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Grupo de investigación

English

Sistemas Embebidos e Inteligencia Computacional SISTEMIC

Unidad Académica: Facultad de Ingeniería

Minciencias

Categoría

A1

Convocatoria

894

GrupLAC

OCDE

Área

Ingeniería y Tecnología

Subárea

Ingeniería Eléctrica, Electrónica e Informática

Descargar Ficha get_app

Apuesta estratégica

Realizamos proyectos de investigación y desarrollo en las líneas de Sistemas Embebidos, Computación de alto desempeño, Procesamiento Digital de Señales, Inteligencia Artificial, Territorios y Ciudades Inteligentes.

Líneas y/o áreas de investigación

  • Computación Paralela.
  • Inteligencia Computacional.
  • Procesamiento Digital de Señales.
  • Sistemas Embebido.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Salud y bienestar Energía asequible y no contaminante Industria, innovación e infraestructura Ciudades y comunidades sostenibles

Coordinador(a) del Grupo

Fredy Alexander Rivera Velez, PhD.

Doctorado en Ingeniería Informática
Universidad Complutense de Madrid, España

Correo del Coordinador(a)

falexander.rivera@udea.edu.co

Correo del Grupo

gruposistemic@udea.edu.co

Cooperación científica

Relacionamiento colaborativo

  • Universidad de Purdue.
  • London College.
  • ISAGEN.
     
  • ITM.
  • Instituto Alexander Von Humboldt

Proyectos para resaltar

  • Análisis bioacústico para identificación automática de especies de ranas.
  • Análisis bioacústico para monitorear cambios en ecosistemas.
  • Sistema de Monitoreo, Administración y Recaudo Inteligente para Medellín y su área Metropolitana.
  • Development and evaluation of an effective acoustic trap for aedes aegypti.
  • Evaluación de la eficacia de un entrenamiento individual en cognición social en la mejoría conductual de déficit observados y en modulaciones de patrones de conectividad cerebral en una muestra de ex-combatientes de grupos armados.

Principales resultados de investigación

  • Desarrollo de técnicas para hacer procesamiento eficiente de información genética.
  • Desarrollo de sistemas embebidos para hacer monitoreo de sistemas.
  • Desarrollo de técnicas de machine learning para hacer análisis de datos biológicos.
  • Desarrollo de sistemas de procesamiento de señal para hacer análisis cerebral y su relación con el comportamiento de las personas.

Portafolio de servicios y/o productos

  • Desarrollo de técnicas y prototipos para el monitoreo de sistemas complejos en diferentes áreas como, biología, industria, ciudades inteligentes, medicina.
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