Workshops

This post is also available in: enEnglish esEspa帽ol

WORKSHOP 1:

Redes 5G/6G y uso de MATLAB en prototipado r谩pido.

Contenido: En este taller se hablara acerca de las bandas de聽 frecuencia utilizadas por la聽 tecnolog铆a 5G, una revisi贸n de la聽 interfaz NR y las聽 posibilidades de su implementaci贸n en dispositivos de radio definida por software, as铆 como una revisi贸n de los mecanismos de coexistencia entre diferentes servicios de radiocomunicaciones y las funcionalidades que ofrece en la actualidad Matlab para realizar prototipos r谩pidos y an谩lisis de coexistencia entre bandas de frecuencia. El taller incluye聽 una breve introducci贸n a聽 la evoluci贸n de la arquitectura de los sistemas 3GPP y la especificaci贸n 3GPP 38.104, Release 17, que聽 incluye聽 bandas de聽 frecuencia,聽 anchos聽 de聽 banda, forma聽 de portadora. Finalmente,聽 se聽 hace聽 una聽 revisi贸n r谩pida聽 de聽 las聽 tecnolog铆as que se est谩n desarrollando con cara a la 6G. El tutorial puede tener una componente pr谩ctica con Matlab, para ilustrar los temas discutidos.

Prof. Andr茅s Navarro – Universidad ICESI, Colombia

Prof. Andr茅s Navarro es聽 Ingeniero聽 Electr贸nico聽 (1993),聽 con聽 un聽 m谩ster聽 en聽 Gesti贸n聽 Tecnol贸gica聽 (1999),聽 ambos聽 de聽 la Universidad聽 Pontificia Bolivariana en Medell铆n. Obtuvo su Doctorado en Telecomunicaciones de la Universitat Polit茅cnica de Valencia聽 en 2003. Es miembro聽 de la IEEE聽 desde 1995 y miembro senior desde 2014. Asesor del comit茅 de gesti贸n del espectro de la agencia Colombiana del Espectro y experto de la UIT. Actualmente es Comcoc de la IEEE y director regional en聽 Latinoam茅rica,聽 miembro聽 de聽 la聽 junta聽 de聽 gobernadores de聽 Comsoc,聽 miembro聽 del聽 comit茅聽 de TI聽 de Comsoc. Como experto ITU, asesoro a diferentes gobiernos en TV Digital y gesti贸n del espectro.聽

Participa聽 en COST CA 20120 INTERACT y聽 en聽 sus聽 versiones聽 anteriores de COST CA15104 IRACON, COST IC1004 y COST 2100. Es miembro de IEICE, EurAAP y ISOC. Actualmente es coordinador del聽 programa de doctorado en Ingenier铆a y coordinador de la CENIT聽 Centro de聽 Investigaci贸n聽 Tecnol贸gica聽 en聽 Salud, un聽 centro聽 conjunto entre聽 el grupo聽 de investigaci贸n聽 Biom茅dica y la聽 Fundaci贸n valle聽 del聽 Lili. Sus investigaciones de ingteres son gesti贸n del espectro, planificaci贸n de radio m贸vil (5G 6G), propagaci贸n de radio y m-health (salud asistida mediante el m贸vil).聽

Introducci贸n al aprendizaje autom谩tico usando Orange.

Los聽 sistemas de informaci贸n聽 y el procesamiento聽 inteligente de datos聽 desempe帽an un聽 papel cada聽 vez聽 m谩s importante聽 en los negocios, la聽 ciencia y la tecnolog铆a. Recientemente,聽 los聽 sistemas聽 de聽 informaci贸n聽 avanzados聽 han evolucionado para facilitar la evoluci贸n conjunta de las redes聽 humanas聽 y聽 de informaci贸n聽 dentro de聽 las comunidades. Estos sistemas de informaci贸n avanzados utilizan varios paradigmas que incluyen inteligencia artificial, gesti贸n del conocimiento y ciencia neuronal, as铆 como paradigmas de procesamiento de informaci贸n convencionales.

Independientemente聽 de su聽 objetivo聽 espec铆fico,聽 cualquier聽 sistema,聽 aplicaci贸n聽 o聽 servicio聽 que聽 se聽 involucre聽 el聽 uso聽 de datos, requiere entre sus pasos realizar聽 un聽 an谩lisis聽 en聽 profundidad聽 de聽 la聽 informaci贸n聽 captada,聽 con聽 el objetivo de aprovechar al m谩ximo sus caracter铆sticas聽 particulares y as铆聽 lograr聽 transformar los聽 datos en聽 conocimiento聽 relevante para la toma de decisiones. Este an谩lisis comienza con la extracci贸n de los par谩metros apropiados de los diferentes聽 tipos de datos que informen聽 sobre los rasgos m谩s significativos de los mismos, y de ser posible, detectar firmas de representaci贸n 煤nicas sobre dichos datos. Este proceso generalmente se conoce con el nombre de extracci贸n de caracter铆sticas.

El objetivo del聽 presente curso聽 de entrenamiento聽 es presentar un聽 acercamiento聽 amigable a una gran gama de t茅cnicas y m茅todos cl谩sicos del Machine Learning聽 y el聽 an谩lisis de聽 datos.聽 En聽 este聽 curso, aprender谩s聽 los conceptos聽 b谩sicos聽 del聽 aprendizaje聽 autom谩tico y la聽 miner铆a聽 de聽 datos聽 abarcando聽 los conocimientos聽 necesarios para聽 iniciarte en este聽 mundo. Dentro de los aspectos generales para llevar a cabo un adecuado an谩lisis de datos, se dictar谩n tanto los fundamentos te贸ricos como la implementaci贸n de los algoritmos m谩s usados como son la Regresi贸n lineal, Regresi贸n log铆stica, SVM, KNN, 脕rboles de decisi贸n y Redes neuronales. Se mostrar谩n formas de pre-procesar los datos, alcanzando una comprensi贸n integral acerca de c贸mo limpiarlos, transformarlos, el manejo variables categ贸ricas y datos no balanceados. Al final de este curso, conocer谩s el ABC del Aprendizaje Autom谩tico y estar谩s en la capacidad de implementar lo aprendido por tu cuenta. Con la finalidad de realizar un primer acercamiento amigables, se realizar谩n implementaciones en el software de alto nivel llamado Orange.

Requerimientos para tomar el curso

  • 脷nicamente es necesario una laptop con un mouse para mayor comodidad. (Conexi贸n a Internet)
  • No es necesario tener conocimientos de programaci贸n
  • No es necesario tener profundos conocimientos matem谩ticos

Prof. Jean Carlo Macancela – Universidad Polit茅cnica Salesiana, Ecuador

Prof. Jean Carlo Macancela es Ingeniero Electr贸nico por la Universidad Polit茅cnica Salesiana, Cuenca-Ecuador, en el a帽o 2016. M谩ster en L贸gica, Computaci贸n e Inteligencia Artificial por la Universidad de Sevilla, en el 2018. Colaborador externo del grupo de investigaci贸n y Desarrollo en Tecnolog铆as Industriales (GIDTEC) con el cual ha logrado m谩s de 10 publicaciones en revistas indexadas y congresos a nivel internacional. Colaborador activo en varios eventos acad茅micos dentro de las diferentes universidades de Cuenca.聽

Docente del m谩ster online Agrotech 4.0 del Centro de Formaci贸n Folgado, en Valencia-Espa帽a Emprendedor, cofundador de la empresa de an谩lisis de datos llamada AmautaTech.

 

WORKSHOP 2:

Agricultura de precisi贸n con drones.

La agricultura de precisi贸n presenta nuevas oportunidades en el 谩mbito de la mejora de la productividad de los campos y el cuidado al medio ambiente mediante el uso de la tecnolog铆a, tomando en consideraci贸n la importancia del agro y entorno para la actualidad y el futuro de la humanidad. Una de estas tecnolog铆as es el uso de drones con sensores multiespectrales y datos geoespaciales, donde se logra de forma eficiente tener un acercamiento acerca del estado de un cultivo, facilitando la integraci贸n de los datos y toma de decisiones. La problem谩tica se presenta al momento de comprender quienes pueden acceder a esta tecnolog铆a y c贸mo se puede lograr que peque帽os agricultores sean usuarios y logren utilizar estos datos para mejorar sus resultados.

Prof. C茅sar 脕lvarez-Mendoza – Universidad Polit茅cnica Salesiana

Prof. C茅sar 脕lvarez-Mendoza es profesor asistente en la Universidad Polit茅cnica Salesiana en la sede Quito, Ecuador. Obtuvo el doctorado en Sensores Remotos, por la Universidad de Oporto en Portugal, una maestr铆a en Gesti贸n Ambiental e Ingenier铆a Geogr谩fica ambas en la Universidad de las Fuerzas Armadas (ESPE). Tiene experiencia en el manejo de datos geoespaciales y drones en algunos proyectos de investigaci贸n. Es consultor para聽Alliance of Bioversity International and CIAT en las ramas de Sensores Remotos y SIG.

Su investigaci贸n se centra en el uso de los sensores remotos y SIG, incluidos los datos de drones, en la ciencia de datos geoespaciales.

Lineamientos bio茅ticos para el desarrollo de proyectos tecnol贸gicos en el Ecuador.

La realidad actual, confluye que en el Ecuador es indispensable un desarrollo sustentable y sostenible a partir de principios y criterios 茅ticos y bio茅ticos que permitan en la pr谩ctica el cuidado y protecci贸n del medio natural. Unido a esto, la creaci贸n de comit茅s de Bio茅tica que impulsen la implementaci贸n de un c贸digo Bio茅tico que regule, el dise帽o, uso e importaci贸n de nuevas tecnolog铆as amigables con el medio ambiente. Adem谩s de impulsar proyectos t茅cnicos en la construcci贸n y aprobaci贸n de los mismos. Esto significa, la urgente necesidad de principios bio茅ticos para asumirlos de forma objetiva y clara en los grupos de investigaci贸n de la universidad y de la sociedad cient铆fica, a favor del medio ambiente.聽聽

De esta forma, la academia cient铆fico-tecnol贸gica, buscar谩 la manera de crear una red de universidades con la implementaci贸n de un comit茅 de 茅tica y Bio茅tica, que logre programar, dialogar, y llegar a consensos que logren entablar un cronograma de formaci贸n y capacitaci贸n a la ciudadan铆a, e instituciones educativas y as铆, promover de forma preventiva la evaluaci贸n y revisi贸n del impacto de la Tecnolog铆a en las respectivas industrias y en el medio ambiente.聽聽

Prof. William 脥talo Jumbo-Gonz谩lez – Universidad Polit茅cnica Salesiana

Prof. William 脥talo Jumbo Gonz谩lez es doctor en Filosof铆a, menci贸n en la Tecnociencia de la Industria 4.0, investiga en el grupo de investigaci贸n en Bio茅tica GI-BI de la Universidad Polit茅cnica Salesiana, sede Quito, y busca en la pr谩ctica a partir de los aportes de las maestr铆as en Filosof铆a y en Bio茅tica, sobre el impacto de la tecnolog铆a actual en el ser humano, la sociedad y el medioambiente. No obstante, como docente e investigador, trabaja en la implementaci贸n de los principios 茅ticos y Bio茅ticos para el uso responsable del modelo de lenguaje IA, como una herramienta 煤til y no un sustituto de las relaciones humanas o el juicio cr铆tico, lo que permitir谩 tomar decisiones informadas y comprender mejor el mundo que nos rodea.聽

Esto si se aprovecha al m谩ximo el potencial de la IA y utilizarla para mejorar nuestras vidas y nuestro entorno.

Transici贸n acelerada a las energ铆as renovables mediante inteligencia artificial.

Contenido: En este taller se hablara acerca de los esfuerzos para la transici贸n del sector energ茅tico los mismos que se han centrado en la construcci贸n de nueva infraestructura baja en carbono, que reemplazar谩 los sistemas heredados intensivos. Se ha centrado con relativa poca inversi贸n y esfuerzo para la transici贸n, las tecnolog铆as digitales de pr贸xima generaci贸n, y en particular la inteligencia artificial (IA). Esta poderosa tecnolog铆a se puede adoptar m谩s r谩pidamente y pueden convertirse en una herramienta esencial para la transici贸n energ茅tica. La IA ya est谩 demostrando su valor en la transici贸n energ茅tica en m煤ltiples dominios, impulsando mejoras medibles en la previsi贸n de energ铆a renovable, las operaciones y la optimizaci贸n de la red, los activos de energ铆a distribuida y la coordinaci贸n de la gesti贸n del lado de la demanda, adem谩s de la innovaci贸n y descubrimiento de nuevos materiales. La IA tiene un potencial mucho mayor para acelerar la transici贸n energ茅tica global, pero solo se realizar谩 si hay una mayor innovaci贸n, adopci贸n y colaboraci贸n de la IA en toda la industria.聽

Prof. Renato S谩nchez – Universidad Polit茅cnica Salesiana

Prof. Renato S谩nchez es ingeniero ambiental de la Escuela Polit茅cnica Nacional del Ecuador, master en econom铆a ecol贸gica de FLACSO y Phd en Salud colectiva, ambiente y sociedad de la Universidad Andina Sim贸n Bol铆var.

Actualmente es director de la carrera de Ing. Ambiental, coordinador de la maestr铆a en recursos naturales renovables y profesor de tratamiento de aguas residuales en la Universidad Polit茅cnica Salesiana. Trabaja como asesor en temas de tratamiento de agua residuales y lixiviados, gesti贸n de residuos s贸lidos; y en temas de divulgaci贸n cient铆fica.

 

 

 

WORKSHOP 3: Elaboraci贸n de mapas de conducci贸n aut贸noma.

Durante el workshop de elaboraci贸n de mapas de conducci贸n aut贸noma, se profundizar谩 en la importancia de los mapas HD (de alta definici贸n) para la navegaci贸n de los veh铆culos aut贸nomos. Estos mapas proporcionan informaci贸n precisa y detallada sobre la carretera y su entorno, lo que permite a los veh铆culos aut贸nomos tomar decisiones de conducci贸n m谩s seguras. Adem谩s, se discutir谩 la importancia de la actualizaci贸n constante de los mapas HD, ya que la informaci贸n de la carretera puede cambiar con frecuencia. Otro tema importante que se abordar谩 en el workshop es la necesidad de iniciar en los pa铆ses la recopilaci贸n de los datos para trazar los mapas HD de sus principales v铆as de acceso para que se garanticen la transitabilidad de los veh铆culos aut贸nomos con miras a desarrollar la integraci贸n de estos tipos de tecnolog铆as para cubrir necesidades latentes de movilidad y de seguridad. Al finalizar se tendr谩 un mapa HD elaborado desde cero para que un veh铆culo aut贸nomo pueda llegar a su destino.

Prof. Juan D. Valladolid – Universidad Polit茅cnica Salesiana

Prof. Juan D. Valladolid聽 realiz贸 sus estudios de doctorado en la Pontificia Universidad Javeriana de Colombia. Recibi贸 su t铆tulo de Ingeniero Electr贸nico de la Universidad Polit茅cnica Salesiana, Cuenca, Ecuador. Estudi贸 y recibi贸 su Maestr铆a en Control y Automatizaci贸n Industrial de la Universidad Polit茅cnica Salesiana. Actualmente es profesor de tiempo completo en la Universidad Polit茅cnica Salesiana, miembro del Grupo de Investigaci贸n en Ingenier铆a del Transporte (GIIT) y Director del proyecto de Investigaci贸n de Veh铆culos Aut贸nomos.
Es autor de varios art铆culos y contribuciones en prestigiosas revistas.

Sus intereses de investigaci贸n actuales incluyen sistemas din谩micos h铆bridos, convertidores de potencia, optimizaci贸n de sistemas, veh铆culos el茅ctricos y sistemas de control no lineal.

Prof. Milton Garc铆a-Tobar 鈥 Universidad Polit茅cnica Salesiana

Prof. Milton Garc铆a-Tobar聽 es Ingeniero Mec谩nico Automotriz (2011)聽por la Universidad Polit茅cnica Salesiana,聽M谩ster en Ingenier铆a del Mantenimiento (2014) por la Universidad Polit茅cnica de Valencia y聽M谩ster en ingenier铆a Matem谩tica y Computaci贸n (2021) por la Universidad Internacional de la Rioja.

Actualmente es profesor titular en la Carrera de Ingenier铆a Mec谩nica Automotriz de la Universidad Polit茅cnica Salesiana sede Cuenca. 聽Es miembro del Grupo de Investigaci贸n en Ingenier铆a del Transporte (GIIT).
Ha estado vinculado a proyectos de Ingenier铆a del Mantenimiento, Energ铆as alternativas y vinculado al estudio de Veh铆culos El茅ctricos en el Ecuador



 

Prof. Juan P. Ortiz – Universidad Polit茅cnica Salesiana

Prof. Juan P. Ortiz obtuvo su B.Sc. en Ingenier铆a Electr贸nica y su M.Sc. en Automatizaci贸n y Control Industrial de la Universidad Polit茅cnica Salesiana, en 2010 y 2014 respectivamente. Es profesor de Ingenier铆a Mecatr贸nica en la Universidad Polit茅cnica Salesiana. Es miembro del Grupo de Investigaci贸n en Ingenier铆a del Transporte (GIIT). Sus intereses de investigaci贸n son la teor铆a de control no lineal, los veh铆culos inteligentes, los veh铆culos el茅ctricos y la inteligencia artificial.

 

 

 

WORKSHOP 4: Academia Industria: Hallando Soluciones

Ing. Manuel Laredo Garnica – CEO MAMUT, Bolivia

Ing. Manuel Laredo Garnica es emprendedor social Boliviano y fundador de la empresa Boliviana-Paraguaya circular Mamut. Galardonado como uno de los 100 lideres con conciencia mas importantes a nivel Global por la Revista Digital Brit谩nica HOTTOPICS.COM, uno de los 25 creadores de una nueva econom铆a en Bolivia por la Revista Nueva Econom铆a en 2018 y entre los 100 lideres bolivianos de mayor reputaci贸n por el monitor empresaria corporativo MERCO en el 2022.

Ingeniero Industrial de la Universidad Mayor de San Sim贸n . Master en Pol铆meros y Bio pol铆meros de la Universidad Politecnica de Cayalunya en Espa帽a . Diplomados en Competitividad en Georgetown University y Michigan State University en Estados Unidos. Ganador de 6 premios internacionales de emprendimento social. En 2019,fue Humphrey Fellow en la Universidad de Michigan State en Estados Unidos
.

Fundador de Pisos Mamut. Startup de impacto m谩s importante de Bolivia y ganadora de varios premios internacionales como:

2013. Idea innovadora,Premio Innova Bolivia, Bolivia
2014. Premio de excelencia para vivir bien, Ministerio de Desarrollo Productivo de Bolivia
2016. Empresa de mayor impacto de la Regi贸n,TICAmercias,Organizaci贸n de Estados americanos, Rep煤blica Dominicana
2017. Empresa de mayor impacto en manejo de residuos s贸lidos, premios Latinoam茅rica Verde (Ecuador)
2017. Beca de empresas sociales,SOCAP,San Francisco,USA
2018. Empresa de mayor Impacto en manejo de residuos s贸lidos, Premios Viva Schmidheiny, Costa Rica.
2018. Empresa de mayor impacto para el cumplimento de los ODS,Pacto Global-ONU Bolivia.
2019. Empresa de Mayor Impacto Incae Entreprenurship Award
2020. Empresa de Mayor impacto Aim2Florish- Premio Global
2021. Empresa del Publico Global Innovation Award en Abu Dhabi sostenibility week

Director del Centro de Desarrollo Tecnol贸gico Aguayo, en el cual se desarrolla investigaci贸n, desarrollo e innovaci贸n social enfocadas a la soluci贸n de problemas reales de la sociedad.
Como Conferencista Internacional, ha realizado presentaciones en pa铆ses como Bolivia, M茅xico,Per煤, Usa, Rep煤blica Dominicana,Canad谩,Costa Rica y Ecuador. Como Capacitador de los ODS ha capacitado a m谩s de 2000 j贸venes alrededor de Bolivia y ha presentado dos conferencias TEDx en Cochabamba y Tarija.


 

This post is also available in: enEnglish esEspa帽ol