Categorías

Líneas de investigación

  • Participación del citoesqueleto: en el ciclo de “Giardia intestinalis”.
  • Identificación de blancos moleculares en parásitos y en exosomas de CaMa.
  • Efecto del rubulavirus porcino sobre el citoesqueleto y la señalización del interferón tipo I.

Líneas de investigación

  • Identificación de biomarcadores tempranos de daño renal (péptidos, microRNAs) inducidos por la exposición a fluoruros, metales o mezclas de contaminantes en modelos experimentales y en poblaciones mestizas mexicanas (niños, adolescentes y adultos).
  • Caracterización de factores de riesgo ambientales para el desarrollo de nefropatías en poblaciones mestizas mexicanas (niños, adolescentes y adultos, poblaciones marginadas).
  • Estudio in vivo e in vitro de los actores moleculares involucrados en la endocitosis tubular de proteínas de bajo peso molecular durante la exposición a dosis bajas de cadmio.
  • Impacto de la exposición a xenobióticos sobre los procesos de reparación, regeneración y adaptación del epitelio tubular (inflamación, apoptosis, estrés oxidante, autofagia, etc.).
     

Líneas de investigación

  • Advanced control systems and artificial intelligence applications, particularly in adaptive control.
  • Discrete-time systems
  • Robotics.
  • Dynamic systems.

Líneas de investigación

  • Robótica y Manufactura Flexible.
  • Control Inteligente.
  • Ensamble mecánico empleando robots.
  • Inteligencia Artificial: Redes Neuronales y Lógica Difusa.
  • Fusión Sensorial y Aprendizaje Multimodal.
  • Inspección y control de calidad empleando visión maquinal.
  • Instrumentación Electrónica y Automatización Industrial.
  • Sistemas Embebidos.
  • Reconocimiento y Aprendizaje de Patrones.
  • Teoría de Resonancia Adaptable (ART).

Líneas de investigación

Doctor en Ciencia y Tecnología de Alimentos (1988),
Universidad Estatal de Campinas, Sao Paulo, Brasil
Nivel III del SNI
correo: fmartinez@cinvestav.mx
Tel. 4422119905

Líneas de investigación

Dispositivos y sistemas de cómputo móvil: Diseño y validación de métodos de gestión eficiente de recursos a nivel de enlace para sistemas de comunicaciones móviles celulares (5G, 6G) mediante simulación por computadora; se desarrollan estrategias para mejorar la eficiencia energética en dispositivos móviles inteligentes con capacidad de aprendizaje local o colaborativo con entidades de cómputo (edge, fog, o nube), para el despliegue de arquitecturas aprendizaje federado o distribuido en el Internet de las Cosas (IoT). Entre los casos de uso de interés en esa línea de investigación se destacan servicios basados en ubicación y análisis de movilidad.

Salud móvil: Aplicación de fundamentos de computación y comunicación para el diseño de métodos y sistemas de apoyo a la decisión médica, para lo cual se diseñan algoritmos de codificación o fusión de datos de modalidades diversas (clínicas o fisiológicas) para el modelado y predicción de eventos adversos asociados al deterioro de salud del paciente. La línea dirige los esfuerzos hacia dos metas: i) investigación multidisciplinaria en la intersección de ciencias de la computación y ciencias de la salud, fomentando colaboraciones con especialistas médicos de entidades de salud de tercer nivel de atención médica para la validación en entornos controlados de los métodos de predicción de eventos adversos diseñados y, eventualmente, la potencial traslación a un entorno clínico para la atención, seguimiento o prevención de enfermedades crónico degenerativas, y ii) integración de servicios de salud móvil a casos de uso del IoT, incluyendo servicios de ciberseguridad y aprendizaje federado

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11/11/2024 01:36:13 p. m.