Seminarios
Dictaron un seminario sobre procesamiento de señales
El especialista en ingeniería dio una charla abierta sobre procesamiento de señales para el diseño de infraestructuras NextG.
Este miércoles 26 de abril, Upamanyu Madhow, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California, Estados Unidos, dictó un seminario en el Centro de Simulación Computacional (CSC). El mismo está disponible a través del canal de Youtube de este instituto.
Madhow se referió a la importancia de una perspectiva de procesamiento de señales para el diseño de infraestructuras NextG discutiendo una selección de problemas de tres áreas de aplicación: comunicación, detección e inferencia.
Respecto de la primera área, el investigador discutió el trabajo reciente en el diseño conjunto de hardware/procesamiento de señales para aprovechar el inmenso potencial de las bandas de frecuencia mmWave/THz para la comunicación. “Nuestro objetivo es escalar arquitecturas de transceptores "principalmente digitales" mientras explotamos decenas de GHz de ancho de banda del canal y cientos de antenas. Presentamos arquitecturas y algoritmos que buscan abordar los cuellos de botella de hardware, como el ruido de fase, las no linealidades y la conversión de analógico a digital de baja precisión. Los conceptos clave incluyen el sobremuestreo espacial, que aprovecha la disponibilidad de una gran cantidad de elementos de antena, y el procesamiento del espacio de haz, que aprovecha la escasez del canal mmWave”, explica el académico.
En lo atinente a la temática ligada a la detección, Madhow se referió a la presentación de una nueva arquitectura de radar MIMO de compresión que se adapta bien al concepto de Comunicación y detección conjuntas (JCAS).
Por último, y en lo referente al área de inferencia, el conferencista planteó que las redes neuronales profundas (DNN) son omnipresentes en nuestras vidas cibernéticas, pero son cajas negras frágiles en las que no se puede confiar en aplicaciones críticas para la seguridad. “Con el entrenamiento estándar de DNN de extremo a extremo, no controlamos ni entendemos las características que se extraen”, adelantó.
Sobre el orador
Upamanyu Madhow es profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California, Santa Bárbara, Estados Unidos. Sus intereses de investigación se centran en las infraestructuras de comunicación, detección e inferencia de próxima generación, con énfasis en los sistemas de ondas milimétricas y en los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje automático robusto.
Madhow recibió el premio NSF CAREER de 1996, fue co-receptor del premio IEEE Marconi en comunicación inalámbrica en 2012 y recibió el premio Distinguished Alumni 2018 del Departamento ECE de la Universidad de Illinois, Urbana-Champaign.
Se ha desempeñado como editor asociado de IEEE Transactions on Communications, IEEE Transactions on Information Theory y IEEE Transactions on Information Forensics and Security. Es autor de dos libros de texto publicados por Cambridge University Press, Fundamentos de la comunicación digital (2008) e Introducción a los sistemas de comunicación (2014).
El profesor Madhow es co-inventor de 32 patentes de EE. UU. y ha estado muy involucrado en la transferencia de tecnología de su investigación a través de varias empresas emergentes, incluida ShadowMaps, un enfoque de solo software para mejorar la ubicación GPS que Uber ha implementado en todo el mundo.