“Yo, Rafael Eduardo Rivadeneira Campodónico, prometo poner mis conocimientos, capacidad y abnegación al servicio del país y del pueblo ecuatoriano”. Con esa promesa, luego de 5 años de estudios e investigaciones, fue investido el nuevo Doctor en Ciencias Computacionales Aplicadas que la ESPOL entrega a la sociedad.
La ceremonia de defensa de tesis doctoral se realizó el miércoles 5 de abril, en el edificio STEM del campus Gustavo Galindo Velasco. El tema fue La Súper Resolución de imágenes térmicas usando técnicas de aprendizaje profundo.
Durante su disertación, el nuevo Doctor, explicó que las imágenes del espectro visible (fotografías) pueden verse afectadas por condiciones atmosféricas como neblina, humo o disponibilidad de la luz. En cambio, una imagen térmica, que capta la radiación emitida por los objetos debido a su temperatura o al calor que emiten, no se ve afectada por esas condiciones.
Los usos de las imágenes térmicas se dan, por ejemplo, en la detección de gases, aplicaciones en el campo médico, rastreo y seguimiento de personas, termografía de equipos, entre otros.
Sin embargo, actualmente las cámaras que captan imágenes térmicas de alta resolución tienen un costo elevado, llegando hasta los 20.000 dólares, las que pueden obtener fotos con una resolución de 1.024 pixeles de ancho por 720 pixeles de alto; lo que limita el uso de este tipo de imágenes.
A partir de esta situación, Rafael Rivadeneira C., magíster en Gestión de Proyectos, enfocó su trabajo de investigación doctoral en mejorar la calidad de las imágenes térmicas de baja resolución, mediante técnicas de súper resolución. Es decir, se centró en generar imágenes de alta calidad a partir de otras de baja calidad, utilizando técnicas de aprendizaje profundo.
El aprendizaje profundo, explicó, es una subcategoría de Machine Learning, una tecnología enfocada en el desarrollo de algoritmos que permiten a la máquina aprender, procesar patrones y tomar decisiones.
Durante su trabajo doctoral, Rafael Rivadeneira C. ─quien se desempeña como profesor de la Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación─ generó 6 publicaciones científicas, 2 chapter books, 1 journal y 3 datasets.
El comité evaluador de la defensa doctoral estuvo conformado por:
- María Antonieta Álvarez, presidente del comité.
- Ángel Sappa, director del trabajo doctoral.
- Boris Vintimilla, codirector del trabajo doctoral.
- Daniel Ochoa, profesor del Doctorado en Ciencias Computacionales Aplicadas.
- Miguel Realpe, profesor del Doctorado en Ciencias Computacionales Aplicadas.
- Dennis Romero, Machine Learning Engineer at Hongo Aerospace Inc.
- Marco Flores, profesor de la Universidad de las Fuerzas Armadas.