Misión
Somos un equipo de investigadores interdisciplinarios comprometidos con el desarrollo de tecnologías avanzadas y sostenibles en el campo de la inteligencia artificial y las redes de comunicación. Creamos soluciones para mejorar los Sistemas Inteligentes de Transporte y promover una movilidad con menor impacto ambiental. Mediante la IA, buscamos proveer calidad de servicio en redes fijas, móviles e inalámbricas, como también en el área de las TICs, y aplicaciones de interés cultural y social. Buscamos satisfacer necesidades de infraestructura moderna, beneficioso e inclusivo para la sociedad.
Objetivo
- Implementar soluciones para Sistemas Inteligentes de Transporte que facilite una comunicación eficiente entre vehículos y usuarios, promoviendo la movilidad sostenible y contribuyendo a la reducción de la huella de carbono.
- Mejorar el rendimiento en redes fijas y móviles e inalámbricas como ad-hoc, vehiculares, celulares e IoT, buscando transmisión de datos más seguros y eficientes.
- Desarrollar aplicaciones en comunicaciones, procesamiento de lenguaje natural, aplicaciones de interés cultural y social, sistemas embebidos, automatización y sensores, con un enfoque particular en la integración de soluciones de inteligencia artificial que sean escalables y eficientes.
Proyectos
- Enhancing Information Technologies through Artificial Intelligence: A Focus on Transportation Systems, Wireless Networks, Kichwa Language Learning, and Privacy and Anonymity Techniques
- Perceptions of Students with ASD and ADHD on English Language Teaching Methodology in the EFL University Classroom
- AI Applications for Improving Educational Processes in Learning Management Systems
- FLEAD: Federated Learning for Embedded and Distributed Systems
- VICOM-AI: Vehicular Intelligent Communications Optimization using Artificial Intelligence
Publicaciones
Año | Título | Link |
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2024 | Strategic deployment of RSUs in urban settings: Optimizing IEEE 802.11p infrastructure | https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870524001963?via%3Dihub |
2024 | Q-RPL: Q-Learning-Based Routing Protocol for Advanced Metering Infrastructure in Smart Grids | https://www.mdpi.com/1424-8220/24/15/4818 |