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La investigación se centra en la intersección de la inteligencia artificial, el procesamiento de señales y las telecomunicaciones para abordar desafíos complejos en salud, accesibilidad y gestión de infraestructura. Una parte significativa del trabajo involucra el desarrollo de técnicas avanzadas de procesamiento de audio y señales, particularmente mediante el uso de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales para diagnósticos médicos, como la clasificación de enfermedades respiratorias (COVID-19, asma, neumonía) a través del análisis de la tos y el monitoreo no invasivo de glucosa mediante fotopletismografía. Estos esfuerzos se complementan con la aplicación de modelos generativos y lógica difusa para mejorar la interacción humano-máquina, incluyendo el análisis de sentimientos en chatbots y la reconstrucción facial a partir de señales de audio.

Además, la investigación aborda la inclusión social y educativa mediante el desarrollo de tecnologías de asistencia, específicamente sistemas de traducción de lengua de señas para la comunidad sorda, utilizando avatares 3D y animación de gestos. En el ámbito de la ingeniería y la infraestructura, el trabajo explora arquitecturas IoT escalables para la gestión del agua urbana y la automatización de redes de fibra óptica, integrando ontologías semánticas y protocolos de comunicación robustos para mejorar la eficiencia operativa. La investigación también abarca el diseño de sistemas de control para robótica móvil y el monitoreo diagnóstico de sistemas de baterías para vehículos eléctricos, demostrando un enfoque multidisciplinario para resolver problemas del mundo real a través de la innovación tecnológica.

Temas Clave:

• Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

• Procesamiento de Señales y Análisis de Audio

• Diagnóstico Médico y Telemedicina

• Tecnologías de Asistencia y Traducción de Lengua de Señas

• IoT y Automatización de Gestión de Redes

• Sistemas de Control y Robótica