Cuerpo Académico

El Cuerpo Académico Procesamiento de Señales, TIC y Automatización Industrial (UAZ-CA-217), con grado de consolidación, está conformado por un grupo interdisciplinario de investigadores con experiencia en inteligencia artificial, tecnologías de la información y sistemas de automatización aplicados a sectores estratégicos como la agroindustria y la civiltrónica.

El grupo desarrolla sus proyectos en torno a una única LGAC, desde la cual se desprenden sublíneas enfocadas en procesamiento digital de señales, visión por computadora, agricultura inteligente, tecnologías sustentables y sistemas de control.

Proyectos y Vinculación

A través de su responsable técnico, coordina y proyecta el trabajo del Laboratorio de Invenciones Aplicadas a la Industria (LIAI), espacio donde se desarrollan tecnologías innovadoras como cámaras automatizadas de cultivo, sistemas distribuidos de IA para clasificación de imágenes agrícolas y prototipos funcionales con aplicaciones reales.

Proyectos como el FRIJOL, orientado a modernizar la producción de frijol mediante agricultura digital, reflejan el compromiso del CA con el entorno regional.

Actualmente, el cuerpo académico fortalece su vinculación con universidades nacionales e impulsa la proyección internacional de su trabajo, con especial interés en establecer colaboración con instituciones asiáticas, particularmente en China.

Identificación del Cuerpo Académico

Datos Generales

  • Nombre:
    Procesamiento de Señales, TIC y Automatización Industrial
  • Clave:
    UAZ-CA-217
  • Grado de consolidación:
    Consolidado 2021-25
  • Institución:
    Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ)

Responsable Técnico

Dr. Carlos Alberto Olvera Olvera

Investigador Nacional Nivel II (SNII, 2026–2030)

CVU: 49390

colvera@uaz.edu.mx

Visión

Ser un referente nacional e internacional en investigación, desarrollo tecnológico y formación de alto nivel en el ámbito del procesamiento de señales, tecnologías de la información y automatización industrial, con aplicaciones prioritarias en la agroindustria, la civiltrónica y la inteligencia artificial, fortaleciendo la cooperación con instituciones globales, particularmente en Asia.

Misión

Promover la generación de conocimiento científico y tecnológico mediante proyectos interdisciplinarios que integren inteligencia artificial, sistemas de comunicación y automatización, para resolver problemáticas estratégicas del entorno regional, nacional e internacional, así como formar recursos humanos altamente capacitados con responsabilidad social y visión tecnológica transformadora.

Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)

Línea Principal

Procesamiento de Señales, TIC y Automatización Industrial

Línea principal de investigación del cuerpo académico

Sublíneas de Investigación

Procesamiento digital de señales e inteligencia artificial

Aplicación de técnicas avanzadas de procesamiento de señales y algoritmos de IA

Tecnologías de la información y comunicación aplicadas a la industria

Soluciones TIC para optimización de procesos industriales

Automatización y control en sistemas agroindustriales y civiltrónicos

Desarrollo de sistemas de control para aplicaciones agroindustriales

Tecnologías para el desarrollo sustentable

Soluciones tecnológicas con enfoque en sostenibilidad ambiental

Integrantes del Cuerpo Académico

Responsable Técnico

Dr. Carlos Alberto Olvera Olvera

Nivel II

Integrantes

Dr. Germán Díaz Flórez

Nivel II

Dra. Diana Isabel Ortiz Esquivel

Nivel I

Dra. Ma. Auxiliadora Araiza Esquivel

Nivel I

Dr. Santiago Villagrana Barraza

Nivel I

Dr. Manuel de Jesús López Martínez

Colaborador

Proyectos Emblemáticos Actuales

LIAI

Laboratorio de Invenciones Aplicadas a la Industria

Cámara modular automatizada para esquejes

Modelo de utilidad en trámite

Proyecto FRIJOL

Agricultura inteligente para producción de frijol en Zacatecas mediante monitoreo y análisis de datos

Sistema distribuido de IA para clasificación de imagenes agrícolas

Estudios de automatización en agroindustria regional

Producción Académica Destacada (2019–2024)

Consulta nuestro dashboard interactivo para ver las métricas detalladas de nuestra producción académica.

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