1. Investigar y proponer técnicas de optimización en general.

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2. Investigar y crear algoritmos de propósito general y algoritmos hechos con técnicas heurísticas para problemas de optimización que surgen en diferentes ramas del conocimiento como ingeniería, economía, etc., y que pertenecen a la clase NP-Completa.

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3. Investigar y proponer técnicas para aprendizaje supervisado y no supervisado.

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4. Utilizar, evaluar y desarrollar técnicas de reconocimiento de patrones para problemas de clasificación y agrupamiento aplicados a problemas específicos.

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5. Analizar, proponer y evaluar métodos no convencionales de procesamiento de señales que permitan incorporar información relevante para mejorar el análisis del habla bajo condiciones adversas.

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6. Desarrollar métodos y herramientas que coadyuven a implementar sistemas robustos de reconocimiento y síntesis del habla en español.

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7. Diseñar e implementar sistemas de análisis, reconocimiento y síntesis de propósito específico que aborden el problema de la interacción hombre-máquina.

Los métodos de optimización abordan cada vez un mayor número de aplicaciones en diversos campos del conocimiento. Pueden ser aplicados en ingeniería, medicina, economía, geografía, etc., con frecuencia se presentan situaciones que pueden analizarse como un problema de optimización donde el compromiso entre la solución y sus costos se resuelve mediante la aplicación de técnicas como programación lineal, programación cuadrática, modelos multi-objetivos, o métodos novedosos como los heurísticos. Se han desarrollado modelos de optimización con aplicaciones en áreas como economía (Problemas de Equilibrio General Computable), gestión de tecnologías médicas, diseño de zonas, coloración robusta, entre otras.

En particular, las tecnologías del habla son un claro ejemplo de cómo las técnicas de clasificación supervisada y no supervisada, así como de optimización a través de la programación dinámica pueden aplicarse a desarrollos con diferentes fines. Por ejemplo, actualmente se cuenta con sistemas de dictado muy eficientes basado en algoritmos de reconocimiento de voz; las interfaces hombre-máquina que diseñan rostros humanos, hacen uso de métodos de reconocimiento de rasgos faciales, correlacionados con técnicas de síntesis de voz para parecer más naturales. Asimismo los algoritmos de reconocimiento pueden aplicarse para identificar patrones dentro de conjuntos de datos adecuadamente procesados.

Las oportunidades de desarrollo alrededor de las tecnologías del habla van desde la generación de bases de datos en español mexicano para diferentes aplicaciones, el desarrollo de técnicas de reconocimiento y clasificación no convencionales que atiendan la necesidad de robustez y escasez de datos, la creación de modelos estadísticos del habla con base en unidades lingüísticas como los dífonos o las sílabas, el desarrollo de sistemas de reconocimiento y síntesis del habla con propósito particular, y la aplicación de los desarrollos en diversos campos como el médico, multimedia, etc..

Las técnicas de Inteligencia Artificial cada vez van encontrando más aplicaciones en las diferentes actividades del quehacer humano. Algunas de ellas han sido abordadas con la finalidad de entender el comportamiento de los fenómenos analizados; otras se enfocan en el desarrollo de sistemas que resuelvan una problemática práctica, y algunas más se dedican al desarrollo de productos para la comodidad y entretenimiento. Las aplicaciones de estas temáticas cubren una gran variedad de aspectos relacionados con el reconocimiento de patrones y con el análisis del habla.

El área de Optimización e Inteligencia Artificial se ha posicionado de manera importante dentro del ámbito nacional debido a la diversidad de temáticas que se abordan en los proyectos de investigación, mismas que se ven reflejadas en la productividad reportada en los últimos años.

En México existen grupos de investigación cuyos intereses están relacionados con la optimización o la inteligencia artificial pero no se tiene referencia de un grupo que tenga proyectos en ambas disciplinas.