Carlos Alberto Escobar, representó al Tec en el campeonato mundial de big data analytics en su edición 2017.
Carlos Alberto Escobar | Escuela de Ingeniería y Ciencias
Mónica Arreola | Escuela de Ingeniería y Ciencias
Carlos Alberto Escobar, candidato a doctor del programa DCI, participo en el campeonato mundial de big data analytics en su edición 2017 (2017 Big Data Analytics World Championships). TEXATA es una competencia donde se reúnen miles de los más brillantes profesionales y estudiantes de más de 100 países para buscar obtener un ranking mundial en esta disciplina. La competencia se divide en 2 secciones: (1) conocimientos teóricos, en esta sección se evalúan las habilidades en machine learning, matemáticas, computación, tecnología e ingeniería; y (2) caso de estudio, las conocimientos teóricos son aplicados para desarrollar un modelo de negocio usando dato reales, de las empresas patrocinadoras. Escobar quedo renqueado en el top 5% en conocimientos teóricos y en el 3% en la aplicación de los mismos a un caso de estudio.
La aplicación de big data, inteligencia artificial (AI) está cambiando la forma en que vivimos e interactúamos con los demás, desde vehículos autónomos, hasta asistentes virtuales. Esta área emergente propone grandes retos intelectuales, que los países y/o empresas que los aborden serán los gozaran de mejor desarrollo económico y calidad de vida.
En el área de manufactura, los clientes esperan productos perfectos. En este contexto, Escobar está desarrollando su investigación doctoral bajo la supervisión del Dr. Rubén Morales Menéndez , en conjunto están desarrollando nuevos métodos de monitoreo y control de calidad basados en inteligencia artificial (Machine Learning). Los métodos desarrollados, están siendo evaluados en sistemas de producción en la industria automotriz en Michigan.
Escobar está haciendo sus estancias profesionales como investigador senior en las oficinas centrales de investigación y desarrollo de General Motors en Warren MI, USA, específicamente en laboratorio de sistemas de manufactura. Donde espera que los desarrollos de sus investigaciones, sean escalados a un gran número de sistemas de manufactura para resolver problemas de calidad que métodos tradicionales no pueden. Y potencialmente mover los estándares de calidad un paso adelante, donde virtualmente los productos defectuosos serán parte de la historia.
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