Líneas de investigación

Procesamiento de señales para seguridad: Aplicar distintas estrategias para brindar seguridad a señales de naturaleza diversa utilizando técnicas de ocultamiento de datos y cifrado homomórfico.

Implementaciones hardware para DSP: Diseñar arquitecturas hardware específicas para acelerar algoritmos de procesamiento digital de señales.

Análisis forense de señales: Identificar procesamientos previos de señales manipuladas, usualmente, con fines deshonestos

Líneas de investigación

• Aprendizaje Automático y Profundo (Machine Learning y Deep Learning).
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
• Optimización y Análisis de Redes Complejas.
• Métodos Cuantitativos y Modelado Estadístico Avanzado.
• Aprendizaje Multimodal para Aplicaciones Biomédicas.

Líneas de investigación

Robótica móvil: Estudio y desarrollo de técnicas y estrategias para incrementar la autonomía y funcionalidad de los robots móviles en entornos dinámicos, desde estructuras mecánicas eficientes, pasando por el estudio de los problemas de navegación autónoma con algoritmos avanzados para la planificación de trayectorias, hasta la generación de mapas precisos utilizando diferentes técnicas SLAM.

Vehículos aéreos no tripulados (VANT): Diseño y optimización de plataformas aéreas, así como el desarrollo de algoritmos para la navegación autónoma. En particular, desarrollo e investigación en sistemas de VANTs colaborativos, abordando problemas de colaboración y coordinación centralizada y no centralizada, para ejecutar tareas complejas de manera eficiente, especialmente en problemas de exploración y generación de mapas.

Inteligencia Computacional: Desarrollo e implementación de algoritmos de Inteligencia Computacional para resolver de forma eficiente y óptima problemas relacionados con distintas áreas de aplicación, como la logística, la gestión de flotas y la robótica, así como el estudio de interfaces intuitivas hombre-máquina que facilitan la comunicación y colaboración entre humanos y robots.

Visión por computadora: Estudio y desarrollo de aplicaciones de visión por computadora en robótica móvil, tanto aérea como terrestre, como la odometría visual, la interacción hombre-máquina, la generación de mapas y la navegación visual.

Líneas de investigación

• Análisis de datos: Realizamos análisis exploratorio y predictivo sobre datos médicos, específicamente diversos tipos de cáncer y damos demográficos. Asimismo, realizamos análisis predictivo sobre infraestructuras de cómputo de alto desempeño.
• Análisis de texto: Desarrollamos algoritmos para extracción y modelado de texto para generar modelos de lenguaje de dominio específico.
• Web Semántica: Diseñamos algoritmos para generación e ingesta de grafos de conocimiento (Knowledge Graphs) en dominios específicos.
• Cloud Computing: Realizamos análisis de datos empleando diversos modelos de infraestructuras de cloud computing. Asimismo, analizamos datos de la misma infraestructura que se emplea para apoyar a la toma de decisiones en DevOps.

Líneas de investigación

Optimización altamente dimensional

Optimización multiobjetivo

Evolución diferencial y otras metaheurísticas

Problemas de calendarización

Conducción autónoma y otros problemas relacionados con autos eléctricos

Líneas de investigación

Software para Telecomunicaciones: Gestión de redes y servicios de próxima generación.

Redes Definidas por Software (Software Defined Networks): Funciones de Virtualización en Redes Fijas y Móviles (SDN/NFV),

Redes de Centros de Datos Definidas por Software (DC-SDN)

Inteligencia Artificial Aplicada: optimización de recursos en redes de próxima generación (5G, Beyond 5G, 6G), aplicaciones de aprendizaje automático.

Proyectos de desarrollo tecnológico: Sistemas y plataformas TIC en la industria y gobierno, Telecomunicaciones, Smart Cities, Industria 4.0, Internet de las Cosas (IoT)

Líneas de investigación

• Optimización (Optimization).
• Inteligencia Computacional (Computational Intelligence).
• Metaheurísticas Bioinspiradas (Bioinspired Metaheuristics).
• Cómputo Evolutivo (Evolutionary Computing).
• Aprendizaje Automático Evolutivo (Evolutionary Machine Learning).

Líneas de investigación

Los trabajos de investigación del Dr. Rodríguez Tello se centran en la solución eficiente de problemas de optimización combinatoria mediante el diseño e implementación de algoritmos avanzados. Dichos algoritmos emplean conceptos avanzados como la evolución, el aprendizaje automático y la autoadaptación para lograr alcanzar soluciones robustas y de buena calidad. En particular ha logrado desarrollar algoritmos (exactos y aproximados) para resolver eficazmente problemas de NP-difíciles provenientes de las siguientes áreas de aplicación:

• Teoría de grafos: minimización del ancho de banda, minimización del ancho de banda cíclico, arreglo lineal mínimo, etc.
• Bioinformática: predicción de la estructura 3D de proteínas, inferencia de modelos de redes reguladoras de genes, reconstrucción filogenética mediante máxima parsimonia, etc.

Líneas de investigación

• Convergence of cloud computing a Big data in Data science.
• Software architecture and data engeniering.
• Distributed continnum systems.
• Paralel and distributed programming models.
• Data management: Earth observation, healthcare, digital supply chains and Blockchain.