Las investigaciones llevadas a cabo en el Laboratorio de Cómputo Inteligente de Alto Rendimiento están meticulosamente orientadas al avance de la ciencia y la tecnología. Estos esfuerzos se centran en la resolución de problemas complejos mediante la aplicación de cómputo inteligente, cómputo cuántico y técnicas de programación de alto rendimiento, incluyendo el multiprocesamiento y la programación en GPUs.
El enfoque primordial de nuestro trabajo reside en la formulación de soluciones innovadoras para desafíos de salud significativos, tales como el cáncer de mama y de piel. Paralelamente, desarrollamos métodos avanzados para la optimización de rutas, y la detección y clasificación de señales de tránsito. Además, estamos a la vanguardia en la exploración de aplicaciones en criptografía cuántica, aprovechando las capacidades del aprendizaje profundo y del cómputo cuántico.
Nuestros estudiantes de posgrado disfrutan de un apoyo integral, facilitado por acceso a tecnología de punta y la asesoría especializada y personalizada de nuestro equipo de trabajo. Este respaldo está diseñado para asegurar que los estudiantes cumplan con sus objetivos académicos y de investigación de manera eficiente y dentro de los plazos establecidos.
Entre el equipo más notable se tiene:
- Computadoras equipadas con tarjetas GPUs
- Sistema de desarrollo Jetson TK1
El grupo de académicos está enfocado a realizar investigación básica de frontera aplicada en temas como sistemas inteligentes cuánticos y procesamiento cuántico de señales, planeación de trayectoria, automóviles autónomos, y sistemas farmacobiológicos.
Dr. Oscar Humberto Montiel Ross
Responsable del laboratorio e investigador
Doctor en Ciencias de la Computación
Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, nivel II
oross@ipn.mx
Dr. Moisés Sánchez Adame
Investigador
Doctor en Redes y Sistemas de Comunicación
mosancheza@ipn.mx
M. en C. Adolfo Esquivel Martínez
Investigador
Maestro en Ciencias en Sistemas Digitales
aesquivelm@ipn.mx
Esp. Eduardo Barba Cervantes
Investigador
Especialista en Sistemas Digitales
ebarbac@ipn.mx
Estudiantes de Doctorado
D. López
J. Acuña
S. Ogunji
Estudiantes de Maestría
R. Beltrán
S Ojuko
El quehacer científico está centrado en la generación de conocimiento básico y aplicado que se logra a través de la realización de proyectos de investigación, llevado a cabo por un grupo de investigadores especialistas en la materia.
Nombre del proyecto | Periodo | Fuente |
Consolidación de un Ecosistema Nacional en Cómputo Inteligente Cuántico: Formación, Investigación y Aplicaciones Estratégicas. Etapa 1. | 2025 | SIP-IPN |
Detección de fracturas y daño óseo mediante cómputo inteligente cuántico. | 2023 - 2025 | CONAHCYT |
Programa para la integración nacional en cómputo cuántico. | 2022-2024 | SIP-IPN |
Sistemas inteligentes cuánticos. | 2019-2021 | SIP-IPN |
A continuación, se presenta un listado de la productividad científica más reciente lograda por el grupo de trabajo.
2-D deployment of aerial base stations: A simulation model to provide voice communication.
Gabriela Rodríguez-Cortés, Anabel Martínez-Vargas, M. A. Cosío-León, Daniela M. Martínez, Óscar Montiel. 2025.
Experimental observer-based delayed control of wheeled mobile robots.
Gabriela Rodríguez-Cortés, Anabel Martínez-Vargas, M. A. Cosío-León, Daniela M. Martínez, Óscar Montiel. 2025.
Hybrid quantum genetic algorithm with fuzzy adaptive rotation angle for efficient placement of unmanned aerial vehicles in natural disaster areas.
Enrique Ballinas, Oscar H. Montiel-Ross, Anabel Martínez-Vargas, Gabriela Rodríguez-Cortés, Oscar H. Montiel Ross. 2024.
EEG-based motor imagery classification with quantum algorithms.
Cynthia Olvera, Oscar Montiel Ross, Yoshio Rubio. 2024.
Quantum-inspired evolutionary algorithms on continuous space multiobjective problems.
Olvera, C., Montiel, O. & Rubio, Y. 2023.
Various deep learning algorithms in computational intelligence.
Montiel-Ross, Oscar H. 2023.
A review of quantum-inspired metaheuristics: going from classical computers to real quantum computers.
O. H. Montiel Ross. 2019.