Persona investigadora científica

Dra. Magali Arellano Vázquez (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA).

Resumen

El análisis de datos meteorológicos es clave para la toma de decisiones en sectores como la energíavrenovable, la salud ambiental y la planificación urbana. Actualmente, las Estaciones MeteorológicasvAutomáticas (EMAs) de CONAGUA generan una gran cantidad de información sobre variables como velocidad delvviento, temperatura, humedad y calidad del aire. Sin embargo, su aprovechamiento en modelos predictivos aún es limitado.

Este proyecto busca aplicar técnicas avanzadas de ciencia de datos y aprendizaje automático para modelar la variabilidad del viento y la dispersión de contaminantes en distintas regiones del país.

Utilidad práctica

Transforma datos meteorológicos en información técnica útil para la gestión ambiental y la planeación territorial.

Utilidad Social

Fortalece la toma de decisiones públicas con base en evidencia climática, promoviendo sostenibilidad y adaptación al cambio climático.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Analítica de datos e información; Inteligencia Artificial

Persona investigadora científica

Dra. Briceyda Berenice Delgado López (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Las enfermedades infecciosas representan un desafío constante para los sistemas de salud, especialmente en poblaciones vulnerables como mujeres embarazadas, recién nacidos y pacientes con comorbilidades. Este proyecto busca desarrollar modelos matemáticos y/o computacionales para analizar la dinámica de transmisión de enfermedades infecciosas en estos grupos de riesgo, integrando enfoques deterministas y/o estocásticos con técnicas de inteligencia artificial y análisis de datos.

Utilidad práctica

Analizar la dinámica de transmisión de enfermedades infecciosas para optimizar estrategias de prevención y control del sistema de salud en México

Utilidad Social

Acceso a los modelos epidemiológicos propuestos, así como también proporcionar información detallada de los mismos y facilitar su reproducibilidad en un ambiente multidisciplinario.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Combinatoria, modelado y algoritmos

Persona investigadora científica

Dr. Carlos Minutti Martínez (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Los modelos de aprendizaje profundo en análisis de imágenes médicas ofrecen capacidades notables para la detección y diagnóstico de enfermedades, pero su naturaleza de “caja negra” dificulta su adopción clínica. Este trabajo propone un enfoque integrado que combina modelos generativos para análisis de imágenes con modelos de lenguaje natural para proporcionar explicabilidad y comunicación efectiva y en español. El proyecto, diseñado con una duración de tres años, permitirá analizar diversos tipos de imágenes médicas (rayos X, resonancias magnéticas, tomografías, ultrasonidos y mamografías), detectar patologías y generar explicaciones detalladas en lenguaje natural sobre los hallazgos. El sistema permitirá la interacción vía chat con profesionales de la salud para responder preguntas específicas sobre diagnósticos.

Aprovechamos autoencoders para el espacio latente de representación visual y modelos de lenguaje especializados para la comunicación contextual. La integración de datos hospitalarios diversos amplía el alcance y precisión del sistema. Este enfoque multimodal busca crear una plataforma accesible en español que mejore latransparencia, confianza y adopción en el ámbito clínico latinoamericano.

Utilidad práctica

Apoya el diagnóstico médico mediante análisis automatizado y explicable de imágenes, permitiendo priorizar pacientes, facilitar la derivación oportuna y reducir la carga operativa de los profesionales de la salud sin sustituir su criterio clínico.

Utilidad Social.

Mejora el acceso a diagnósticos confiables y explicables en contextos con recursos limitados, fortalece la toma de decisiones médicas y contribuye a reducir brechas de atención en sistemas de salud de países hispanohablantes.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial

Persona investigadora científica

Dr. Luis Guillermo Ruíz Velázquez (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Se proponen modelos de lenguaje de código abierto entrenados usando aprendizaje profundo que incluyan información regional de los diferentes países de habla hispana.

Utilidad práctica

Generar modelos de lenguaje en español para el análisis de texto teniendo en cuenta el contexto e información regional.

Utilidad Social

Los modelos están disponibles para usarse en tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural como detección de odio, análisis de sentimiento, reconocimiento de entidades nombradas, entre otras.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial

Persona investigadora científica

Dra. Paulina Elisa Lagunes Navarro (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

A través de los años, el sector agrícola ha sido objeto de estudio para el avance científico dado que se busca mejorar los métodos y técnicas de producción de los alimentos con la finalidad de garantizar la seguridad alimentaria y el derecho a la alimentación. De tal forma que, en la actualidad, la agricultura 5.0 se caracteriza por el uso de diversas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y la biología sintética.

En ese sentido, el uso de dichas tecnologías han generado diversos dilemas y desafíos en la regulación de los recursos genéticos de los Estados, específicamente con el acceso a estos y garantizar la participación justa y equitativa del uso de las variedades vegetales ante un contexto digital en el cual se dificulta el respeto de la soberanía de los estados y garantizar los derechos de los campesinos para procurar la seguridad y soberanía alimentaria.

Utilidad práctica

Identificar las áreas de oportunidad en la legislación mexicana en materia de acceso a los recursos genéticos (inlcuyendo la participación justa y equitativa de los beneficios provenientes del uso de las variedades vegetales), y su relación con la IA y la biología sintética, desde una perspectiva bioética, jurídica y sostenible.

Utilidad Social

Fortalecer la soberanía alimentaria y los derechos de los campesinos, desde una perspectiva bioética, jurídica y sostenible.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Regulación de las TIC

Persona investigadora científica

Dra. Evelyn Téllez Carvajal (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

El presente protocolo de investigación analiza el papel de la academia jurídica y de relaciones internacionales en la formación de talento humano capaz de analizar, promover, elaborar y aplicar, marcos normativos y estrategias de cooperación que favorezcan la soberanía digital en los distintos países de la región latinoamericana.La soberanía tecnológica entendida como la capacidad de los Estados para desarrollar y gestionar su propia tecnología debe considerar los intereses nacionales así como la alineación de las tecnologías con los valores y derechos que se gestan en las sociedades en donde se insertan. Actualmente la región latinoamericana tiene un retroceso en cuanto al número de inversiones de capital de riesgo necesarias para la innovación. Por lo que la gran mayoría de las tecnologías que se consumen en Brasil, Chile, México, Uruguay, Colombia, Argentina, Costa Rica, Perú, etcétera, siguen siendo mayoritariamente elaboradas y diseñadas en contextos europeos, estadounidenses e inclusive chinos.Uno de los elementos que se evalúan respecto a los desafíos para la transición tecnológica de la región paradójicamente tiene que ver con escenarios que demuestran democracias frágiles y ausencia de marcos regulatorios lo que podría impactar negativamente en la economía, la política o la sociedad misma, tómese por ejemplo el uso de bots, deepfake y noticias falsas alrededor de algunos de los últimos procesoselectorales.

Así en esta investigación, se examinarán los avances y aportes de expertos en la regulación de tecnologías como la inteligencia artificial, el blockchain y la ciberseguridad, en la región destacando la necesidad de formar personas expertas que conozcan los retos del ecosistema internacional, entiendan las regulaciones y directrices internacionales y participen activamente para que se pueda contar con marcos normativos que, mitiguen los riesgos hacia los derechos fundamentales y libertades de sus ciudadanos que pudieran verse vulnerados tras el uso de estas herramientas tecnológicas.Asimismo, la investigación resalta el rol de las universidades y centros de investigaciónen la producción de conocimiento, la formación de especialistas y la generación dealianzas con actores gubernamentales y privados que favorezcan la colaboración internacional para el desarrollo tecnológico que contribuya al desarrollo respetando estándares y marcos regulatorios que equilibren la innovación con la protección de derechos digitales, como la protección de datos personales, por citar solo un ejemplo.

Se enfatiza la importancia de una integración regional que impulse marcos normativos comunes, fomentando la inclusión digital y la autonomía tecnológica de los paíseslatinoamericanos.

La academia juega un papel clave en la formulación de políticas públicas y capacitaciónde especialistas que promuevan la armonización de normativas, la promoción de lasoberanía digital y la colaboración entre países fundamentales para el desarrollosostenible de la región en la era digital. En este sentido esta investigación se basa en el estudio de universidades y centros de investigación en Latinoamérica que seencuentren formando perfiles de profesionales específicamente en el derecho digital yrelaciones internacionales, que cuenten con maestrías y diplomados de derecho digital, gobernanza tecnológica, gobierno electrónico, soberanía digital, ética de la inteligencia artificial, seguridad y ciberseguridad internacionales, así como destacar las redes de colaboración con organismos internacionales para el desarrollo de marcos normativos regionales que puedan abonar favorablemente a una incorporación tecnológica en las distintas áreas como es el gobierno digital, la agrotecnología, las tecnologías en el sector salud, la ciberseguridad, etcétera y hacer frente a los desafíos como los delitos digitales o el ciberterrorismo pero también abonar para alcanzar soberanía de la fibra óptica y centros de datos soberanos.

Utilidad práctica

Generación de herramientas académicas y técnicas que permitan fortalecer la formación de profesionales especializados en derecho digital y relaciones internacionales.

Utilidad Social

Fortalecimiento del Estado de derecho en el entono digital y la protección de los derechos fundamentales frente al desarrollo acelerado de tecnologías emergentes

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento.

La Sociedad de la Información y Comunicacion (SIC) y la Apropiación Social de las TIC; Regulación de las TIC

Persona investigadora científica

Dra. Laura Elena Vidal Correa (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

La población latinoamericana está significativamente subrepresentada en los biobancos internacionales, lo que limita la aplicabilidad de los hallazgos científicos en esta región, dada la importancia de la diversidad genética en los estudios biomédicos. En México, diversas instituciones públicas han recolectada y almacenado muestras biologicas humanas y datos clínicos derivados a través de múltiples proyectos. Los mecanismos de articulación, estandarización e interoperabilidad no son muy efectivos. Esta investigación parte de la hipótesis de que una regulación adecuada podría fomentar la colaboración entre instituciones, facilitar la centralización de la información y potenciar el desarrollo científico nacional. Su objetivo es identificar los elementos normativos, técnicos y operativos necesarios para una regulacion integral de biobancos en México que promueva el uso responsable y compartido de estos recursos, garantizando la protección de derechos fundamentales, en particular lo relacionado con la propiedad intelectual y los datos personales.

A través del análisis de casos en instituciones clave, se propondrán criterios para ina infraestructura regulatoris común que siiva como base para el diseño futuro de una plataforma nacional de bioinformática. Este proyecto, con una duración de dos años, constituye la fase inicial de un esfeurzo mayor hacia la consolidación de un sistema de gestión de biorecursos a nivel nacional.

Utilidad práctica

Proponer criterios regulatorios y técnicos para armonizar la operación de biobancos en México, con enfoque en propiedad intelectual y datos personales.

Utilidad Social

Impulsar la investigación y salud pública con reglas claras que aumenten la confianza social, la transparencia y la equidad en el acceso a los beneficios científicos.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Regulación de las TIC; Protección de datos digitales

Persona investigadora científica

Dra. Adda Jeanette García Chéquer (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Desde la pasada década, la Inteligencia Artificial (IA) ha contribuido sustancialmente a la resolución de una gama de problemas biomédicos, inclusive en la ayuda al diagnóstico de cáncer, debido a la disponibilidad de infraestructura tecnológica y algoritmos sofisticados de IA, así como la generación de grandes volúmenes de datos digitalizados durante la atención rutinaria de cáncer.

Este proyecto se enfoca en el desarrollo de capacidades de Inteligencia Artificial con el uso intensivo de datos digitales, tanto datos clínicos como datos moleculares de pacientes pediátricos mexicanos. Estos datos se obtendrán de hospitales pediátricos de tercer nivel. Tentativamente de: el Hospital de Pediatría CMNSXXI-IMSS; el Hospital Infantil de México, Federico Gómez SSA y el Servicio de Pediatría del Hospital General de México Eduardo Liceaga, para generar un ecosistema digital con capacidades de IA y software libre para diagnosticar y clasificar tumores pediátricos en pacientes mexicanos.

Utilidad práctica

Generar herramientos de Inteligencia Artificial que pueda utilizar como una de sus opciones el grupo de especialistas médico y paramédico que se encarga de hacer la clasificación de los tumores pediátricos en pacientes mexicanos como parte del diagnóstico integral, buscando que este diagnóstico pueda ser más especifco y así ofrecer una alternativa clínica y terapeútica adecuada y personalizada.

Utilidad Social

Mejora el acceso a diagnósticos y alternativas terapeúticas en algunos tipos de cáncer pediátrico

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Combinatoria, modelado y análisis de algoritmos; Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos

Persona investigadora científica

Dra. Maria Elena Pérez Campuzano (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

El proyecto tiene como propósito comprender cómo se configuran y reproducen las brechas digitales en el país, atendiendo tanto a sus dimensiones estructurales como a las experiencias locales de apropiación tecnológica. La investigación parte de la premisa de que la exclusión digital es un fenómeno complejo que trasciende el acceso a dispositivos y conectividad, e incluye el desarrollo de habilidades digitales críticas (cognitivas, socioemocionales y éticas) necesarias para la participación plena en la vida social, económica y política. Estas brechas se entrelazan con desigualdades históricas de género, edad, etnicidad, discapacidad, nivel educativo y territorio, lo que exige un enfoque interseccional. Con un diseño metodológico mixto, el proyecto combina: 1) Un diagnóstico cuantitativo multiescalar basado en encuestas nacionales (ENDUTIH, ENIGH, ENOE, entre otras); 2) Estudios de caso cualitativos en contextos urbanos y rurales, 3) Sistematización de experiencias institucionales y comunitarias de alfabetización digital (como la Escuela Pública de Código de INFOTEC y AprendeMX). El marco teórico articula tres perspectivas: Estructural, para mapear desigualdades de infraestructura, capital cultural y políticas públicas (Van Dijk, 2020; Bourdieu, 1986). Interpretativa, que indaga en las narrativas y prácticas de apropiación digital en contextos locales (Geertz, 1973; Berger & Luckmann, 1991). Crítica, que analiza las relaciones de poder inscritas en el diseño y uso de tecnologías, así como su potencial para la transformación social (Freire, 1970; Benjamin, 2019). Los productos esperados incluyen: dos artículos académicos publicados en revistas indexadas, una base de datos integrada sobre habilidades digitales y condiciones socioeconómicas, un diagnóstico nacional de las brechas digitales y posdigitales, un mapa de desigualdades tecnológicas y lineamientos de política pública con enfoque de justicia social y tecnológica. En términos de valor público, la propuesta busca: Visibilizar nuevas formas de exclusión digital Generar evidencia para políticas diferenciadas y focalizadas. Contribuir a la empleabilidad y educación digital. Impulsar estrategias territoriales específicas. Fortalecer la gobernanza democrática mediante la inclusión digital como derecho social.

Utilidad práctica

Genera evidencia empírica y territorialmente desagregada sobre las brechas y habilidades digitales en México. A partir de un enfoque metodológico mixto, busca identificar perfiles sociales, digitales y su relación con condiciones socioeconómicas. Sus resultados aportarán indicadores, tipologías y recomendaciones operativas para fortalecer el diseño y evaluación de políticas de inclusión digital.

Utilidad Social

Contribuye a una inclusión digital con enfoque de derechos y justicia social al visibilizar cómo las brechas digitales influyen en las desigualdades estructurales. Analiza barreras de acceso, uso y apropiación tecnológica en poblaciones históricamente excluidas, como mujeres rurales, jóvenes indígenas, personas con discapacidad y adultos mayores. El proyecto busca incidir en el fortalecimiento de la ciudadanía digital y las oportunidades educativas, laborales y de participación social, promoviendo un desarrollo digital más equitativo y territorialmente incluyente.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Innovación educativa

Persona investigadora científica

Dra. Yanira Pachuca Herrera (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Analizar la intersección entre gobernanza tecnológica, ciudadanía digital crítica y el uso de inteligencia artificial generativa en la enseñanza de matemáticas en el nivel medio superior en México, con el fin de proponer lineamientos que orienten un uso crítico y responsable de estas herramientas.

Utilidad práctica

Aporta orientaciones teóricas y metodológicas para la implementación de la IA generativa en la enseñanza de las matemáticas de manera crítica y responsable en el Nivel Medio Superior Mexicano

Utilidad Social

Promueve la construcción de una ciudadanía digital crítica al fomentar el uso responsable, reflexivo y equitativo de la IA en contextos educativos

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos

Persona investigadora científica

Dra. Nadia Ávila Sánchez (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA

Resumen

El presente trabajo tiene como finalidad desarrollar los fundamentos técnicos, operativos y normativos de una política pública que se integren a la transformación digital del IMSS e IMSS-Bienestar, la cual deberá articular de manera sistémica el uso estratégico de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) con intervenciones de medicina preventiva especialmente diseñadas para la población nacida entre 1981 y 1996. Esta iniciativa busca establecer las condiciones tecnológicas, organizacionales y clínicas necesarias para garantizar que dicho segmento generacional -actualmente en transición hacia la edad madura- pueda enfrentar de manera óptima los desafíos epidemiológicos asociados al envejecimiento, con miras a alcanzar el año 2050 con un perfil de salud pública significativamente mejorado y sistemas de atención médica sostenibles.

Utilidad práctica

La investigación ofrece un marco de evaluación que permita identificar tecnologías costo efectivas y un diseño de gobernanza adaptado, proporcionando herramientas analíticas que orienten la discusión sobre la asignación de recursos en escenarios de modernización tecnológica.

Utilidad Social

Aportar evidencia para justificar la necesidad de tránsito hacia un modelo de salud preventivo centrado en las generación 1981-1996 y como la tecnología puede amortiguar la saturación de servicios mediante argumentos sobre el derecho a la salud y seguridad social frente al reto de la transición demográfica.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

La Sociedad de la Información y Comunicación (SIC) y la Apropiación Social de las TIC;

Persona investigadora científica

Dr. Héctor Edgar Buenrostro Mercado (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

La incorporación de las tecnologías digitales ha provocado cambios profundos en las formas en cómo se articulan los diferentes actores, en el conjunto de los ámbitos de la sociedad (Irajifar et al., 2023). Por su novedad, la naturaleza de las reformas y su profundidad aun no son claras, por lo cual, se presenta una elevada incertidumbre respecto a los derroteros futuros, así como los resultados que tendrán en la estructura de las articulaciones para la producción. A diferencia de los cambios anteriores, estos se basan en la información (Lee et al., 2021). Es así como aquellas como el Internet de las Cosas (IoT), Big Data, la realidad aumentada, los robots autónomos y la Inteligencia Artificial (IA), han visto su incorporación en diferentes áreas relacionadas con los fenómenos emergentes como la Industria 4.0 (I4.0), en el sector financiero con las Fintech, en entornos públicos como el gobierno digital y en la coordinación de sistemas complejos tales como los que se presentan en las Smart City, entre otros. Estas presentan una heterogeneidad en su desarrollo, debido a su propia naturaleza y a sus posibilidades de aplicación en los diferentes ámbitos de la sociedad.Dentro de estas, la IA ha presentado un gran impulso para su implementación y uso en los sectores productivos, ya que se espera que, su desarrollo generará un impulso muy relevante en la mejora de las condiciones de la economía y la sociedad (Agrawal et al., 2023). La diversidad de sus aplicaciones es muestra de la versatilidad y posibilidades, mostrando la importancia de orientar su desarrollo para maximizar los beneficios potenciales y mejorar su implementación para un mayor beneficio de la sociedad.Es por ello por lo que, desde hace algunos años, diferentes países han diseñado eimplementado programas, políticas y normas para impulsar su uso de acuerdo con sus condiciones, así como, proteger e impulsar las innovaciones asociadas para mejorar la competitividad nacional (Teixeira & Tavares-Lehmann, 2022). Para aportar en la discusión sobre la relevancia y los diferentes acercamientos de impulso a las tecnologías como elemento que potencializa la competitividad de los países, desde una perspectiva amplia que considere los elementos sociales y medioambientales.

En este sentido, las firmas se han visto implicadas en la transformación de los modelos de negocios, derivado de la incorporación de las tecnologías digitales en las actividades productivas. Con la irrupción de la IA como elemento central para mejorar la productividad, impulsar la innovación a la vez que se estableces estrategias para mejorar los impactos medioambientales y se integran perspectivas de responsabilidad social. Esto ha generado incertidumbre debido a la complejidad y novedad de estos nuevos acercamientos, por lo cual, las empresas requieren de contar con estrategias para transitar en estos nuevos procesos.Es así como, en el presente proyecto se plantea el análisis de las condiciones de la IA en los sectores productivos para, desde una perspectiva amplia, establecer propuestas para el sector público (políticas públicas) y el sector privado (firmas) que abonen a la transición hacia nuevos modelos productivos basados en las tecnologías digitales en general y en particular aquellos que incorporan a la IA como elemento central.

Utilidad práctica

Proponer los elementos socioeconómicos necesarios para la generación de políticas públicas y programas de IA, para impulsar su uso entre los distintos actores de la sociedad, desde una perspectiva interdisciplinaria y sostenible

Utilidad Social

Promover la inclusión de la IA en las políticas públicas y programas, desde una perspectiva de sostenibilidad, para impulsar su apropiación por la sociedad, con el fin de mejorar sus condiciones de vida a través del uso de las tecnologías digitales.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Las TIC y la gestión de la información y el conocimiento

Persona investigadora científica

Dr. Daniel Alejandro Cervantes Cabrera (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

El presente proyecto tiene como objetivo investigar y aplicar redes neuronales físicamente informadas (PINN, por sus siglas en inglés) para la solución de problemas complejos que pudieran tener un impacto social. Las PINN combinan el poder del aprendizaje automático con las leyes físicas que gobiernan un sistema, por lo que pueden ser utilizadas en diferentes escenarios descritos con ecuaciones diferenciales.

En particular, el proyecto se enfocará en el caso de estudio de problemas de dispersión de contaminantes en ríos o lagos desde el enfoque directo como inverso, es decir, en la simulación de la reacción-advección-difusión de concentraciones de contaminantes en dominios no triviales y en la determinación de parámetros del sistema -tales como coeficientes de difusión, velocidades de transporte o tasas de reacción- a partir de datos observacionales limitados o incompletos.

Utilidad práctica

Aplicación de redes neuronales para el análisis de campos de viento, dispersión de contaminantes y para el apoyo a la toma de decisiones en problemas de salud, como la gestión de procesos clínicos y transfusionales.

Utilidad Social

Contribución a una mejor comprensión de fenómenos meteorológicos, atmosféricos y el fortalecimiento de la gestión eficiente de recursos en el sector salud.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia artificial

Persona investigadora científica

Dr. Miguel Ángel Porta García (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Este proyecto busca desarrollar y aplicar técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial (IA) para el análisis de series de tiempo multivariadas, con énfasis en bioseñales y otros dominios relevantes. El objetivo es mejorar la precisión en la predicción, clasificación y detección de patrones, contribuyendo así a soluciones innovadoras en áreas como salud e ingeniería. Se emplearán modelos de aprendizaje maquinal (Machine Learning) con conjuntos de datos de entornos reales.

Utilidad práctica

Desarrollo de metodologías, modelos y herramientas basadas en Inteligencia Artificial para el análisis de series de tiempo multivariadas

Utilidad Social

Las aplicaciones en bioseñales tienen potencial impacto en la salud pública, al apoyar el análisis de información biomédica, la detección temprana de condiciones clínicas y la optimización de recursos

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial

Persona investigadora científica

Dr. Víctor Miguel Hernández Maldonado (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

Este proyecto busca desarrollar una plataforma1 innovadora que integre Inteligencia Artificial y técnicas avanzadas de modelado 3D para fabricar prótesis personalizadas de alta precisión y bajo costo. La iniciativa pretende facilitar la producción de prótesis de bajo costo, accesibles al paciente y su familia, de manera sea de bajo costo o accesible, y mejore la calidad de vida de cada paciente.

Incluye la automatización del procesamiento de datos de tomografías en formato: DICOM, STL u OBJ y facilitará la visualización, análisis espacial de las estructuras anatómicas, etc. A partir de esta información, se generarán modelos protésicos precisos que encajen en compatibilidad, funcionalidad y durabilidad.

En el proyecto se pretende validar dichos modelos mediante pruebas clínicas, contribuyendo a la innovación en medicina protésica y ampliando el acceso a prótesis de alta calidad. Se espera que los resultados aporten conocimientos valiosos sobre la integración de la Inteligencia Artificial y técnicas de modelado avanzado en ingeniería biomédica.

Utilidad práctica

Precisión submilimétrica, redefiniendo la cirugía reconstructiva. Fusionamos Inteligencia Artificial y manufactura aditiva para automatizar el diseño de prótesis con exactitud anatómica absoluta. Esta tecnología elimina el error humano y transforma meses de espera en respuestas clínicas inmediatas y seguras para casos de alta complejidad quirúrgica.

Utilidad Social

Restauramos identidades, no solo anatomías. Democratizamos el acceso a prótesis biocompatibles de alta fidelidad y bajo costo. Al derribar barreras económicas, devolvemos funciones vitales y dignidad estética a sectores vulnerables, permitiendo que recuperen su vida social y productiva con tecnología soberana desarrollada en México.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial Estratégica y Manufactura Aditiva para la Innovación Social.

Persona investigadora científica

Mtro. Alfredo Munguía Mendoza (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

En este documento se presenta la aplicación de métodos de inteligencia artificial para el desarrollo de un sistema especializado en el monitoreo de centros de datos. Esta solución constituye una herramienta auxiliar para el seguimiento de las condiciones de temperatura y humedad en los servidores. Su enfoque principal es el análisis predictivo del estado físico de los sensores, lo que permite anticipar posibles anomalías y facilitar su reemplazo oportuno, asegurando así un funcionamiento confiable y continuo del sistema.La implementación se realizó utilizando uno de los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) más accesibles y populares del mercado: el ESP32. Este dispositivo, aunque ampliamente adoptado por su versatilidad, presenta restricciones de hardware, ya que incorpora un microcontrolador de 32 bits con solo 16 MB de RAM.

Debido a estas limitaciones, fue necesario aplicar estrategias modernas del paradigma conocido como TinyML, tales como la cuantificación y la poda de modelos, las cuales permiten ejecutar la inferencia de redes neuronales directamente en el microcontrolador, habilitando así un análisis en tiempo real.Se describe un caso de uso aplicado al centro de datos del Centro de Investigación eInnovación en Tecnologías de Información y Cómputo INFOTEC México

Utilidad práctica

Apoya el diagnóstico pulmonar y permite el desarrollo de dispositivos economicos

Utilidad Social

Mayor y mejor accseso a dispositivos economicos para el diagnostico pulmonar

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial; Diseño y desarrollo de sistemas embebidos inteligentes para aplicaciones industriales, biomédicas e internet de las cosas

Persona investigadora científica

Mtro. Daniel Cortés Pichardo (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) es un proceso complejo que requiere de mucho tiempo y de la colaboración de equipos multidisciplinarios con diversas competencias para definir, diseñar, construir, probar y poner en operación software que brinde valor a los diferentes interesados. Durante la fase de levantamiento de requerimientos, se utiliza el lenguaje natural para describir la necesidad que debe cubrir un sistema de software, sus funcionalidades y atributos de calidad. Sin embargo, el lenguaje natural puede ser ambiguo, incompleto e incoherente lo que puede dar a lugar a diversas interpretaciones en etapas posteriores del SDLC, generando costosas soluciones. El proceso de analizar requerimientos, generar modelos UML y codificar el sistema son tareas complejas que requieren soporte automatizado para mantener trazabilidad entre ellas. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) desempeñan un papel crucial en el análisis de requerimientos de software en texto natural y la generación de diagramas UML. Sin embargo, muchas herramientas se centran en la generación de algunos diagramas de clases con alta intervención del usuario y no pueden extraer elementos UML completos. Este proyecto se propone un marco de trabajo para analizar requerimientos en lenguaje natural y extraer información y conceptos de software relativos a este para facilitar la generación de un diagrama de clases UML.

Utilidad práctica

El proyecto actúa como un acelerador de la fase de análisis y diseño en el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Al transformar requerimientos en lenguaje natural (historias de usuario, casos de uso o documentos de especificación) en modelos UML (Diagramas de Clase, Secuencia o Casos de Uso) de forma automatizada, se elimina el “cuello de botella” que representa el modelado manual. Permite iteraciones rápidas donde los arquitectos de software actúan más como supervisores de modelos generados por IA que como dibujantes manuales.

Utilidad Social

Este proyecto tiene un impacto directo en la democratización del desarrollo de software y el fortalecimiento de la Soberanía Digital. Al reducir la barrera técnica necesaria para diseñar sistemas robustos, permite que instituciones públicas con recursos limitados, PYMES o colectivos sociales puedan proyectar soluciones tecnológicas de alta calidad. Además, fomenta la transparencia, ya que los ciudadanos o tomadores de decisiones pueden visualizar la estructura de los sistemas públicos en modelos estandarizados, facilitando la rendición de cuentas sobre cómo funcionan las plataformas del Estado. La utilidad social se justifica en el empoderamiento de actores no técnicos en la definición de la tecnología que les afecta. Si una comunidad puede expresar su necesidad en texto y obtener un modelo técnico que un desarrollador puede ejecutar, estamos cerrando la brecha digital cognitiva. Asimismo, para la agenda nacional, esto significa que el talento formado en la “Escuela Pública de Código” puede producir software de nivel profesional más rápido, acelerando los beneficios de la digitalización para la población (trámites más rápidos, servicios de salud eficientes, etc.).

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial

Persona investigadora científica

Dr. Moisés Ezequiel Zepeda Moreno (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

La aplicación de tecnologías educativas (EdTech) implican diversas dimensiones de análisis que precisan ser evaluadas a través de metodologías interdisciplinarias. Desde la perspectiva anteriormente citada, dichas herramientas didácticas requieren de una problematización que dimensione los aspectos humanísticos y sociológicos de las EdTec para potencializar su aplicabilidad en la formación humana integral y no sólo en su dimensión instrumental. Dentro del presente desarrollo, se busca, a través de organizar un modelo educativo con IAG aplicado a herramientas para el aprendizaje de tecnologías y herramientas digitales y electrónica, presentar una alternativa didáctica que evalúa y problematiza desde las perspectiva humanística y sociológica, un diseño pedagógico que pueda ser adecuado a otras modalidades educativas y temáticas rescatando las perspectivas éticas implicadas en en tema.

Utilidad práctica

Planeación acertiva para el desarrollo e innovación de tecnologías educativas en comunidades con diversidad cultural, social y que demanda modelos especificos de educación

Utilidad Social

Inclusión y justicia tecnológica a través de las tecnologías educativa.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Innovación educativa

Persona investigadora científica

Dr. Jonathan Toledo Toledo (Profesor Investigador Ingeniero Tecnólogo titular “A” ITA)

Resumen

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la creación de contenidos, tanto en imágenes como en texto. Este avance ha permitido abordar diversos problemas mediante técnicas de aprendizaje computacional. Sin embargo, aún está el desafío de desarrollar algoritmos que no solo sean competitivos sin la intervención de expertos, sino que también sean explicables. La explicabilidad es crucial para que más usuarios utilicen estas técnicas en sus propios problemas y para aplicaciones donde la transparencia es indispensable.

Utilidad práctica

El proyecto tiene una utilidad práctica clara en el análisis, interpretación y validación de modelos de redes neuronales supervisadas, particularmente en contextos donde la explicabilidad es crítica.

Utilidad Social

La utilidad social del proyecto radica en su contribución a la confiabilidad y responsabilidad del uso de inteligencia artificial, especialmente en escenarios sensibles o de alto impacto social.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial; Combinatoria, modelado y algoritmos

Persona investigadora científica

Dr. Mario Graff Guerrero (Investigador por México comisionado a INFOTEC, 2024-2034)

Resumen

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la creación de contenidos, tanto en imágenes como en texto. Este avance ha permitido abordar diversos problemas mediante técnicas de aprendizaje computacional. Sin embargo, aún está el desafío de desarrollar algoritmos que no solo sean competitivos sin la intervención de expertos, sino que también sean explicables. La explicabilidad es crucial para que más usuarios utilicen estas técnicas en sus propios problemas y para aplicaciones donde la transparencia es indispensable. El presente proyecto de investigación se centra en diseñar algoritmos de aprendizaje computacional explicables, que faciliten la comprensión y el uso de la IA en tareas de procesamiento de lenguaje natural y otros dominios.

Utilidad práctica

Los algoritmos que se está desarrollando tienen un aplicación en la solución de problemas del procesamiento de lenguaje natural como es la categorización de texto conocida también como el análisis de sentimientos. Por otro lado el democratizar el uso de algoritmos de aprendizaje supervisado para usuarios no expertos del dominio.

Utilidad Social

Los algoritmos tienen un impacto social al permitir usuarios no expertos en el dominio de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje supervisado utilizarlos y que estos presenten un rendimiento competitivo.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial; Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos; Analítica de Grandes Cúmulos de Información

Persona investigadora científica

Dr. Eric Sadit Téllez Ávila (Investigador por México comisionado a INFOTEC, 2024-2034)

Resumen

Este proyecto incide en los algoritmos y modelos para realizar búsqueda, organización, visualización y otras tareas de información textual en Español. Se pretende incidir en algoritmos para búsqueda en espacios métricos, se estudiará la construcción de las estructuras de datos métricas. Estos algoritmos serán utilizados como herramienta fundamental para permitir el acceso eficiente a bases de conocimiento con información escrita en Español incidiendo sobre tareas de clasificación de texto como minería de opinión, identificación de lenguaje de odio, identificación de esperanza, y perfilado de autores, así como en el estudio y generación de modelos de lenguaje para diferentes variantes del español.

Utilidad práctica

Los algoritmos y estructuras que se estan estudiando apoyan en la creación de bases de datos métricas; las técnicas estan enfocadas en reducir tiempos de construcción de los índices, los tiempos de búsqueda y la memoría necesaria. Se ven aplicaciones en Español con Retrieval Augmented Generation y visualización de datos en alta dimensión, así como agrupamiento de grandes cúmulos de datos.

Utilidad Social

Los algoritmos y las estructuras tienen como fin contribuir a la soberanía tecnológica en terminos de acceso y búsqueda de información.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial; Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos; Analítica de Grandes Cúmulos de Información

Persona investigadora científica

Dr. Dagoberto Armenta Medina (Investigador por México comisionado a INFOTEC, 2017-2027)

Resumen

En este proyecto mediante el uso de información derivada del gran cúmulo de datos de origen biológico y técnicas de procesamiento de lenguaje natural y minería de texto desarrollaremos enfoques computacionales capaces de detectar blancos de drogas asociados a enfermedades. En una primera etapa del proyecto seleccionaremos enfermedades de interés regional y nacional ubicando mediante enfoques de performance analysis y science mapping los actores principales, la estructura y dinámica del dominio permitiéndonos acceder al estado del arte del campo de estudio.

En una segunda etapa de proyecto desarrollaremos enfoques computacionales capaces de pronosticar enfermedades, así como detectar potenciales blancos moleculares asociados, por medio de diferentes fuentes de información biológica, basándose en la extracción de conocimiento. En una tercera etapa del proyecto se implementará en plataformas web los enfoques y modelos desarrollados en la etapa 2 del proyecto.

Utilidad práctica

El proyecto tiene una utilidad práctica directa en el ámbito de la biomedicina y la biotecnología, al proporcionar herramientas computacionales avanzadas que aceleran y mejoran procesos clave en la investigación y el desarrollo biomédico. Entre sus aportes concretos destacan:

• Mejora en el pronóstico de enfermedades mediante modelos de inteligencia artificial que integran datos multimodales.
• Identificación acelerada de blancos farmacológicos a través de(PNL),
• Diseño racional de mutantes con fenotipos deseados mediante algoritmos de optimización y clustering, facilitando la generación de variantes biológicas.

Estas herramientas computacionales representan un ahorro considerable de tiempo y recursos económicos en laboratorios de investigación biomédica.

Utilidad Social

Radica en su contribución al abordaje de problemas de salud pública de gran relevancia, donde las enfermedades representan una carga importante para los sistemas de salud.

Reducción de la carga de enfermedad al mejorar el pronóstico temprano y la identificación de blancos terapéuticos novedosos, lo que puede traducirse en tratamientos más efectivos, personalizados y accesibles, disminuyendo mortalidad, morbilidad y costos asociados a hospitalizaciones prolongadas.

Apoyo a la equidad en salud mediante el aprovechamiento de grandes volúmenes de conocimiento científico publicado, permitiendo que instituciones con recursos limitados (hospitales públicos, centros de investigación) accedan a insights avanzados sin necesidad de infraestructura experimental de muy alto costo.

Fomento de la soberanía tecnológica en biomedicina al desarrollar enfoques computacionales locales que reduzcan la dependencia de plataformas comerciales extranjeras para análisis de datos biológicos masivos, promoviendo la formación de talento nacional en IA aplicada a la salud y contribuyendo a políticas de salud basadas en evidencia científica generada internamente.

En última instancia, el proyecto busca impactar positivamente en la calidad de vida de la población al acelerar la transición hacia una medicina de precisión más inclusiva y sostenible

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial; Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos; Analítica de Grandes Cúmulos de Información

Persona investigadora científica

Dra. Mireya Paredes López (Posdoctorante con beca SECIHTI, 2025-2026)

Resumen

Las contribuciones esperadas de este proyecto serán en el área de procesamiento de lenguaje natural a través de crear un algoritmo que identifique frases nocivas a través de las representaciones de texto propuestas. Además, ésta contribución será enfocada en el lenguajeEspañol ya que actualmente la mayor parte de las contribuciones en el área son realizadas para inglés. Cabe mencionar, que este proyecto toma de punto de partida el trabajo anterior de grupo de trabajo (análisis de sentimientos y clasificación de texto) contribuyendo a esta linea de investigación con nuevas técnicas así como el problema específico de la identificación de frases nocivas en texto.

Utilidad práctica

Utilidad en el area de Procesamiento de Lenguaje Natural

Utilidad Social

Utilidad en deteccion de misoginia en discurso publico.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Inteligencia Artificial; Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos; Analítica de Grandes Cúmulos de Información

Persona investigadora científica

Dra. María Beatriz Juárez Aguilar (Posdoctorante con beca SECIHTI, 2025-2026)

Resumen

Desde hace más de cinco años, China se ha centrado en apuntalar su desarrollo económico a través de impulsar los datos como factor de producción; particularmente busca apoyarse en los datos no-personales: los datos industriales y los datos del gobierno. Recientes avances en la inteligencia artificial han reorientado políticas públicas y el marco jurídico para apuntalar a la economía digital y particularmente, su transformación industrial dentro del programa “Nueva Industrialización”. Esta investigación, con fuentes oficiales en chino y un acercamiento multidisciplinario, busca analizar ¿cómo ha logrado China regular la inteligencia artificial y al mismo tiempo innovar a un alto nivel? ¿cómo está llevando a cabo su transformación industrial a través de la Inteligencia artificial? ¿Qué buenas prácticas y lecciones del caso chino, pueden aprovecharse en México y América Latina?

Utilidad práctica

Contribuir a la creación de un puente epistémico en América Latina para comprender la transformación de China a través de la inteligencia artificial, que la sitúan en la frontera tecnológica y jurídica.

Utilidad Social

Con fuentes oficiales en chino y una perspectiva multidisciplinaria, esta investigación enriquece los estudios latinoamericanos sobre derecho e IA, al presentar un primer acercamiento al caso chino para desentrañar los procesos que le han permitido ser un líder mundial en IA, fomentar su uso para una exitosa transformación industrial (con IAI), al tiempo que ha logrado que el pueblo se beneficie directamente (protección a usuarios, la estabilidad social y política, etc.).

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Regulación de las TIC; Inteligencia Artificial

Persona investigadora científica

Dra. Ana Josefina Bello Jiménez (Posdoctorante con beca SECIHTI, 2024-2025)

Resumen

Actualmente nos encontramos en un contexto donde la transparencia es una obligación de ley, que haampliado su impacto a través del uso de las TIC, permitiendo a lasociedad allegarsede datos de interés público, constituyendo elementos que deberían considerarse como datos de pruebaen materia de responsabilidades administrativas al constituir información publicada de manerareglada.Por otra parte se observa el nacimiento del derecho fundamental a la buenaadministración pública, dondedestaca la importancia de la transparencia gubernamental, elemento que se haconsolidado en Méxicocomo un aspecto preventivo del combate a la corrupción, al constreñir alsectorpúblico a difundirinformación oportuna, verificable, comprensible, actualizada y completa.

Utilidad práctica

Contribuir a mejorar la gestión de la información, fortalecer la prevención de la corrupción y apoyar la toma de decisiones mediante mecanismos digitales, como elementos clave para el ejercicio del derecho a la buena administración pública.

Utilidad Social

Fortalece el ejercicio del derecho a la buena administración pública al promover una gestión pública más transparente, accesible y responsable, favoreciendo la confianza ciudadana en las instituciones y el combate social a la corrupción mediante el uso de mecanismos digitales.

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Regulación de las TIC; Las TIC y la gestión de la información y el conocimiento

Persona investigadora científica

Dr. Juan Antonio Vega Garfias (Subgerente de Innovacion Gubernamental)

Resumen

Sea D un grafo orientado cuyo ideal tórico es P_D. En este proyecto revisaremos la propiedad de intersección completa binomial de P_D a través del aprendizaje profundo estructural sobre D, con el propósito de desarrollar un marco algorítmico y de herramientas computacionales para su estudio y aplicaciones en otros dominios

Utilidad práctica

Construir un framework para facilitar el estudio de grafos orientados con técnicas de aprendizaje profundo

Utilidad Social

Aplicar framework a problemas modelados como grafos con orientaciones, cuyas propiedades correspondan a ámbitos de interés social

Linea de Generación y Aplicación del conocimiento

Combinatoria, modelado y algoritmos; Inteligencia Artificial