Cesar Puente es el responsable del proyecto. Él obtuvo el grado de maestría en ciencias de la computación en el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE) con la tesis: Reconstrucción Tridimensional a partir dos imágenes, usando el algoritmo de búsqueda de las abejas. Posteriormente durante el período de 2007 a 2011, ingresó a la División de Ciencias de la Tierra del CICESE donde obtuvo el grado de doctor en ciencias con el trabajo: Estimación de la erosión de suelos a escala regional, utilizando sensores remotos y técnicas de reconocimiento de patrones y aprendizaje de máquina. Actualmente es profesor-investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, México. Sus intereses de investigación consisten en la aplicació de algoritmos evolutivos en el procesamiento de imágenes y visión por computadora.


José Núñez obtuvo su grado de doctor en ciencias de la computación por la Universidad de Birmingham, Reino Unido (2013), y su maestría en ciencias de la computación por la Universidad de Pittsburgh, E.U.A. (2006). Él es ahora profesor-investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, México. Sus intereses de investigación incluyen robótica inteligente, toma de decisiones bajo incertidumbre, aprendizaje de máquina y control de la vista (gaze control). [Website personal]



Es profesor de tiempo completo en la Facultad de Ingeniería de la UASLP. Obtuvo su grado de doctor en ciencias de la computación en la Universidad de Birmingham, Reino Unido (2007). Realizó estudios de Maestría en Ciencias de la Computación en la UNAM (2001). Es miembro de la Sociedad Mexicana en Inteligencia Artificial (SMIA). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel I. Es revisor de artículos de revistas indexadas como Redes Neuronales y Reconocimiento de Patrones (Elsevier). Sus intereses son la minería de datos, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático, redes neuronales, cómputo evolutivo, cómputo de alto rendimiento y bioinformática.



Omar Vital obtuvo su grado de Maestro en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Autónoma de México (UNAM). Su desarrollo principal fue en temas de Ingeniería de Control, Robótica y Electrónica. Es profesor investigador en el Área de Computación e Informática de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Sus intereses de investigación son el control de posicionamiento de robots autónomos, desarrollo de bio-interfaces inteligentes para prótesis de brazos, análisis y procesamiento de señales, sistemas adaptativos, redes neuronales, sensores inteligentes y bio-sensores.



Doctor en Ciencias, profesor-investigador en la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, graduado en la Universidad Autónoma de Baja California. Recibió su grado de Maestría en Ingeniería en Computación y el grado de Ingeniero en Computación en la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Su interés en investigación incluye el procesamiento de imágenes, la inteligencia ambiental (AmI), el cómputo ubícuo, la interacción humano computadora y la informática médica.



Obtuvo el título de Ingeniero Electrónico por parte de la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, donde desarrolló proyectos de análisis de señales, aplicaciones móviles y programación de dispositivos GPS mediante micro-controladores. Cursó el diplomado de Instrumentación Optoelectrónica, donde desarrolló proyectos en Labview y el lenguaje VHDL. Actualmente cursa la maestría en Ingeniería de la Computació con la Tesis: "Implementación del Filtro de Función Discriminante Sintética para el Reconocimiento de Objetos en el Robot Humanoide NAO", programa que pertenece al FI-CIEP de la UASLP. Sus principales intereses son: robótica humanoide, reconocimiento de patrones y visión artificial.