En el Laboratorio de Robótica Cognitiva del CInC se realiza un trabajo enfocado en desarrollar y hacer uso de modelos cognitivos en agentes artificiales, que a su vez permiten tener una visión más clara acerca de los funcionamientos de agentes naturales. Por otro lado, cuando los modelos cognitivos implementados en agentes artificiales autónomos provee a éstos de herramientas básicas para mostrar comportamientos coherentes, representan un aporte fundamental en la investigación y desarrollo de inteligencia artificial.

Consideremos un collar T de n perlas (esferas) anudado en el espacio. En cada esfera tenemos definida una inversión; esto nos permite considerar el grupo generado por las inversiones G, que actúa en el collar T. Notemos que al invertir con respecto a una perla, una imagen espejo de su complemento es enviada a su interior; por lo que al invertir con respecto a las n perlas de T obtenemos un nuevo collar de perlas T1 contenido en T. Observemos que T1 es mas “complicado” que T, si continuamos este proceso al infinito obtenemos un nudo salvaje que es el conjunto límite del grupo G.

El rendimiento y la calidad de las cosechas son afectados principalmente por la presencia de plagas, la deficiencia de nutrientes o el estrés hídrico. En el Laboratorio de Visión por Computadora se desarrollan sistemas inteligentes basados en Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para la detección oportuna y automática de los problemas en las cosechas, por medio de información visual capturada por cámaras de teléfonos móviles o cámaras que son colocadas en robots aéreos.