Líneas de investigación

Estudiamos cómo se diseñan, analizan y transforman los lenguajes y el código que los programas usan a lo largo de su ciclo de vida. Nos interesa tanto la creación de lenguajes de propósito general y de dominio específico como la extracción automática de conocimiento a partir de grandes colecciones de software. El trabajo combina fundamentos de lenguajes con herramientas prácticas de análisis, generación y prototipado.

• Lenguajes de propósito general y de dominio específico (DSL)
• Lenguajes para el ciclo de vida del software
• Análisis y manipulación automática de código
• Analítica de software / Big Code

Diseñamos entornos y herramientas para enseñar programación y electrónica digital con evaluación y realimentación automáticas. Estudiamos motivación, gamificación, aprendizaje colaborativo y analítica para entender cómo aprenden los estudiantes y cómo mejorar los cursos. El trabajo conecta software educativo con evidencia empírica en el aula y con el análisis del código que producen los estudiantes.

• Entornos didácticos de programación y electrónica digital
• Evaluación y realimentación automáticas
• Learning analytics y métodos mixtos
• Motivación, gamificación y aprendizaje colaborativo
• Análisis de código de soluciones estudiantiles
• Currículo y competencias en ingeniería

Investigamos cómo hacer más confiables los sistemas embebidos frente a fallos inducidos por radiación y otros eventos transitorios, sin inflar de más el costo en área, energía o desempeño. Desarrollamos métricas, técnicas de protección selectiva, computación aproximada y co-diseño hardware/software, junto con herramientas para evaluar y explorar soluciones tolerantes a fallos.

• Mitigación de soft errors y fallos transitorios
• Computación aproximada para sistemas confiables
• Criticidad de recursos en microprocesadores
• Exploración automática de diseños tolerantes a fallos

Abordamos problemas urbanos de accidentalidad, congestión y operación del transporte con datos, visión por computador e IoT. Construimos modelos para anticipar tráfico y accidentes, detectar evasión en sistemas masivos y monitorear vehículos con sensores, RFID y análisis de video. El foco está en métodos aplicables a ciudades y a sistemas como Transmilenio.

• Accidentalidad vial y datos urbanos
• Predicción y monitoreo de tráfico
• Visión por computador en vías y terminales
• IoT y RFID para monitoreo vehicular
• Operación y evasión en transporte masivo

Llevamos visión por computador, aprendizaje profundo e IoT al campo para apoyar el monitoreo de cultivos y la producción agropecuaria. Trabajamos en detección de maleza con imágenes multiespectrales, caracterización de cultivos desde el aire y dispositivos de identificación animal, además de asistentes basados en modelos de lenguaje para el manejo agronómico.

• Detección de maleza con imágenes multiespectrales
• Visión aérea y caracterización de cultivos
• Aprendizaje profundo para monitoreo agrícola
• IoT para identificación y movilidad pecuaria
• Asistentes inteligentes para manejo de cultivos