El Robot Aprendiz
Dr. Eduardo Morales Manzanares, INAOE
Resumen
Algunos investigadores piensan que la única forma de crear Inteligencia Artificial es a través de agentes que puedan aprender al interactuar con su medio ambiente. Durante mucho tiempo el aprendizaje con robots se vio limitado a sistemas relativamente simples; sin embargo, con los avances recientes en aprendizaje computacional, el desarrollado de mejores sensores, el aumento de plataformas robóticas para investigación y el incremento en el poder de cómputo y almacenamiento, se han desarrollado una gran cantidad de sistemas de aprendizaje en robótica. En esta plática daremos inicialmente un breve panorama de lo que es aprendizaje computacional y dónde se puede aplicar en la robótica. Posteriormente presentaremos algunos de nuestros desarrollos en técnicas de aprendizaje computacional para la construcción de mapas, el aprendizaje de caras y objetos, y en el aprendizaje de tareas robóticas.
Sobre el conferencista
Eduardo Morales es egresado de Ingeniería Física de la UAM-Azcapotzalco. Tiene una maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de Edimburgo y un doctorado en Computación del Turing Institute - Universidad de Strathclyde, en Escocia. Sus líneas de investigación se centran en el aprendizaje computacional y en la robótica. Fue investigador visitante del Electric Power Research Institute, en Palo Alto, California, trabajó en el Instituto de Investigaciones Eléctricas, en Cuernavaca, Morelos. Fue consultor técnico del proyecto europeo "The Machine Learning Toolkit", fue profesor visitante de la Universidad de New South Wales, en Sydney, Australia, y profesor-investigador del Tec de Monterrey - Campus Cuernavaca. Actualmente es investigador Titular C del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica en Puebla, en donde también tiene el puesto de Coordinador de Ciencias Computacionales. Cuenta con mas de 100 publicaciones en revistas, capítulos de libros y congresos de prestigio internacional. Ha dirigido 13 tesis de doctorado, 38 de maestría, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel 2, y miembro de la Academia Mexicana de Ciencias.
