el canal de YouTube de la Amexcomp: |
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2 | 23rd Mexican International Conference on Artificial IntelligenceOctober 21th to 25th, 2024 • INAOE, Tonantzintla, Puebla, México It is a high-level peer-reviewed international conference covering all areas of Artificial Intelligence, traditionally held in Mexico. The conference is organized by the Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) and hosted by National Institute of Astrophysics, Optics and Electronics and University of the Americas Puebla (INAOE & UDLAP). The scientific program includes keynote lectures, paper presentations, tutorials, panels, and workshops. This year the MICAI´s conference will be placed at Tonantzintla, Puebla. |
3 | La Federación Mexicana de Robótica invita a todos los interesados miembros y no miembros a inscribirse en el Diplomado en Sistema Operativo para Robots (ROS2). Inicia el 10 de Septiembre de 2024. Más información |
4 | Workshop on Causal Discovery (CaDis)Causal models have many advantages, including the ability to reason about the effects of interventions, as well as the results of different scenarios or counterfactuals. The traditional approach for building causal models is by conducting experiments, however these are often infeasible, unethical or too expensive. Recently there has been a lot of interest in the scientific community to learn causal models from observational data, but this is a great challenge, as just from observations is not possible, in general, to define a unique causal model. The objective of this workshop is to present recent advances in causal discovery, including different approaches that consider observational and/or interventional data, and also building models with the help of human experts. It is also of interest the combination of causal discovery with other areas of machine learning, such as reinforcement learning and deep learning; as well as real-world applications. |
Miembro | Lugar de trabajo | Opciones |
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Alejandro Aceves-López | Tecnológico de Monterrey | Ver |
Bruno Lara Guzman | Universidad Autónoma del Estado de Morelos | Ver |
Cesar Raul Cardenas Perez | Universidad Internacional de la Rioja (UNIR) - México | Ver |
Cuauhtémoc Rivera Loaiza | Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo | Ver |
David Tinoco Varela | FESC-UNAM | Ver |
Eduardo F Morales Manzanares | INAOE | Ver |
Eloisa Del Carmen Garcia Canseco | Universidad Autónoma de Baja California | Ver |
Gildardo Sanchez Ante | Tecnologico de Monterrey | Ver |
Héctor Simón Vargas Martínez | UPAEP | Ver |
Hiram Eredin Ponce Espinosa | Universidad Panamericana | Ver |
Jacobo Sandoval Gutierrez | Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Lerma | Ver |
Jorge de Jesús Gálvez Rodríguez | Universidad de Guadalajara | Ver |
Jorge Mario Cruz Duarte | Tecnológico de Monterrey | Ver |
Jose Martinez Carranza | Instituto Naciona de Astrofisica Optica y Electronica | Ver |
Luis Enrique Sucar Succar | INAOE | Ver |
Marco Antonio Morales Aguirre | Instituto Tecnológico Autónomo de México | Ver |
Rafael Murrieta Cid | Centro de Investigación en Matemáticas, CIMAT. | Ver |