PRODUCTOS DESTACADOS
Libros:

• Kussul E., Baidyk T., Wunsch D., Neural Networks and Micro Mechanics, Springer-Verlag, 2010, ISBN 978-3-642-02534-1, pp.210, 1 cita.

• Baidyk T., Kussul E., Redes neuronales, visión computacional y micromecánica, Editoriales ITACA-UNAM, ISBN 978-607-2-00021-6, 2009, pp.158.
Articulos:

• Baidyk T., Kussul E., Makeyev O., Caballero A., Ruiz L., Carrera G., Velasco G., 2004, Flat image recognition in the process of microdevice assembly. Pattern Recognition Letters. Vol.25, Issue 1, pp. 107-118

• Kussul E., Baidyk T., Ruiz-Huerta L., Caballero A., Velasco G., Kasatkina L., 2002, Development of Micromachine Tool Prototypes for Microfactories, Journal of Micromechanics and Microengineering, 12, pp. 795-813
Memorias en extenso:

• Baydyk T, Kussul E., & Bonilla-Meza S. (2016, December). Facial Recognition on the Basis of Facial Fragments. ICKST 2016 18th Int Conf. on Knowledge and Smart Technology, Miami, Forida, USA: 934-938.

• Baydyk T., Kussul E., & Robles-Roldán M. A. (2016, August). New approach to design of flat facet solar concentrators. ICCE 2016, Montreal, Quebec, Canada: 1-7.

• Robles-Roldán M. A., Baydyk T., & Kussul E. (2016, abril). Desarrollo de Software para Reconocimiento de Imàgenes Basado en Redes Neuronales. 4to Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software 2016, CONISOFT 2016, Puebla, Puebla, México: 119-125.

• Baydyk T., Kussul E., & Robles-Roldán M. A. (2015, September). Automation of manufacturing and assembly of low-cost solar concentrators. ICCE 2015, Ottawa, Toronto, Canada: 28-35.

• Roldán-Serrato, L., Baydyk, T. Kussul, E., Escalante-Estrada, A., & González-Rodríguez, M.T. (2015, June).   Recognition of pests on crops with a random subspace classifier. IEEE IWOBI 2015, San Sebastian, Spain: .21-26. ISBN 978-1-4673-7846-8/15.

• Goltsev A., Gritsenko V., Kussul E., & Baidyk T. (2015, June). Finding the texture features characterizing the most homogeneous texture segment in the image. IWANN 2015, Palma de Mallorca, Spain:  287-300.

• Baydyk T. & Kussul E. (2014, October). Small flat facet solar concentrators. 3rd International Conference & Exhibition on Clean Energy, ICCE 2014, Quebec city, Quebec, Canada: 112-120.

• Hernández-Acosta M., Baydyk T., Kussul E., Roldán-Serrato K. L., & Olvera-Tapia O. (2014, November). Measurements in micromechanics based on computer vision. 12th All-Ukrainian International Conference on Signal/Image Processing and Pattern Recognition, UkrObraz 2014, Kijv, Ukraine: 119-122.
Patentes:

• Kussul E., Baydyk T., De Luca Pennacchia A., Tarjetas para circuitos electrónicos con ranuras para conexiones, 6.02.2009, Instituo Mexicano de Propiedad Industrial, Solicitud MX/a/2009/001467, Patente MX 320896 B, Fecha de concesión 14.05.2014.

• Baydyk T., Kussul E., De Luca Penaccio A., “Método para elaborar tarjetas para circuitos electrónicos con ranuras para conexiones y alambrar de manera automatizada sus rutas de interconexión interna”, Titulo de Patente MX 318460 B, Prioridad de 30.04.2010, Instituto Mexicano de Propiedad Industrial, Fecha de expedición 12 de marzo de 2014.

• Kussul E., Baidyk T., Lara-Rosano F., Jose M. Saniger Blesa, Gabriel Ascanio, Neil Bruce, Método y dispositivo de ajuste de posición de espejos de un concentrador solar, 02.03.2010, Instituto Mexicano de Propiedad Industrial, Solicitud MX/a/2010/002418, Patente No 313963.

• Kussul E., Baidyk T., Lara-Rosano F., Jose M. Saniger Blesa, Gabriel Ascanio, Neil Bruce, Method and Device for Mirrors Position Adjustment of a Solar Concentrator, Notice of Allowance, USA Patent N US 8,631,995 B2, Jan.21, 2014.

• Kussul E., Baidyk T., Lara-Rosano F., Jose M. Saniger Blesa, Neil Bruce, Concentrador Solar, Instituto Mexicano de Propiedad Industrial, UNAM, Prioridad de 18.04.2008, Patente No 309274, Fecha de expedición 26 de Abril de 2013..

• De Luca Pennacchia A., Kussul E., Baydyk T., Método de fabricación de las tarjetas con ranuras para circuitos electrónicos, Instituto Mexicano de Propiedad Industrial, CINVESTAV del IPN, UNAM, Prioridad de 20.08.2009, Patente No 307903, Fecha de expedición 7 de marzo de 2013
SEMBLANZA
PUBLICACIONES RECIENTES

Baidyk T., Kussul E., Cruz Monterrosas Z., Ibarra Gallardo A. J., Roldán Serrato K. L., Conde C., Serrano A., Martín de Diego I., & Cabello E. (2016). Face recognition using a permutation coding neural classifier. Neural Computing & Applications, 27 (4), 973-987.

Baydyk T. & Kussul E. (2014). Solar chillers for air conditioning systems. Renewable Energies & Power Quality Journal (RE&PQJ), 1 (12), 219-222 http://www.icrepq.com/icrepq'14/290.14-Baydyk.pdf

Calderon D., Baidyk T., & Kussul E. (2013). Hebbian ensemble neural network for robot movement control. Optical Memory & Neural Networks, 22, (3), 66-183.

Baidyk T., Kussul E., & Hernández-Acosta M. (2012). LIRA neural network application for microcomponent measurement. International Journal of Applied Mathematics and Informatics, 6 (4), 173-180

Kussul E., Baidyk T., Cabello-Pardos E., & Conde-Vilda C. (2012). Codification of information with Hebbian ensemble structures in neural networks. International Journal of Applied Mathematics and Informatics, 6 (4), 198-205

Rachkovskij D., Kussul E., & Baidyk T. (2013). Building a world model with structure-sensitive sparse binary distributed representations. Biologically Inspired Cognitive Architectures, 3, 64-86. Available online November 22, 2012. ISSN: 2212-683X.

Toledo-Ramirez G. K., Kussul E., & Baidyk T. (2011). Work piece recognition based on the permutation neural classifier technique. Machine Vision and Applications, 22 (3), 495-504.

Martin-Gonzalez A., Baidyk T., Kussul E., & Makeyev O. (2010). Improved Neural Classifier for microscrew shape recognition. Optical Memory & Neural Networks (Information Optics), 19 (3), 220-226.

Baidyk T. & Kussul E. (2009). Ensemble neural networks. Optical Memory & Neural Networks (Information Optics), 18 (4), 295-303.

Baidyk T., Kussul E., Makeyev O., & Velasco G. (2009). Pattern recognition for micro workpieces manufacturing, special issue of CyS: Innovative applications of artificial intelligence (IAAI). Ibero-American Journal of Computing, 13 (1), 61-74.

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN 
Líneas de investigación son el desarrollo de nuevos métodos de reconocimiento de imágenes y sus aplicaciones en micromecánica y otras áreas de interés. El desarrollo de los algoritmos para realizar redes neuronales artificiales y clasificadores neuronales.
El desarrollo de los sistemas de control de micromáquinas herramientas basados en sistemas de visión computacional y redes neuronales.
Aplicación de los algoritmos de reconocimiento de imágenes al reconocimiento de texturas metálicas, rostros humanos, formas de microtornillos, texturas en imágenes médicas, reconocimiento de larvaes, entre otros.
PROYECTOS EN CURSO

PAPIIT  IN102014. Desarrollo e investigación de un sistema de visión computacional para reconocimiento de escarabajos de Colorado en cultivos de papa. Enero 2014-febrero 2017. Responsable.

PAPIIT IT102814. Automatización de manufactura y ensamble de concentradores solares. Enero 2014-febrero 2017. Participante.
Dra. Tetyana Baydyk
Tel. 5622-8602 Ext. 1206
Correo: tetyana.baydyk@ccadet.unam.mx

Tetyana Baydyk tiene el grado de Doctor (Ph.D.) en sistemas de control para robots móviles en el Instituto de Cibernética de la Academia Ucraniana de Ciencias en1983. En 1994 recibió el grado de Doctor de Ciencias (D.Sci.) en el área de redes neuronales en el Instituto de Cibernética de la Academia Ucraniana de Ciencias. Desde 2001 hasta 2007 fue investigadora Titular "A" , desde 2008 hasta 2013 fue investigadora Titular “B”, desde 2012 a la fecha es investigadora Titular ¨C¨ en el CCADET- UNAM, México.

LA Dra. Baydyk ha publicado alrededor de 140 trabajos científicos, es autora y coautora de 3 libros, 9 patentes, 4 derechos de autor y editora de 8 libros, participó en proyectos internacionales: INTAS, ISF, NSF-CONACYT.

En total tiene 579 citas como autora y co-autora: 384 citas de tipo A y 195 citas de tipo B.

Ha tenido tres proyectos PAPIIT como responsable, tres otros proyectos PAPIIT como participante. Participo en los proyectos de CONACYT, de ICyTDF.
DOCENCIA

Cursos impartidos:

Visión computacional basada en redes neuronales. Temas Selectos de Instrumentación, UNAM, 2016-2 (enero 2016-junio 2016).

Automatización Inteligente en Áreas de Energía Solar. Temas selectos de instrumentación, UNAM, 2016-2 (enero 2016-junio 2016).

Computación aplicada a la instrumentación. Temas Selectos de Instrumentación, 2016-I, Maestría en Ingeniería  (Ingeniería Eléctrica, opción Instrumentación), UNAM, (agosto 2015-diciembre 2015).

Temas selectos de señales, imágenes y ambientes virtuales, Vision técnica basada en redes neuronales. Maestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación, UNAM, 2015-2 (enero 2015-junio 2015).

Visión computacional basada en redes neuronales. Temas Selectos de Instrumentación, Maestría en Ingeniería  (Ingeniería Eléctrica, opción Instrumentación), UNAM, 2015-2 (enero 2015-junio 2015).

Visión computacional basada en redes neuronales. Temas Selectos de Instrumentación, 2015-I (agosto a diciembre 2014). Maestría en Ingeniería  (Ingeniería Eléctrica, opción Instrumentación), UNAM.

Computación aplicada a la instrumentación. Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica), UNAM, Semestre 2015-1 (agosto a diciembre 2014).

Computación aplicada a la instrumentación. Maestría en Ingeniería (Ingeniería Eléctrica), UNAM, Semestre 2014-1.
ESTUDIANTES

DOCTORADO

Alejandro Antonio Vega Ramírez, Investigación, desarrollo e implementación digital de una red neuronal para reconocimiento de imágenes, Doctorado en Ingeniería, Ingeniería Eléctrica, opción Instrumentación, UNAM, 8.12.2011, pp. 110.

MAESTRÍA

     Sandra Bonilla Meza, Aplicación de redes neuronales para el reconocimiento de rostros en entornos libres, Maestría en Ingeniería Eléctrica en la disciplina de Instrumentación, UNAM 2015-2017, 25.10.2016 (1er vocal).

     Zamira Cruz Monterrosas, Reconocimiento de rostros humanos con PCNC usando distorsiones tipo rotación, Posgrado en Ciencias e Ingeniería de la Computación, UNAM, 29.07.2015, pp.66.

     Miguel Hernández Acosta, Investigación y desarrollo de un método para dimensionar micro-piezas, Maestría en Ingeniería Eléctrica, opción Instrumentación, 22.08.2013, pp. 148.

LIGAS DE INTERÉS
https://www.youtube.com/watch?v=A2m0YSbI4B8