INTEC participa en IEEE CAMSAP 2025
El evento organizado por la IEEE Signal Processing Society fue realizado en el país e incluyó conferencias, sesiones y presentaciones técnicas sobre procesamiento adaptativo de señales, aprendizaje automático y sistemas de multisensor.
SANTO DOMINGO. – El Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC) participó en el 2025 IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (IEEE CAMSAP 2025), uno de los eventos internacionales más prestigiosos en el área de procesamiento adaptativo de señales, machine learning y sistemas multisensor.
La actividad, organizada por la IEEE Signal Processing Society, en colaboración con el Johns Hopkins Data Science and AI Institute y la Comunidad de Madrid, reunió a investigadores líderes, académicos y profesionales de universidades y centros de investigación de alto nivel de América, Europa y Asia.
El workshop incluyó conferencias plenarias, sesiones especiales y presentaciones técnicas sometidas a un riguroso proceso de revisión por pares, garantizando un programa científico de excelencia.
En el marco de la actividad, el profesor del Área de Ingenierías del INTEC, Miguel Aybar Mejía, representó a la institución tanto en el ámbito académico como organizativo, desempeñándose como Local Liaison Chair del evento, un rol clave para la coordinación local y el éxito del workshop en el país.
La participación del INTEC se materializó en la sesión técnica “Machine Learning for Signal Processing Applications”, donde se presentó la investigación “Un enfoque de aprendizaje automático para pronosticar el consumo de energía en estaciones de carga de vehículos eléctricos”. El estudio evalúa diversos modelos de aprendizaje automático —ARIMA, Regresión Lineal, Random Forest, XGBoost y LSTM— para la predicción de la demanda energética en estaciones de carga de vehículos eléctricos, utilizando un conjunto de 3,395 sesiones reales de carga.
El estudio fue desarrollado por profesores y egresados de la Maestría en Ciencia de Datos del INTEC, junto a colaboradores internacionales, como parte del trabajo conjunto con la Universidad Autónoma de Yucatán y la red RIBIERSE, de la cual INTEC es miembro activo. Entre los autores figuran Deyslen Mariano, David Aquino, Armando José Taveras, Edwin Sánchez, Miguel Aybar y Ali Bassam, de la Universidad Autónoma de Yucatán (México).
Los resultados evidencian que Random Forest y XGBoost ofrecen la mayor precisión global, mientras que la Regresión Lineal y los modelos LSTM presentan un mejor desempeño en la predicción de picos de demanda, aportando herramientas clave para la planificación de infraestructura, la optimización de recursos energéticos y la estabilidad de la red eléctrica.
El comité organizador del IEEE CAMSAP 2025 estuvo conformado por investigadores internacionales de instituciones como King Juan Carlos University (España), University of Rochester (EE. UU.), KU Leuven (Bélgica), TU Delft (Países Bajos), Rutgers University (EE. UU.), Johns Hopkins University (EE. UU.) y la Chinese University of Hong Kong, entre otras.
Con este tipo de contribuciones, el INTEC continúa fortaleciendo su liderazgo académico y su compromiso con la investigación aplicada de alto impacto, orientada a los desafíos tecnológicos y energéticos del presente y del futuro.