Dr. Giovanny Sánchez Rivera
Doctorado en Ingeniería Electrónica, Universidad de Catanunya. Desempeño actual: SNII 2, Profesor Investigador Asociado A en la SEPI, ESIME Culhuacán del IPN. Líneas de investigación centrales: Microelectrónica digital y redes neuronales. Ha publicado más de 50 artículos científicos en revistas indizadas (JCR), ha obtenido 10 patentes, además ha graduado 8 doctores, 25 maestros en ciencias y más de 20 ingenieros. Reconocimientos: Premio al talento innovador 2024, Colabora en: Red de computación (IPN).
Sistemas neuro mórficos
Redes Neuronales Spiking Modelos que simulan la actividad eléctrica de neuronas reales. Red neuronal con impulsos eléctricos viajando entre nodos
Aplicaciones de redes neuronales tipo P spiking
Las redes neuronales tipo P spiking tienen un impacto significativo en distintos campos gracias a su capacidad de procesar información de manera temporal y distribuida. En procesamiento de señales, permiten representar datos acústicos o eléctricos como secuencias de impulsos, logrando una detección más precisa de patrones y eventos en tiempo real con bajo consumo energético. En el ámbito de las imágenes, su codificación basada en spikes facilita el reconocimiento visual y la clasificación eficiente de escenas, lo que las hace útiles en visión artificial y sistemas cognitivos avanzados. Finalmente, en criptografía, la dinámica no lineal y asincrónica de los impulsos se aprovecha para generar claves seguras y esquemas de cifrado resistentes a ataques, ofreciendo nuevas posibilidades para proteger información en entornos digitales. En conjunto, estas aplicaciones muestran cómo las redes tipo P spiking pueden transformar tanto el análisis de datos como la seguridad informática.
Hardware Digital Inspirado en Neurociencia
Las arquitecturas que imitan astrocitos y dendritas forman parte de la computación neuromórfica, un enfoque que replica la estructura y dinámica del cerebro para lograr procesamiento más eficiente, adaptable y de bajo consumo energético
