Hora: 12:30 AM
Ponente(s): Dra. Lilia Alanís López
Titulo: Topología para estudiar el Fenómeno del Niño
Resumen: Exploraremos cómo se mide el fenómeno de El Niño y La Niña, eventos climáticos de gran relevancia que ejercen una influencia significativa en los patrones meteorológicos globales, afectando ecosistemas, agricultura y desastres naturales en diversas regiones. Analizaremos cómo se utilizan herramientas topológicas para estudiar la periodicidad y los patrones en los datos históricos de estos fenómenos. Este enfoque permite identificar características complejas y sutiles en los datos, mejorando nuestra capacidad de predecir los cambios climáticos asociados y de desarrollar estrategias más efectivas para mitigar los impactos negativos sobre las comunidades y los entornos vulnerables.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=uOLEr_fpDDs
Notas:

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Jorge E. Macías-Díaz
Titulo: On a fractional generalization of a nonlinear model in plasma physics and its numerical resolution via a multi-conservative and efficient scheme
Resumen: In this talk, we extend the Zakharov-Rubenchik system to the fractional case by using Riesz operators of fractional order in space. We prove that the system is capable of preserving extensions of the mass, energy, momentum and two linear functionals. In a second stage, we propose a discretization to approximate the solutions of our model. In the way, we propose discrete forms of the conserved functionals, and we prove that they are also conserved in the discrete domain. We prove that the numerical scheme has second-order accuracy in both space and time. Moreover, we establish theoretically the properties of conditional stability and second-order convergence of the scheme. The numerical model was implemented computationally, and some simulations are provided in order to illustrate that the method is capable of conserving the discrete functionals and its rate of convergence. This is the first report in the literature in which a multi-conservative fractional extension of this system is proposed, and a numerical scheme to approximate its solutions is designed and fully analyzed for conservative and numerical properties. Even in the integer-order case, this is the first article which proves the approximate conservation of the momentum, and which rigorously proves the stability and the convergence of a scheme for the Zakharov-Rubenchik s
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=6ZpYX3HHa48&t=625s
Notas: Semblanza: Jorge E. Macías-Díaz obtuvo un doctorado en Matemáticas por la Universidad de Tulane en Louisiana (2001) y un doctorado en Física por la Universidad de Nueva Orleans (2007). Su producción académica incluye más de 170 artículos en revistas científicas en álgebra abstracta, ecuaciones diferenciales parciales no lineales, modelado matemático y estocástico, análisis numérico de ecuaciones diferenciales, simulación por computadora de sistemas en física y cálculo de orden fraccionario. Ha estado a cargo de diversos proyectos financiados por CONACYT. Es editor asociado de Applied Numerical Mathematics (Elsevier), International Journal of Computer Mathematics (Taylor and Francis), Advances in Mathematical Physics (Hindawi) y Computational and Mathematical Method (Wiley). Desde 2012 es miembro regular de la Academia Mexicana de Ciencias.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Israel Becerra Durán
Titulo: Planificación de movimiento asistida por aprendizaje profundo
Resumen: En esta plática comenzaremos presentando uno de los algoritmos más influyentes en el área de planificación de movimiento el cual se basa en técnicas de muestreo. Posteriormente se utilizará dicho algoritmo para presentar una serie de posibles usos de técnicas de aprendizaje profundo para potencializar algoritmos existentes de planificación de movimiento. Si bien las técnicas más actuales de aprendizaje profundo no sustituyen por completo a los algoritmos clásicos de planificación, ambas técnicas pueden complementarse para obtener nuevos algoritmos con propiedades útiles para despliegue en robots físicos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=ytRroBrOmnE&t=2s
Notas: Semblanza: Israel Becerra recibió el grado en Ingeniería Mecatrónica por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, ITESM, CEM (2007). Recibió los grados de maestría (2010) y doctorado (2015), ambos en ciencias de la computación, por parte del Centro de Investigación en Matemáticas, CIMAT, en Guanajuato, México, donde también trabaja actualmente como investigador. Fue posdoctorante en el departamento de computación de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign en el 2016 y 2017. Es miembro del Sistema Nacional Mexicano de Investigadores (SNI), nivel 1. Su investigación está enfocada principalmente en planificación de movimiento, robótica móvil, juegos de persecución-evasión, control óptimo y realidad virtual.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Tonatiuh Sánchez Vizuet
Titulo: Métodos Monte Carlo multi nivel basados en funciones subrogadas para cuantificación de incertidumbre en cálculos de equilibrio de plasmas
Resumen: Los modelos matemáticos en ciencias aplicadas con frecuencia involucran un conjunto de parámetros, dependientes de la aplicación, cuyos valores son inciertos debido a factoras tales como datos incompletos, mediciones imprecisas, etc. En estos casos, es importante ser capaz de determinar cómo la estocasticidad en estos valores se infiltrará en la solución computacional del modelo. Este efecto frecuentemente se cuantifica mediante el muestreo de diferentes valores de los parámetros y el uso de esta información para calcular momentos estadísticos de la solución. Cuando el modelo requiere de la solución de ecuaciones diferenciales parciales, el proceso de muestreo puede volverse computacionalmente inasequible. En esta charla, motivados por una aplicación en física de plasmas, exploraremos el uso de funciones subrogadas y cálculos multi nivel para mitigar el costo computacional asociado al muestreo. El trabajo presentado se realizó en colaboración con Howard Elman (University of Maryland, College Park) y Jiaxing Liang (Rice University)
Enlace de transmisión: https://zoom.us/j/96432900481?pwd=Rb14qB3CzgwHBEBGwLUf91RNviOcTH.1
Notas: Semblanza:

Tonatiuh Sánchez Vizuet estudió la licenciatura en física en la Facultad de Ciencias, la maestría en matemáticas en el Instituto de Matemáticas (ambos de la UNAM) y el doctorado en matemáticas aplicadas en la Universidad de Delaware, EUA. Entre 2016 y 2020 fué investigador posdoctoral en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York y desde 2020 funge como profesor-investigador en el departamento de matemáticas en la Universidad de Arizona.

Temas de interés: Sus áreas de investigación giran en torno a ecuaciones diferenciales parciales y ecuaciones integrales, análisis numérico y cómputo científico.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Eduardo Ramos
Titulo: Velocimetría tomográfica por imágenes de partículas
Resumen: La técnica de velocimetría por imágenes de partículas (PIV, por sus siglas en inglés) es la herramienta más importante que se usa actualmente para extraer información experimental del movimiento de líquidos y gases transparentes como el agua o el aire. El principio de funcionamiento de la técnica consiste en capturar imágenes consecutivas de partículas suspendidas en el fluido e identificar sus posiciones. Dividiendo la posición relativa de dos imágenes de una misma partícula entre el intervalo de tiempo transcurrido entre la toma de las dos imágenes, se puede calcular de manera aproximada su velocidad local e instantánea. En la versión más sencilla, se ilumina el fluido en movimiento con un plano de luz y se toman las imágenes con una cámara colocada en la dirección perpendicular al plano de luz para obtener dos componentes de la velocidad en las dos dimensiones iluminadas. Una elaboración sobre esta técnica son el PIV estereoscópico en el que usando dos cámaras se consigue obtener las tres componentes del movimiento en un plano iluminado, y el PIV tomográfico donde se obtiene el movimiento de las partículas en el volumen ocupado por el fluido. En este seminario describiré teórica y experimentalmente la técnica de PIV tomográfico aplicado al ejemplo específico del flujo convectivo en una cavidad cilíndrica. Este flujo es especialmente interesante porque estudios teóricos indican que sus órbitas Lagrangianas poseen propiedades topológicas que pueden ser usadas para clasificar estructuras complejas con propiedades caóticas. Para la observación experimental de las órbitas Lagrangianas se requiere necesariamente usar un PIV tomográfico pues se debe reconstruir la trayectoria de las partículas en el espacio tridimensional. La instrumentación, captura de imágenes y su post procesamiento constituyen un desafío que involucra técnicas de óptica, instrumentación electrónica, análisis de imágenes y ciencia de datos. Esta actividad constituye la parte fundamental de un proyecto en curso en el IER-UNAM. El seminario concluirá con una invitación a estudiantes de matemáticas para que contribuyan al desarrollo de las herramientas requeridas para interpretar imágenes de PIV tomográfico aplicado a flujos convectivos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=hrPOq3Dm1d8&t=1020s&ab_channel=CIMAT
Notas:   Semblanza:

El Dr. Eduardo Ramos se graduó de doctor en La Universidad de Manchester, Reino Unido, en 1980. Actualmente es Investigador titular en el Instituto de Energías Renovables y es Miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel III

Temas de interés: Mecánica de fluidos y transferencia de calor

Hora: 12:30 AM
Ponente(s): Dr. Alex Altamirano Fernández
Titulo: Impacto del viento en la predicción del área quemada: Un modelo matemático reacción-difusión
Resumen: En Chile, los bosques han enfrentado amenazas constantes por incendios forestales en las últimas décadas. Desde el primer incendio reportado por CONAF en 1963-1964, que afectó 19,600 hectáreas, los incendios continúan siendo un desafío para la gestión forestal debido a las pérdidas económicas de recursos madereros y no madereros. Recientemente, un incendio en la Región de Valparaíso se propagó rápidamente, preocupando a la comunidad. Para mejorar la gestión sostenible del ecosistema forestal, este estudio propone un modelo matemático de reacción-difusión con respuesta funcional de tipo II de Holling, que considera la influencia del viento en la extensión del área quemada. Se analizan soluciones unidimensionales y se realizan simulaciones numéricas para validar los resultados teóricos. El análisis muestra que cuando la velocidad del viento supera los 30 km/h, el área quemada aumenta significativamente, en comparación con situaciones de viento moderado o nulo. Además, las soluciones de onda viajera podrían indicar inestabilidad en el área afectada.    
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=jadeCHQzWSA
Notas: Semblaza:  Licenciado en Matemática por la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Lambayeque, Perú (2013). Posteriormente, Magíster en Matemática Aplicada por la Universidad del Bío Bío, Concepción, Chile (2018) y Doctorado en Modelamiento Matemático Aplicado en la Universidad Católica del Maule, Talca, Chile (2023). Actualmente, se deespeña como profesor de la Universidad católica del Maule en las  las carreras de ingeniería.    Temas de interés: Modelamiento matemático y optimización de sistemas biológicos y sociales, abordados mediante Ecuaciones Diferenciales, Control Óptimo y Análisis Numérico.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): M.C. Ivete Sánchez Bravo
Titulo: Inteligencia Artificial en Negocios: Más Allá de los Algoritmos
Resumen: Las ciencias matemáticas están desempeñando un papel crucial en las empresas, ya que son la base de tecnologías disruptivas como la ciencia de datos, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje. Estas innovaciones están transformando nuestro mundo a un ritmo acelerado. En esta plática, se ofrecerá una perspectiva sobre el desarrollo de la inteligencia artificial, centrada en su aplicación en el ámbito empresarial. Se presentarán metodologías para implementar proyectos de inteligencia artificial, teniendo en cuenta los aspectos éticos involucrados en el desarrollo de estos algoritmos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=vi58IOEIoW4&ab_channel=CIMAT
Notas: Semblanza: Ivete Sánchez Bravo es Ingeniera en Sistemas Computacionales, por la Escuela Superior de Cómputo del Instituto Politécnico Nacional y Maestra en Ciencias de la Computación y Matemáticas Industriales por el Centro de Investigación en Matemáticas, actualmente es doctorante en Administración centrada en innovación en la Universidad Iberoamericana León. Es parte de la Coordinación de Servicios Tecnológicos en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), donde impulsa el desarrollo y la innovación basada en matemáticas. Con más de 20 años de experiencia en proyectos de desarrollo tecnológico centrado en computación matemática, inteligencia artificial y tecnologías de la información, ha ocupado importantes roles de gestión, incluyendo su puesto como Coordinadora de Servicios Tecnológicos (2020-2023) del CIMAT y Gerente del Consorcio de Inteligencia Artificial (2019-2021), alianza conformada por 8 centros públicos de investigación de CONAHCyT. Además, Ivete ha liderado iniciativas de innovación en colaboración con centros de investigación y ha trabajado en la industria privada como responsable de plataformas de optimización en Prolec-General Electric. Es Secretaria de Vinculación de la Sociedad Matemática Mexicana y participa como Directora de Operaciones en Women in Artificial Intelligence Mexico, así como embajadora de Women in Data Science de Stanford y embajadora de Women Techmakers de Google.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Miguel A. Moreles
Titulo: ¡Aguas!
Resumen: Esta charla panorámica es una invitación a la diversidad de problemas del agua. Los modelos son en ecuaciones diferenciales parciales asociados a problemas hidrodinámicos. Iniciamos con un problema de estimación de parámetros del acuífero freático Silao-Romita, continuamos con el problema de identificación de la batimetría en un río o canal, y concluimos con un modelo numérico del salto hidráulico en el Golfo de California.    
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=BqplhS1HSdo&t=2s&ab_channel=CIMAT
Notas: Semblanza: Miguel Angel Moreles Vázquez obtuvo el Doctorado en Matemáticas en la Universidad de Minnesota en 1995. Es investigador del CIMAT desde 1996 y miembro del Sistema Nacional de Investigadores del Área de Física, Matemáticas y Ciencias de la Tierra. M. A. Moreles realiza investigación en Ecuaciones Diferenciales, Análisis Funcional, Métodos Numéricos y Mecánica Fraccionaria. Ha sido investigador responsable por parte de CIMAT de varios proyectos multidisciplinarios y modelación matemática, resaltando los siguientes. En el marco de la convocatoria ECOS 2015: Ecuaciones Diferenciales Parciales Relacionadas a Ondas y Problemas Inversos: aplicaciones a física, biología y energía limpia. Y en el marco de la convocatoria CONACYT-SENER-HIDROCARBUROS 2009-01 el proyecto: Inyección de aire al yacimiento como sistema de recuperación mejorada. M. A. Moreles ha desarrollado proyectos de consultoría especializada para empresas como Condumex, Pemex Exploración y Producción, Corporación Industrial Uruapan.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): M.C. Judith Tavarez Rodríguez
Titulo: NLP para detección de Lenguaje Tóxico
Resumen: El lenguaje tóxico en línea se ha convertido en un problema crítico en las plataformas digitales, afectando no solo la salud mental de las personas, sino también manteniendo y reforzando las desigualdades sociales. En esta charla, exploraremos diferentes estrategias que se han desarrollado en el área de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para detectar lenguaje tóxico, desde enfoques basados en NLP y Aprendizaje Máquina (ML) hasta los modelos más recientes como los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Además, presentaremos un caso práctico centrado en la detección de sexismo en redes sociales, mostrando cómo estas herramientas pueden contribuir a la creación de espacios en línea más seguros e inclusivos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=HN3-FXy64TA&t=7s&ab_channel=CIMAT
Notas: Semblanza: Judith es licenciada en matemáticas aplicadas por la Universidad Autónoma de Aguascalientes (UAA) y cuenta con una maestría en ciencias con especialidad en probabilidad y estadística por el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT). Tiene experiencia como especialista en ciencia de datos en el sector de retail, con un enfoque particular en modelos de recomendación para marketing y emparejamiento de productos para comercio electrónico. Actualmente, cursa el tercer año del doctorado en ciencias, con especialidad en ciencias de la computación en el CIMAT, donde realiza investigación enfocada en la detección de lenguaje tóxico en texto de redes sociales.

Hora: 12:30 AM
Ponente(s): MSc. Yomaira Guzmán Paredes
Titulo: Análisis Integral de Datos Clínicos y Genéticos en Pacientes con Alzheimer en Colombia: Hacia un Enfoque Personalizado de la Enfermedad
Resumen: Resumen:   Semblanza:   Yomaira Guzmán Paredes es Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación y Especialista en Auditoria de Sistemas e Ingeniería de Sistemas.  Apasionada por la inteligencia artificial y todo lo que está inmerso en ella, le gusta la ciencia de datos, el aprendizaje de máquina, la realidad aumentada y virtual, al igual que el uso y aplicación de nuevas tecnologías. Le gusta crear cosas nuevas y participar en proyectos toda vez que sean enriquecedores en cuanto aprendizaje, me gustan los grandes retos. Es coordinadora de la Especialización en Gestión de Proyectos de Ingeniería y asesora trabajos de grado en la facultad de ingeniería.     Temas de interés:  Proyectos relacionados con ciencia de datos aplicados en el sector salud
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=rqaBTDQV-Ig&t=118s

Hora: 12:30 AM
Ponente(s): Dr. Angello Hoyos Ibarra
Titulo: Codificación Hadamard en problemas de clasificación
Resumen: En esta charla se presenta la capa Hadamard, una forma simple y computacionalmente eficiente de mejorar los resultados en la clasificación de ejemplos adversarios y segmentación de imágenes. La principal ventaja de esta capa es que no aumenta el número de parámetros de un modelo de redes neuronales y el costo computacional adicional es marginal. En esta charla se mostrarán resultados experimentales que muestran que la capa Hadamard mejora sustancialmente el rendimiento de modelos ya existentes en distintos conjuntos de imágenes que benefician aplicaciones como el diagnóstico por medio de imágenes médicas y la conducción de automóviles autónomos. Semblanza:   Angello Hoyos es un investigador posdoctorante en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) en la ciudad de Guanajuato, y miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) nivel Candidato. Obtuvo su Maestría y Doctorado en Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California (CICESE). Sus intereses de investigación se enfocan el desarrollo de modelos y algoritmos basados en modelos de redes neuronales que permitan nuevas metodologías en el aprendizaje de máquina, ciencia de datos y robótica móvil con aplicaciones en clasificación, segmentación, generación de imágenes, ataques adversarios, planeación de movimientos, entre otros.     Temas de interés:  Redes neuronales, ciencia de datos, robótica. 
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=KIyxWO6CJV0&t=2s&ab_channel=CIMAT

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Fernando Becerra López
Titulo: ¿Cómo abordar un problema como el de relleno mínimo mediante cómputo evolutivo?
Resumen:
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=rYWGtRf1J18
Notas: Semblanza: El Dr. Fernando tiene licenciatura, maestría y doctorado en Matemáticas por la Universidad de Guadalajara. Además cuenta con una Ingeniería Electrónica en Computación por el Centro de Enseñanza Técnica Industrial. Actualmente es profesor de tiempo completo en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Guadalajara. Sus principales líneas de investigación son los procesos estocásticos, en particular el cómputo evolutivo.

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Marcos Aurelio Capistrán
Titulo: Una mirada panorámica a los problemas inversos.
Resumen: Las teorías físicas nos permiten hacer predicciones. Dada una descripción completa de un sistema físico, podemos predecir mediciones del sistema. Este proceso de predecir mediciones de un sistema físico se denomina problema de modelación, problema de simulación o problema directo. Por otro lado, el problema inverso consiste en usar mediciones reales de un sistema físico para inferir los valores de los parámetros que lo caracterizan. Ejemplos de esto incluyen el cálculo de una imagen en tomografía computarizada de rayos X, la reconstrucción de fuentes en acústica o la estimación de la producción y eficiencia de la insulina a partir de observaciones del nivel de glucosa en la sangre. La solución de los problemas inversos requiere: 1. **Modelos matemáticos:** Para representar el sistema físico rigurosamente. 2. **Estadística:** Para cuantificar la incertidumbre en las observaciones, los parámetros y los modelos. 3. **Ciencias de la computación:** Para realizar adecuadamente las simulaciones numéricas. En esta charla, abordaré la problemática de los problemas inversos y mostraré algunos ejemplos.      
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=Nzl7qOPNj3w&t=2s
Notas: Semblanza: El Dr. Marcos Aurelio Capistrán Ocampo nació en Cuernavaca, Morelos en 1970. Obtuvo el título de matemático en la UNAM en 1996 y el título de doctor en matemáticas en la Universidad de Nueva York en 2003. De 2003 a 2006 fue profesor en la Universidad Autónoma del Estado de Morelos y desde enero de 2007 es investigador en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT). Ingresó al sistema nacional de investigadores en 2007 y actualmente tiene el nivel II. El Dr. Capistrán trabaja en diversas áreas de modelación matemática y aplicaciones. Ha sido responsable técnico de proyectos de investigación nacionales e internacionales. Es coautor del Modelo AMMA, usado por la secretaría de salud de México para tomar decisiones durante la emergencia de la pandemia de COVID-19.

Hora: 12:30 AM
Ponente(s): Dr.Andrés Anzo Hernández
Titulo: Redes complejas y modelos epidemiológicos: El caso del HLB en huertos de cítricos.
Resumen: Resumen:   Semblanza:    El Dr. Anzo completó la Licenciatura en Física en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la BUAP, y posteriormente realizó una Maestría en Ciencias (Física) en el Instituto de Física de la UNAM, donde desarrolló una tesis en Física Experimental de Altas Energías. Durante su tiempo en la UNAM, participó en el experimento ALICE en el CERN, contribuyendo a la instalación de un detector de partículas llamado V0. Más tarde, continuó sus estudios en el Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica (IPICyT) en el programa de Doctorado en Matemáticas Aplicadas, centrando su investigación en la sincronización de sistemas caóticos interconectados en redes complejas. Al concluir sus estudios, fue contratado en el programa Investigadoras e Investigadores por México (antes Cátedras CONAHCYT), donde actualmente colabora como catedrático en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la BUAP.     Temas de interés:  Redes y sistemas complejos,  Sincronización en sistemas caóticos y sistemas multiagentes, Optimización en redes complejas,  Modelos matemáticos,  Epidemiología matemática,  Algoritmos evolutivos,
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=jMkHq2rQxKM

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Elodie Claire Strupiechonski
Titulo: Explorando el Potencial de la Tecnología Terahertz: Aplicaciones Interdisciplinarias y Sinergias con Herramientas Matemáticas y de Inteligencia Artificial
Resumen: En esta charla, como Responsable Técnico del Laboratorio Nacional de Ciencia y Tecnología de Terahertz (LANCYTT) en CIDESI, los llevaré a un emocionante viaje hacia el mundo del Terahertz (THz). Esta tecnología emergente, en la que me he destacado como experta, promete revolucionar múltiples campos de aplicación interdisciplinarios. Los invito a explorar las fascinantes capacidades de la tecnología THz, desde la detección temprana de enfermedades hasta la inspección de materiales patrimoniales, y más allá. A través de ejemplos concretos, descubriremos cómo esta tecnología está transformando la medicina, la industria y la ciencia. Un aspecto central de nuestra charla será el papel fundamental de las herramientas matemáticas y la inteligencia artificial en la optimización y expansión del potencial de la tecnología THz. Mostraré cómo los problemas inversos y las técnicas de aprendizaje automático están siendo aprovechados para mejorar la precisión y la versatilidad de esta tecnología. Los invito a unirse a nosotros para explorar este emocionante mundo donde la ciencia, las matemáticas y la inteligencia artificial se entrelazan para abrir nuevas fronteras en la investigación y la innovación. Mi charla promete revelar cómo el THz está allanando el camino hacia un futuro interdisciplinario lleno de posibilidades. Video: https://bluejeans.com/playback/s/ODCtOLamrCe5UFP9RYCO2mG1E73R1fYIF6rz8hq8MZye3zJ1rbnoazUGph1fU93f
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Ernesto González Candela
Titulo: La Ciencia detrás de los Documentos de Seguridad (Casos de uso en la Industria)
Resumen:
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Johan Van Horebeek
Titulo: Métodos predictivos usando kernels: el caso de Regresión Distribucional
Resumen:
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Miguel Ángel Moreles
Titulo: De la Prueba Oral de Tolerancia a la Glucosa a índices de condición diabética
Resumen: En la charla, repasamos modelos en ecuaciones diferenciales del sistema de regulación glucosa-insulina. Mostramos la estimación de parámetros con datos de la Prueba Oral de Tolerancia a la Glucosa. Introducimos índices de condición diabética y su clasificación con una herramienta de la Inteligencia Artificial. Presentamos una validación con datos del Hospital General de México. Nos aventuramos a proponer una herramienta gráfica para evaluar el riesgo de diabetes tipo 2.   Video:   https://bluejeans.com/playback/s/BxMMNnJXRN3AQmJ7jG2ABOGwyIRaxDJ0eRmu3cwFjfT0y6MPlYx0cJjJDeofnUNK
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833

Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Rafael Murrieta
Titulo: Planificación y control de movimientos de robots
Resumen:

En esta plática, explicaremos en qué consiste la planificación y control de movimientos de robots. En la primera parte, haremos énfasis en el problema básico y sus extensiones más interesantes.  En la segunda parte, presentaremos nuestra investigación actual en esta área, la cual incluye la integración de planificadores de movimientos geométricos, capaces de lidiar con obstáculos, y métodos de control robustos a incertidumbre, que corrigen el movimiento del sistema robótico usando un lazo cerrado con retroalimentación, el cual es implementado con medidas directas de sensores. Ejemplificamos estas técnicas en el control de sistemas con dinámica compleja, tales como automóviles autónomos o drones. Finalmente, si el tiempo lo permite, presentaremos la aplicación de este tipo de métodos a juegos no-cooperativos de persecución-evasión con robots.

  Video : https://bluejeans.com/playback/s/uMrsfny2uhn4F4mHHU5Gn3PGujBqnTUD6rGMTCV2nVDvpG3glivUoZBiLwO6VRCZ
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833