IEEE Argentina y el Capítulo Argentino de la Computational Intelligence Society tienen el agrado de anunciar la visita del Dr. Bernard Widrow a la Argentina y el dictado de un Tutorial el Lunes 20 de Diciembre de 2004 por la tarde (horario tentativo 14:30 a 19:30 hs).

El Dr. Widrow disertará en Buenos Aires, pero estamos trabajando para re transmitir este evento simultáneamente via Videoconferencia a otras locaciones en la Argentina, asi como para contar con Traducción Simultánea. En futuros mensajes y en nuestra página web http://www.ieee.org.ar informaremos al respecto, así como sobre la inscripción en las diversas locaciones.

El Dr. Widrow se especializa en el procesamiento de señales adaptativas, sistemas de control adaptativo y redes neuronales adaptativas . Uno de sus logros fue la invención del famoso algoritmo Least Mean Square (LMS) . Los sistemas adaptativos tienen la habilidad de aprender y perfeccionar su comportamiento en la medida que toman contacto con el entorno que les rodea. Entre las áreas de aplicación de esta tecnología se encuentran el procesamiento de señales, sistemas de control y reconocimiento de patrones.

En su Tutorial, con una duración estimada de 4 horas, el Dr. Widrow se referirá a tres temas:

* Adaptive signal processing. Linear and nonlinear
Adaptive filtering for prediction and noise cancelling. Adaptive system modeling and inverse modeling. LMS algorithm, optimality of learning algorithms.

* Adaptive control systems
Adaptive inverse control. Neurointerface between man and machine. The truck backer-upper, a neural controller.

* Cognitive memory

It has to do with the development of a new type of memory based on experience from living with a human memory. Artificial neural networks are involved.

El último tema es el que concentra sus trabajos más recientes, en tanto que los otros dos nos permitirán conocer más en detalle sus anteriores contribuciones profesionales y su visión personal acerca de las mismas.

Antecedentes curriculares del disertante
Bernard ( Bernie ) Widrow nació en Connecticut el 24 de Diciembre de 1929. Como graduado fue investigador auxiliar del MIT Digital Computer Lab, que actualmente conforma una división del Lincoln Lab. Allí trabajó con el profesor Bill Linvill. Su tesis doctoral se basó en el análisis de ruido en sistemas digitales.
Luego de sus estudios doctorales, se transformó en profesor auxiliar del MIT Electrical Engineering Department. En esos tiempos fue motivado por las ideas de Marvin Minsky y John McCarthy, los principales arquitectos de la inteligencia artificial. La idea de construir una máquina con capacidades similares a las del cerebro le resultó irresistible. Centró su trabajo en algo relacionado, pero más simple y tangible. El tema era filtros adaptativos y sistemas de reconocimiento de patrones.

Este trabajo resultó en su famoso algoritmo Least Mean Square (LMS). Las aplicaciones del mismo son interminables y de considerable importancia económica: ecualización adaptativa de canales para transmisión a través de canales con distorsión, cancelación adaptativa de ruido en señales con gran interferencia, antenas con direccionamiento adaptativo, cancelación de eco en comunicaciones de voz y datos.

En 1959, se unió a la universidad de Stanford, donde ejerce como profesor de ingeniería eléctrica. Ha dirigido a más de 50 estudiantes en sus estudios doctorales.

El Dr. Widrow ganó la IEEE Alexander Graham Bell Medal en 1986, por sus contribuciones fundamentales a las áreas de filtrado adaptativo, cancelación de echo y ruido adaptativo y antenas adaptativas.

Más información:
http://www-isl.stanford.edu/~widrow/
http://www.ieee.org/organizations/history_center/legacies/widrow.html




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