|
Responsable |
Nombre del proyecto |
Resumen |
Área de conocimiento |
|
Dr. Celso Hernández Tenorio Profesor Investigador |
Síntesis de una membrana Quitosano/Polipirrol/ Politetrafluoroetileno (Q/PPy/PTFT) para la aplicación a celdas de combustible tipo PEM. |
El proyecto consiste en obtención de una membrana de intercambio protónico de Q/PPy/PTFT, para aplicación a una celda de combustible de intercambio protónico (PEM), la membrana de Q/PTFT se obtendrá en medio ácido, posteriormente se dopará con Py a la membrana por medio plasma de descarga luminiscente. Las membranas de Q/PPy/PTFT son membranas no fluoradas por lo que se realizará una activación por los grupos funcionales SO3. Posteriormente se realizará la caracterización de la membrana de Q/PPy/PTFT para conocer sus características fisicoquímicas, protónicas, morfológicas, químicas y térmicas. |
Ingeniería de Materiales |
|
Dr. Federico DEL RAZO LÓPEZ Instituto Tecnológico de Toluca Correo: [email protected] www.federicodelrazo.com |
Detección de violencia física en video a través de estrategias de aprendizaje continuo usando redes neuronales artificiales profundas" |
Actualmente el uso de cámaras de vídeo como parte de los sistemas de vigilancia se ha incrementado considerablemente, trayendo consigo beneficios para la sociedad, pero también retos tecnológicos importantes. Uno de sus objetivos es la detección rápida de acciones violentas, tarea que suele realizarse mediante inspección visual por seres humanos, sin embargo, esta tarea puede ser muy laboriosa por la cantidad abrumadora de videos que se generan en tiempo real en un momento dato. Razón por la cual se han desarrollado diferentes modelos de machine learning para su automatización. No obstante, cuando se trata de detección de violencia en video, uno de los problemas que enfrenta es la variedad de escenarios violentos que pueden existir, lo que ha llevado a que diferentes modelos sean entrenados con conjuntos de datos que los lleven a detectar violencia en solo uno o unos pocos tipos de escenarios. En este proyecto se busca desarrollar modelos de redes neuronales artificiales profundas, basados en el aprendizaje continuo, para detectar violencia en diferentes escenarios, entrenándolos con un conjunto de datos inicial (o pocos escenarios), y posteriormente agregar nuevos escenarios mientras el modelo está en funcionamiento. |
TICS |
|
Dra. Eréndira Rendón Lara Instituto tecnológico de Toluca. Correo electrónico: [email protected] |
Análisis inteligente de Imágenes Médicas |
En el ambiente del sector salud se genera una gran cantidad de imágenes médicas de diferentes tipos, que si se analizan adecuadamente podrían aportar información adicional para el diagnóstico y tratamiento de los pacientes. La Inteligencia Artificial juega un papel importante en la automatización del análisis de imágenes médicas, ahorrando tiempo y recursos. Actualmente se han utilizamos algoritmos de Deep Learning como redes convolucionales y Transformers, los cuales han demostrado su altísimo potencial para extraer las características más importantes de las imágenes e interpretarlas. Sin embargo, además de estos enfoques se requiere del procesamiento de imágenes médicas, el cual Incluye la limpieza del ruido de fondo, ajuste de brillo y contraste, homogenización del tamaño y normalización de las intensidades de píxel. Además de la interpretación de ellas, que es una tarea más compleja como: la clasificación de imágenes, su segmentación o la detección de objetos en las mismas y selección de atributos relevantes en la imagen. De esta manera este proyecto de Investigación se pueden generar los siguientes temas de tesis doctorales: Evolución de Covid-19 a partir de imágenes de radiografías Segmentación de regiones de interés en imágenes médicas. Localización de regiones anómalas en imágenes del cerebro. |
TICS |
|
Dra. Eréndira Rendón Lara Instituto tecnológico de Toluca. Correo electrónico: [email protected] |
Análisis de datos en el sector salud: Diseño de nuevos algoritmos para el tratamiento de datos médicos categóricos y/o mezclados. |
En el sector salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que vierten gran cantidad de información relacionada con pacientes, enfermedades y hospitales o centros de salud: datos clínicos, datos analíticos, microbiología, antecedentes personales, genómica, etc. Tanto la información recogida por los profesionales de la salud y los dispositivos médicos como los datos ingentes y complejos derivados de estudios genómicos pueden ser analizados y útiles para mejorar la atención de salud y ofrecer una medicina más personalizada. Esta gran cantidad de datos provenientes de hospitales del sector, es prácticamente imposible analizarla por los expertos en salud, es aquí donde haciendo uso de técnicas de Machine Learning y /o Inteligencia Artificial, es posible realizar un análisis de estos datos para obtener conocimiento nuevo para obtener tendencias, patrones, características importantes de las enfermedades entre otros. |
TICS |
|
Dra. Erika Saavedra [email protected] |
Monitoreo, diagnóstico e impacto de microplásticos en humedales del Estado de México |
Un problema ambiental actual de interés es la contaminación por microplásticos (MP), los cuales han sido identificados como contaminantes emergentes, éstos causan daños ecotoxicológicos en todos los ecosistemas, principalmente en ecosistemas acuáticos, de los cuales existen pocas investigaciones a nivel mundial, particularmente en humedales. Por ello y a que el Estado de México es uno de los principales consumidores de polímeros, el objetivo de este estudio es conocer el estado actual de la presencia de MP en agua, sedimentos y organismos acuáticos de 2 humedales del Estado en dos épocas del año, para monitorear y evaluar el impacto de los MP y proponer estrategias de gestión ambiental adaptativas y participativas para prevenir y reducir su contaminación. |
Ingeniería de materiales |
|
Dra. Esmeralda Rivera Gutiérrez [email protected] |
Pruebas de fitotoxicidad para microplásticos ,Degradación de plásticos, Remoción de microplásticos en aguas |
|
Ingeniería en materiales |
|
Dr. Jorge Sánchez Jaime |
Análisis de vulnerabilidad topológica de la red potencia mexicana ante fallas aleatorias y ataques intencionales a través de modelos descriptivos y predictivos de Inteligencia Artificial |
En este proyecto se investigarán las propiedades topológicas de la red de transmisión eléctrica mexicana para demostrar que el análisis de vulnerabilidad topológica puede desempeñar un papel importante al proporcionar información complementaria necesaria para las decisiones relativas al diseño de sistemas eléctricos. Para ello, su usarán técnicas de Inteligencia Artificial como el aprendizaje automático o machine learning (en particular modelos descriptivos como el clustering y predictivos como las redes neuronales artificiales) para estudiar redes eléctricas de 400kV y 230kV, las cuales se analizarán de forma independiente y como una única red combinada. Se aplicará la teoría de redes complejas, algunas métricas topológicas, y modelos descriptivos y predictivos para determinar de la vulnerabilidad de la red eléctrica a fallas aleatorias y ataques intencionales. En términos generales, este proyecto incrementará el conocimiento actual de la red eléctrica mexicana y ayudará a tomar decisiones para diseñar un sistema eléctrico menos vulnerable. |
Energía |
|
Dr. Ivan Francisco Valencia |
Identificación de patrones de hundimiento en interferogramas del Valle de Toluca usando neuronales convolucionales. |
La necesidad de abastecer con agua a los municipios del Valle de Toluca ha ocasionado que su cuenca hidrográfica se considere sobreexplotada y se requiera de más volumen de agua del que el ciclo hidrológico puede abastecer, en consecuencia, el riesgo de subsidencia y la presencia de grietas es latente y aumenta con el tiempo. El valle de Toluca se tienen identificadas zonas en el Valle de Toluca con presencia de hundimiento, sin embargo, el predecir zonas que pudieran presentar este fenómeno a futuro, permitirá una mejor planeación urbana al evitar riesgos en obras civiles, pérdidas humanas y/o económicas, además de una mejor gestión de los recursos hídricos. Por lo anterior, en este proyecto se propone el uso de redes neuronales convolucionales e interferogramas para abordar el fenómeno de hundimiento en el Valle de Toluca. |
TICS |
|
Dra. Luisa Elena Silva De Hoyos Estancias Posdoctorales CONAHYT Instituto Tecnológico de Toluca |
Obtención de nanopartículas metálicas mediante síntesis verde para su aplicación en sensado. |
La contaminación es un problema global que conduce a que millones de personas se vean afectadas esto debido a la a la gran expansión industrial y al desecho indiscriminado de agentes tóxicos. Por esta razón el desarrollo de materiales para realizar el monitoreo y detección temprana de enfermedades es de suma importancia. Los sensores biológicos, químicos y de iones son una opción para atender este problema. Muchos de los sensores tradicionales, cromatografía gases/líquidos, espectrometría de masa, entro otros, son técnicas utilizadas que requieren instrumentación compleja y costosa. La nanotecnología ha jugado un papel importante en este campo, buscando dar soluciones más simples y amigables con el medio ambiente para obtener diferentes tipos de sensores. El objetivo de este proyecto es obtener materiales que sean capaces de detectar contaminantes a simple vista y en tiempo real, para dar un primer vistazo a el tratamiento específico que se requiere. |
Ingeniería de Materiales |
|
Dra. Nayely Torres Gómez |
Su principal línea de investigación es el desarrollo de materiales híbridos optomagnéticos y nanobiocompuestos basados en estructuras metálicas y calcogenuros metálicos, con aplicaciones biológicas, sensado, almacenamiento de energía y catálisis. |
|
Ingeniería de materiales |
|
Dra. Angélica Monserrat Velázquez Hernández Correo: [email protected]
|
Potenciales aplicaciones de películas de quitosano impregnadas con nanopartículas biocompatibles fitosintetizadas para la preservación de alimentos de origen vegetal. |
Las películas de quitosano impregnadas con nanopartículas biocompatibles fitosintetizadas ofrecen un gran potencial para la preservación de alimentos de origen vegetal. Presentando una serie de propiedades atractivas para aplicaciones biotecnológicas. Una de las razones por las cuales estas películas son prometedoras es su actividad antimicrobiana contra bacterias Gram-Positivas, Gram-Negativas y Hongos, reduciendo la proliferación de microorganismos patógenos. Además, estas películas son biodegradables y biocompatibles. |
Ingeniería de materiales |
|
Dra. Hilda Moreno Saavedra División de Estudios de Posgrado e Investigación
|
Comportamiento frente a la corrosión del acero inoxidable 304 recubierto de polipirrol para placas bipolares de celdas de combustible de membrana de intercambio protónico. |
En los últimos años, se ha presentado un gran interés en el desarrollo de nuevas fuentes de energía para reducir los problemas medioambientales y la dependencia a los combustibles fósiles. Las pilas de combustible de membrana de intercambio protónico tienen el potencial para resolver estas problemáticas, su capacidad para producir energía eléctrica a partir de hidrógeno y oxígeno son una alternativa para máquinas de combustión interna, instalaciones fijas y baterías portátiles. Las placas bipolares son un componente clave de estas celdas que determinan su rendimiento en aplicaciones comerciales. Las placas bipolares metálicas principalmente las de acero inoxidable, han recibido una gran atención debido a su alta conductividad eléctrica, costo aceptable del material, resistencia relativamente alta y baja permeabilidad a los gases, sin embargo, estas placas siguen siendo propensas a oxidarse y enfrentan problemas de fragilización por hidrógeno en un ambiente de trabajo disminuyendo su rendimiento. Con el fin de reducir en índice de corrosión se plantea sintetizar y caracterizar un recubrimiento protector a base de polipirrol para su aplicación en placas bipolares metálicas de una celda de combustible. |
Ingeniería de Materiales |
|
Dr. Guillermo Carbajal Franco |
Deposito de películas delgadas de óxidos metálicos mediante microondas |
Los óxidos metálicos tienen un sinfín de aplicaciones tecnológicas desde capas transportadoras de electrones o huecos en celdas solares, hasta electrodos para la fotocatálisis de múltiples reacciones, pasando por sensores de gases basados en procesos catalizados por el óxido metálico. De los múltiples métodos de depósito, la evaporación por microondas es un área que ha sido poco explorada. En este proyecto se propone el estudio del método para depositar una película delgada de un óxido metálico y su aplicación a un tema de interés tecnológico, como pueden ser el electrodo o la capa transportadora de electrones de una celda solar. |
Ingeniería de Materiales |
|
Dr. Guillermo Carbajal Franco |
Estudio de materiales poliméricos semiconductores |
Los materiales semiconductores orgánicos están basados en polímeros capaces de conducir electrones libremente y que pueden ser modificados para hacerlo en forma controlada, con lo que es posible diseñar y construir dispositivos que típicamente se han construido con materiales inorgánicos que son rígidos y frágiles. Con la incorporación de polímeros semiconductores se han logrado producir, por ejemplo, electrodos transparentes y flexibles para celdas solares y diodos emisores de luz (LEDs) que son usados en pantallas que se pueden doblar. En este proyecto se plantea el estudio práctico y por modelado DFT de materiales que cumplan con las características adecuadas para ser incorporados en un dispositivo de utilizad tecnológica como una celda solar. |
Ingeniería de Materiales |
| Dr. Roberto Alejo Eleuterio | Reconocimiento de patrones mediante un estudio de análisis multi-resolución en el procesamiento de señales digitales | Reconocer patrones en el análisis de una señal en el dominio del tiempo y la frecuencia, usando las transformadas wavelets, como una herramienta para capturar tanto características locales como globales de las señales. | TIC |
