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Biblioteca Politécnica

Ruzena Bajcsy

Ruzena Bajcsy

Irene del Rosario Élices Ocón, investigadora de la EPS, presenta a: 

Ruzena Bajcsy (1933-)

Ruzena Bajcsy es una de las figuras más influyentes en robótica y visión por computador. Revolucionó estos campos con su concepto de "percepción activa": los robots no debían limitarse a capturar imágenes con sensores estáticos, sino moverse activamente para explorar su entorno. A lo largo de su carrera ha trabajado en la intersección entre informática, medicina, ingeniería y ciencias cognitivas, con aplicaciones en imágenes médicas, vehículos autónomos y dispositivos de asistencia.

Pionera en robótica y visión artificial

Bajcsy nació el 28 de mayo de 1933 en Bratislava, Eslovaquia, y de niña sobrevivió al Holocausto. Estudió Ingeniería Eléctrica en la Universidad Técnica Eslovaca, donde obtuvo su máster en 1957 y su doctorado en 1967. Ese mismo año emigró a Estados Unidos, inicialmente planeando quedarse solo un año, pero tras la invasión soviética de Praga en 1968 decidió no regresar. En 1972 obtuvo un segundo doctorado en Ciencias de la Computación por Stanford, convirtiéndose en una de las primeras mujeres en conseguirlo. En 1977 se incorporó como profesora asistente a la Universidad de Pensilvania, donde en 1978 fundó el laboratorio GRASP (General Robotics, Automation, Sensing and Perception). Fue la primera mujer en dirigir el departamento de Ciencias de la Computación e Información de Penn. De 1999 a 2001 dirigió la Dirección de Ingeniería de Ciencias de la Computación e Información en la National Science Foundation. En 2001 se incorporó a UC Berkeley como directora fundadora de CITRIS (Center for Information Technology Research in the Interest of Society), donde actualmente es profesora distinguida y directora emérita.

Ruzena Bajcsy

Contribuciones científicas

Su teoría de percepción activa, introducida en 1988, cambió la robótica. Hasta entonces el campo se basaba en análisis de imágenes estáticas capturadas por sensores fijos. Bajcsy propuso que los robots debían mover sus cámaras y sensores, alcanzar y tocar objetos, cambiar el enfoque y la iluminación para reunir información desde múltiples perspectivas, imitando cómo los humanos exploramos nuestro entorno. También desarrolló algoritmos de elastic matching para imágenes médicas que permiten identificar automáticamente estructuras anatómicas del cerebro en tomografías y resonancias magnéticas, tecnología ampliamente utilizada hoy en diagnóstico médico. Sus aplicaciones abarcan desde vehículos autónomos hasta sistemas de asistencia para personas mayores.

Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería (1997) y de la Academia Nacional de Medicina (1995). En 2009 recibió la Medalla Benjamin Franklin en Ciencias de la Computación y Cognitivas, y en 2013 el IEEE Robotics and Automation Award por sus contribuciones a la visión por computador, percepción activa y robótica médica. 

Carrera interdisciplinar

A sus más de 90 años, mantiene su vinculación con UC Berkeley, donde ha dedicado sus últimos años de investigación a tecnologías robóticas para medir parámetros cinemáticos y dinámicos que permitan evaluar capacidades y limitaciones de movimiento físico, desarrollando dispositivos de asistencia con sus estudiantes.

Su carrera ejemplifica el valor de la interdisciplinaridad: trabajó simultáneamente en informática, medicina, ingeniería y ciencias cognitivas, y sus contribuciones más significativas nacieron precisamente de esa amplitud: problemas que requerían dominar múltiples campos simultáneamente.

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