Investigaciones recientes:
La investigación se centra en la intersección de sistemas computacionales avanzados, automatización industrial e innovación educativa. Una parte significativa del trabajo involucra el desarrollo de arquitecturas IoT y optimización de redes, abordando específicamente la infraestructura escalable para la gestión de laboratorios y el despliegue de redes LoRaWAN mediante modelos de optimización no lineal para mejorar la cobertura. En el sector industrial, la investigación aplica aprendizaje profundo y visión artificial para automatizar procesos de control de calidad, particularmente en la clasificación de frutas y la adquisición de imágenes en tiempo real. Además, el trabajo explora avances pedagógicos mediante la integración de metodologías basadas en STEM y realidad aumentada en marcos educativos. Estos estudios enfatizan el diseño de recursos digitales interactivos, la coevaluación de experiencias de aprendizaje y el uso de la tecnología para cerrar brechas de alfabetización digital, con el objetivo final de mejorar tanto la eficiencia industrial como la calidad de las prácticas educativas modernas.

Temas Clave:

• Visión artificial y aprendizaje profundo para la automatización industrial
• Arquitectura IoT y optimización de infraestructura de red
• Metodologías educativas basadas en STEM y recursos digitales
• Despliegue de redes inalámbricas y modelado de cobertura
• Tecnología educativa y realidad aumentada