Programa (09 - 11 de Septiembre, 2026)

El Dr. Eden Morales Narváez es actualmente responsable del Laboratorio de Nanosensores Biofotónicos en el Centro de Física Aplicada y Tecnología Avanzada de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Obtuvo el título de ingeniero en Biónica por el Instituto Politécnico Nacional en 2006 y el doctorado en Ingeniería Biomédica por la Universidad Politécnica de Cataluña, España, en 2013. Realizó una estancia posdoctoral en el Instituto Catalán de Nanociencia y Nanotecnología e inició su carrera independiente a finales de 2016 en el Centro de Investigaciones en Óptica (México). Su investigación se centra en el desarrollo y aplicación de plataformas innovadoras de (bio)sensado, con énfasis en el uso de nanofotónica de vanguardia. En términos generales, sus intereses incluyen tecnologías verdes, materiales inteligentes, biosensores integrados, dispositivos portátiles, fotónica flexible y salud 4.0/5.0. Es miembro de varios comités editoriales, tales como JPhys: Photonics, ACS Analytical Chemistry, Biosensors & Bioelectronics X y Green Analytical Chemistry, entre otros. Fue galardonado con el JPhys Photonics Early Career Award 2020, distinción que también lo reconoce como Emerging Leader. En 2023, fue seleccionado como Rising Star por ACS Measurement Science Au. Asimismo, es recipiendario de la Cátedra Marcos Moshinsky 2024, otorgada a los científicos jóvenes más destacados en el área de Ciencias Físicas en México. Reconocido como uno de los científicos más citados en los campos de Química Analítica y Nanociencia/Nanotecnología, el Dr. Morales Narváez ha sido incluido en los rankings de Stanford–Elsevier en 2021, 2023 y 2024.

El Dr. Fabián Ambriz Vargas obtuvo su licenciatura y maestría en Ciencia e Ingeniería de Materiales en el Instituto Politécnico Nacional. Posteriormente, con una beca del gobierno de Quebec (FRQNT), realizó su doctorado en Ciencias de la Energía y los Materiales en el Institut National de la Recherche Scientifique (INRS), en Canadá. Tras completar su doctorado, realizó una estancia postdoctoral en el Centro de Investigación de Plasma de la Universidad de Concordia, también con apoyo del FRQNT. Desde 2020, es Investigador en el área de Almacenamiento de Energía en el Centro de Investigaciones en Óptica (CIO). Fue miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel I y ha contribuido al desarrollo del laboratorio de fabricación y evaluación de sistemas de almacenamiento de energía en el CIO. Su investigación se centra en la evaporación física para la producción de componentes de baterías de litio y en la caracterización de la estabilidad termodinámica en sistemas de almacenamiento de energía en estado sólido (GEN 4). A nivel internacional, la AMEXCID lo designó líder del proyecto bilateral Quebec-México (2024-2025), en colaboración con el INRS, para desarrollar nuevos métodos de caracterización in situ de baterías de litio. También encabeza un proyecto estatal en Guanajuato que fomenta el intercambio académico entre estudiantes del CIO y el INRS. Desde 2023, ha impulsado el North/South Collaborative Workshop on Renewable Energy, con apoyo de la Southern Office of Aerospace Research and Development (SOARD) y la Office of Naval Research. Asimismo, organiza el simposio Challenges in Materials and Technologies for Energy Conversion, Saving and Storage (MATECSS) en el International Materials Research Congress (IMRC).

El Dr. Fernando Arce Vega realizó la maestría en el CINVESTAV, en el Departamento de Eléctrica, sección de Bioelectrónica, y terminó sus estudios doctorales en el Centro de Investigación en Computación del IPN. Actualmente, posee más de 20 certificaciones en áreas como machine learning, redes neuronales y deep learning, así como diversas publicaciones sobre estos temas. Además, cuenta con el nombramiento de Nivel 1 en el SNI. Sus principales líneas de investigación se enfocan en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para optimizar el desempeño de biosensores y en la generación automática de ecuaciones para modelar la información de manera eficiente.

La Dra. Margarita Tecpoyotl Torres obtuvo la Maestría y el Doctorado en Electrónica por el INAOE. Cuenta con Diplomados en Propiedad Intelectual, Formación Emprendedora y Certificado en Simulador de Emprendimiento. Participó en los Programa Full Immersion en Silicon Valley, USA, en 2014 y Leaders in Innovation Fellowships, UK, en 2015. Realizó 2 estancias en la Universidad de Bristol, U.K. Tiene 7 patentes otorgadas, 10 certificados de derechos de autor y 2 marcas. Es Editora académica del Asian Journal of Environment & Ecology y es Guest Editor de dos números especiales de Micromachines. Ha sido responsable o corresponsable de las comisiones de diseño curricular de 2 programas de licenciatura y 4 de posgrado. En 2016, junto con uno de sus estudiantes, fue reconocida en diversos medios internacionales, como inventora de la antena más pequeña para TV abierta. En 2017 fue seleccionada por Altair Engineering Inc., como caso de éxito. Recibió el Reconocimiento al Mérito Estatal de Investigación 2024, en materia de Ciencia y Tecnología – Divulgación y vinculación, por el Gobierno del Estado de Morelos.

El Dr. Juan Carlos Elizondo Leal es profesor de tiempo completo coordinador del programa de Ingeniero en Ciencia de Datos de la Universidad Autónoma de Tamaulipas adscrito a la Facultad de Ingeniería y Ciencias. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel 1, obtuvo el grado de Doctor en Ciencias en Computación y el grado de Maestro en Ciencias en Computación por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN, es Ingeniero en Electrónica egresado del Instituto Tecnológico de Ciudad Victoria. Ha publicado diversos artículos en revistas indexadas al JCR donde se aplica la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos a diversos sectores, además, ha participado como ponente en distintas conferencias tanto internacionales como nacionales. Sus principales áreas de interés incluyen la inteligencia artificial, la robótica, el procesamiento de imágenes y las tecnologías móviles.

El Dr. Eduardo Cabal Yepez estudió la Licenciatura en Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica y recibió su Grado de Maestría en Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería Mecánica, Eléctrica y Electrónica (FIMEE) de la Universidad de Guanajuato en 1999 y 2001, respectivamente. Obtuvo su Grado de Doctor por parte de la Universidad de Sussex en el Reino Unido en 2007. En abril de 2008, se unió a la División de Ingenierías del Campus Irapuato-Salamanca donde se desenvuelve como profesor investigador, con el nombramiento de profesor Titular C, en el departamento de Estudios Multidisciplinarios (Sede Yuriria) de la Universidad de Guanajuato. Ha participado como autor/coautor de más de 90 artículos de investigación publicados en Revistas de alto factor de impacto, registradas en el Journal Citation Report (JCR) y memorias de congresos internacionales. Sus áreas de interés son Instrumentación Digital, Procesamiento Digital de Imágenes y Señales, Inteligencia Artificial, Robótica, Sensores Inteligentes, Procesamiento en Tiempo Real, Mecatrónica, FPGAs, Monitoreo y Detección de Fallas en Sistemas Eléctricos, Calidad de la Energía y Sistemas Embebidos, entre otras. Actualmente, funge como Editor en Jefe en el área de procesamiento de señales y electrónica de potencia de la revista científica internacional Computers and Electrical Engineering de la editorial Elsevier, y como Editor Asociado para las revistas científicas internacionales Digital Signal Processing de la editorial Elsevier e IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. El Dr. Cabal Yépez es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), con el nombramiento de investigador nacional Nivel 3.

El Dr. Roman Romano Trujillo estudió la carrera de licenciado en electrónica, maestría y doctorado en dispositivos semiconductores en la BUAP y realizó un posdoctorado en el Instituto de Energías Renovables de la UNAM. Es Profesor Investigador Titular “A” de tiempo completo en el Centro de Investigaciones en Dispositivos Semiconductores (CIDS) del Instituto de Ciencias (ICUAP), miembro del Sistema Nacional de Investigadores con Nivel I, Padrón de Investigadores BUAP y perfil PRODEP. Actualmente es coordinador del Centro de Investigaciones en Dispositivos Semiconductores de la BUAP. Miembro del Cuerpo Académico Consolidado BUAP-CA-97 “Materiales y Dispositivos Semiconductores”

Sus contribuciones científicas se enfocan en el desarrollo de materiales semiconductores y nanopartículas, además de generar conocimientos de ciencia básica para adecuar las propiedades estructurales, ópticas, y eléctricas de los materiales involucrados para su aplicación en dispositivos semiconductores tales como celdas solares flexibles, sensores de gases contaminantes, diodos rectificadores y diodos emisores de luz. Algunos de los materiales que sintetiza son SnS, ZnO, ZnS, ZnSe, CdS, CdSe, PbSe, Sb2S3, Sb2Se3 en película delgada o nanopartículas por diferentes técnicas, tales como Sputtering, síntesis coloidal, depósito por baño químico, evaporación, entre otras.

Las actividades de docencia y formación de recursos humanos se llevan a cabo en nivel Licenciatura, Maestría, Doctorado y Posdoctorado. Es autor de más de 35 artículos de investigación. Ha sido director/codirector de 6 tesis de doctorado, 8 tesis de maestría y 5 de licenciatura.

El Dr. Luis Antonio Carrillo-Martínez es profesor investigador del Tecnológico de Monterrey y director del Departamento de Mecatrónica del Campus Puebla. Es miembro del SNII-1 SECIHTI y miembro sénior del IEEE. Toño se graduó como Ingeniero en Sistemas Electrónicos por la Universidad Autónoma de Tlaxcala (UATx) en 2007. Obtuvo su maestría y doctorado en Ciencias Electrónicas por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) en 2011 y 2016, respectivamente. Sus intereses de investigación se centran en el modelado y la construcción de sistemas electrónicos y mecatrónicos para resolver problemas reales y lograr la transferencia de tecnología.

Actualmente investiga en diseño de circuitos integrados, diseño y modelado de sensores, convertidores analógico-digitales (ADC) de alta velocidad, sistemas ciberfísicos, IoT, Industria 4.0 y 5.0, blockchain e hiperautomatización con digitalización. Toño ha asesorado a estudiantes de ingeniería, maestría y doctorado; ha publicado artículos en revistas científicas, participado en congresos internacionales y ha obtenido varias patentes.

El Dr. Óscar Jair Cinco Izquierdo es ingeniero electrónico especializado en el diseño y validación de circuitos de alta velocidad. Es egresado del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), donde obtuvo la Maestría y el Doctorado en Ciencias en Electrónica con especialidad en Diseño de Circuitos Integrados. Ha realizado estancias de investigación en el Departamento de Microelectrónica de la Universidad Pública de Navarra, España, y actualmente se desempeña como Ingeniero de Signal Integrity en Intel, dentro de la división de procesadores para servidores Intel® Xeon®. Paralelamente, es profesor en el Tecnológico Superior de Jalisco, donde ha impartido materias de ingeniería electrónica y participado en la creación de programas de posgrado en microelectrónica, y especialidades en verificación de semiconductores. Su experiencia combina investigación académica, industria de alta tecnología y formación de talento, contribuyendo en proyectos que van desde el diseño de circuitos integrados hasta la validación de sistemas complejos a nivel de centro de datos.

El Dr. Francisco Falcone es Ingeniero de Telecomunicación (enero 1999) y Doctor en Comunicación (sept 2005), ambos por la Universidad Púiblica de Navarra (UPNA). De 1999 a 2000 fue Ingeniero de Redes de Microondas, Siemens-Italtel, Málaga. De 2000 a 2008 fue Ingeniero de Redes de Acceso Móvil de Telefónica Móviles, en Pamplona. En 2009 cofundó Tafco Metawireless, spin-off de la UPNA (con sello nacional EIBT), de la que fue su primer gerente. Paralelamente, de 2003 a 2009 fue profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (IEEC), UPNA, siendo actualmente Catedrático. De enero de 2012 a julio de 2018 y de julio de 2019 a noviembre de 2021 fue director del Departamento IEEC, UPNA. En 2018 fue profesor visitante en el Kuwait College of Science and Technology, Kuwait, durante 3 meses. También está adscrito al Instituto de Smart Cities, UPNA, instituto de investigación multidisciplinar con más de 140 investigadores, siendo director del Instituto desde mayo 2021, trabajando en soluciones de entornos contextuales e interactivos, a través de la integración de redes de comunicaciones inalámbricas heterogéneas, basadas en HetNet, IoT, redes de nueva generación 6G y solución de joint communication and sensing. Desde junio de 2022 es Profesor Visitante Distinguido en la Escuela de Ingeniería y Ciencias de las Telecomunicaciones, Tecnológico de Monterrey, México.

Dr. Zheng Liu received two Doctorates from Kyoto University (Japan) and the University of Ottawa (Canada) in 2000 and 2007, respectively. From 2000 to 2001, he was a Research Fellow at the Nanyang Technological University (Singapore). Dr. Liu then joined the National Research Council of Canada (Ottawa, Ontario) in 2001 and worked for the Aerospace and Construction institutes as a research officer. From 2012 to 2015, Dr. Liu worked as a Full Professor with Toyota Technological Institute (Japan). He is now with the University of British Columbia. His research interests include digital twin, data/information fusion, computer/machine vision, machine learning, smart sensor and industrial IoT, and non-destructive inspection and evaluation. Dr. Liu is a fellow of SPIE and a senior member of IEEE. He holds a Professional Engineer license in both British Columbia and Ontario. Dr. Liu serves on the editorial boards for several prestigious journals.

La Dra. Alina Santillán Guzmán es Ingeniera en Electrónica y Telecomunicaciones, con un Doctorado en Ingeniería de la Universidad de Kiel, Alemania. Se especializa en el procesamiento digital de señales electroencefalográficas (EEG) y magnetoencefalográficas (MEG), así como en interfaces cerebro-computadora.

A lo largo de su carrera, ha combinado la docencia con la investigación. Fue profesora en la Universidad Politécnica de Tulancingo y ha impartido clases en instituciones como la UPAEP y el INAOE, donde fue galardonada con el Premio al Mérito Docente. Actualmente, es Profesora-Investigadora en la Facultad de Ciencias de la Electrónica de la BUAP.

Sus logros incluyen el desarrollo de prototipos innovadores, como una silla de ruedas controlada por parpadeos (2º lugar en el concurso Reto Innovahealth) y un sistema de estimulación auditiva y táctil para niños con discapacidad visual (1er lugar en el mismo concurso). Desde 2021, preside el Capítulo IEEE-EMBS Sección Puebla

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En esta charla, el Dr. Eden Morales Narváez explorará el potencial de la nanofotónica frugal como motor de innovación para la próxima generación de (bio)sensores. Descubre cómo enfoques accesibles y sostenibles en nanofotónica pueden revolucionar la detección precisa y de bajo costo en aplicaciones biomédicas, ambientales y más. Con un enfoque en soluciones prácticas y escalables, esta presentación destacará avances recientes, retos y oportunidades para democratizar la tecnología de sensores del futuro. ¡Únete a esta sesión para conocer cómo la nanofotónica frugal está transformando la ciencia y la tecnología!

En el contexto de la transición energética, uno de los principales desafíos para la adopción masiva de vehículos eléctricos es la duración del tiempo de carga, considerablemente mayor en comparación con la tecnología convencional de combustibles fósiles. La presente presentación aborda el estudio de procesos fotoactivos en cátodos de LiMn₂O₄ empleados en baterías de ion litio.

Se presenta la fabricación de una celda tipo botón CR2032 modificada con una ventana de cuarzo transparente, diseñada para permitir la evaluación in situ del comportamiento electroquímico bajo exposición luminosa. La originalidad de este trabajo radica en la demostración experimental de la actividad fotoinducida del LiMn₂O₄ al ser irradiado con luz ultravioleta de baja potencia (4 W).

Los resultados muestran que la irradiación provoca la generación de pares electrón-hueco en el material catódico, lo que reduce la resistencia electrónica en la interfaz electrodo/electrolito. Esta disminución de la resistencia contribuye a una mejora en la dinámica de carga de la celda, apuntando a posibles estrategias para el desarrollo de baterías con tiempos de carga reducidos mediante estimulación luminosa.

Cada día es más frecuente escuchar los términos: inteligencia artificial, machine learning, redes neuronales y deep learning. Pero ¿qué es inteligencia artificial? ¿a qué se refieren cuando dicen que un robot o coche autónomo utiliza redes neuronales, deep learning o hace uso de algoritmos de machine learning? ¿cuáles fueron los factores que impulsaron el desarrollo de este tipo de tecnología? En esta charla, abordaré estas tendencias y destacaré algunas de sus aplicaciones más relevantes.

Los MEMS son claves en la innovación y el desarrollo tecnológico. Las predicciones de mercado indican que los sensores y actuadores MEMS continuarán siendo esenciales, ya que su integración en sistemas complejos apoya en la transformación de industrias, ayuda a cuidar vidas y a resolver desafíos globales en una gran variedad de sectores, tales como el automotriz, aeroespacial y electrónica de consumo. El diseño y las aplicaciones de cada sensor y actuador se basan en el conocimiento, la creatividad y el talento humano. Por lo que, quienes se forman como científicos o tecnólogos, pueden encontrar en los MEMS, un área de generación y aplicación de conocimiento de vanguardia, así como la oportunidad de crear innovación con propósito.

En esta plática se abordará el uso de tecnologías LoRa y LoRaWAN para la recolección y transmisión de datos en entornos rurales y remotos. Se explicarán sus principios de funcionamiento, así como sus principales ventajas, entre las que destacan el bajo consumo energético, el largo alcance de comunicación y la facilidad de despliegue en campo. Además, se presentarán casos de aplicación en agricultura de precisión y monitoreo ambiental en tiempo real, que ilustran cómo estas tecnologías permiten mejorar la toma de decisiones, optimizar recursos y contribuir al desarrollo sostenible del sector agropecuario.

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta clave en la resolución de problemas complejos dentro del ámbito de la ingeniería, gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos a fin de extraer y aprender patrones, así como la toma de decisiones de manera automática.

En la ingeniería eléctrica y electrónica, la IA se utiliza para el control redes de distribución (smart grids), mantenimiento predictivo (forecasting) y diseño de circuitos.

En el campo del procesamiento de imágenes y visión artificial, técnicas como el aprendizaje profundo han demostrado un desempeño sobresaliente en tareas como reconocimiento de objetos, detección de rostros, segmentación de imágenes, reconstrucción 3D, y mejora de calidad visual.

En el área de la medicina la IA ha sido de gran ayuda en tareas como la detección temprana de tumores, la segmentación de órganos, el reconocimiento de patrones anómalos y la clasificación automática de enfermedades a partir de imágenes como resonancias magnéticas, tomografías computarizadas, radiografías y ecografías.

Dos componentes que han desempeñado un papel fundamental en la utilización de la IA en una infinidad de aplicaciones son el microprocesador e Internet. El primero permite realizar un procesamiento para conocer información trascendental contenida en una señal o en una imagen, y que nos permita mejorar algún proceso. El segundo posibilita la comunicación y el intercambio de información de manera inmediata.

El grupo de Procesamiento Digital de Imágenes y Señales, en el Departamento de Estudios Multidisciplinarios (Sede Yuriria) de la División de Ingenierías del Campus Irapuato-Salamanca de la Universidad de Guanajuato, ha desarrollado proyectos de investigación enfocados a atender algunos de los problemas que se presentan en los entornos industriales, como el diagnostico de máquinas eléctricas y la detección de fallas en sus controladores, la estimación de parámetros de calidad de la energía en redes de distribución eléctrica, entre otros. Así como proponer soluciones que permitan mejorar algunas experiencias de nuestra vida cotidiana, como incrementar la profundidad de campo o eliminar la contaminación atmosférica en imágenes. Por otro lado, también se han propuesto algunas alternativas para mejorar la velocidad de transferencia de datos y la seguridad en el intercambio de información mediante su compresión y encriptación.

Las películas delgadas semiconductoras tienen aplicación en varios dispositivos semiconductores, desde diodos rectificadores, diodos emisores de luz, transistores y celdas solares entre otros. La mayoría de las películas delgadas se depositan sobre substratos de vidrio para su caracterización, sin embargo, cuando se depositan sobre otro tipo de substratos puede cambiar alguna propiedad de la película, tal como su estructura cristalina, la tasa de depósito, la morfología superficial, por mencionar algunas. En esta plática se presentan algunos resultados obtenidos en el CIDS-ICUAP, acerca de la influencia del substrato sobre la película delgada de calcogenuros metálicos, particularmente SnS y Sb2S3, se muestra el proceso de depósito sobre substratos de acero inoxidable, aluminio y cobre mediante baño químico. Se describe el proceso para formar heterouniones y la posibilidad de obtener celdas solares flexibles sobre substratos metálicos.

La electroencefalografía (EEG) es una técnica no invasiva usada para medir las señales eléctricas producidas por el cerebro y determinar si existe alguna anomalía. Existen diferentes sistemas que pueden medir las señales cerebrales. Por ejemplo, están los que solo cuentan con un electrodo que se coloca en la parte frontal y que se utiliza principalmente para el área académica o realizar interfaces muy simples de cerebro-computadora. También existen los que tienen hasta 16 electrodos, usados para investigación de señales EEG de sujetos sanos o pacientes con ansiedad o con alguna otra anomalía, pero no así para diagnóstico. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, es por ello, que se han realizado innovaciones tratando de mejorar calidad, reducir costos y aumentar la comodidad de los usuarios. Durante esta ponencia, se presentarán algunos de los sistemas de medición más usados, así como también las mejoras que se han llevado a cabo para diseñar y desarrollar un nuevo sistema de medición de señales EEG.

La charla se centra en la evolución de la Manufactura Inteligente a lo largo de la historia. Se presentan conceptos básicos de Sistemas Ciberfísicos, Fábrica Inteligente, Gemelo Digital y las Tecnologías Facilitadoras (IoT, Computación en la Nube, Blockchain, Robótica, Inteligencia Artificial, Realidad Aumentada, etc.) para la Industria 4.0/5.0. Finalmente, se abordan ejemplos relacionados con las Fábricas Inteligentes de Chips y el diseño de Circuitos Integrados (CI).

En esta charla, el Dr. Oscar Cinco presentará el trabajo que realiza en el área de Signal Integrity, disciplina clave para garantizar el desempeño y la confiabilidad de procesadores de alto rendimiento como los Intel® Xeon® utilizados en centros de datos. A través de ejemplos y experiencias de su trabajo en la industria, conocerás los retos técnicos que enfrentan los ingenieros para llevar un diseño desde el silicio hasta su integración en complejas plataformas de servidor. Se abordarán conceptos esenciales como las pérdidas en alta frecuencia, el crosstalk, la integridad de reloj y la optimización de interconexiones. Además, se destacará cómo la formación académica y la colaboración multidisciplinaria son fundamentales para enfrentar desafíos reales en la ingeniería electrónica moderna. Esta plática será una oportunidad para que estudiantes y profesionales descubran cómo la electrónica que aprenden en el aula se conecta con el desarrollo de tecnologías que mueven datos y servicios a escala global.

This lecture presents a detailed focus on the use of machine vision techniques in industrial inspection applications. The lecture will provide insights on a range of inspection tasks, drawn from their cutting-edge work in academia and industry, covering practical issues of vision system integration for real-world applications.

Advanced machine vision systems may incorporate multiple imaging and/or vision modalities to provide robust solutions to complex situations and problems in industrial applications. A broad range of industries, including aerospace, automotive, electronics, pharmaceutical, biomedical, semiconductor, and food/beverage, and manufacturing, etc., have benefited from recent advances in multi-modal inspection technologies. This lecture highlights both the advances in technologies and vision system integration for practical applications. The advances provide an insight into recent progresses and developments of imaging and vision techniques for varied industrial inspection tasks while the applications present the state-of-the-art of imaging and vision system integration, implementation, and optimization.

Topics and features:

• Presents a comprehensive review of state-of-the-art hardware and software tools for machine vision, and the evolution of algorithms for industrial inspection
• Includes in-depth descriptions of advanced inspection methodologies and machine vision technologies for specific needs
• Discusses the latest developments and future trends in imaging and vision techniques for industrial inspection tasks
• Provides a focus on imaging and vision system integration, implementation, and optimization
• Describes the pitfalls and barriers to developing successful inspection systems for smooth and efficient manufacturing process

Bridging the gap between theoretical knowledge and engineering practice, this lecture will attract graduate students interested in imaging, machine vision, and industrial inspection. The lecture also provides an excellent reference for researchers seeking to develop innovative solutions to tackle practical challenges, and for professional engineers who will benefit from the coverage of applications at both system and component level.

Las ciudades y entornos cognitivos nacen como una evolución de los paradigmas actuales de ciudades inteligentes, provistas de capacidades predictivas y proactivas. Para ello, se contempla el empleo de diversos elementos y tecnologías facilitadoras, como motores de IA, data lakes interoperables, sistemas autónomos y sistemas de información de nueva generación. En este contexto, las redes de comunicaciones 6G se presentan como un backbone vertebrador, tanto para la gestión de información, como para posibilitar nuevas formas de interacción y sensado. En esta presentación abordaremos la tecnología 6G, así como los avances que se están llevando a cabo en el ISC UPNA y TEC Monterrey.

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