Conferencistas Magistrales
Walterio Mayol-Cuevas,
University of Bristol, United Kingdom

Walterio W. Mayol Cuevas es Full Professor de la Universidad de Bristol en el Reino Unido, así como Principal Research Scientist en Amazon EUA. Obtuvo su licenciatura en la Facultad de Ingeniería de la UNAM y su DPhil en la Universidad de Oxford. Su trabajo de investigación académica se enfoca en áreas donde la Visión por Computadora y la Robótica confluyen para percibir e interactuar con personas en aplicaciones como Robots humanoides, Robots herramienta, Realidad Aumentada y nuevos sensores. Durante su licenciatura recibió el premio Nacional de la Juventud por Actividades Académicas, y como Profesor, el HP Innovation Research Award, Samsung Global Outreach Award entre otros asi como premios y nominaciones a sus artículos en lugares como el IEEE ICRA, BMVC y CHI. Su trabajo ha sido cubierto por publicaciones como The Economist, New Scientist, IEEE Spectrum, BBC, El Pais, Discovery Channel, entre otras. Ha fungido como General co-Chair del British Machine Vision Conference (BMVC) y General Chair del IEEE International Symposium of Mixed and Augmented Reality (ISMAR). Actualmente es co-editor de un número especial de la revista Frontiers Robotics and AI y es parte del board de Amazon en EUA para LatinX en IA que intenta incrementar el rol de los Latinos en Inteligencia Artificial.
ROBOTS QUE PERCIBEN E INTERACTUAN
En esta plática hablare de trabajo reciente con colegas y alumnos en las áreas de Robótica y percepción visual. En particular describiré tres temas. El primero se trata de trabajo que hemos desarrollado para crear robots que interactúan de una manera novedosa con personas a través de tomar la forma de herramientas de mano inteligentes. El segundo tema tratara sobre nuevos algoritmos de visión por computadora que nos permiten entender de una manera rápida que puede un robot hacer en un ambiente aunque nunca lo haya viso antes, a través de la detección de ofrecimientos (affordances) en nubes de puntos en 3D. Finalmente hablare de nuevas cámaras inteligentes que tienen computo integrado y no capturan imágenes pero ayudan a robots ágiles a procesar información visual a miles de cuadros por segundo. También hablare un poco de mi perspectiva de la investigación y desarrollo en estas áreas que pueden transformar de manera positiva a nuestro mundo.
Laura Cruz Reyes,
IT-Ciudad Madero, México

LA OPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO Y LA TOMA DE DECISIONES.
Para muchos problemas del mundo real se busca dar cumplimiento a una gran cantidad de objetivos que regularmente están en conflicto, esto es, que la satisfacción de uno puede significar la degradación de otro. Un ejemplo de objetivos encontrados es minimizar el número de muertos por COVID-19 y minimizar el número de empleos perdidos por la pandemia. Para la solución de estos problemas se han propuesto algoritmos metaheuristicos con resultados satisfactorios en entornos aplicativos. Sin embargo, por su naturaleza, estos algoritmos producen muchas soluciones eficientes, dificultando al tomador de decisiones elegir solo una solución para su implementación. La dificultad proviene de las limitaciones de la mente humana para analizar simultáneamente múltiples soluciones. Además, la elección de una única solución puede variar entre usuarios, ya que sus preferencias están sujetas a perspectivas personales. Esta platica presenta el proceso de incorporación de preferencias del usuario en algoritmos multiobjetivo, para dirigir la búsqueda de soluciones hacia a la región de su interés. Primero se hace un recorrido breve en algunos aspectos retadores de los problemas multiobjetivo y algoritmos de solución. El recorrido continúa con una revisión panorámica de métodos de incorporación de preferencias. Finalmente se presentan algunas experiencias de investigación en esta área.

Carolyn Penstein Rose
Carnegie Mellon University, Language Technologies Institute and HCI Institute
