El grupo de investigación de Conexalab surge en 2020 como parte del compromiso de la empresa ConeXaLab SAS BIC con la generación de impacto social positivo. Desde su origen, el grupo se ha orientado a responder a una pregunta central: cómo la innovación tecnológica puede contribuir a reducir brechas sociales y mejorar la calidad de vida. A partir de este propósito, la investigación se ha enfocado principalmente en dos desafíos:  La reducción de la brecha tecnológica y el desarrollo de soluciones que contribuyan al bienestar y al desarrollo sostenible.

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En este contexto, el grupo genera tanto conocimientos generales como específicos en áreas relacionadas con la innovación tecnológica, la transformación digital y la aplicación de tecnologías emergentes en sectores estratégicos. Entre los conocimientos generales se encuentran metodologías de innovación aplicada, estrategias para el desarrollo de capacidades tecnológicas y enfoques para la integración de tecnologías digitales en procesos educativos, productivos y científicos.

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En cuanto a conocimientos específicos, el grupo desarrolla soluciones basadas en tecnologías como visión por computador, robótica, inteligencia artificial y blockchain, aplicadas principalmente en tres ámbitos de trabajo: formación STEAM, AgriTech y tecnologías aeroespaciales.

En la línea de formación STEAM, el grupo desarrolla metodologías y herramientas tecnológicas orientadas a fortalecer competencias en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, mediante plataformas educativas, robótica y sistemas inteligentes de aprendizaje.

 

En la línea AgriTech, se investigan aplicaciones de inteligencia artificial y visión por computador para agricultura de precisión, monitoreo de cultivos y optimización de procesos productivos. Un ejemplo de esta línea es el trabajo científico “Combining DeepForest and Segment Anything Model 2 for Oil Palm Crown Segmentation”, que propone el uso de modelos de inteligencia artificial para la segmentación de coronas de palma de aceite.

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Por otra parte, en el ámbito aeroespacial, el grupo trabaja en el desarrollo de capacidades tecnológicas relacionadas con sistemas aeroespaciales experimentales, diseño y desarrollo de cohetes suborbitales, instrumentación electrónica, sistemas de navegación y plataformas de experimentación científica. Estas investigaciones se desarrollan en colaboración con comunidades académicas y semilleros de investigación, con el objetivo de fortalecer el ecosistema aeroespacial emergente en la región.

 

En conjunto, los conocimientos generados por el grupo se traducen en prototipos tecnológicos, metodologías de formación, desarrollos de hardware y software, así como en investigaciones aplicadas que pueden ser utilizadas por instituciones educativas, empresas tecnológicas, organizaciones del sector agrícola, actores del ecosistema aeroespacial y entidades públicas interesadas en promover la innovación, la transformación digital y el desarrollo tecnológico.

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Artículos: 

Combining DeepForest and Segment Anything Model 2 for Oil Palm Crown Segmentation

DOI: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5342214​​​​

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