A lo largo de su carrera ha buscado que sus líneas de investigación reflejen un poco de la gran variedad de aplicaciones que tienen las técnicas de Inteligencia Artificial (IA), con particular interés en aquellas que entran dentro de la categoría de Aprendizaje Máquina Interpretable.
Identificación Automatizada de Especies de Muérdago en Bosques y Parques Urbanos de la Ciudad de México Usando Imágenes Aéreas y Técnicas de Inteligencia Artificial.
Es un proyecto en colaboración con el Dr. Juan Carlos Valdiviezo Navarro y la doctorante Mtra. Paola Andrea Mejía Zuluaga de CentroGeo, con el Director del Instituto Tecnológico de Pabellón de Arteaga, Aguascalientes, el Dr. José Ernesto Olvera González y la Dra. Nivia Iracemi Escalante García, y con el Ing. Roberto Quintero Campos de SEDEMA. El muérdago es una plaga que debilita a los árboles infestados y los hace susceptibles a enfermedades que terminan matándolos. En este proyecto, obtuvimos un algoritmo que es capaz de detectar una especie particular de muérdago en imágenes multiespectrales obtenidas volando un dron sobre un área forestal protegida en la Ciudad de México. Ahora, estamos interesad@s en obtener un algoritmo que sea capaz de detectar y clasificar tres especies de muérdago que están presentes en un alarmante porcentaje del arbolado urbano de la Ciudad de México, lo cual representa un problema ambiental y de salud pública.
Cuentárboles.
Este proyecto de ciencia participativa que consiste en un inventario comunitario de árboles que inició en Aguascalientes en colaboración con el Lic. Óscar Martínez Quezada y la Mtra. Sofía González Ponce miembros de organización ecologista Núcleo Verde, y La Dra. Ma. Loecelia Guadalupe Ruvalcaba Sánchez de CentroGeo. Mediante una sencilla aplicación móvil cualquier persona en el país puede participar en el inventario. Actualmente, tenemos una base de datos con alrededor de 60,000 registros fotográficos, la gran mayoría se encuentran en Aguascalientes, pero tenemos árboles de diferentes ciudades del país. Ahora, queremos actualizar la aplicación móvil y usar los datos para entrenar algoritmos de Aprendizaje Máquina que nos ayuden a validar la base de datos.
Análisis de video para el reconocimiento de acciones humanas.
El objetivo de esta línea de investigación es desarrollar algoritmos computacionales que sean capaces de reconocer ciertas acciones humanas en videos digitales y que sirvan para asistir en una gran diversidad de tareas que van desde la seguridad ciudadana, seguridad industrial, seguridad vial y rescate hasta la búsqueda de videos en bases de datos, solo por mencionar algunas.
Mejia-Zuluaga PA, Dozal L, Valdiviezo-N. JC. Genetic Programming Approach for the Detection of Mistletoe Based on UAV Multispectral Imagery in the Conservation Area of Mexico City. Remote Sensing. 2022, 14(3), 801.
León Dozal, José L. Silván-Cárdenas, Daniela Moctezuma, Oscar S. Siordia, Enrique Naredo. 2018. Evolutionary approach for detection of buried remains using hyperspectral images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 84 (7), 435-450.
León Dozal, Gustavo Olague, Eddie Clemente, Daniel E. Hernández. 2014. Brain Programming for the Evolution of an Artificial Dorsal Stream. Cognitive Computation, 1-30.
