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      Becarios DeepMind/CinfonIA
      Conoce a los ganadores de las becas DeepMind/CinfonIA 2021

      Manuel Rios fue uno de los ganadores de la beca y estudiará la maestría en Ingeniería Electrónica y de Computadores.

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  • Inteligencia Artificial

Descripción General

En el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica desarrollamos soluciones basadas en inteligencia artificial que abordan problemas con impacto social en áreas como energías renovables, robótica social, distribución de recursos, agricultura,  automatización de procesos, ciberseguridad, y nanotecnología. Además, ofrecemos una serie de cursos para estudiantes de pregrado, posgrado, y externos en temas de formación en inteligencia artificial.

Trabajamos de la mano del Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial - CINFONIA, el Centro de Desarrollo Sostenible para América Latina CODS, los grupos de investigación GIAP y CMUA, e investigadores en instituciones tanto en Colombia como en el exterior.

Si te interesa participar en estos proyectos o proponer algunos nuevos, por favor contacta a alguno de los profesores integrantes.

 

Integrantes

 

Profesores:

 

 

Carolina Higuera
Carolina Higuera

MSc en Ingeniería Electrónica, Universidad de los Andes.

Inteligencia Artificial en Robótica Social.

Más información AQUÍ

Contacto: c.higuera10@uniandes.edu.co

Fernando Lozano
Fernando Lozano

PhD en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Nuevo México, EU.

Inteligencia Artificial, Machine Learning.

Más información AQUÍ

Contacto: flozano@uniandes.edu.co

 

Nicanor Quijano
Nicanor Quijano

PhD en Ingeniería Eléctrica, Universidad Estatal de Ohio, EU.

Sistemas de control distribuido.

Más información AQUÍ

Contacto: nquijano@uniandes.edu.co

Luis Felipe Giraldo Trujillo
Luis Felipe Giraldo Trujillo

PhD en ingeniería eléctrica de la Universidad Estatal de Ohio

Machine learning, IoT, y teoría de sistemas dinámicos para resolver problemas con impacto social

Más información AQUÍ

Contacto: lf.giraldo404@uniandes.edu.co

 

Michael Bressan
Michael Bressan

PhD en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Perpignan, Francia.

Inteligencia artificial en sistemas de energías renovables.

Más información AQUÍ

Contacto: m.bressan@uniandes.edu.co

Fredy Segura
Fredy Segura

PhD en Ingeniería Eléctrica, Universidad Autónoma de Barcelona, España.

Inteligencia artificial en sistemas embebidos.

Más información AQUÍ

Contacto: fsegura@uniandes.edu.co

 

Estudiantes:

Doctorales

 

Gabriel Narvaez
Gabriel Narvaez

Tesis: Inteligencia artificial en la gestión de energías renovables.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

Andrés Jiménez
Andrés Jiménez

Tesis: Estudio de sistemas realimentados para la reducción de estrés.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

 

Daniel Medina
Daniel Medina

Tesis: Sistema de información integrado para análisis de datos en agricultura.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

 

Maestría

Juan David Medina
Juan David Medina

Tesis: Control seguro en diabetes tipo 1.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

Jonathan Roncancio
Jonathan Roncancio

Tesis: Módulos de atención en predicción de series de tiempo.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

 

Camilo Andrés Guillén
Camilo Andrés Guillén

Tesis: Lenguaje de movimiento en prótesis de piernas robóticas.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

Nicolás López
Nicolás López

Tesis: Machine learning para análisis de difractorgramas.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

 

Alejandro Arias
Alejandro Arias

Tesis: Inteligencia Artificial en sistemas embebidos.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

Manuel Ríos
Manuel Ríos

Tesis: Análisis de vista de seguridad en colecistectomía laparoscópica.

Asesor: Luis Felipe Giraldo.

 

Juan José García
Juan José García

Temas de interés: Aprendizaje por refuerzo, Machine Learning, robótica, aprendizaje por refuerzo inverso y microrredes

Asesores: Carolina Higuera y Fernando Lozano.

Jorge Mora
Jorge Mora

Temas de interés: Visión artificial y aprendizaje por refuerzo.

Asesores: Carolina Higuera y Fernando Lozano.

 

César Garrido
César Garrido

Temas de interés: Aprendizaje por refuerzo (RL) y deep learning, robótica móvil y sistemas de navegación, gestión de la energía en microrredes, predicción de series de tiempo para energías renovables y Natural Language Processing (NLP).

Asesores: Carolina Higuera y Fernando Lozano.

Adelaida Zuluaga
Adelaida Zuluaga

Tema de interés: Machine Learning, Inteligencia Artificial como Deep Learning, Computer Vision y Natural Language Processing, Sistemas de predicción de radiación solar, de predicción de demanda energética y de reconocimiento y detección facial, uso de técnicas de Natural Language Processing para mejorar el manejo y el acceso a la información, técnicas de Natural Language Processing para el dominio médico.

Asesores: Carolina Higuera y Fernando Lozano.

Luis Alfredo Avendaño
Luis Alfredo Avendaño

Temas de interés: Procesamiento del lenguaje natural, Deep Reinforcement Learning, optimization for Deep-Learning

Asesor: Carolina Higuera y Fernando Lozano.

Formación

Se ofrecen cursos de pregrado, posgrado, y educación continua. Además, los estudiantes de maestría en Ingeniería Electrónica y doctorado en Ingeniería pueden enfocar sus estudios en IA. De hecho, la maestría en Ingeniería Electrónica y de Computadores está certificada por el Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes - CinfonIA y es una de las tres únicas en América Latina que son reconocidas por Google DeepMind para becar estudiantes. Para más información sobre estas becas visite el siguente enlace

Los cursos relacionados con IA en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica son:

- Cursos de maestría certificados por CinfonIA

  • Optimización (fundamentación)
  • Procesos Estocásticos (fundamentación)
  • Machine Learning (Fernando Lozano)
  • Análisis inteligente de señales y sistemas (Fernando Lozano/Luis Felipe Giraldo)
  • Aprendizaje y evolución orientado al control (Nicanor Quijano)
  • Reinforcement Learning (Fernando Lozano). 

- Cursos de pregrado

  • Robótica (Carolina Higuera)
  • Optimización (Fernando Lozano/Luis Felipe Giraldo)

- Cursos de Educación Continua

  • Aprendizaje por refuerzo
  • Profundizando en Machine Learning. 

Tesis

En el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica se desarrollan soluciones basadas en IA que abordan problemas con impacto social en áreas como energías renovables, robótica social, distribución de recursos, agricultura,  automatización de procesos, ciberseguridad, y nanotecnología. Algunos de los proyectos de grado (pregrado) y tesis (maestría) que se han desarrollado en esa área son los siguientes:

Proyectos de grado

  • Artificial Intelligence For Energetic Potential Analysis In Colombia. Estudiante de ingeniería electrónica: Paulina Michelle Acosta. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Clasificación de señales ECG para la detección de fibrilación auricular. Estudiante de  ing. electrónica: Gonzalo Esteban Mosquera Rojas. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Clasificación taxonómica de bacterias usando machine learning. Estudiante de  ing. electrónica: Laura Guadalupe Golondrino Fernández. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Comparación de métodos de reducción de modelos de aprendizaje profundo. Estudiante de  ing. electrónica: Juan David García Hernández. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Control del cursor de un computador mediante eye-tracking. Estudiante de  ing. electrónica: Daniel Alejandro Rodriguez Morillo. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Control de sistema robotizado a partir de señales mioeléctricas e inteligencia artificial. Estudiante de  ing. electrónica: Diego Andrés Rodríguez Rozo. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Detección de sentimientos en tuits. Estudiante de  ing. electrónica: Alejandro Arias Zuluaga. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Dimensionality Reduction for Diffractogram Metrics. Estudiante de ingeniería electrónica: María Alejandra Escalante. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Generation of a predictive model for the operation of a water distribution system. Estudiante de ingeniería electrónica: María Paula Franco. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Machine Learning-based energy -efficient UAV Trajectory Design for site-specific crop spraying. Estudiante de ingeniería electrónica: Jorge Acevedo. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Nanocomposites Analysis through Machine Learning. Estudiante de ingeniería electrónica: Valentina Parra. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Predicción de alineaciones en la NBA con base al clustering de jugadores y sus características. Estudiante de  ing. electrónica: Felipe Rojas. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Regulación del nivel de glucosa en la sangre mediante aprendizaje por refuerzo en pacientes diabéticos Tipo 1. Estudiante de ingeniería electrónica: Juan David Medina. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Resilient Distributed Machine Learning Using Network Reconfiguration. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Jesús Gabriel Angel. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo. 
  • Sistema de clasificación de fallas en tiempo real de paneles fotovoltaicos mediante uso de imágenes RGB y aprendizaje profundo. Estudiante de ingeniería electrónica: Andrés Felipe Flórez. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Sistema de detección de huellas falsas a partir de redes convolucionales. Estudiante de  ing. electrónica: Javier Andres Tellez Ortiz. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Sistema de navegación basado en aprendizaje por refuerzo para robot móvil. Estudiante de  ing. electrónica: César Daniel Garrido Urbano. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • Técnicas de agrupamiento para métricas en difractogramas. Estudiante de ingeniería electrónica: Juan Camilo Castiblanco. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Water Quality Related Parameter Prediction Using Machine Learning Techniques and Exogenous Variables. Estudiante de ingeniería electrónica: Juan Manuel Castañeda. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.

Tesis de maestría

  • Reconocimiento de ordenes multimodales en interacción humano robot, para un asistente de laboratorio. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Jorge Sebastián Mora. Año: 2021 (en curso). Asesor: Fernando Lozano, Carolina Higuera. 
  • Sistema de gestión de la energía para microrredes basado en aprendizaje por refuerzo profundo. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Cesar Daniel Garrido Urbano. Año: 2021 (en curso). Asesor: Fernando Lozano, Carolina Higuera, Guillermo Jiménez y Luis Marín 
  • Sistema de enseñanza para robots manipuladores a través de vídeos humanos utilizando IRL. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Juan José García Cardenas. Año: 2021 (en curso). Asesor: Fernando Lozano, Carolina Higuera, Carlos Quintero (Rice University). 
  • Uso de técnicas de NLP para la recuperación de documentos en el dominio biomédico. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Adelaida Zuluaga. Año: 2021 (en curso). Asesor: Fernando Lozano, Carolina Higuera, Andrés Enrique Rosso (UN). 
  • Informal Financial Cooperation in Underprivileged Communities using Reinforcement Learning. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Andrés Felipe Zambrano. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Open domain question answering system. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Luis Alfredo Avendaño. Año: 2020. Asesor: Fernando Lozano y Carolina Higuera. 
  • You Make me Tremble: A First Look at Attacks Against Structural Control Systems. Estudiante de maestría en ing. electrónica: Abel Felipe Zambrano. Año: 2020. Asesor: Luis Felipe Giraldo.

Proyectos financiados

  • Computational models of cooperation in underprivileged communities. Financia Google a través del Google research Award for Latin America. Investigador principal: Luis Felipe Giraldo
  • Modelado, implementación, y evaluación de esquemas informales de cooperación financiera en comunidades pobres. Financia Universidad de Ibagué y Universidad de los Andes. Investigador principal: Luis Felipe Giraldo.
  • Monitoreo y caracterización de sistemas piscícolas para producción eficiente y sostenible de pequeños productores. Financia Minciencias a través de la convocatoria 808 Retos del País. Investigador principal: Luis Felipe Giraldo.
  • Monitoreo a bajo costo para la producción eficiente y sostenible de piscicultores artesanales en el Huila. Financia Universidad de los Andes a través de la convocatoria de proyectos de investigación y creación para la regionalización. Investigador principal: Luis Felipe Giraldo.
  • Mapa Abierto para Análisis de Datos en la Gestión de Energías Renovables y Análisis de Cambio Climático Sobre Todo el Territorio Colombiano. Financia el Centro de Desarrollo Sostenible para América Latina a través de la convocatoria. Investigador principal: Luis Felipe Giraldo.
  • Inteligencia Artificial en la Gestión e Implementación de Energías Alternativas en el Departamento de Nariño. Beca doctoral financiada por la Fundación Ceiba. Estudiante doctorado en ingeniería: Gabriel Esteban Narváez, asesor: Luis Felipe Giraldo. 
  • Diseño de una Propuesta de Capacitación Conjunta con Alianza Creada por Grupo de Entidades para Fomentar la Participación de Fuerza Laboral Local de La Guajira en la Implementación de Proyectos de Energías Renovables Variables. Financiado por USAID. Investigadores principales: Michael Bressan, Nancy Palacios, y Luis Felipe Giraldo. 
  • Estudio de sistemas realimentados para la reducción de estrés. Beca doctoral financiada por Minciencias. Estudiante doctorado en ingeniería: Álvaro Andrés Jiménez, asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Smart Ceres: plataforma inteligente para monitoreo de productos agrícolas sostenibles. Trabajo doctoral financiado por Ozmidia. Estudiante de doctorado en gestión de la innovación tecnológica: Daniel Enrique Medina, asesor: Luis Felipe Giraldo.
  • Alianza SinfonIA, para apoyar la aplicación y el desarrollo de inteligencia artificial y robótica en proyectos de investigación. Esta alianza está conformada por el Centro de Competencia en Inteligencia Artificial de Bancolombia, la Universidad de los Andes, la Universidad Santo Tomás y la Universidad de Magdalena.

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