Avante 2025: Bootcamp de Procesamiento de Imágenes Con Inteligencia Artificial

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Información General

El Bootcamp propuesto ofrece 80 horas de capacitación dirigidas a docentes e investigadores de diversas universidades, con el objetivo de entrenarlos en inteligencia artificial, una disciplina en constante desarrollo dentro de la computación científica. Su aplicación abarca desde el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones hasta la predicción de comportamientos y la aceleración de simulaciones numéricas. Las sesiones adoptan un enfoque interactivo, combinando teoría con ejemplos prácticos sobre el uso óptimo de técnicas de aprendizaje automático para la investigación, sin perder de vista el contexto social. Además, el programa incluye aplicaciones en astronomía, como el desarrollo y uso de paquetes de software para el análisis de datos e imágenes científicas. Este Bootcamp representa una oportunidad única para capacitarse en herramientas computacionales avanzadas, con ejemplos concretos de su aplicación en astronomía. En un mundo donde la inteligencia artificial y la ciencia de datos desempeñan un papel clave en la investigación, la industria, la educación y la calidad de vida, la astronomía se presenta como un campo ideal para integrar el entrenamiento en ciencias exactas con técnicas avanzadas de análisis de datos e imágenes. En este contexto, el Bootcamp de Procesamiento de Imágenes con Inteligencia Artificial se propone como un complemento a la 46th International School for Young Astronomers (ISYA), la escuela de astronomía de mayor trayectoria a nivel mundial, cuya organización está en marcha. Dirigido especialmente a jóvenes, en particular aquellos de países en desarrollo, este programa de formación avanzada representa una oportunidad invaluable para acceder a educación de alta calidad y a recursos que, de otro modo, podrían resultar inaccesibles.

El BootCamp recibe el generoso soporte de CEDIA, a través de su fondo Avante: Programa Avante de Cedia.

Dorothy Vaughan

Objetivo:

  • El Bootcamp busca proporcionar una educación avanzada en técnicas de procesamiento de imágenes, inteligencia artificial y ciencias afines a una audiencia diversa, en un entorno que fomenta el trabajo en equipo y la colaboración multidisciplinaria.
  • Su principal objetivo es fortalecer las capacidades en el procesamiento de imágenes en regiones donde la infraestructura y las oportunidades educativas son limitadas.
  • Ofrece cursos intensivos y talleres que abarcan una amplia gama de temas, desde el uso de Python para el procesamiento de imágenes hasta astronomía cultural, astrofísica y análisis de datos.
  • Los programas son impartidos por destacados astrónomos y científicos de todo el mundo, garantizando una formación de alta calidad y acceso a conocimientos de vanguardia.

Cursos y Temario

Cursos

El Bootcamp se llevará a cabo en el campus de la Universidad Yachay Tech, y su organización, incluyendo el contenido de los talleres y la logística, se está realizando en colaboración con la Escuela Politécnica Nacional. Constará de cuatro módulos, con la astronomía como eje central. El evento contará con la participación de los profesores invitados, quienes desarrollarán talleres interactivos con profesores locales. A continuación, se presenta el contenido de cada tema.

Curso A (30 horas, 7 - 11 de julio): Procesamiento de Imágenes

Instructores: F. Buitrago, W. Banda-Barragán, y H. Dénes

Durante este módulo, los participantes realizarán tutoriales interactivos de python para análisis de imágenes.

  • Linux y la necesidad de software libre
  • Big data y computación exaescala
  • Python, OOP y herramientas para programar
  • I/O de archivos tabulados
  • Formatos científicos de datos
  • Análisis de N-d datos en python
  • I/O y análisis de imágenes en python
  • Visualización científica
  • Creación de figuras para artículos
  • Animaciones y 3D rendering
  • Transformadas de Fourier, filtros y máscaras para imágenes
  • Detectores de filos: Métodos FFT vs. de Gradientes
  • Obtención de imágenes desde catálogos astronómicos
  • Procesamiento de imágenes astronómicas
  • Métodos de búsqueda de objetos en imágenes
  • Visualización de imágenes astronómicas en Jupyter Notebooks
  • Software libre para imágenes astronómicas: TOPCAT, Aladin, SAO-ds9, gnuastro, GALFIT

Curso B (30 horas, 14 - 18 de julio): Inteligencia artificial

Instructores: J.R. Martínez, F. Buitrago, H. Denés y N. Vásquez

Durante este módulo, los participantes realizarán tutoriales sobre inteligencia artificial.

  • Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, autosupervisado.
  • Introducción a las redes neuronales: redes neuronales totalmente conectadas.
  • Redes neuronales convolucionales.
  • Aprendizaje supervisado para clasificación y regresión
  • Métricas de evaluación en aprendizaje automático
  • Validación, validación cruzada.
  • Métricas: exactitud, precisión, recall.
  • Preprocesamiento de datos: conjuntos de datos desequilibrados, datos faltantes.
  • Ajuste de hiperparámetros
  • Aprendizaje automático no supervisado
  • Métodos de clustering.
  • Reducción de dimensionalidad.
  • Análisis de componentes principales.
  • Los métodos t-SNE y UMAP.
  • Los autoencoders como PCA no lineal.
  • Introducción a la astronomía en el dominio del tiempo
  • Redes neuronales recurrentes.
  • Transformadores.
  • Aprendizaje autosupervisado
  • Análisis bayesiano de datos.
  • Inferencia variacional.
  • MCMC versus inferencia variacional.
  • Cálculo bayesiano aproximado
  • Normalización de flujos.
  • Análisis espectral con Machine Learning

Curso C (20 horas, 21 - 24 de julio): Astronomía educativa, cultural y técnica

Instructores: F. Buitrago, N. Vásquez, J. Vásquez, C. Vásconez y A. Dueñas

Durante este módulo, los participantes aprenderán sobre herramientas educativas para la enseñanza de física y astronomía.

  • Educación astronómica
  • ¿Por qué es interesante la Astronomía?
  • Creación de applets digitales para enseñanza de ciencia básica
  • Software especializado para enseñanza de astronomía
  • Modelación y simulación de sistemas físicos
  • Física contemporánea con herramientas computacionales
  • Gravedad y mecánica cuántica
  • Astronomía más allá de lo visible
  • Interpretando los cielos en la cerámica
  • Ontologías nativas Andinas
  • Danzantes solares
  • Astroturismo y la oficina de astronomía para el desarrollo
  • Redacción de proyectos de desarrollo
  • Transferencia tecnológica
  • Observaciones nocturnas

Registro

¡Ya está abierta la inscripción! Recibimos con agrado las solicitudes de profesores universitarios, profesionales y estudiantes que deseen ampliar sus habilidades en computación científica. Se dará preferencia a profesores e investigadores universitarios.

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Participantes

Participantes por curso

Curso A: Procesamiento de Imágenes

  • Kevin Ricardo Proaño Benítez
  • Francisco Alexander Puente Torres
  • Manuel Eugenio Morocho Cayamcela
  • Mario Damián Andrango Torres
  • Jorge Fabricio Gallegos Maldonado
  • Alisson Camila Terán Ballagán
  • Leslie Joel Coyago Chacaguasay
  • Pamela Alejandra Espinosa Cuayal
  • Christian Mathias Meza Vargas
  • Joseph Alexander Granja Vélez
  • Einstein Isaac Barrera Moreno
  • Jonathan Javier Loor Duque
  • Lizeth Esther Tipantuña Bautista
  • Andy Marlon Rubio Erazo
  • Edwin Giovanny Bone Fonte
  • Diana Katherine Cóndor Arboleda
  • Benjamín Andrés Pusay Villarroel
  • Laura Daniela Avilés Pineda
  • Jenner Francois Baquero Morales
  • Andrea Esmeralda Beltrán Castro
  • Julio Cesar Hernadez Romero
  • Alexandra Maribel Puruncaja Catota
  • Pablo Neptalí Escobar Tibán

Curso B: Inteligencia artificial

  • Kevin Ricardo Proaño Benítez
  • Francisco Alexander Puente Torres
  • Angel Dickerson Méndez Cevallos
  • José Luis Vela Morales
  • Clara Inés Rojas Cely
  • Manuel Eugenio Morocho Cayamcela
  • Mario Damián Andrango Torres
  • Jorge Fabricio Gallegos Maldonado
  • Clayanela Janet Zambrano Caicedo
  • Leslie Joel Coyago Chacaguasay
  • Pamela Alejandra Espinosa Cuayal
  • Eduardo Emilio Lopez Velez
  • Christian Mathias Meza Vargas
  • Joseph Alexander Granja Vélez
  • Einstein Isaac Barrera Moreno
  • Jonathan Javier Loor Duque
  • Lizeth Esther Tipantuña Bautista
  • Andrés Ricardo Ordóñez González
  • Andy Marlon Rubio Erazo
  • Edwin Giovanny Bone Fonte
  • Diana Katherine Cóndor Arboleda
  • Benjamín Andrés Pusay Villarroel
  • Vicente Alexander Arévalo Nazate
  • Jenner Francois Baquero Morales
  • Ariana Deyaneira Jiménez Narváez
  • Julio Cesar Hernadez Romero

Curso C: Astronomía educativa, técnica, y cultural

  • Kevin Ricardo Proaño Benítez
  • Vicente Emmanuel Ortega Cárdenas
  • Clara Inés Rojas Cely
  • Manuel Eugenio Morocho Cayamcela
  • Mario Damián Andrango Torres
  • Jorge Fabricio Gallegos Maldonado
  • Leslie Joel Coyago Chacaguasay
  • Cesar Ricardo Buitrón Vinueza
  • Jonathan Javier Loor Duque
  • Lizeth Esther Tipantuña Bautista
  • Andy Marlon Rubio Erazo
  • Benjamín Andrés Pusay Villarroel
  • Ariana Deyaneira Jiménez Narváez
  • Julio Cesar Hernadez Romero
  • Pedro Francisco Zamora Dávila
  • Pablo Neptalí Escobar Tibán
  • Helga Dénes
  • Hugo Iván Jácome Hidalgo

Cronograma de Actividades

Encuentra el cronograma de actividades a continuación.

Mentor 1

Conoce a nuestros expositores

Aprende de expertos en el campo de la ciencia computacional que lo guiarán a través del BootCamp

Mentor 1

Rafael Martínez Galarza, Ph.D.

Inteligencia Artificial

Rafael Martínez-Galarza es astrofísico en el Centro de Astrofísica | Harvard & Smithsonian, donde trabaja como científico adjunto de extremo a extremo para los Sistemas de Datos del Centro de Rayos X Chandra (CXC). Su investigación se centra en el estudio de galaxias con formación estelar en múltiples longitudes de onda, así como en el uso de técnicas de aprendizaje automático para la exploración de grandes conjuntos de datos astronómicos. En particular, su trabajo busca identificar transitorios astrofísicos, como binarias de rayos X o eventos de disrupción de mareas. Antes de unirse al CXC, fue becario postdoctoral en el Centro de Astrofísica y profesor en el Instituto de Ciencia Computacional Aplicada de la Universidad de Harvard, donde enseñó optimización estocástica y aprendizaje automático. También ha trabajado como científico de calibración para el instrumento de infrarrojo medio del telescopio espacial James Webb y, en la actualidad, es miembro de la colaboración científica en transitorios y estrellas variables del LSST.

Mentor 2

Fernando Buitrago, PhD

Astronomía

Fernando realizó sus estudios en Física e Informática en la Universidad de Salamanca y obtuvo un máster en Astronomía en la Universidad de La Laguna. Su tesis doctoral, titulada "Structural evolution of massive galaxies in the last 11 Gyr", fue desarrollada en la Universidad de Nottingham (Reino Unido) en el marco de un convenio internacional STFC-IAC. Contó con la supervisión de dos profesores en el Reino Unido, el Prof. Christopher J. Conselice y el Prof. Alfonso Aragón-Salamanca, así como del Prof. Ignacio Trujillo en España. Esta investigación fue reconocida con el premio SEA a la mejor tesis en 2013. Tras completar su doctorado, realizó su primer posdoctorado en el Reino Unido, sumando un total de siete años en el país. Se trasladó a la Universidad de Edimburgo como Postdoctoral Research Associate, vinculado a la beca Advanced ERC Grant del Prof. James S. Dunlop. En mayo y junio de 2015, fue profesor invitado en la Mbarara University for Science and Technology (Uganda) y en la Universidad de Addis Abeba/Observatorio de Entoto (Etiopía). Después obtuvo una FCT fellowship para trabajar en el Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (Portugal), donde también fue profesor convidado de la Universidad de Lisboa. En la actualidad sigue trabajando con su instituto portugués como colaborador externo, además de ser Investigador Distinguido Sénior de la Universidad de Valladolid.

Mentor 3

David Andrade, MSc

Física Teórica y Astrofísica

David Andrade se graduó como Licenciado en Física del Departamento de Física de la Escuela Politécnica Nacional en el año 2014. Posteriormente, trabajó como investigador en el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI) y el Instituto Nacional de Eficiencia Energética y Energías Renovables (INER). En 2015, se incorporó a la Facultad de Ciencias de la Escuela Politécnica Nacional como profesor adjunto. En 2018 obtuvo una beca completa para cursar una maestría y en 2019 obtuvo la Maestría en Ciencias en Física Teórica del Departamento de Matemáticas del King's College de Londres, Reino Unido, con el tema "Supergravedad y Branas. Posteriormente, se incorporó a la Universidad Nacional de Chimborazo como profesor eventual. Finalmente, en 2021, se incorporó a la Escuela de Ciencias Físicas y Nanotecnología de Yachay Tech como Profesor Asistente. Actualmente, David investiga en el campo de la astrofísica teórica utilizando RG para encontrar soluciones teóricas para objetos compactos y en el estudio de agujeros negros.

Mentor 5

Nicolás Vásquez, PhD,

Astrofísica

Profesor agregado del Departamento de Física desde el 2012. Director de tesis de más de 20 tesis de pregrado y maestría. Coordinador de la oficina regional Andina de Astronomía para el Desarrollo 2021-2022

Mentor 4

Helga Dénes, Ph.D.

Radio Astronomy & Astrophysics

Helga’s main scientific interest is how the gas content of galaxies influences their evolution.

Mentor 6

Wladimir Banda-Barragán, PhD

Computational Astrophysics

I am a computational astrophysicist working at the boundary between astrophysical gas dynamics and magnetohydrodynamics.

Mentor 5

Christian Vásconez, PhD,

Física de Plasmas

Profesor del departamento de física de la Escuela Politécnica nacional, es especialista en física de plasmas espaciales, con enfoque en el estudio de los mecanismos de producción y propagación de ondas de Alfvén cinéticas mediante simulaciones híbridas Vlasov-Maxwell. Experiencia en simulaciones numéricas tipo Particle-in-Cell aplicadas a sistemas cinéticos y magnetohidrodinámicos, orientadas al análisis de fenómenos no lineales y multiescala en entornos astrofísicos.

Mentor 4

Álvaro Dueñas, Ph.D.

Física Teórica

Profesor investigador en física teórica de altas energías del departamento de Física de la EPN, con interés en teorías de supercuerdas, teoría M y la correspondencia holográfica AdS/CFT. Su trabajo aborda aspectos geométricos y dinámicos de la relatividad general en dimensiones mayores a cuatro (D > 4), explorando sus implicaciones en teorías unificadas y gravedad cuántica.

Mentor 6

Josefina Vásquez, PhD

Astronomía Cultural

Doctora en Antropología por la University of Florida (EE. UU., 2020), con una disertación titulada "The History of Space in Colta Lake Valley (Chimborazo)", centrada en la configuración histórica del paisaje andino. Obtuvo su Maestría en Antropología en Northern Arizona University (EE. UU., 2005), con la tesis "Between Latacunga and San Agustín del Callo: Tanicuchí, Six Centuries of Prehispanic Occupation in the Central Andes of Ecuador", dedicada al estudio arqueológico de ocupaciones prehispánicas en la Sierra central. Se licenció en Antropología por la Pontificia Universidad Católica del Ecuador (Quito, 1999), donde investigó el desarrollo regional en Quito a través del análisis cerámico y su relación con los procesos culturales.

Mentor 1

José Manuel Ramírez, Ph.D.

Inteligencia Artificial

Jose Manuel was born in Caracas Venezuela. He obtained his undergraduate Physics degree at the University of Carabobo (Venezuela) in 2000 (first of class). Then he attended to a PhD program created between the Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC) and the High Energy Laboratory of the NASA’s Goddard Space Flight Center in Maryland EEUU, with mentoring of Timothy Kalman and Claudio Mendoza’s group. Then earned a fellow in Germany (2006-2008) to work on X-ray Astronomy at the Max Planck Institute for Extraterrestrial Physics, and later at the Astrophysics Institute of Potsdam (2008-2011) to collaborate in the XMM Newton’s operational center of the European Spacial Agency (ESA). He went back to Venezuela in 2012 to lead the Computational Physics laboratory at IVIC (reaching the level of Associate Researcher III) until 2017, where he has been actively collaborating with scientific groups around the world like EEUU, Germany, Mexico (CINVESTAV) and Ecuador.

Mentor 3

Itziar Aretxaga, PhD

Astronomía

Nacida en Bilbao, España, el 20 de noviembre de 1965, Itziar Aretxaga posee doble nacionalidad española y mexicana. Se licenció en física por la Universidad Complutense de Madrid en 1988, y luego completó su maestría y doctorado en la Universidad Autónoma de Madrid en 1990 y 1993, respectivamente. Realizó investigaciones postdoctorales en el Royal Greenwich Observatory y el Max Planck Institute for Astrophysics antes de unirse al INAOE en 1998, donde obtuvo la titularidad en 2004. Desde 2018, dirige el programa de la Escuela Internacional para Jóvenes Astrónomos de la Unión Astronómica Internacional.

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Certificados de Aprobación

Se entregarán certificados de aprobación y asistencia a los investigadores de las instituciones miembros de CEDIA a las capacitaciones por 80 horas y serán avalados por las instituciones participantes y CEDIA. Los certificados estarán en formato digital que puedan luego ser impresas.

Los certificados serán emitidos por Yachay Tech y su elaboración estará a cargo de los organizadores del evento.

Sede de la Capacitación

La capacitación se realizará de manera presencial en el campus de la Universidad Yachay Tech del 7 al 25 de julio de 2025. Yachay Tech está ubicada en Urcuquí, lugar reconocido por sus agradables condiciones climáticas y su cercanía a numerosos atractivos turísticos, como aguas termales, lagos, montañas y volcanes activos e inactivos.

Address

Universidad Yachay Tech
Hacienda San José
URCUQUI, ECUADOR

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Mapa Interactivo de la Sede

Organizado por:

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Con el patrocinio de:

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Póster

Mentor 1

Contacto:

David Andrade: dandrade@yachaytech.edu.ec