Lineas de conocimiento

El área de Ciencias de la Computación del CIMAT está formada por un grupo de investigadores líderes a nivel nacional e internacional en sus trabajos orientados hacia la investigación, la enseñanza, la capacitación y el desarrollo tecnológico. El área realiza investigación en los siguientes temas principales:

Modelación, Optimización y Cómputo Paralelo (MOCP)
Optimización multi-objetivo con aplicaciones a problemas prácticos de ingeniería; algoritmos evolutivos y algoritmos de estimación de distribución con aplicaciones a diseño y optimización global y restringida; solución numérica de ecuaciones diferenciales parciales; modelado numérico utilizando elementos finitos. Se tienen colaboraciones con el Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería de Barcelona, España.
Robótica y Sistemas Inteligentes (RSI)
Las líneas de investigación del área se concentran globalmente en la planificación de movimientos, la teoría de control, la percepción, la modelación de incertidumbre, y la integración de esos diferentes niveles de estimación y decisión, a través de esquemas de retroalimentación coherentes y eficaces. Más específicamente, las más recientes líneas de investigación del área han abordado problemas a través de técnicas como control óptimo, control no lineal con retroalimentación sensorial, control predictivo basado en modelo, control distribuido basado en consenso, control visual, procesos de decisión de Markov parcialmente observables, modelos generativos de predicción, filtrado Bayesiano y combinatorio, geometría computacional, métodos de planificación basados en muestreo, entre otros. La investigación cubre un amplio rango de aplicaciones, con robots terrestres y aéreos, por ejemplo búsqueda y reconstrucción de objetos, exploración de ambientes desconocidos, formaciones de múltiples robots, persecución/evasión, locomoción humanoide, coches autónomos y realidad virtual. El grupo de investigación mantiene actualmente colaboraciones internacionales con Georgia Tech (EUA), Université de Sherbrooke (Canadá), LAAS-CNRS (Francia), INRIA (Francia), University of Oulu (Finlandia), Universidad de Zaragoza (España) y colaboraciones nacionales con Intel Labs Guadalajara, CINVESTAV Saltillo y Guadalajara, INAOE, CICESE, CIO Ags. y la Universidad de Guanajuato.
Visión, Imágenes y Análisis de Datos (VIAD)
Modelación estadística; exploración, predicción y clasificación de grandes volúmenes de datos; aprendizaje automático; trasmisión de información; bases y minería de datos, reconocimiento de patrones. Algoritmos de filtrado y segmentación; modelación de procesos perceptuales (visión estereoscópica, percepción de movimiento, percepción de color, etcétera); registro de imágenes; transmisión robusta de imágenes y video (en colaboraciones con la Universidad de Illinois y con el INAOE); análisis de imágenes procedentes de experimentos ópticos (en colaboración con el Centro de Investigaciones en Óptica); calibración y posicionamiento de cámaras, etc. Se han desarrollado aplicaciones en biomedicina en colaboraciones con el Instituto de Neurobiología de la UNAM, con el Centro de Neurociencias de Cuba, con el Departamento de Radiología de la Universidad de Pennsylvania y con la Universidad de Florida.