Ingeniero Electrónico y Magíster en Ingeniería Mecánica (Robótica) | Arquitecto de sistemas de IA | Especialista en Sistemas Autónomos (ROS 2) e Ingeniería de Agentes

Mi interés principal actual de investigación es Embodied AI: sistemas donde percepción, aprendizaje y acción se integran en robots que interactúan con el mundo físico. Diseño y opero arquitecturas de agentes de IA para procesos académicos y de negocio, con reglas de negocio, trazabilidad, revisión humana y gobierno del dato.

• Robótica & Embodied AI (IA corporizada): Ecosistema ROS 2 (Jazzy), MoveIt 2, Nav2 y fusión de sensores multimodales (RGB-D, LiDAR, tacto). Experiencia en integración de percepción, modelos de IA y control de manipuladores colaborativos como Kinova Gen3.
• Procesamiento Semántico & Edge AI: Diseño de pipelines para dotar a los robots de comprensión contextual. Opero un espectro que va desde modelos fundacionales multimodales en la nube (Gemini-Robotics) hasta redes neuronales cuantizadas para inferencia local con latencia crítica (Edge-AI).
• Ingeniería de Agentes de IA: Diseño y operación de sistemas multiagente y flujos basados en LLM, con orquestación por grafos de estado, control de acceso, trazabilidad y aprobación humana.
• Arquitectura y Gobierno del Dato: Diseño de arquitecturas de software asistidas por IA, con criterios de verificación, reglas de negocio y despliegues que preservan los datos reservados.

• Interacción Semántica con Kinova & Gemini: Desarrollo de arquitecturas experimentales que integran el modelo fundacional gemini-robotics con el robot Kinova Gen3. El objetivo es dotar al manipulador de capacidades complejas de manipulación basadas en el entendimiento semántico profundo de la escena.
• Awesome Embodied AI & Sim2Real: mapa vivo de evidencia con 41 trabajos, metadatos estructurados, protocolo reproducible y análisis de brechas sobre VLA/VLM/LLM, ROS 2, Edge AI y transferencia Sim2Real. Proyecto personal de investigación preservado en Zenodo: DOI v1.0.0.
• Procesos con agentes de IA: Diseño y operación de arquitecturas de agentes para automatizar flujos de trabajo con revisión humana. No se publican datos reservados, resultados comerciales ni repositorios privados.

• Embodied AI reproducible: A partir del mapa de evidencia exploro integración ROS 2 de modelos VLA/VLM/LLM, inferencia local y Edge AI, planificación semántica y transferencia Sim2Real. burger_delivery funciona como banco de pruebas experimental.

• Interesado en contribuir activamente a proyectos open source de automatización industrial, el desarrollo de herramientas puente para el ecosistema ROS 2 y el despliegue nativo de Edge AI en hardware embebido.

• Email: henryroncanciovelandia@gmail.com
• Identidad académica: ORCID 0009-0009-9954-9813
• Publicaciones y citas: Google Scholar
• Portafolio: roncanciovl.github.io

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