Seminario Departamental: On the Development of Neural Architecture Search for Super Resolution Image Restoration
Conferencista: Dr. Víctor Adrián Sosa Hernández
Resumen:
Neural Architecture Search (NAS) continues to advance, driven by the need to automate the design of deep learning architectures tailored to specific tasks. While NAS has achieved significant progress in areas like image classification and language modeling, its application to other tasks—such as image restoration—remains underexplored despite their practical importance, particularly in the growing demand for high-quality images.
This talk will highlight the latest developments in NAS for super-resolution image restoration, focusing on how NAS can automatically identify efficient, high-performing architectures for this task. Specifically, the presentation will introduce an experimental protocol designed to compare NAS-generated architectures for super-resolution, providing a more rigorous framework for performance evaluation. Given the computational expense of fully training each candidate architecture, the talk will also discuss surrogate models to approximate the performance of deep neural networks (DNNs), thus significantly reducing computational costs and making NAS techniques more accessible. In particular, the XGBoost-based surrogate model, which predicts the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) of DNNs for super-resolution image restoration, will be introduced. Finally, the discussion will explore potential future directions for improving NAS techniques, including the integration of local search methods to enhance performance.
Semblanza personal:
El Dr. Víctor Adrián Sosa Hernández es Director del Posgrado en Ciencias Computacionales en la región CDMX y profesor investigador del Departamento de Computación en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Estado de México. Víctor Sosa obtuvo el grado de Maestro y Doctor en Ciencias en Computación, estudiando en el CINVESTAV-IPN en 2014 y 2017, respectivamente. En 2018 realizó un posdoctorado en el grupo de Modelos Inteligentes en el ITESM-CEM. Es instructor acreditado y certificado en uso de tecnologías de nube por AWS y experto en varios lenguajes de programación como Python, C++, TypeScript, entre otros. El Dr. Sosa es miembro de la Academia Mexicana de Computación, Sigma Xi, y es reconocido por el SNII como nivel 1 dentro del área de Ingeniería y Tecnología. Su investigación, tanto teórica como aplicada, es en las áreas de inteligencia artificial, específicamente: IA explicada y generativa, AutoML y optimización híbrida multiobjetivo. El Dr. Sosa ha tenido participación en proyectos multidisciplinarios relacionados con el diseño de baterías de litio, consumo eficiente de energía de autos eléctricos, diseño de trayectoria de vuelo de drones, configuración de biorreactores, y estudio del comportamiento de células B en pacientes con COVID-19. Además, colidera dentro de su grupo de investigación un par de proyectos: Ciencia de Frontera otorgado para el periodo 2023-2025 por el CONAHCyT enfocado en la búsqueda de Arquitecturas Neuronales para restauración de imágenes de superresolución y Acomparto otorgado por el Centro de Inteligencia Artificial y Salud para América Latina y el Caribe en 2025. El Doctor cuenta con más de 9 años de experiencia como profesor y 10 años realizando proyectos vinculados con la industria, instituciones y gobierno. Entre los más relevantes han sido con Amazon, Danone, NDS Cognitive Labs, Oracle, el Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, la Secretaria de Seguridad Pública y el Consejo de Nuevo León. Con respecto a su obra, el Dr. Sosa cuenta con más de 15 publicaciones en congresos, libros y revistas internacionales con arbitraje estricto. Finalmente, ha tenido el privilegio de dirigir 6 tesis de maestría, y actualmente funge como asesor principal de 3 estudiantes de doctorado y 3 estudiantes de maestría.
Lugar: Auditorio de Ing. Eléctrica.
Fecha: Lunes 7 de abril.
Hora: 12:00 - 14:00 hrs.
Vídeo de la Conferencia: aquí.