Las investigaciones que se llevan a cabo en el Laboratorio de Análisis Multimedia y Aprendizaje Profundo están dirigidas al desarrollo de métodos basados en inteligencia artificial, redes neuronales convolucionales (Deep Learning), así como el análisis multimedia con enfoque multidisciplinario para la realización de proyectos en el área de tecnologías de la información y las comunicaciones con impacto social.
Las personas que se integren al laboratorio en modalidad de estudiantes, posdoctorantes, profesoras o profesores visitantes contarán con el apoyo, los equipos y, sobre todo, la asesoría especializada y personalizada del equipo de trabajo que tiene más de 20 años de experiencia en el área y con colaboraciones a nivel internacional, que les permita concluir con sus objetivos en tiempo y forma.
El laboratorio cuenta con posiciones de trabajo y equipo que permite desarrollar investigaciones relacionadas a los proyectos del laboratorio, y brinda las facilidades de acceder a otros equipos y materiales de colaboradores externos del proyecto como la Universidad de California San Diego en Estados Unidos, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán en México y colaboradores institucionales.
El grupo de personas colaboradoras con perfil multidisciplinario está enfocado a realizar investigación básica y aplicada de frontera aplicada en temas con impacto en los ODS (objetivos de desarrollo sostenible) como de salud, preservación de tortugas marinas y ciencias de materiales, entre otros temas.
Dra. Mireya Saraí García Vázquez
Responsable del laboratorio e investigadora
Doctora en Procesamiento de Señales y Telecomunicaciones
Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, nivel I
msarai@ipn.mx
Personas investigadoras colaboradoras externas
Dra. Olivia A. Graeve
Universidad de California San Diego
Dr. José Avila Funes
Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
Dr. Alejandro A. Ramírez Acosta
Consultor en IA e investigador independiente
Dra. Sara Aguilar Navarro
Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
Dr. Alberto Mimenza Alvardo
Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
Dr. Miguel A. Reyes López
Centro de Biotecnología Genómica del IPN
Dra. Eyitomilayo Babatope
Egresada CITEDI-IPN
Personas estudiantes colaboradoras
Estudiantes de maestría de CITEDI-IPN
J. Franco
M. González
Estudiantes de licenciatura de UPIITA-IPN
E. Solano
E. Jiménez
L. Becerril
K. Ortiz
Estudiante de licenciatura de TecNM-ITSUR
G. Mercado
Estudiante de licenciatura de UPIIZ-IPN
A. Del Bosque
Estudiante de la Universidad Autónoma de Occidente
J. López
Estudiantes de licenciatura de TecNM-ITT
J. García
E. Cole
Estudiante de licenciatura de ESIME-IPN
A. Ríos
La generación de conocimiento básico y aplicado se logra a través de la realización de proyectos de investigación, llevado a cabo por investigadores, en los cuales colaboran expertos de otras instituciones nacionales y del extranjero.
Nombre del proyecto | Periodo | Fuente |
Modelos de Inteligencia artificial en desemejantes contextos ecológicos | 2025 | SIP-IPN |
Topologically Designed and Resilient Ultrahigh Temperature Ceramics. Colaboración con Universidad de California San Diego, Universidad de Alabama y Universidad del Estado de Colorado. | 2023- 2027 | NSF, Estados Unidos |
Contribución específica de variables multimedia espacio-temporales caracterizadas por métodos de aprendizaje profundo para la evaluación de la fragilidad y el deterioro cognitivo de personas adultas mayores. | 2024–2026 | SECIHTI |
Modelos de inteligencia artificial en desemejantes contextos ecológicos | 2024–2025 | SIP-IPN |
Caracterización de descriptores en inteligencia artificial para aplicaciones en diferentes contextos ecológicos | 2022-2023 | SIP-IPN |
Caracterización de actividades instrumentales de la vida diaria con aprendizaje profundo | 2021 | SIP-IPN |
Modelo de regiones y patrones adaptables para indexación de contenido multimedia en condiciones no controladas | 2019 | SIP-IPN |
A continuación, se presenta un listado de la productividad científica más reciente lograda por el grupo de trabajo.
The potential of automated assessment of cognitive function using non-neuroimaging data: A systematic review
Eyitomilayo Yemisi Babatope, Alejandro Álvaro Ramírez-Acosta, José Alberto Avila-Funes y Mireya García-Vázquez 2024
Latest advances in manufacturing and machine learning of bulk metallic glasses
Graeve, O.A., García-Vázquez, M.S., Ramírez-Acosta, A.A. y Cadieux, Z. 2023
Applying a deep learning approach focusing on spatiotemporal features in early diagnosis of Alzheimer's disease
Eyitomilayo Yemisi Babatope, Jesus Alejandro Acosta-Franco, Mireya Saraí García-Vázquez, Alejandro Álvaro Ramírez-Acosta 2021
Visual vs internal attention mechanisms in deep neural networks for image classification and object detection
Abraham Montoya Obeso, Jenny Benois-Pineau, Mireya Saraí García Vázquez, Alejandro Álvaro Ramírez Acosta 2021
Computational techniques for eye movements analysis towards supporting early diagnosis of Alzheimer’s disease: A review
Jessica Beltrán, Mireya S. García-Vázquez, Jenny Benois-Pineau, Luis Miguel Gutierrez-Robledo, Jean-François Dartigues 2018