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23 septiembre 2026Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Laura Jiménez Jiménez
Titulo: Modelamiento dinámico y tridimensional de bioprovincias marinas en la costa chilena mediante metagenómica y datos satelitales
Resumen: Una bioprovincia o ecorregión es un área geográficamente definida donde los ecosistemas, ya sean ter restres o acuáticos, exhiben similitudes en sus componentes bióticos y abióticos. Estasregionalizaciones proporcionan un marco de referencia para comprender la distribución de la biodiversidad en la Tierra; asimismo, permiten que las organizaciones nacionales e internacionales encargadas de la sostenibilidad de los recursos naturales estructuren e implementen estrategias efectivas de manejo, monitoreo y conservación. Tradicionalmente, las bioprovincias marinas se han delimitado de forma estática y bidimensional en la superficie del océano, omitiendo la información biológica a escala microscópica. Sin embargo, los límites entre regiones deberían capturar los cambios estacionales e interanuales impulsados por la propia dinámica oceánica. Dado el rol crítico que desempeñan los microbios marinos en la dinámica de los ecosistemas, los ciclos biogeoquímicos y la regulación climática, el trabajo que presentaré tiene como objetivo determinar cómo utilizar metagenómica del microbioma marino y datos derivados de satélites para definir y monitorear bioprovincias marinas. Presentaré un enfoque metodológico basado en matemáticas aplicadas, ciencia de datos y aprendizaje automatizado que genera una partición dinámica y tridimensional del océano e integra datos metagenómicos de microbioma marino y observaciones satelitales. Mostraré cómo este modelo permite detectar transiciones espaciales y regiones críticas propensas a la pérdida de funciones ecosistémicas, consolidando una herramienta analítica para el monitoreo oceánico y la toma de decisiones regulatorias basadas en evidencia científica.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Laura Jiménez es investigadora asociada en el Centro de Investigación e Innovación para el Cambio Climático, de la Universidad Santo Tomás, en Chile. Obtuvo la Licenciatura Matemáticas en la Universidad de Guanajuato, la Maestría en Ciencias con especialidad en Probabilidad y Estadística en el CIMAT y el Doctorado en Ecología y Biología Evolutiva en la Universidad de Kansas (Estados Unidos) donde logró aplicar sus conocimientos de modelamiento matemático y análisis estadístico a problemas biológicos. Laura tiene amplia experiencia en comunicación de la ciencia: fue miembro fundador del grupo Matemorfosis CIMAT, fue instructora bilingüe de talleres de ecología para niños de primaria en Estados Unidos y, en Chile, ha participado en distintos Clubes de Matemáticas y como asesora de proyectos científicos escolares. Como experiencia laboral anterior, fue investigadora posdoctoral primero en la Universidad de Hawái, donde se centró en realizar validaciones estadísticas de diferentes métodos de muestreo para determinar si los estimadores de densidad poblacional producidos con estos métodos son confiables, y luego en el Centro de Modelamiento Matemático (Universidad de Chile), donde estudió patrones biogeográficos de microorganismos marinos y sus características funcionales. Próximamente se integrará como investigadora de CIMAT bajo el Programa de Inserción Laboral 2026 (Secihti).
Ponente(s): Dra. Laura Jiménez Jiménez
Titulo: Modelamiento dinámico y tridimensional de bioprovincias marinas en la costa chilena mediante metagenómica y datos satelitales
Resumen: Una bioprovincia o ecorregión es un área geográficamente definida donde los ecosistemas, ya sean ter restres o acuáticos, exhiben similitudes en sus componentes bióticos y abióticos. Estasregionalizaciones proporcionan un marco de referencia para comprender la distribución de la biodiversidad en la Tierra; asimismo, permiten que las organizaciones nacionales e internacionales encargadas de la sostenibilidad de los recursos naturales estructuren e implementen estrategias efectivas de manejo, monitoreo y conservación. Tradicionalmente, las bioprovincias marinas se han delimitado de forma estática y bidimensional en la superficie del océano, omitiendo la información biológica a escala microscópica. Sin embargo, los límites entre regiones deberían capturar los cambios estacionales e interanuales impulsados por la propia dinámica oceánica. Dado el rol crítico que desempeñan los microbios marinos en la dinámica de los ecosistemas, los ciclos biogeoquímicos y la regulación climática, el trabajo que presentaré tiene como objetivo determinar cómo utilizar metagenómica del microbioma marino y datos derivados de satélites para definir y monitorear bioprovincias marinas. Presentaré un enfoque metodológico basado en matemáticas aplicadas, ciencia de datos y aprendizaje automatizado que genera una partición dinámica y tridimensional del océano e integra datos metagenómicos de microbioma marino y observaciones satelitales. Mostraré cómo este modelo permite detectar transiciones espaciales y regiones críticas propensas a la pérdida de funciones ecosistémicas, consolidando una herramienta analítica para el monitoreo oceánico y la toma de decisiones regulatorias basadas en evidencia científica.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Laura Jiménez es investigadora asociada en el Centro de Investigación e Innovación para el Cambio Climático, de la Universidad Santo Tomás, en Chile. Obtuvo la Licenciatura Matemáticas en la Universidad de Guanajuato, la Maestría en Ciencias con especialidad en Probabilidad y Estadística en el CIMAT y el Doctorado en Ecología y Biología Evolutiva en la Universidad de Kansas (Estados Unidos) donde logró aplicar sus conocimientos de modelamiento matemático y análisis estadístico a problemas biológicos. Laura tiene amplia experiencia en comunicación de la ciencia: fue miembro fundador del grupo Matemorfosis CIMAT, fue instructora bilingüe de talleres de ecología para niños de primaria en Estados Unidos y, en Chile, ha participado en distintos Clubes de Matemáticas y como asesora de proyectos científicos escolares. Como experiencia laboral anterior, fue investigadora posdoctoral primero en la Universidad de Hawái, donde se centró en realizar validaciones estadísticas de diferentes métodos de muestreo para determinar si los estimadores de densidad poblacional producidos con estos métodos son confiables, y luego en el Centro de Modelamiento Matemático (Universidad de Chile), donde estudió patrones biogeográficos de microorganismos marinos y sus características funcionales. Próximamente se integrará como investigadora de CIMAT bajo el Programa de Inserción Laboral 2026 (Secihti).
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09 septiembre 2026 Dr. Felipe Noh PatHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Felipe Noh Pat
Titulo: Más allá de la Simulación: Verificación y Validación en Dinámica de Fluidos Computacional
Resumen: La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es una herramienta fundamental para el análisis de fenómenos de transporte y sistemas térmicos. Sin embargo, la confiabilidad de sus resultados requiere un proceso riguroso de Verificación y Validación (V&V). Esta ponencia presenta una perspectiva metodológica basada en el uso de OpenFOAM, diferenciando la verificación de la correcta resolución numérica de las ecuaciones y la validación de su capacidad para representar fenómenos físicos reales. La Verificación se ejemplificará mediante casos de conducción de calor y flujo laminar en una cavidad diferencialmente calentada, considerando la convergencia de malla y el error numérico. La Validación se abordará mediante problemas de convección natural turbulenta, transferencia de calor con materiales de cambio de fase (PCM) y sistemas de intercambio de calor tierra-aire (EAHX), contrastados con resultados experimentales. La ponencia busca mostrar cómo la V&V permite avanzar de la simple simulación hacia resultados confiables, reproducibles y científicamente sustentados.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Felipe Noh Pat es Profesor-Investigador Titular B de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Campeche (UACAM). Es Doctor en Ciencias en Ingeniería Mecánica por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET), Investigador Nacional Nivel I del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) y cuenta con Perfil Deseable PRODEP. Su investigación se enfoca en ingeniería térmica, energías renovables y eficiencia energética en edificaciones, con especialidad en simulación numérica y dinámica de fluidos computacional (CFD), transferencia de calor, materiales de cambio de fase (PCM) y sistemas solares. Cuenta con publicaciones en revistas internacionales indexadas en JCR/Scopus y experiencia como revisor científico, evaluador de proyectos de investigación y par evaluador de programas educativos de ingeniería.
Ponente(s): Dr. Felipe Noh Pat
Titulo: Más allá de la Simulación: Verificación y Validación en Dinámica de Fluidos Computacional
Resumen: La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es una herramienta fundamental para el análisis de fenómenos de transporte y sistemas térmicos. Sin embargo, la confiabilidad de sus resultados requiere un proceso riguroso de Verificación y Validación (V&V). Esta ponencia presenta una perspectiva metodológica basada en el uso de OpenFOAM, diferenciando la verificación de la correcta resolución numérica de las ecuaciones y la validación de su capacidad para representar fenómenos físicos reales. La Verificación se ejemplificará mediante casos de conducción de calor y flujo laminar en una cavidad diferencialmente calentada, considerando la convergencia de malla y el error numérico. La Validación se abordará mediante problemas de convección natural turbulenta, transferencia de calor con materiales de cambio de fase (PCM) y sistemas de intercambio de calor tierra-aire (EAHX), contrastados con resultados experimentales. La ponencia busca mostrar cómo la V&V permite avanzar de la simple simulación hacia resultados confiables, reproducibles y científicamente sustentados.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Felipe Noh Pat es Profesor-Investigador Titular B de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Campeche (UACAM). Es Doctor en Ciencias en Ingeniería Mecánica por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET), Investigador Nacional Nivel I del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) y cuenta con Perfil Deseable PRODEP. Su investigación se enfoca en ingeniería térmica, energías renovables y eficiencia energética en edificaciones, con especialidad en simulación numérica y dinámica de fluidos computacional (CFD), transferencia de calor, materiales de cambio de fase (PCM) y sistemas solares. Cuenta con publicaciones en revistas internacionales indexadas en JCR/Scopus y experiencia como revisor científico, evaluador de proyectos de investigación y par evaluador de programas educativos de ingeniería.
02 septiembre 2026 Dra. Eloísa Díaz Francés MurguíaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Eloísa Díaz Francés Murguía
Titulo: Ejemplos de modelación estadística de tiempos a evento contemplando la censura.
Resumen: En el mundo real, en muchas situaciones y áreas de estudio, se desea modelar el comportamiento aleatorio de tiempos de falla, de vida o hasta que ocurra un evento de interés. A menudo, se desconoce el tiempo exacto en que acontece el evento pero sí se conoce el intervalo de tiempo donde ocurrió. Adicionalmente, cualquier observación o registro de una variable continua lleva consigo un efecto de redondeo y de censura por intervalo inducida por el instrumento de medición que se usó. Por ello es de gran importancia saber modelar fenómenos aleatorios contemplando que las observaciones fueron censuradas por intervalo de manera tal que el análisis estadístico considere dicha censura. Cuando se ignora la censura, las conclusiones pueden ser dramáticamente distintas e incorrectas. Con el poder de cómputo actual, incluir la censura en el análisis se realiza muy fácilmente. Se describirá la manera de identificar situaciones donde es indispensable considerar la censura y se discutirán varios ejemplos que surgen en la industria, en medio ambiente y en medicina, analizados como parte de tesis dirigidas a exalumnos de CIMAT, del ITAM y de la UNISON.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Eloísa Díaz Francés Murguía es investigadora del CIMAT en el Area de Probabilidad y Estadística desde 1992. Obtuvo la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) en 1986, la Maestría en Estadística e Investigación de Operaciones en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) en 1992 y el Doctorado en Ciencias con orientación en Estadística en el CIMAT en 1998, bajo la supervisión del Dr. David Sprott, siendo el suyo el primer doctorado en estadística otorgado por una institución mexicana, el CIMAT. Como experiencia laboral anterior, trabajó como revisora de traducciones inglés al español de libros de medicina en la Editorial Limusa-Wiley, en planeación estratégica en mercadotecnia de Procter & Gamble de México y como técnico académico en el Departamento de Probabilidad y Estadística del IIMAS/UNAM, mientras estudiaba allí la maestría. Ha trabajado en proyectos de vinculación propuestos por el Consejo Regulador del Tequila, por la SEP y por la Estación de Biología en Chamela de la UNAM. De 2006 a 2009, fue la Coordinadora de los Programas Docentes en Probabilidad y Estadística del CIMAT y actualmente pertenece a la Comisión de Area de esta área. Sus áreas de interés son: fundamentos de inferencia estadística, bioestadística, estadística ambiental y aplicaciones de la estadística bajo condiciones de censura en medicina, ecología y en la industria.
Ponente(s): Dra. Eloísa Díaz Francés Murguía
Titulo: Ejemplos de modelación estadística de tiempos a evento contemplando la censura.
Resumen: En el mundo real, en muchas situaciones y áreas de estudio, se desea modelar el comportamiento aleatorio de tiempos de falla, de vida o hasta que ocurra un evento de interés. A menudo, se desconoce el tiempo exacto en que acontece el evento pero sí se conoce el intervalo de tiempo donde ocurrió. Adicionalmente, cualquier observación o registro de una variable continua lleva consigo un efecto de redondeo y de censura por intervalo inducida por el instrumento de medición que se usó. Por ello es de gran importancia saber modelar fenómenos aleatorios contemplando que las observaciones fueron censuradas por intervalo de manera tal que el análisis estadístico considere dicha censura. Cuando se ignora la censura, las conclusiones pueden ser dramáticamente distintas e incorrectas. Con el poder de cómputo actual, incluir la censura en el análisis se realiza muy fácilmente. Se describirá la manera de identificar situaciones donde es indispensable considerar la censura y se discutirán varios ejemplos que surgen en la industria, en medio ambiente y en medicina, analizados como parte de tesis dirigidas a exalumnos de CIMAT, del ITAM y de la UNISON.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Eloísa Díaz Francés Murguía es investigadora del CIMAT en el Area de Probabilidad y Estadística desde 1992. Obtuvo la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) en 1986, la Maestría en Estadística e Investigación de Operaciones en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) en 1992 y el Doctorado en Ciencias con orientación en Estadística en el CIMAT en 1998, bajo la supervisión del Dr. David Sprott, siendo el suyo el primer doctorado en estadística otorgado por una institución mexicana, el CIMAT. Como experiencia laboral anterior, trabajó como revisora de traducciones inglés al español de libros de medicina en la Editorial Limusa-Wiley, en planeación estratégica en mercadotecnia de Procter & Gamble de México y como técnico académico en el Departamento de Probabilidad y Estadística del IIMAS/UNAM, mientras estudiaba allí la maestría. Ha trabajado en proyectos de vinculación propuestos por el Consejo Regulador del Tequila, por la SEP y por la Estación de Biología en Chamela de la UNAM. De 2006 a 2009, fue la Coordinadora de los Programas Docentes en Probabilidad y Estadística del CIMAT y actualmente pertenece a la Comisión de Area de esta área. Sus áreas de interés son: fundamentos de inferencia estadística, bioestadística, estadística ambiental y aplicaciones de la estadística bajo condiciones de censura en medicina, ecología y en la industria.
26 agosto 2026 Mtro. Uriel Martínez León Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Mtro. Uriel Martínez León
Titulo: Mínimos cuadrados de Wasserstein: geometría, estadística y algoritmos.
Resumen: Realizamos un análisis matemático y estadístico del problema de mínimos cuadrados de Wasserstein, un método de regresión con variables explicativas vectoriales y respuestas que son distribuciones de probabilidad. Nuestra propuesta contrasta con otros métodos de regresión distribucional al ofrecer una interpretación directa en términos de variables aleatorias, lo que la convierte en un análogo no paramétrico del modelo clásico de efectos aleatorios. En el aspecto matemático, demostramos que los mínimos cuadrados de Wasserstein son la extensión canónica de los mínimos cuadrados euclidianos al espacio de distribuciones de probabilidad desde la perspectiva del análisis convexo; este punto de vista da lugar a formulaciones multi marginales y duales del problema de mínimos cuadrados de Wasserstein, extendiendo una teoría similar para los baricentros de Wasserstein. Realizamos un análisis estadístico del problema de mínimos cuadrados de Wasserstein bajo el modelo de deformación de plantilla, demostrando, sorprendentemente, que la estimación es posible a una tasa de $n^{-1/2}$. Como caso especial, obtenemos tasas de estimación mejoradas para los baricentros de Wasserstein, lo que representa una mejora exponencial respecto de las establecidas por Ahidar-Coutrix, Le Gouic y Paris (2020). Finalmente, proponemos un método heurístico de partículas para los mínimos cuadrados de Wasserstein y lo utilizamos para realizar un análisis novedoso de datos demográficos a gran escala del Estudio de Salud y Jubilación de RAND (RAND Health and Retirement Study).
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Uriel Martínez León es estudiante de doctorado en el Center for Data Science de la Universidad de Nueva York. Cursó la maestría en matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de México y es licenciado en matemáticas aplicadas por el Instituto Tecnológico Autónomo de México. Uriel está interesado en las matemáticas y en la metodología de la estadística. Las herramientas principales que utiliza son el transporte óptimo y la geometría riemanniana.
Ponente(s): Mtro. Uriel Martínez León
Titulo: Mínimos cuadrados de Wasserstein: geometría, estadística y algoritmos.
Resumen: Realizamos un análisis matemático y estadístico del problema de mínimos cuadrados de Wasserstein, un método de regresión con variables explicativas vectoriales y respuestas que son distribuciones de probabilidad. Nuestra propuesta contrasta con otros métodos de regresión distribucional al ofrecer una interpretación directa en términos de variables aleatorias, lo que la convierte en un análogo no paramétrico del modelo clásico de efectos aleatorios. En el aspecto matemático, demostramos que los mínimos cuadrados de Wasserstein son la extensión canónica de los mínimos cuadrados euclidianos al espacio de distribuciones de probabilidad desde la perspectiva del análisis convexo; este punto de vista da lugar a formulaciones multi marginales y duales del problema de mínimos cuadrados de Wasserstein, extendiendo una teoría similar para los baricentros de Wasserstein. Realizamos un análisis estadístico del problema de mínimos cuadrados de Wasserstein bajo el modelo de deformación de plantilla, demostrando, sorprendentemente, que la estimación es posible a una tasa de $n^{-1/2}$. Como caso especial, obtenemos tasas de estimación mejoradas para los baricentros de Wasserstein, lo que representa una mejora exponencial respecto de las establecidas por Ahidar-Coutrix, Le Gouic y Paris (2020). Finalmente, proponemos un método heurístico de partículas para los mínimos cuadrados de Wasserstein y lo utilizamos para realizar un análisis novedoso de datos demográficos a gran escala del Estudio de Salud y Jubilación de RAND (RAND Health and Retirement Study).
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Uriel Martínez León es estudiante de doctorado en el Center for Data Science de la Universidad de Nueva York. Cursó la maestría en matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de México y es licenciado en matemáticas aplicadas por el Instituto Tecnológico Autónomo de México. Uriel está interesado en las matemáticas y en la metodología de la estadística. Las herramientas principales que utiliza son el transporte óptimo y la geometría riemanniana.
19 agosto 2026 Dra. Elisa Domínguez HüttingerHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Elisa Domínguez Hüttinger
Titulo: Modelos matemáticos para entender, prevenir y tratar enfermedades epiteliales complejas.
Resumen: Los sistemas fisiológicos sanos son a la vez plásticos y robustos. Es decir, responden dinámicamente a los cambios en el entorno sin desviaciones importantes ni prolongadas respecto a un punto de equilibrio homeostático. Este delicado equilibrio se logra mediante redes exquisitamente conectadas de interacciones reguladoras entre elementos biológicos como moléculas, células y tejidos. ¿Cuáles son las características estructurales clave de estas complejas estructuras de control por retroalimentación que mantienen la homeostasis? En mi investigación, abordo esta pregunta desde la perspectiva de la biología de sistemas dinámicos. Esto significa que me enfoco en estudiar las interacciones de las redes biológicas a través del marco matemático de la teoría de sistemas dinámicos. Con ello, busco pasar de una comprensión descriptiva a una predictiva de los mecanismos mediante los cuales se mantiene y se pierde la salud. Mi principal objeto de estudio ha sido el epitelio, que es el tejido principal que nos separa (a nosotros y a cualquier otro animal) del exterior. Propongo, analizo y valido modelos matemáticos mecanicistas de enfermedades complejas que afectan a los tejidos epiteliales, entre ellas los carcinomas, las enfermedades alérgicas y las infecciones de las mucosas. En la primera parte de mi presentación, mostraré cómo nuestros modelos matemáticos han mejorado nuestra comprensión de estas enfermedades, poniendo un énfasis particular en afecciones dermatológicas. Explicaré cómo los modelos matemáticos nos han permitido mejorar su prevención y tratamiento. La segunda parte estará dedicada a dos proyectos en curso en mi laboratorio que tienen como objetivo acelerar nuestro proceso de biología de sistemas para modelar enfermedades que afectan a los tejidos epiteliales. El primero es un modelo matemático general de la función epitelial en condiciones homeostáticas y patológicas. El segundo, es un algoritmo para la construcción automática de modelos matemáticos de redes reguladoras bioquímicas. Esperamos que nuestros esfuerzos faciliten, a la larga, la implementación de modelos matemáticos mecanicistas de las enfermedades que afectan a los tejidos epiteliales, acelerando así la urgente tarea de descubrir los mecanismos subyacentes al inicio y la progresión de las enfermedades, así como de diseñar estrategias para la detección temprana, la prevención y la reversión de estas enfermedades.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: La Dra. Domínguez se dedica a la modelación matemática de sistemas biológicos complejos. Es bióloga por la Facultad de Ciencias de la UNAM y realizó sus estudios de posgrado en biología de sistemas con énfasis en sistemas dinámicos en el Imperial College London. Cuenta con experiencia posdoctoral en la Universidad de Osaka, en el Imperial College London y en el Instituto de Ecología, UNAM. Sus proyectos de investigación giran en torno a estudiar los mecanismos de emergencia, progresión y remisión de enfermedades epiteliales complejas, tales como carcinomas, atopías e infecciones de mucosas. Para ello, emplea la modelación matemática (sistemas dinámicos no lineales) a partir de la integración y análisis de datos experimentales y clínicos. Su trabajo se ha publicado en 15 artículos de investigación en revistas arbitradas internacionales y en 1 libro de texto. Ha titulado a 11 alumnos, y ha impartido 42 cursos de biología de sistemas. Ha recibido 17 financiamientos para su investigación, incluyendo el Apoyo Sofía Kovalevskaia (México, 2018), una beca de la JSPS (Japón, 2029), el College for Life Sciences Fellowship (Alemania, 2021), la beca del Scientist-in-Residence Programm (Austria, 2023) y el Senior Visiting Fellowship en el KLI (Austria, 2026). Es Investigadora Titular “A” de Tiempo Completo en el Instituto de Investigaciones Biomédicas, UNAM (PRIDE C) y forma parte del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel II).
Ponente(s): Dra. Elisa Domínguez Hüttinger
Titulo: Modelos matemáticos para entender, prevenir y tratar enfermedades epiteliales complejas.
Resumen: Los sistemas fisiológicos sanos son a la vez plásticos y robustos. Es decir, responden dinámicamente a los cambios en el entorno sin desviaciones importantes ni prolongadas respecto a un punto de equilibrio homeostático. Este delicado equilibrio se logra mediante redes exquisitamente conectadas de interacciones reguladoras entre elementos biológicos como moléculas, células y tejidos. ¿Cuáles son las características estructurales clave de estas complejas estructuras de control por retroalimentación que mantienen la homeostasis? En mi investigación, abordo esta pregunta desde la perspectiva de la biología de sistemas dinámicos. Esto significa que me enfoco en estudiar las interacciones de las redes biológicas a través del marco matemático de la teoría de sistemas dinámicos. Con ello, busco pasar de una comprensión descriptiva a una predictiva de los mecanismos mediante los cuales se mantiene y se pierde la salud. Mi principal objeto de estudio ha sido el epitelio, que es el tejido principal que nos separa (a nosotros y a cualquier otro animal) del exterior. Propongo, analizo y valido modelos matemáticos mecanicistas de enfermedades complejas que afectan a los tejidos epiteliales, entre ellas los carcinomas, las enfermedades alérgicas y las infecciones de las mucosas. En la primera parte de mi presentación, mostraré cómo nuestros modelos matemáticos han mejorado nuestra comprensión de estas enfermedades, poniendo un énfasis particular en afecciones dermatológicas. Explicaré cómo los modelos matemáticos nos han permitido mejorar su prevención y tratamiento. La segunda parte estará dedicada a dos proyectos en curso en mi laboratorio que tienen como objetivo acelerar nuestro proceso de biología de sistemas para modelar enfermedades que afectan a los tejidos epiteliales. El primero es un modelo matemático general de la función epitelial en condiciones homeostáticas y patológicas. El segundo, es un algoritmo para la construcción automática de modelos matemáticos de redes reguladoras bioquímicas. Esperamos que nuestros esfuerzos faciliten, a la larga, la implementación de modelos matemáticos mecanicistas de las enfermedades que afectan a los tejidos epiteliales, acelerando así la urgente tarea de descubrir los mecanismos subyacentes al inicio y la progresión de las enfermedades, así como de diseñar estrategias para la detección temprana, la prevención y la reversión de estas enfermedades.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: La Dra. Domínguez se dedica a la modelación matemática de sistemas biológicos complejos. Es bióloga por la Facultad de Ciencias de la UNAM y realizó sus estudios de posgrado en biología de sistemas con énfasis en sistemas dinámicos en el Imperial College London. Cuenta con experiencia posdoctoral en la Universidad de Osaka, en el Imperial College London y en el Instituto de Ecología, UNAM. Sus proyectos de investigación giran en torno a estudiar los mecanismos de emergencia, progresión y remisión de enfermedades epiteliales complejas, tales como carcinomas, atopías e infecciones de mucosas. Para ello, emplea la modelación matemática (sistemas dinámicos no lineales) a partir de la integración y análisis de datos experimentales y clínicos. Su trabajo se ha publicado en 15 artículos de investigación en revistas arbitradas internacionales y en 1 libro de texto. Ha titulado a 11 alumnos, y ha impartido 42 cursos de biología de sistemas. Ha recibido 17 financiamientos para su investigación, incluyendo el Apoyo Sofía Kovalevskaia (México, 2018), una beca de la JSPS (Japón, 2029), el College for Life Sciences Fellowship (Alemania, 2021), la beca del Scientist-in-Residence Programm (Austria, 2023) y el Senior Visiting Fellowship en el KLI (Austria, 2026). Es Investigadora Titular “A” de Tiempo Completo en el Instituto de Investigaciones Biomédicas, UNAM (PRIDE C) y forma parte del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel II).
06 mayo 2026 Mtro. Edson Oswaldo Ramírez EsquedaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Mtro. Edson Oswaldo Ramírez Esqueda
Titulo: Matemáticas en la Ciencia de Materiales: Un modelo de propiedades térmicas y ópticas en vidrios.
Resumen: Se presenta una breve descripción de los diferentes métodos y herramientas matemáticas que se emplean en la Ciencia de materiales: desde análisis estadísticos hasta las matemáticas empleadas en los sistemas ópticos y cuánticos. Finalmente, presentamos la introducción a un modelo que describa de forma unificada las propiedades térmicas y ópticas en vidrios.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Edson Oswaldo es Licenciado en Física por la Universidad de Guanajuato y Maestro en Física por la Universidad de Guanajuato. Actualmente estudia el Doctorado en Física bajo la supervisión del Dr. Miguel Ángel Vallejo Hernández
Ponente(s): Mtro. Edson Oswaldo Ramírez Esqueda
Titulo: Matemáticas en la Ciencia de Materiales: Un modelo de propiedades térmicas y ópticas en vidrios.
Resumen: Se presenta una breve descripción de los diferentes métodos y herramientas matemáticas que se emplean en la Ciencia de materiales: desde análisis estadísticos hasta las matemáticas empleadas en los sistemas ópticos y cuánticos. Finalmente, presentamos la introducción a un modelo que describa de forma unificada las propiedades térmicas y ópticas en vidrios.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Edson Oswaldo es Licenciado en Física por la Universidad de Guanajuato y Maestro en Física por la Universidad de Guanajuato. Actualmente estudia el Doctorado en Física bajo la supervisión del Dr. Miguel Ángel Vallejo Hernández
29 abril 2026 Dra. Juddy Heliana Arias CastroHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Juddy Heliana Arias Castro
Titulo: Identificación de áreas para la liberación de mosquitos con Wolbachia para el control del dengue, usando un modelo metapoblacional.
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: La doctora Heliana Arias Castro es Profesora Titular del Departamento de Matemáticas de la Universidad del Valle en Cali, Colombia, donde realizó toda su formación académica hasta obtener el título de Doctora en Ciencias Matemáticas. Su formación doctoral se realizó en codirección con el profesor Jesús Gómez-Gardeñez, de la Universidad de Zaragoza, España. Actualmente, dirige el grupo de investigación en Análisis Numérico, Optimización y Problemas Inversos (ANOPI). Con una trayectoria destacada en la formación de talento humano, ha dirigido múltiples tesis de grado y posgrado, y actualmente supervisa proyectos de doctorado y pregrado. Sus áreas de especialización e interés incluyen la biomatemática, la epidemiología matemática, las redes complejas, los sistemas dinámicos y el control óptimo, campos en los que desarrolla modelos aplicados a problemáticas biológicas, epidemiológicas y agrícolas.
Ponente(s): Dra. Juddy Heliana Arias Castro
Titulo: Identificación de áreas para la liberación de mosquitos con Wolbachia para el control del dengue, usando un modelo metapoblacional.
Resumen:
Durante la última década, la liberación de mosquitos Aedes aegypti infectados con la bacteria Wolbachia en su hábitat natural se ha convertido en la técnica más sostenible y duradera para prevenir y controlar enfermedades transmitidas por vectores, como el dengue, el zika o el chikungunya. No obstante, los recursos limitados para producir estos mosquitos y su distribución efectiva en grandes áreas dominadas por el vector silvestre representan un desafío para la toma de decisiones en salud pública.
En este trabajo, presentamos un marco matemático para la propagación del dengue que combina la competencia entre mosquitos silvestres e infectados con Wolbachia, los patrones de contagio cruzado entre humanos y vectores, la distribución heterogénea de la población humana en diferentes zonas y los flujos de movilidad entre ellas. Nuestro modelo permite identificar las áreas más efectivas para la liberación de mosquitos infectados con Wolbachia, con el fin de lograr una reducción significativa en la prevalencia global del dengue.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: La doctora Heliana Arias Castro es Profesora Titular del Departamento de Matemáticas de la Universidad del Valle en Cali, Colombia, donde realizó toda su formación académica hasta obtener el título de Doctora en Ciencias Matemáticas. Su formación doctoral se realizó en codirección con el profesor Jesús Gómez-Gardeñez, de la Universidad de Zaragoza, España. Actualmente, dirige el grupo de investigación en Análisis Numérico, Optimización y Problemas Inversos (ANOPI). Con una trayectoria destacada en la formación de talento humano, ha dirigido múltiples tesis de grado y posgrado, y actualmente supervisa proyectos de doctorado y pregrado. Sus áreas de especialización e interés incluyen la biomatemática, la epidemiología matemática, las redes complejas, los sistemas dinámicos y el control óptimo, campos en los que desarrolla modelos aplicados a problemáticas biológicas, epidemiológicas y agrícolas.
22 abril 2026 Mtra. Maria Guadalupe Vázquez PeñaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Mtra. Maria Guadalupe Vázquez Peña
Titulo: Modelación matemática de la mecánica del estómago.
Resumen: El estómago se considera la principal región digestiva del tracto gastrointestinal porque es el responsable de almacenar y descomponer los alimentos, química y mecánicamente mediante contracciones musculares. En las últimas décadas, la dinámica del estómago ha sido estudiada mediante simulaciones numéricas; sin embargo, su compleja geometría y deformación de sus paredes han dificultado la creación de modelos matemáticos con fundamentos rigurosos. En esta charla, abordaremos el problema de modelar el estómago desde una perspectiva matemática sólida. Presentaremos una descripción geométrica sobre la que se desarrolla un modelo en ecuaciones diferenciales parciales basado en leyes de conservación. Mostraremos que, bajo ciertas hipótesis con fundamento biológico, el modelo puede simplificarse de manera que es posible obtener una solución analítica en torno a un estado estacionario. Finalmente, ilustraremos la dinámica mediante simulaciones.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: María Guadalupe es Maestra en Matemáticas Aplicadas por el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) y Licenciada en Matemáticas Aplicadas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). Mención honorífica del premio Mixbaal 2024 a la mejor Tesis de Licenciatura en Matemáticas Aplicadas. Actualmente, es estudiante de Doctorado en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT. Su principal interés es la modelación matemática de procesos biológicos con particular interés en ecuaciones diferenciales.
Ponente(s): Mtra. Maria Guadalupe Vázquez Peña
Titulo: Modelación matemática de la mecánica del estómago.
Resumen: El estómago se considera la principal región digestiva del tracto gastrointestinal porque es el responsable de almacenar y descomponer los alimentos, química y mecánicamente mediante contracciones musculares. En las últimas décadas, la dinámica del estómago ha sido estudiada mediante simulaciones numéricas; sin embargo, su compleja geometría y deformación de sus paredes han dificultado la creación de modelos matemáticos con fundamentos rigurosos. En esta charla, abordaremos el problema de modelar el estómago desde una perspectiva matemática sólida. Presentaremos una descripción geométrica sobre la que se desarrolla un modelo en ecuaciones diferenciales parciales basado en leyes de conservación. Mostraremos que, bajo ciertas hipótesis con fundamento biológico, el modelo puede simplificarse de manera que es posible obtener una solución analítica en torno a un estado estacionario. Finalmente, ilustraremos la dinámica mediante simulaciones.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: María Guadalupe es Maestra en Matemáticas Aplicadas por el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) y Licenciada en Matemáticas Aplicadas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). Mención honorífica del premio Mixbaal 2024 a la mejor Tesis de Licenciatura en Matemáticas Aplicadas. Actualmente, es estudiante de Doctorado en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT. Su principal interés es la modelación matemática de procesos biológicos con particular interés en ecuaciones diferenciales.
15 abril 2026 Dr. Román Zúñiga MacíasHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Román Zúñiga Macías
Titulo: Distancias que importan: modelando la desigualdad en la accesibilidad médica
Resumen: La accesibilidad a los servicios médicos tiende a concentrarse en los principales centros urbanos, especialmente en territorios extensos. Las ciudades con mayor desarrollo económico y densidad poblacional suelen ofrecer una atención médica más amplia y diversa que las localidades pequeñas o rurales. En consecuencia, las personas que habitan en zonas periféricas deben recorrer largas distancias para recibir atención, lo cual conlleva un costo mayor en tiempo y dinero. Es así que la conectividad del lugar de residencia se convierte en un factor clave para describir los niveles reales de accesibilidad médica. Sin embargo, este aspecto no suele considerarse dentro de las métricas comunes. En esta charla se propone un índice de accesibilidad médica que incorpora la conectividad geográfica. A partir de una red de conectividad carretera y del total de personal médico disponible, este índice integra tanto la capacidad de atención local como la posibilidad de desplazarse en busca de servicios médicos no disponibles en el lugar de residencia.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Román es Doctor en Ciencias con Orientación en Matemáticas Aplicadas por el Centro de Investigación en Matemáticas, así como Matemático y Maestro en Ciencias en Matemáticas por la Universidad de Guadalajara. Actualmente es Profesor de Tiempo Completo en el Instituto Tecnológico Superior de Guanajuato. Sus líneas de investigación se centran en Modelación Matemática usando herramientas de Ciencia de Datos, Teoría de Grafos y Sistemas Dinámicos.
Ponente(s): Dr. Román Zúñiga Macías
Titulo: Distancias que importan: modelando la desigualdad en la accesibilidad médica
Resumen: La accesibilidad a los servicios médicos tiende a concentrarse en los principales centros urbanos, especialmente en territorios extensos. Las ciudades con mayor desarrollo económico y densidad poblacional suelen ofrecer una atención médica más amplia y diversa que las localidades pequeñas o rurales. En consecuencia, las personas que habitan en zonas periféricas deben recorrer largas distancias para recibir atención, lo cual conlleva un costo mayor en tiempo y dinero. Es así que la conectividad del lugar de residencia se convierte en un factor clave para describir los niveles reales de accesibilidad médica. Sin embargo, este aspecto no suele considerarse dentro de las métricas comunes. En esta charla se propone un índice de accesibilidad médica que incorpora la conectividad geográfica. A partir de una red de conectividad carretera y del total de personal médico disponible, este índice integra tanto la capacidad de atención local como la posibilidad de desplazarse en busca de servicios médicos no disponibles en el lugar de residencia.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Román es Doctor en Ciencias con Orientación en Matemáticas Aplicadas por el Centro de Investigación en Matemáticas, así como Matemático y Maestro en Ciencias en Matemáticas por la Universidad de Guadalajara. Actualmente es Profesor de Tiempo Completo en el Instituto Tecnológico Superior de Guanajuato. Sus líneas de investigación se centran en Modelación Matemática usando herramientas de Ciencia de Datos, Teoría de Grafos y Sistemas Dinámicos.
25 marzo 2026 Dr. Reymundo Ariel Itzá BalamHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Reymundo Ariel Itzá Balam
Titulo: EDP degeneradas: retos, ideas y aplicaciones
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Reymundo Ariel Itzá Balam forma parte del programa “Investigadoras e Investigadores por México”, comisionado al Centro de Investigaciones en Matemáticas (CIMAT), Unidad Mérida. Es Licenciado y Maestro en Ciencias Matemáticas por la Universidad Autónoma de Yucatán (UADY) y Doctor por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Completó dos postdoctorados en el Cimat. Sus temas de interés se centran en el análisis numérico y las matemáticas computacionales, desarrollando algoritmos para resolver ecuaciones diferenciales y modelar fenómenos físicos como la propagación de ondas y la dinámica de fluidos. Ha presentado su trabajo en conferencias nacionales e internacionales y forma parte del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII). Más allá de los números, disfruta de las cosas simples de la vida. Le apasiona un buen café, conversar con amigos y dejarse guiar por la curiosidad para explorar el mundo.
Ponente(s): Dr. Reymundo Ariel Itzá Balam
Titulo: EDP degeneradas: retos, ideas y aplicaciones
Resumen:
Las ecuaciones diferenciales parciales (EDP) degeneradas son de gran interés por su capacidad para modelar fenómenos físicos como el flujo de fluidos en medios porosos y los procesos de sedimentación. Se caracterizan por la posible anulación de algunos de sus coeficientes en ciertas regiones del espacio o intervalos de tiempo, lo que introduce retos adicionales tanto analíticos como numéricos. En este contexto, la mayoría de los enfoques existentes se han centrado en el desarrollo de métodos de primer orden, lo que motiva la búsqueda de técnicas más precisas. En esta plática se presenta un esquema numérico de segundo orden de precisión, basado en el método de interfaces inmersas (IIM), adaptado para resolver problemas de reacción-difusión con coeficientes discontinuos y degenerados. Se mostrarán ejemplos que ilustran el orden de convergencia del método y su desempeño en distintos escenarios, así como una breve discusión sobre posibles aplicaciones y extensiones futuras.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Reymundo Ariel Itzá Balam forma parte del programa “Investigadoras e Investigadores por México”, comisionado al Centro de Investigaciones en Matemáticas (CIMAT), Unidad Mérida. Es Licenciado y Maestro en Ciencias Matemáticas por la Universidad Autónoma de Yucatán (UADY) y Doctor por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Completó dos postdoctorados en el Cimat. Sus temas de interés se centran en el análisis numérico y las matemáticas computacionales, desarrollando algoritmos para resolver ecuaciones diferenciales y modelar fenómenos físicos como la propagación de ondas y la dinámica de fluidos. Ha presentado su trabajo en conferencias nacionales e internacionales y forma parte del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII). Más allá de los números, disfruta de las cosas simples de la vida. Le apasiona un buen café, conversar con amigos y dejarse guiar por la curiosidad para explorar el mundo.
18 marzo 2026 Dr. Edgar Daniel Martinez RodriguezHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Edgar Daniel Martinez Rodriguez
Titulo: Navegación basada en retroalimentación de distancia mínima factible para un robot DDR en un entorno con obstáculos
Resumen: Considérese un robot de manejo diferencial (DDR) equipado con un sensor omnidireccional que proporciona las distancias desde el robot hasta las esquinas y paredes en un entorno poligonal simplemente conectado. Además, el robot no conoce una representación geométrica global del mundo ni su posición en un marco de referencia global. Este trabajo aborda el problema de ejecutar el movimiento del DDR mediante controladores en lazo cerrado para hacer que el centro del robot recorra la menor distancia posible en el entorno hasta alcanzar una configuración objetivo modelada como una landmark (punto o marca de referencia). La contribución principal de este trabajo es una estrategia de navegación óptima en lazo cerrado que no requiere la disponibilidad de un mapa geométrico global.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Edgar Daniel Martínez Rodriguez obtuvo la licenciatura en Ingeniería Mecatrónica y la Maestría en Ingeniería Eléctrica (Sistemas Digitales) por parte de la División de Ingenierías del Campus Irapuato-Salamanca de la Universidad de Guanajuato, en 2010 y 2012, respectivamente. En 2018 obtuvo el doctorado en Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), en Guanajuato. De 2019 a 2023 se desempeñó como profesor e investigador en el programa de Ingeniería Mecatrónica del Instituto Tecnológico Superior de Guanajuato. Actualmente es investigador en el programa Investigadores por México de la SECIHTI, comisionado al CIMAT, en Guanajuato. Sus intereses de investigación se centran en la robótica, particularmente en planificación de movimientos y control automático para tareas de navegación y exploración, así como su implementación en sistemas robóticos reales.
Ponente(s): Dr. Edgar Daniel Martinez Rodriguez
Titulo: Navegación basada en retroalimentación de distancia mínima factible para un robot DDR en un entorno con obstáculos
Resumen: Considérese un robot de manejo diferencial (DDR) equipado con un sensor omnidireccional que proporciona las distancias desde el robot hasta las esquinas y paredes en un entorno poligonal simplemente conectado. Además, el robot no conoce una representación geométrica global del mundo ni su posición en un marco de referencia global. Este trabajo aborda el problema de ejecutar el movimiento del DDR mediante controladores en lazo cerrado para hacer que el centro del robot recorra la menor distancia posible en el entorno hasta alcanzar una configuración objetivo modelada como una landmark (punto o marca de referencia). La contribución principal de este trabajo es una estrategia de navegación óptima en lazo cerrado que no requiere la disponibilidad de un mapa geométrico global.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Edgar Daniel Martínez Rodriguez obtuvo la licenciatura en Ingeniería Mecatrónica y la Maestría en Ingeniería Eléctrica (Sistemas Digitales) por parte de la División de Ingenierías del Campus Irapuato-Salamanca de la Universidad de Guanajuato, en 2010 y 2012, respectivamente. En 2018 obtuvo el doctorado en Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), en Guanajuato. De 2019 a 2023 se desempeñó como profesor e investigador en el programa de Ingeniería Mecatrónica del Instituto Tecnológico Superior de Guanajuato. Actualmente es investigador en el programa Investigadores por México de la SECIHTI, comisionado al CIMAT, en Guanajuato. Sus intereses de investigación se centran en la robótica, particularmente en planificación de movimientos y control automático para tareas de navegación y exploración, así como su implementación en sistemas robóticos reales.
11 marzo 2026 Dr. Marcos Capistrán, Dr. Ángel Reyes, Dr. César Rosales, Dr. Miguel Ángel UhHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Marcos Capistrán, Dr. Ángel Reyes, Dr. César Rosales, Dr. Miguel Ángel Uh
Titulo: Investigación en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT (Parte II)
Resumen: En esta segunda sesión especial del Seminario, investigadores de CIMAT darán a conocer sus intereses y temas de investigación en el área de Matemáticas Aplicadas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Ponente(s): Dr. Marcos Capistrán, Dr. Ángel Reyes, Dr. César Rosales, Dr. Miguel Ángel Uh
Titulo: Investigación en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT (Parte II)
Resumen: En esta segunda sesión especial del Seminario, investigadores de CIMAT darán a conocer sus intereses y temas de investigación en el área de Matemáticas Aplicadas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
04 marzo 2026 Dr. Julio César Galvis Chacón Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Julio César Galvis Chacón
Titulo: De los datos al diseño: IA para metamodelos en materiales compuestos.
Resumen: Este trabajo aborda el diseño óptimo de laminados compuestos utilizando redes neuronales artificiales como metamodelos entrenados con datos generados mediante el Método del Elemento Finito. Debido al alto costo computacional asociado a la evaluación de múltiples combinaciones de orientaciones y espesores, se sustituyen las simulaciones directas por un modelo predictivo capaz de estimar con alta precisión el índice de Tsai-Wu (resistencia) y la energía de deformación volumétrica (rigidez). Una vez validado, el metamodelo se integra con un algoritmo de optimización, como el templado simulado, permitiendo explorar eficientemente el espacio de diseño y reducir drásticamente los tiempos de cálculo sin sacrificar confiabilidad mecánica.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Julio César Galvis Chacón es Ingeniero Mecánico por la Universidad Industrial de Santander (Colombia), Maestro y Doctor en Ingeniería Mecánica por la Universidad de Guanajuato. Su trayectoria académica se ha enfocado en la robótica, la dinámica y, principalmente, en la aplicación de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los métodos metaheurísticos al análisis y optimización de materiales compuestos y sistemas estructurales. Actualmente se desempeña como profesor e investigador en el Instituto Tecnológico Superior de Guanajuato, donde participa en la formación de ingenieros y en el desarrollo de proyectos de investigación aplicada vinculados
Ponente(s): Dr. Julio César Galvis Chacón
Titulo: De los datos al diseño: IA para metamodelos en materiales compuestos.
Resumen: Este trabajo aborda el diseño óptimo de laminados compuestos utilizando redes neuronales artificiales como metamodelos entrenados con datos generados mediante el Método del Elemento Finito. Debido al alto costo computacional asociado a la evaluación de múltiples combinaciones de orientaciones y espesores, se sustituyen las simulaciones directas por un modelo predictivo capaz de estimar con alta precisión el índice de Tsai-Wu (resistencia) y la energía de deformación volumétrica (rigidez). Una vez validado, el metamodelo se integra con un algoritmo de optimización, como el templado simulado, permitiendo explorar eficientemente el espacio de diseño y reducir drásticamente los tiempos de cálculo sin sacrificar confiabilidad mecánica.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Julio César Galvis Chacón es Ingeniero Mecánico por la Universidad Industrial de Santander (Colombia), Maestro y Doctor en Ingeniería Mecánica por la Universidad de Guanajuato. Su trayectoria académica se ha enfocado en la robótica, la dinámica y, principalmente, en la aplicación de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los métodos metaheurísticos al análisis y optimización de materiales compuestos y sistemas estructurales. Actualmente se desempeña como profesor e investigador en el Instituto Tecnológico Superior de Guanajuato, donde participa en la formación de ingenieros y en el desarrollo de proyectos de investigación aplicada vinculados
25 febrero 2026 Dra. Silvia Jeréz Galiano, Dr. Francisco Sánchez Sánchez, Dr. Ignacio Barradas Bribiesca, Dr. Francisco Solís LozanoHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Silvia Jeréz Galiano, Dr. Francisco Sánchez Sánchez, Dr. Ignacio Barradas Bribiesca, Dr. Francisco Solís Lozano
Titulo: Investigación en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT (Parte I)
Resumen: En esta primera sesión especial del Seminario, investigadores de CIMAT darán a conocer sus intereses y temas de investigación en el área de Matemáticas Aplicadas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Ponente(s): Dra. Silvia Jeréz Galiano, Dr. Francisco Sánchez Sánchez, Dr. Ignacio Barradas Bribiesca, Dr. Francisco Solís Lozano
Titulo: Investigación en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT (Parte I)
Resumen: En esta primera sesión especial del Seminario, investigadores de CIMAT darán a conocer sus intereses y temas de investigación en el área de Matemáticas Aplicadas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
18 febrero 2026 Dra. Beatriz Carely Luna OviedoHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Beatriz Carely Luna Oviedo
Titulo: Coexistencia de mamíferos medianos y grandes en territorios de comunidades originarias: redes de coocurrencia.
Resumen: En esta plática presentamos un trabajo interdisciplinario entre investigadores(as) de la UPN 201 Oaxaca, el CIIDIR unidad Oaxaca IPN, la UTM y el CentroGeo. En dicho trabajo se propone un marco conceptual y métodos no convencionales para analizar datos de mamiferos medianos y grandes. Los datos provienen de cámaras trampa ubicadas principalmente en bosques tropicales del sur de México, los cuales se encuentran bajo tenencia comunal, en manos de grupos originarios que han destinado áreas para la conservación.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: La Dra. Luna está adscrita al Programa investigadoras por México (SECIHTI- UPN 201 Oaxaca), ha sido voluntaria en la Olimpiada Mexicana de Matemáticas Delegación Oaxaca, en el Programa Oaxaqueño de Fortalecimiento a la Educación (PROFE) y en el Centro de Altos Estudios de la Mixteca (CALMIX). Sus temas de interés son: Teoría de sistemas dinámicos. Dinámica, topología y aplicaciones de redes (biología, ecología, medicina, química). Simulación computacional de dinámica. Análisis de datos (biología, clima, agricultura). Divulgación de las matemáticas y educación matemática.
Ponente(s): Dra. Beatriz Carely Luna Oviedo
Titulo: Coexistencia de mamíferos medianos y grandes en territorios de comunidades originarias: redes de coocurrencia.
Resumen: En esta plática presentamos un trabajo interdisciplinario entre investigadores(as) de la UPN 201 Oaxaca, el CIIDIR unidad Oaxaca IPN, la UTM y el CentroGeo. En dicho trabajo se propone un marco conceptual y métodos no convencionales para analizar datos de mamiferos medianos y grandes. Los datos provienen de cámaras trampa ubicadas principalmente en bosques tropicales del sur de México, los cuales se encuentran bajo tenencia comunal, en manos de grupos originarios que han destinado áreas para la conservación.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: La Dra. Luna está adscrita al Programa investigadoras por México (SECIHTI- UPN 201 Oaxaca), ha sido voluntaria en la Olimpiada Mexicana de Matemáticas Delegación Oaxaca, en el Programa Oaxaqueño de Fortalecimiento a la Educación (PROFE) y en el Centro de Altos Estudios de la Mixteca (CALMIX). Sus temas de interés son: Teoría de sistemas dinámicos. Dinámica, topología y aplicaciones de redes (biología, ecología, medicina, química). Simulación computacional de dinámica. Análisis de datos (biología, clima, agricultura). Divulgación de las matemáticas y educación matemática.
11 febrero 2026 Lic. Mario Alberto TapiaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Lic. Mario Alberto Tapia
Titulo: Segmentación de superficies planas en escenas 3D usando renderizados de Gaussian Splatting.
Resumen: Gaussian Splatting es una técnica reciente en el mundo del renderizado 3D, permite generar vistas realistas de escenas mediante el uso de Gaussianas tridimensionales distribuidas en el espacio. Es rápido de entrenar, en comparación de otros métodos como NeRF; su calidad visual ha popularizado su uso en diversas aplicaciones interactivas, de entretenimiento y con fines académicos. Sin embargo, su representación original carece de estructura geométrica explícita que permita identificar elementos dentro de la escena, como suelos o paredes, lo cual es esencial para tareas como posicionamiento de objetos, navegación o detección de colisiones. En esta charla se presentará un enfoque para la segmentación de superficies planas en renderizados con Gaussian Splatting, con el fin de incorporar información geométrica que pueda ayudar en etapas posteriores de procesamiento.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Mario Alberto Tapia es Licenciado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Nuevo León y estudió la Maestría en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas, sede Guanajuato. Su interés por la docencia lo ha llevado a impartir clases en distintos niveles académicos y actualmente colabora con GeoStats como ingeniero en Machine Learning, participando en el desarrollo de proyectos tecnológicos con impacto social en la ciudad de Monterrey.
Ponente(s): Lic. Mario Alberto Tapia
Titulo: Segmentación de superficies planas en escenas 3D usando renderizados de Gaussian Splatting.
Resumen: Gaussian Splatting es una técnica reciente en el mundo del renderizado 3D, permite generar vistas realistas de escenas mediante el uso de Gaussianas tridimensionales distribuidas en el espacio. Es rápido de entrenar, en comparación de otros métodos como NeRF; su calidad visual ha popularizado su uso en diversas aplicaciones interactivas, de entretenimiento y con fines académicos. Sin embargo, su representación original carece de estructura geométrica explícita que permita identificar elementos dentro de la escena, como suelos o paredes, lo cual es esencial para tareas como posicionamiento de objetos, navegación o detección de colisiones. En esta charla se presentará un enfoque para la segmentación de superficies planas en renderizados con Gaussian Splatting, con el fin de incorporar información geométrica que pueda ayudar en etapas posteriores de procesamiento.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Mario Alberto Tapia es Licenciado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Nuevo León y estudió la Maestría en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas, sede Guanajuato. Su interés por la docencia lo ha llevado a impartir clases en distintos niveles académicos y actualmente colabora con GeoStats como ingeniero en Machine Learning, participando en el desarrollo de proyectos tecnológicos con impacto social en la ciudad de Monterrey.
04 febrero 2026 Dr. Uvencio José Giménez MujicaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Uvencio José Giménez Mujica
Titulo: Tamaño final de la epidemia como medida invariante para guiar estrategias de control.
Resumen: El diseño de estrategias eficaces para el control de enfermedades infecciosas ha sido, históricamente, una prioridad fundamental para los tomadores de decisiones en salud pública. No obstante, cuando los modelos epidemiológicos involucrados presentan una alta no linealidad, el cálculo de medidas invariantes clásicas como el número reproductivo básico $R_{0}$ se torna complejo, lo que resalta la necesidad de recurrir a indicadores alternativos. En este contexto, el tamaño final de la epidemia emerge como una medida invariante particularmente útil, tanto para evaluar el impacto potencial de una enfermedad como para guiar la formulación de estrategias de intervención. En esta plática, exploramos diversos escenarios que ilustran el cálculo del tamaño final y su relevancia práctica. Además, discutiremos cómo esta medida puede ofrecer ventajas metodológicas al abordar la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales de alta dimensión, con un enfoque especial en modelos aplicados a la dinámica de enfermedades infecciosas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Giménez actualmente se desempeña como investigador posdoctoral en el Área de Matemáticas Aplicadas con énfasis en Biomatemáticas en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), donde labora desde septiembre de 2023 bajo la supervisión del Dr. Ignacio Barradas. Es Doctor en Ciencias Matemáticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (2022), con formación previa en licenciatura (Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado”, 2016) y maestría (BUAP, 2018). Cuenta con experiencia docente en la BUAP, la Universidad de las Américas Puebla, el CIMAT y la Universidad de Guanajuato, y desde 2024 es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), nivel Candidato. Sus líneas de investigación se centran en la modelación matemática de sistemas complejos, particularmente en procesos infecciosos y biológicos. Trabaja con modelos metapoblacionales para analizar la propagación de enfermedades en regiones con estructura espacial y desarrolla estrategias de control costo-efectivas con aplicaciones en salud pública y sistemas agrícolas.
Ponente(s): Dr. Uvencio José Giménez Mujica
Titulo: Tamaño final de la epidemia como medida invariante para guiar estrategias de control.
Resumen: El diseño de estrategias eficaces para el control de enfermedades infecciosas ha sido, históricamente, una prioridad fundamental para los tomadores de decisiones en salud pública. No obstante, cuando los modelos epidemiológicos involucrados presentan una alta no linealidad, el cálculo de medidas invariantes clásicas como el número reproductivo básico $R_{0}$ se torna complejo, lo que resalta la necesidad de recurrir a indicadores alternativos. En este contexto, el tamaño final de la epidemia emerge como una medida invariante particularmente útil, tanto para evaluar el impacto potencial de una enfermedad como para guiar la formulación de estrategias de intervención. En esta plática, exploramos diversos escenarios que ilustran el cálculo del tamaño final y su relevancia práctica. Además, discutiremos cómo esta medida puede ofrecer ventajas metodológicas al abordar la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales de alta dimensión, con un enfoque especial en modelos aplicados a la dinámica de enfermedades infecciosas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Giménez actualmente se desempeña como investigador posdoctoral en el Área de Matemáticas Aplicadas con énfasis en Biomatemáticas en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), donde labora desde septiembre de 2023 bajo la supervisión del Dr. Ignacio Barradas. Es Doctor en Ciencias Matemáticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (2022), con formación previa en licenciatura (Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado”, 2016) y maestría (BUAP, 2018). Cuenta con experiencia docente en la BUAP, la Universidad de las Américas Puebla, el CIMAT y la Universidad de Guanajuato, y desde 2024 es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), nivel Candidato. Sus líneas de investigación se centran en la modelación matemática de sistemas complejos, particularmente en procesos infecciosos y biológicos. Trabaja con modelos metapoblacionales para analizar la propagación de enfermedades en regiones con estructura espacial y desarrolla estrategias de control costo-efectivas con aplicaciones en salud pública y sistemas agrícolas.
28 enero 2026 Dra. Nelly Sélem MojicaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Nelly Sélem Mojica
Titulo: La diversidad microbiana: una ventana al mundo invisible a través de los datos
Resumen: La plática explora cómo las matemáticas se han convertido en un lenguaje inevitable para descubrir y comprender el mundo microbiano, una forma de vida mayoritariamente invisible pero dominante en la Tierra. A través de ejemplos que van desde la estimación de la diversidad microbiana y la reconstrucción del árbol de la vida hasta el análisis masivo de genomas, microbiomas y estructuras de proteínas, se muestra cómo conceptos matemáticos como escalas, distancias, distribuciones, modelos estadísticos e inteligencia artificial permiten encontrar patrones en los que la intuición ya no es suficiente. Se discutirán aplicaciones concretas —como la identificación de nuevos patógenos, la predicción de la resistencia a los antibióticos y el diseño computacional de proteínas— para ilustrar cómo el análisis matemático de grandes volúmenes de datos ha transformado la biología contemporánea y abierto nuevas formas de entender la vida.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Nelly Sélem es investigadora en el área de biología computacional, con maestría en matemáticas (CIMAT) y amplia experiencia en el análisis de datos genómicos y metagenómicos. Tiene un doctorado en Biología integrativa (CINVESTAV) y ganó la beca L'Oréal 2021 a mujeres en la ciencia. Su trabajo se centra en el estudio de la diversidad microbiana, el análisis de microbiomas ambientales y biomédicos, y el desarrollo de enfoques computacionales para comprender genes, genomas y proteínas a gran escala. Ha participado en equipo con colegas de CIMAT y la UNAM en proyectos internacionales de análisis masivo de datos biológicos y en iniciativas de divulgación científica, con un interés particular en tender puentes entre las matemáticas, la computación y las ciencias de la vida.
Ponente(s): Dra. Nelly Sélem Mojica
Titulo: La diversidad microbiana: una ventana al mundo invisible a través de los datos
Resumen: La plática explora cómo las matemáticas se han convertido en un lenguaje inevitable para descubrir y comprender el mundo microbiano, una forma de vida mayoritariamente invisible pero dominante en la Tierra. A través de ejemplos que van desde la estimación de la diversidad microbiana y la reconstrucción del árbol de la vida hasta el análisis masivo de genomas, microbiomas y estructuras de proteínas, se muestra cómo conceptos matemáticos como escalas, distancias, distribuciones, modelos estadísticos e inteligencia artificial permiten encontrar patrones en los que la intuición ya no es suficiente. Se discutirán aplicaciones concretas —como la identificación de nuevos patógenos, la predicción de la resistencia a los antibióticos y el diseño computacional de proteínas— para ilustrar cómo el análisis matemático de grandes volúmenes de datos ha transformado la biología contemporánea y abierto nuevas formas de entender la vida.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Nelly Sélem es investigadora en el área de biología computacional, con maestría en matemáticas (CIMAT) y amplia experiencia en el análisis de datos genómicos y metagenómicos. Tiene un doctorado en Biología integrativa (CINVESTAV) y ganó la beca L'Oréal 2021 a mujeres en la ciencia. Su trabajo se centra en el estudio de la diversidad microbiana, el análisis de microbiomas ambientales y biomédicos, y el desarrollo de enfoques computacionales para comprender genes, genomas y proteínas a gran escala. Ha participado en equipo con colegas de CIMAT y la UNAM en proyectos internacionales de análisis masivo de datos biológicos y en iniciativas de divulgación científica, con un interés particular en tender puentes entre las matemáticas, la computación y las ciencias de la vida.
26 noviembre 2025 Dra. Isabel Salas LorenzoHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Isabel Salas Lorenzo
Titulo: Un estudio sobre los factores de riesgo asociados con la diabetes mellitus gestacional
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Isabel Salas Lorenzo, originaria de Acapulco, Guerrero, es licenciada en Nutrición por la Universidad Autónoma de Nuevo León y maestra en Nutrición y Metabolismo con especialidad en Investigación por la Universidad de Barcelona, institución en la que también obtuvo el Doctorado en Alimentación y Nutrición. Actualmente realiza un posdoctorado en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Guerrero, donde desarrolla el proyecto “Modelo Predictivo del Nivel de Riesgo de Diabetes Gestacional en México”. Su trabajo se enfoca en la integración de métodos matemáticos, teoría de grafos e índices topológicos para analizar sistemas metabólicos complejos, identificar patrones estructurales y mejorar estrategias predictivas en salud.
Ponente(s): Dra. Isabel Salas Lorenzo
Titulo: Un estudio sobre los factores de riesgo asociados con la diabetes mellitus gestacional
Resumen:
La Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) continúa siendo un desafío relevante para la salud materna, especialmente por sus limitaciones diagnósticas tempranas. En esta charla presentaremos un análisis innovador basado en teoría de grafos y redes complejas para identificar los factores con mayor influencia estructural en el desarrollo de la DMG.
A partir de una revisión sistemática de la literatura se integraron 44 factores clínicos en una red dirigida y se aplicaron métricas de centralidad, descomposición k-core y el Conjunto Dominante Mínimo (MDS). Los resultados permiten distinguir qué elementos del sistema actúan como nodos clave, destacando la vitamina D, con 15 conexiones salientes y 19 entrantes, y otros factores metabólicos estrechamente vinculados con el riesgo de DMG. Asimismo, la centralidad de cercanía señala a triglicéridos, resistencia a la insulina, ácido úrico, glucosa en ayunas y HDL como posibles indicadores predictivos relevantes.
La sesión mostrará cómo estas herramientas matemáticas permiten visualizar interacciones complejas, generar modelos más intuitivos y ofrecer nuevas oportunidades para la predicción temprana y la intervención clínica en salud materno-fetal.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Isabel Salas Lorenzo, originaria de Acapulco, Guerrero, es licenciada en Nutrición por la Universidad Autónoma de Nuevo León y maestra en Nutrición y Metabolismo con especialidad en Investigación por la Universidad de Barcelona, institución en la que también obtuvo el Doctorado en Alimentación y Nutrición. Actualmente realiza un posdoctorado en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Guerrero, donde desarrolla el proyecto “Modelo Predictivo del Nivel de Riesgo de Diabetes Gestacional en México”. Su trabajo se enfoca en la integración de métodos matemáticos, teoría de grafos e índices topológicos para analizar sistemas metabólicos complejos, identificar patrones estructurales y mejorar estrategias predictivas en salud.
Su línea de investigación combina nutrición, metabolismo y matemáticas aplicadas, con especial énfasis en redes biológicas, análisis estructural de sistemas, modelos predictivos y métricas de centralidad. Colabora con equipos nacionales e internacionales en proyectos relacionados con diabetes gestacional, análisis topológico en medicina y aplicaciones interdisciplinarias de la teoría de redes.
20 noviembre 2025 Dr. José Geiser Villavicencio PulidoHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. José Geiser Villavicencio Pulido
Titulo: Turismo de naturaleza y sus efectos sobre especies carismáticas: un enfoque de modelado.
Resumen: El turismo es una de las actividades económicas más rentables a nivel global. Muchos países se han esforzado por integrar la industria turística con la conservación de especies y sus hábitats. En los últimos años, el número de turistas que visitan sitios con un valor biológico alto ha incrementado, lo que incentiva la conservación de estos sitios. Sin embargo, la presencia de turistas en estos sitios conlleva tanto beneficios como perjuicios sobre la biodiversidad del sitio. La matemática con su versatilidad ha sido aplicada para comprender los efectos antropogénicos sobre la vida silvestre y sus hábitats. En esta plática, a través de modelos matemáticos mostramos que bajo ciertas condiciones de los parámetros escenarios sostenibles y/o catastróficos pueden ocurrir cuando los efectos antropogénicos derivados del turismo son moderados.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Ponente(s): Dr. José Geiser Villavicencio Pulido
Titulo: Turismo de naturaleza y sus efectos sobre especies carismáticas: un enfoque de modelado.
Resumen: El turismo es una de las actividades económicas más rentables a nivel global. Muchos países se han esforzado por integrar la industria turística con la conservación de especies y sus hábitats. En los últimos años, el número de turistas que visitan sitios con un valor biológico alto ha incrementado, lo que incentiva la conservación de estos sitios. Sin embargo, la presencia de turistas en estos sitios conlleva tanto beneficios como perjuicios sobre la biodiversidad del sitio. La matemática con su versatilidad ha sido aplicada para comprender los efectos antropogénicos sobre la vida silvestre y sus hábitats. En esta plática, a través de modelos matemáticos mostramos que bajo ciertas condiciones de los parámetros escenarios sostenibles y/o catastróficos pueden ocurrir cuando los efectos antropogénicos derivados del turismo son moderados.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
El Dr. Villavicencio es Profesor Investigador Titular C por tiempo indeterminado adscrito a la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Lerma. Matemático egresado de la Universidad Autónoma de Guerrero. El Dr. Villavicencio obtuvo el grado de Maestro y Doctor en Ciencias con Orientación en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas A.C.
Sus intereses académicos comprenden tanto la docencia y la difusión de la ciencia como la investigación científica. Sus principales líneas de investigación son la matemática aplicada a la epidemiología y a la ecología.19 noviembre 2025 Dr. Miguel Ángel Uh Zapata Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Miguel Ángel Uh Zapata
Titulo: En la búsqueda de soluciones más precisas para ecuaciones diferenciales
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Miguel Angel Uh Zapata pertenece a la planta académica del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) de su unidad en Mérida, Yucatán a través del programa Investigadores e Investigadoras por México, Secihti. Miguel Uh Zapata recibió en el año 2005 el grado de Licenciado en Matemáticas por la Facultad de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Yucatán. En 2008 recibió el grado de Maestro en Ciencias con área de especialidad en Matemáticas Aplicadas por el CIMAT en Guanajuato y en el año 2012 recibió el grado de Doctor en Matemáticas Computacionales y Aplicadas por parte de Southern Methodist University (SMU), en Dallas, TX, EEUU. Seguidamente realizó una estancia postdoctoral de dos años en el Laboratorio de Hidráulica Saint-Venant en París, Francia, misma que terminó para finalmente incorporarse desde agosto de 2014 al CIMAT-Mérida. Sus intereses académicos y áreas de especialidad se centran en la modelación de sistemas físicos por vía de sistemas de ecuaciones diferenciales, así como en el análisis numérico y en el desarrollo de nuevos algoritmos para cómputo paralelo; específicamente en la Dinámica de Fluidos Computacionales aplicados a problemas de erosión, transporte de sedimentos, comportamientos multifásicos, etc.
Ponente(s): Dr. Miguel Ángel Uh Zapata
Titulo: En la búsqueda de soluciones más precisas para ecuaciones diferenciales
Resumen:
Los modelos matemáticos y computacionales tienen un rol importante, sino por decir crucial, para tomar decisiones hoy en día. Muchos de los modelos están basados en sistemas de ecuaciones diferenciales y su solución en distintas aproximaciones numéricas. Estás metodologías son tan buenas que se pasa por alto que existen y que realmente son aproximaciones y no soluciones exactas a los problemas planteados. Hace 50 años quizá ninguno de estos modelos hubieran sido capaces de aplicarse o las soluciones no se obtendrían con la rapidez y certidumbre con las qué se usa actualmente. En esta plática nos centraremos en analizar uno de los métodos más simples para aproximar derivadas, el método de diferencias finitas. Analizaremos las capacidades de la formulación original propuesta por Euler en 1768 y progresivamente mejoraremos dicha solución numérica hasta llegar a métodos actuales. Estos últimos pueden llegar a una precisión cercana de la máquina con una cantidad reducida de puntos. Es decir, la capacidad del método supera la capacidad computacional actual de resolverla.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Miguel Angel Uh Zapata pertenece a la planta académica del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) de su unidad en Mérida, Yucatán a través del programa Investigadores e Investigadoras por México, Secihti. Miguel Uh Zapata recibió en el año 2005 el grado de Licenciado en Matemáticas por la Facultad de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Yucatán. En 2008 recibió el grado de Maestro en Ciencias con área de especialidad en Matemáticas Aplicadas por el CIMAT en Guanajuato y en el año 2012 recibió el grado de Doctor en Matemáticas Computacionales y Aplicadas por parte de Southern Methodist University (SMU), en Dallas, TX, EEUU. Seguidamente realizó una estancia postdoctoral de dos años en el Laboratorio de Hidráulica Saint-Venant en París, Francia, misma que terminó para finalmente incorporarse desde agosto de 2014 al CIMAT-Mérida. Sus intereses académicos y áreas de especialidad se centran en la modelación de sistemas físicos por vía de sistemas de ecuaciones diferenciales, así como en el análisis numérico y en el desarrollo de nuevos algoritmos para cómputo paralelo; específicamente en la Dinámica de Fluidos Computacionales aplicados a problemas de erosión, transporte de sedimentos, comportamientos multifásicos, etc.
12 noviembre 2025 Dra. Silvia Jerez GalianoHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Silvia Jerez Galiano
Titulo: Modelación de sistemas físicos basada en leyes de conservación.
Resumen: En esta charla se proponen las leyes de conservación en su formulación matemática como una manera de modelar y describir de manera abstracta diversos fenómenos de la naturaleza. Se mostrarán las fundamentos de la construcción de los modelos, así como la adaptación de los modelos a problemas físicos de interés como dinámica de poblaciones o hidrodinámica de fluidos. Se mostrarán simulaciones computacionales de la aplicación de estos modelos a la dinámica del cáncer o el tratamiento de aguas.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/gIG3Dp3Z2MQ?si=LtStbheXT9m2RqTD
Notas:
Ponente(s): Dra. Silvia Jerez Galiano
Titulo: Modelación de sistemas físicos basada en leyes de conservación.
Resumen: En esta charla se proponen las leyes de conservación en su formulación matemática como una manera de modelar y describir de manera abstracta diversos fenómenos de la naturaleza. Se mostrarán las fundamentos de la construcción de los modelos, así como la adaptación de los modelos a problemas físicos de interés como dinámica de poblaciones o hidrodinámica de fluidos. Se mostrarán simulaciones computacionales de la aplicación de estos modelos a la dinámica del cáncer o el tratamiento de aguas.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/gIG3Dp3Z2MQ?si=LtStbheXT9m2RqTD
Notas:
La Dra. Silvia Jerez Galiano, es investigadora del área de Matemáticas Aplicadas del Cimat desde 2007 y actualmente, miembro del SNII Nivel III. Es doctora en Ciencias por la Universidad Politécnica de Valencia (España). Sus líneas de investigación se centran en el análisis numérico, ecuaciones diferenciales parciales y biología matemática. Realiza investigación básica y aplicada con énfasis en la modelación matemática y en el desarrollo de algoritmos numéricos para la resolución de problemas complejos en diversas áreas de la ciencia y la ingeniería como dinámica de fluidos, fenómenos de ondas y biología.
05 noviembre 2025 Dr. Jhon Freddy Moreno Trujillo Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Jhon Freddy Moreno Trujillo
Titulo: Juegos de campo medio y redes neuronales informadas por la física en la optimización de portafolios de inversión.
Resumen:
Enlace de transmisión: https://youtu.be/C7pq9oUmW3I?si=tl4iSWW9a9xtBw7G
Notas:
Ponente(s): Dr. Jhon Freddy Moreno Trujillo
Titulo: Juegos de campo medio y redes neuronales informadas por la física en la optimización de portafolios de inversión.
Resumen:
El trabajo propone extender el modelo clásico de optimización de portafolios hacia un marco multiagente y multiactivo mediante la teoría de juegos de campo medio (MFG). Este enfoque permite capturar la interacción estratégica entre un gran número de agentes racionales cuyos comportamientos agregados afectan los precios y la volatilidad del mercado. El estudio formula el problema como un sistema acoplado de ecuaciones de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) y Fokker-Planck (FP), que describen, respectivamente, la decisión óptima individual y la evolución agregada de la distribución de riqueza. Cada agente busca maximizar su utilidad esperada bajo incertidumbre, considerando que los retornos de los activos dependen del comportamiento promedio del conjunto de inversionistas.
Para resolver este sistema complejo de ecuaciones, se propone el uso de Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs), que permiten aproximar simultáneamente la función de valor, la densidad de la riqueza y la política óptima de inversión, garantizando consistencia entre las ecuaciones HJB y FP. El modelo es implementado en un entorno de simulación con múltiples activos y agentes, mostrando que las PINNs pueden resolver de manera eficiente problemas de optimización de portafolios en contextos dinámicos y de gran escala.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/C7pq9oUmW3I?si=tl4iSWW9a9xtBw7G
Notas:
John Freddy Moreno Trujillo es Matemático de la Universidad Nacional de Colombia, tiene una Maestría en Matemática Aplicada y Doctorado en Ciencias Económicas también de esta Universidad. Actualmente es Docente-Investigador de la Facultad de Finanzas, Gobierno y Relaciones Internacionales de la Universidad Externado de Colombia, donde también es el Director de la Escuela de Finanzas y Negocios Internacionales. Su trabajo académico se centra en la intersección entre las matemáticas aplicadas, la teoría del control estocástico y la modelación financiera, con especial interés en el desarrollo de enfoques cuantitativos para la gestión del riesgo, la optimización de portafolios y la toma de decisiones bajo incertidumbre.
29 octubre 2025 Lic. Denisse Garnica SánchezHora: 12:30 PM
Ponente(s): Lic. Denisse Garnica Sánchez
Titulo: Panorama de las representaciones 3D: del modelado geométrico a los enfoques híbridos y neuronales
Resumen: Durante años, las computadoras han buscado capturar el mundo en tres dimensiones con propósitos tan diversos como crear animaciones realistas o expresivas, reproducir fenómenos físicos mediante simulaciones, como el movimiento de fluidos o el comportamiento del cuerpo humano, y estudiar estructuras complejas desde nuevas perspectivas. A lo largo del tiempo han surgido múltiples métodos para lograrlo, cada uno con sus propias ventajas, limitaciones y formas de entender la geometría del espacio. En esta charla exploraremos algunos de estos enfoques, desde los modelos geométricos clásicos hasta las representaciones neuronales más recientes, mostrando cómo cada uno transforma nuestra manera de reconstruir y comprender el mundo 3D, y cómo nos acercan cada vez más a representaciones con movimiento, más precisas y expresivas.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/w1ItWSHvtpo?si=KquXbM7GbSfbnAgK
Notas: Denisse Garnica Sánchez egresó de la Licenciatura en Computación Matemática en la Universidad de Guanajuato y actualmente cursa la Maestría en Ciencias de la Computación en el CIMAT. Su investigación se centra en la reconstrucción de escenas dinámicas mediante 4D Gaussian Splatting con el uso de modelos fundacionales como VGGT para obtener geometría 3D a partir de imágenes. También colabora en un proyecto de generación de mallas urbanas en conjunto con la Universidad de Plymouth y el Barcelona Supercomputing Center. Ha participado en el Summer Geometry Initiative del MIT y en el Fields Undergraduate Summer Research Program de la Universidad de Toronto, explorando distintos enfoques matemáticos y en geometría computacional usando representaciones 3D.
Ponente(s): Lic. Denisse Garnica Sánchez
Titulo: Panorama de las representaciones 3D: del modelado geométrico a los enfoques híbridos y neuronales
Resumen: Durante años, las computadoras han buscado capturar el mundo en tres dimensiones con propósitos tan diversos como crear animaciones realistas o expresivas, reproducir fenómenos físicos mediante simulaciones, como el movimiento de fluidos o el comportamiento del cuerpo humano, y estudiar estructuras complejas desde nuevas perspectivas. A lo largo del tiempo han surgido múltiples métodos para lograrlo, cada uno con sus propias ventajas, limitaciones y formas de entender la geometría del espacio. En esta charla exploraremos algunos de estos enfoques, desde los modelos geométricos clásicos hasta las representaciones neuronales más recientes, mostrando cómo cada uno transforma nuestra manera de reconstruir y comprender el mundo 3D, y cómo nos acercan cada vez más a representaciones con movimiento, más precisas y expresivas.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/w1ItWSHvtpo?si=KquXbM7GbSfbnAgK
Notas: Denisse Garnica Sánchez egresó de la Licenciatura en Computación Matemática en la Universidad de Guanajuato y actualmente cursa la Maestría en Ciencias de la Computación en el CIMAT. Su investigación se centra en la reconstrucción de escenas dinámicas mediante 4D Gaussian Splatting con el uso de modelos fundacionales como VGGT para obtener geometría 3D a partir de imágenes. También colabora en un proyecto de generación de mallas urbanas en conjunto con la Universidad de Plymouth y el Barcelona Supercomputing Center. Ha participado en el Summer Geometry Initiative del MIT y en el Fields Undergraduate Summer Research Program de la Universidad de Toronto, explorando distintos enfoques matemáticos y en geometría computacional usando representaciones 3D.
16 octubre 2025 Mtra. Maria Esther Leyva BorgesHora: 12:30 PM
Ponente(s): Mtra. Maria Esther Leyva Borges
Titulo: Del enfoque clásico a un nuevo método: Cálculo de R0 mediante diagramas de infección
Resumen: El método de la Matriz de Siguiente Generación (NGM) es ampliamente utilizado para calcular el número reproductivo básico R0. Sin embargo, cuando los modelos incluyen múltiples clases infectadas, su aplicación puede volverse compleja y de difícil interpretación biológica. En este trabajo presentamos el diagrama de infección, una herramienta visual que complementa y amplía el enfoque de la NGM, representando claramente las vías de transmisión. A partir de su análisis, desarrollamos un algoritmo intuitivo que permite calcular R0 a partir de los R0 locales de los submodelos que conforman el sistema. Este enfoque ofrece una metodología modular, simple y biológicamente interpretable, facilitando el cálculo de R0 incluso en modelos complejos.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/N89EqsUUpyE?si=ONCHJyZeTyhEFHdT
Notas:
Ponente(s): Mtra. Maria Esther Leyva Borges
Titulo: Del enfoque clásico a un nuevo método: Cálculo de R0 mediante diagramas de infección
Resumen: El método de la Matriz de Siguiente Generación (NGM) es ampliamente utilizado para calcular el número reproductivo básico R0. Sin embargo, cuando los modelos incluyen múltiples clases infectadas, su aplicación puede volverse compleja y de difícil interpretación biológica. En este trabajo presentamos el diagrama de infección, una herramienta visual que complementa y amplía el enfoque de la NGM, representando claramente las vías de transmisión. A partir de su análisis, desarrollamos un algoritmo intuitivo que permite calcular R0 a partir de los R0 locales de los submodelos que conforman el sistema. Este enfoque ofrece una metodología modular, simple y biológicamente interpretable, facilitando el cálculo de R0 incluso en modelos complejos.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/N89EqsUUpyE?si=ONCHJyZeTyhEFHdT
Notas:
Maria Esther Leyva es Licenciada en Matemáticas por la Universidad Central de las Villas, Cuba, estudió la Maestría en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas donde actualmente cursa su Doctorado en la misma especialidad. Su trabajo se centra en el desarrollo de herramientas teóricas y computacionales para comprender la propagación de enfermedades infecciosas desde una perspectiva estructural. Su investigación combina el rigor matemático con la interpretación biológica, buscando siempre que los modelos sean no solo precisos, sino también comprensibles y aplicables en la toma de decisiones.
08 octubre 2025 Dr. Shaday Guerrero FloresHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Shaday Guerrero Flores
Titulo: Homología Persistente como herramienta para estudiar la evolución bacteriana a través de la transferencia horizontal de genes
Resumen: Se estima que la resistencia a los antibióticos causará hasta 10 millones de muertes anuales para el año 2050, siendo los hospitales focos críticos para la propagación de la multirresistencia a través de la transferencia horizontal de genes (HGT, por sus siglas en inglés). En esta charla, exploramos cómo el Análisis Topológico de Datos (TDA), en particular la homología persistente, puede revelar patrones ocultos de movilidad génica en resistomas clínicos, sin necesidad de secuencias genómicas ni metadatos.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Shaday Guerrero Flores es matemático, bioinformático y científico computacional, especializado en el análisis de datos biológicos mediante modelado matemático, ciencia de datos y bioinformática. Actualmente es Profesor Visitante en el CINVESTAV Irapuato, donde aplica aprendizaje automático y análisis topológico para estudiar la diversidad microbiana y la resistencia a antibióticos. Formado en matemáticas en Venezuela y México (Doctorado en la UNAM y la Universidad Michoacana), su investigación abarca desde modelos epidemiológicos hasta metagenómica y pangenómica, con énfasis en transferencia horizontal de genes. Además, es divulgador apasionado de las matemáticas y miembro del grupo de matemagia Tamarindo, donde une matemáticas e ilusión para acercar esta ciencia al público.
Ponente(s): Dr. Shaday Guerrero Flores
Titulo: Homología Persistente como herramienta para estudiar la evolución bacteriana a través de la transferencia horizontal de genes
Resumen: Se estima que la resistencia a los antibióticos causará hasta 10 millones de muertes anuales para el año 2050, siendo los hospitales focos críticos para la propagación de la multirresistencia a través de la transferencia horizontal de genes (HGT, por sus siglas en inglés). En esta charla, exploramos cómo el Análisis Topológico de Datos (TDA), en particular la homología persistente, puede revelar patrones ocultos de movilidad génica en resistomas clínicos, sin necesidad de secuencias genómicas ni metadatos.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: El Dr. Shaday Guerrero Flores es matemático, bioinformático y científico computacional, especializado en el análisis de datos biológicos mediante modelado matemático, ciencia de datos y bioinformática. Actualmente es Profesor Visitante en el CINVESTAV Irapuato, donde aplica aprendizaje automático y análisis topológico para estudiar la diversidad microbiana y la resistencia a antibióticos. Formado en matemáticas en Venezuela y México (Doctorado en la UNAM y la Universidad Michoacana), su investigación abarca desde modelos epidemiológicos hasta metagenómica y pangenómica, con énfasis en transferencia horizontal de genes. Además, es divulgador apasionado de las matemáticas y miembro del grupo de matemagia Tamarindo, donde une matemáticas e ilusión para acercar esta ciencia al público.
01 octubre 2025 Lic. Paco Castañeda RuanHora: 12:30 PM
Ponente(s): Lic. Paco Castañeda Ruan
Titulo: Una (breve) introducción al estudio de las oscilaciones de calcio en células.
Resumen: La naturaleza está repleta de fenómenos oscilatorios, desde el cambio de las estaciones hasta la división celular. A este nivel, diversos tipos de células utilizan iones de calcio (Ca2+) como una señal que regula procesos como la reproducción o el metabolismo. El correcto transporte de calcio dentro y fuera de estas células (oscilaciones de calcio) es fundamental para su correcto funcionamiento. Sin embargo, el que entendamos la importancia de estas oscilaciones no implica que entendamos por completo los mecanismos que las generan. En las últimas décadas, los modelos matemáticos han surgido como una poderosa herramienta de estudio que permite entender las partes de las oscilaciones que es imposible analizar solo con evidencia experimental. Mi objetivo en esta plática es dar una exposición exploratoria comenzando por datos experimentales hasta cómo traducir esta información a un sistema de ecuaciones diferenciales que puede darnos información clave acerca de estos mecanismos tan fundamentales.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/9JWTIOw92lc?si=RY7OJgGsoly9MWKe
Notas:
Ponente(s): Lic. Paco Castañeda Ruan
Titulo: Una (breve) introducción al estudio de las oscilaciones de calcio en células.
Resumen: La naturaleza está repleta de fenómenos oscilatorios, desde el cambio de las estaciones hasta la división celular. A este nivel, diversos tipos de células utilizan iones de calcio (Ca2+) como una señal que regula procesos como la reproducción o el metabolismo. El correcto transporte de calcio dentro y fuera de estas células (oscilaciones de calcio) es fundamental para su correcto funcionamiento. Sin embargo, el que entendamos la importancia de estas oscilaciones no implica que entendamos por completo los mecanismos que las generan. En las últimas décadas, los modelos matemáticos han surgido como una poderosa herramienta de estudio que permite entender las partes de las oscilaciones que es imposible analizar solo con evidencia experimental. Mi objetivo en esta plática es dar una exposición exploratoria comenzando por datos experimentales hasta cómo traducir esta información a un sistema de ecuaciones diferenciales que puede darnos información clave acerca de estos mecanismos tan fundamentales.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/9JWTIOw92lc?si=RY7OJgGsoly9MWKe
Notas:
Paco Castañeda Ruan es Licenciado en Matemáticas Aplicadas por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Su formación académica lo ha llevado a desarrollar un interés particular en la modelación matemática de fenómenos biológicos complejos, con énfasis en sistemas dinámicos y ecuaciones diferenciales aplicadas a la biología celular.
Actualmente realiza sus estudios de doctorado en la Universidad de Auckland (UoA), en Nueva Zelanda, donde trabaja bajo la supervisión de los profesores James Sneyd y Vivien Kirk. Su investigación se centra en el análisis y la modelación matemática de las oscilaciones de calcio intracelular, un tema fundamental para comprender procesos fisiológicos y de señalización en las células.
24 septiembre 2025 Mtro. Ramsés Adalid Reyes BeltránHora: 12:30 PM
Ponente(s): Mtro. Ramsés Adalid Reyes Beltrán
Titulo: Visual-RRT*: Un método para generar trayectorias asintóticamente óptimas con controladores basados en retroalimentación visual.
Resumen:
Enlace de transmisión: https://youtu.be/1loJZezKQ1c?si=tEhOeT24bdfMCeI9
Notas: El Mtro. Reyes obtuvo el título de licenciado en ingeniería mecatrónica por el Tecnológico Nacional de México, Campus Los Mochis, en el año 2018 y el título de maestro en ciencias con especialidad en ciencias de la computación y matemáticas industriales por el Centro de Investigación en Matemáticas, sede Guanajuato, en 2021. Actualmente cursa el 8vo semestre del doctorado en ciencias de la computación en el mismo centro de investigación. En 2025, realizó una estancia de investigación en el Instituto Nacional de Investigación en Ciencias y Tecnologías Digitales (INRIA), Campus Sophia-Antipolis, Francia. Su trabajo de investigación se centra en estrategias de planificación de movimientos en robots y teoría de control.
Ponente(s): Mtro. Ramsés Adalid Reyes Beltrán
Titulo: Visual-RRT*: Un método para generar trayectorias asintóticamente óptimas con controladores basados en retroalimentación visual.
Resumen:
En esta charla hablaremos sobre un método de planificación de movimientos para sistemas robóticos que, por construcción, garantiza que las trayectorias planificadas sean ejecutables a lazo cerrado con control visual, además de asegurar su optimalidad asintótica en el espacio de estados. El diseño de este método requiere tener un método de steering localmente óptimo, un controlador a lazo cerrado localmente estable utilizado para seguir las trayectorias óptimas, y un mapeo entre el movimiento del robot en el espacio de estados y el movimiento correspondiente de las características visuales en el espacio de imagen. Como resultado, el enfoque propuesto permite que el sistema navegue a lazo cerrado entre obstáculos no convexos, siguiendo trayectorias asintóticamente óptimas.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/1loJZezKQ1c?si=tEhOeT24bdfMCeI9
Notas: El Mtro. Reyes obtuvo el título de licenciado en ingeniería mecatrónica por el Tecnológico Nacional de México, Campus Los Mochis, en el año 2018 y el título de maestro en ciencias con especialidad en ciencias de la computación y matemáticas industriales por el Centro de Investigación en Matemáticas, sede Guanajuato, en 2021. Actualmente cursa el 8vo semestre del doctorado en ciencias de la computación en el mismo centro de investigación. En 2025, realizó una estancia de investigación en el Instituto Nacional de Investigación en Ciencias y Tecnologías Digitales (INRIA), Campus Sophia-Antipolis, Francia. Su trabajo de investigación se centra en estrategias de planificación de movimientos en robots y teoría de control.
17 septiembre 2025 Galo Salvador Díaz AndradeHora: 12:30 PM
Ponente(s): Galo Salvador Díaz Andrade
Titulo: ¿Por qué materia oscura?
Resumen: La materia oscura no es una hipótesis aislada, sino el hilo común que conecta un conjunto amplio de observaciones astronómicas y cosmológicas: desde los cúmulos de galaxias, las curvas de rotación galácticas, hasta la estructura a gran escala y el fondo cósmico de microondas. Esta charla explora el contexto histórico de dichas evidencias, mostrando cómo poco a poco se fue consolidando la necesidad de una nueva componente en el universo. Al final, discutiremos propuestas contemporáneas, en particular la materia oscura ultraligera y sus manifestaciones astrofísicas más llamativas, como las estrellas de bosones y de Proca.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/sSkpvm2F-L0?si=H4w77oWJfzKvdeKM
Notas:
Ponente(s): Galo Salvador Díaz Andrade
Titulo: ¿Por qué materia oscura?
Resumen: La materia oscura no es una hipótesis aislada, sino el hilo común que conecta un conjunto amplio de observaciones astronómicas y cosmológicas: desde los cúmulos de galaxias, las curvas de rotación galácticas, hasta la estructura a gran escala y el fondo cósmico de microondas. Esta charla explora el contexto histórico de dichas evidencias, mostrando cómo poco a poco se fue consolidando la necesidad de una nueva componente en el universo. Al final, discutiremos propuestas contemporáneas, en particular la materia oscura ultraligera y sus manifestaciones astrofísicas más llamativas, como las estrellas de bosones y de Proca.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/sSkpvm2F-L0?si=H4w77oWJfzKvdeKM
Notas:
Galo es egresado de la Licenciatura en Física por la Universidad de Guanajuato, donde actualmente cursa la Maestría en Física. Sus intereses se centran en la materia oscura ultraligera, en particular en el estudio de configuraciones autogravitantes como las estrellas de Proca, con énfasis en su estabilidad lineal.
10 septiembre 2025 Dra. Viviana Rivera EstayHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Viviana Rivera Estay
Titulo: Dinámica y estabilidad de un sistema depredador-presa dependiente de la temperatura: efectos de la adaptación y la dispersión.
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Ponente(s): Dra. Viviana Rivera Estay
Titulo: Dinámica y estabilidad de un sistema depredador-presa dependiente de la temperatura: efectos de la adaptación y la dispersión.
Resumen:
El calentamiento global representa una seria amenaza para la biodiversidad al modificar las temperaturas del hábitat, lo que afecta el desempeño demográfico y la supervivencia de las especies. Para enfrentar este fenómeno, las especies cuentan con dos mecanismos principales: adaptación térmica, modelada como cambios en los óptimos térmicos, y dispersión, modelada como movimiento entre parches de hábitat. Estudiamos el rol de estos mecanismos en un sistema depredador–presa formulado mediante un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias dependiente de la temperatura. Nuestros resultados muestran que tanto la adaptación térmica como la dispersión (adyacente) reducen los umbrales de extinción, favoreciendo la persistencia bajo calentamiento. La adaptación de la presa aumenta de manera indirecta la persistencia del depredador, aunque puede generar dinámicas más variables que incrementan el riesgo de extinción. En contraste, la dispersión actúa como un mecanismo estabilizador: atenúa las fluctuaciones poblacionales, favorece estados más estables y promueve la persistencia a través del movimiento hacia hábitats más favorables. Este estudio contribuye a comprender cómo la interacción de dos mecanismos ecológicos fundamentales condiciona la supervivencia de especies en escenarios de calentamiento global.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
La Dra. Rivera en su investigación aborda dinámicas poblacionales en contextos ecológicos, como invasiones biológicas, cambio climático y dispersión en ecosistemas marinos. Desarrolla modelos matemáticos basados en sistemas dinámicos, que analiza con herramientas analíticas y numéricas para proyectar escenarios futuros.
Es doctora en Modelamiento Matemático Aplicado por la Universidad Católica del Maule y realizó una pasantía en University of California, Davis (2023–2024) en el laboratorio de la Dra. Fernanda Valdovinos, con quien mantiene colaboración activa. Actualmente es académica en la Universidad Arturo Prat, Iquique, Chile y participa en grupos interdisciplinares, como en ECIM, en modelos metapoblacionales marinos, y el equipo de la UC sobre invasión del conejo europeo, con quienes evalúa estrategias de control en la Reserva Nacional La Chinchilla.
03 septiembre 2025 Gabriel Lona AriasHora: 12:30 PM
Ponente(s): Gabriel Lona Arias
Titulo: Poda de redes neuronales: hacia modelos más simples y aplicados
Resumen:
Enlace de transmisión: https://youtu.be/5uxgDTgtWV0?si=bLklRZGeIK5w4i8c
Notas: Gabriel es Matemático por la Universidad de Guadalajara y egresado de la Maestría en Matemáticas Aplicadas en CIMAT bajo la supervisión del Dr. Miguel Ángel Moreles. Sus intereses se centran en inteligencia artificial, optimización y problemas inversos con énfasis en aplicaciones interdisciplinarias.
Ponente(s): Gabriel Lona Arias
Titulo: Poda de redes neuronales: hacia modelos más simples y aplicados
Resumen:
Las redes neuronales artificiales se han consolidado en los últimos años como una herramienta poderosa en tareas de predicción y clasificación. Sin embargo, su desempeño suele estar asociado a arquitecturas altamente complejas, lo que da a lugar a problemas como la sobredeterminación, la dificultad de interpretación de los modelos y altos costos computacionales. Una de las estrategias propuestas para reducir la sobredeterminación es la poda (pruning) de la arquitectura de la red.
En esta charla se introducirá el concepto de poda de redes neuronales totalmente conectadas hacia adelante. Se presentarán dos métodos, el primero tiene como objetivo podar neuronas en capas ocultas, mientras que el segundo método identifica los atributos más significativos (neuronas en la capa de entrada). Finalmente, se mostrará cómo estas técnicas pueden aplicarse a una base de datos de pacientes con hepatitis para encontrar una interpretación médica de los resultados obtenidos.Enlace de transmisión: https://youtu.be/5uxgDTgtWV0?si=bLklRZGeIK5w4i8c
Notas: Gabriel es Matemático por la Universidad de Guadalajara y egresado de la Maestría en Matemáticas Aplicadas en CIMAT bajo la supervisión del Dr. Miguel Ángel Moreles. Sus intereses se centran en inteligencia artificial, optimización y problemas inversos con énfasis en aplicaciones interdisciplinarias.
27 agosto 2025 Mtro. Genaro Daniel Herrera ReyesHora: 12:30 PM
Ponente(s): Mtro. Genaro Daniel Herrera Reyes
Titulo: Métodos de solución numérica para el Problema de Flujo de Potencia: De los algoritmos clásicos a las técnicas modernas
Resumen: Esta charla ofrece una inmersión concisa en los fundamentos matemáticos que sustentan los algoritmos de flujo de potencia, herramienta indispensable para el análisis, operación y planificación de sistemas eléctricos de potencia. Partiendo de la formulación del problema no lineal a través de las ecuaciones de balance de potencia y la matriz de admitancia bus (Ybus), se analizará la derivación y mecánica del método de Newton-Raphson, destacando su robustez y rápida convergencia cuadrática mediante la construcción y solución iterativa del sistema Jacobiano.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/Dx9bAUei1nk?si=pzaP6znvGNmJQFjK
Notas:
Ponente(s): Mtro. Genaro Daniel Herrera Reyes
Titulo: Métodos de solución numérica para el Problema de Flujo de Potencia: De los algoritmos clásicos a las técnicas modernas
Resumen: Esta charla ofrece una inmersión concisa en los fundamentos matemáticos que sustentan los algoritmos de flujo de potencia, herramienta indispensable para el análisis, operación y planificación de sistemas eléctricos de potencia. Partiendo de la formulación del problema no lineal a través de las ecuaciones de balance de potencia y la matriz de admitancia bus (Ybus), se analizará la derivación y mecánica del método de Newton-Raphson, destacando su robustez y rápida convergencia cuadrática mediante la construcción y solución iterativa del sistema Jacobiano.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/Dx9bAUei1nk?si=pzaP6znvGNmJQFjK
Notas:
El Mtro. Genaro Herrera cuenta con una trayectoria de más de nueve años, destacando en la intersección entre la ingeniería de potencia y la investigación académica, trabajando para el sector público y privado.
Su formación académica consta de una Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica (Universidad Autónoma de Nuevo León) y una Especialización en Electrodinámica por el KAIST de Corea del Sur, es Especialista en Métodos Estadísticos y Ciencia de Datos en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) e Ingeniero Electricista de profesión por el Tec Madero. Ha sido Investigador en SmartGrids en el INEEL, trabajando en el desarrollo de algoritmos para estimación de Confiabilidad Estadística de Redes de Media Tensión y Procesado de señales para estudios de Calidad de la Energía. Posteriormente, se desempeñó como Ingeniero de Desarrollo Eléctrico en General Electric en su rama de Transformadores, liderando nuevos diseños y la creación de prototipos. Su experiencia se extiende al campo de la electromovilidad, donde fungió como Ingeniero de Hardware, realizando Pruebas de Compatibilidad Electromagnética (EMC) para robótica agrícola, y como Ingeniero de Pruebas HiL (Hardware-in-the-Loop) para el software de algoritmos de monitoreo en tiempo real de controladores de motores diesel. Cuenta con una estancia de investigación en la Universidad de Manitoba (Canadá), en el Instituto de Energías Renovables de la UNAM y en la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Es Premio a la Mejor Tesis en el 25° Certamen del INEEL (2017) y el Premio a la Mejor Exposición Oral en un congreso de la IER-UNAM (2018). Es, además, un expositor recurrente en seminarios de Matemáticas Aplicadas del CIMAT. Actualmente es instructor principal en una Iniciativa de Capacitación para la Zona Sur de Tamaulipas para educación continua en Sistemas Eléctricos, Electromovilidad, Estadística para Investigadores y herramientas para simulación de sistemas dinámicos en Tiempo-Real.20 agosto 2025 Dr. Miguel Nakamura SavoyHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Miguel Nakamura Savoy
Titulo: Modelos probabilísticos para descifrar tasas de extinciones modernas en el medio marítimo
Resumen: Resumen
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Ponente(s): Dr. Miguel Nakamura Savoy
Titulo: Modelos probabilísticos para descifrar tasas de extinciones modernas en el medio marítimo
Resumen: Resumen
La extinción de especies es un fenómeno natural presente desde el origen de la vida misma en la Tierra. La depredación de hábitats, la sobreexplotación de recursos, el cambio climático y la contaminación han originado lógicamente la noción de que los humanos en la era industrial estamos hoy día causando extinción a mayores velocidades que las experimentadas de manera normal en la naturaleza.
Se resumirá un enfoque para abordar esta cuestión, desarrollada hace unos años pero idónea para que la narrativa ilustre algunos temas colaterales: particularidades de interactuar con científicos de otra disciplina, el razonamiento probabilístico en la modelación matemática, y asuntos de inferencia estadística formal en un discurso científico.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
El Dr. Nakamura obtuvo la licenciatura en física y matemáticas en el Instituto Politécnico Nacional (México). Posteriormente obtuvo el grado de Maestría en Ciencias y el de Doctor en Estadística, en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill (E.U.A.). Ingresó al Centro de Investigación en Matemáticas en enero de 1990, integrándose al departamento de Probabilidad y Estadística.
Actualmente, uno de sus intereses primordiales radica en el trabajo interdisciplinario con científicos de diversa índole. Procurando cultivar el vínculo estadística-ciencia, se interesa por hacer que la estadística juegue un rol relevante y apropiado, al motivar problemas de investigación básica y aplicada en la materia. Desde hace varios años, realiza investigación sobre la construcción de modelos estocásticos e inferencia estadística para el análisis de la biodiversidad, específicamente sobre curvas de acumulación de especies, mapeo de presencias potenciales de especies, y procesos de extinción mediante análisis del registro fósil.21 mayo 2025 Adriana Acosta TovarHora: 12:30 PM
Ponente(s): Adriana Acosta Tovar
Titulo: ¿Cuándo empeora las infecciones de transmisión sexual? Intensificación de la Bifurcación Hacia Atrás en Modelos SIV Acoplados
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Semblanza: Matemática por la Universidad Distrital de Colombia, con maestría en Matemáticas Aplicadas por la Universidad Nacional de Colombia y estudiante de último semestre del doctorado en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT. Temas de interés: Modelación matemática, biomatemática y el análisis numérico.
Ponente(s): Adriana Acosta Tovar
Titulo: ¿Cuándo empeora las infecciones de transmisión sexual? Intensificación de la Bifurcación Hacia Atrás en Modelos SIV Acoplados
Resumen:
La bifurcación hacia atrás en modelos matemáticos de infecciones de transmisión sexual (ITS) representa un desafío significativo para la salud pública, especialmente en poblaciones con comportamientos sexuales diversos. Este estudio desarrolla un modelo matemático con tres subsistemas SIV\footnote{población susceptible, infectada y vacunada} acoplados para analizar la dinámica de transmisión de ITS. Cada submodelo exhibe bistabilidad en la población infectada, incluso cuando el número básico de reproducción $\mathcal{R}_0<1$, lo que complica los esfuerzos de control de la enfermedad.
Mostramos que en el sistema acoplado, la bifurcación hacia atrás persiste y se intensifica, ampliando las condiciones para la bistabilidad. Además, el equilibrio endémico en el modelo acoplado supera al de los submodelos independientes, llevando a peores resultados epidemiológicos. Las simulaciones numéricas confirman estos resultados teóricos.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas: Semblanza: Matemática por la Universidad Distrital de Colombia, con maestría en Matemáticas Aplicadas por la Universidad Nacional de Colombia y estudiante de último semestre del doctorado en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT. Temas de interés: Modelación matemática, biomatemática y el análisis numérico.
14 mayo 2025 Rodrigo Gutiérrez AguilarHora: 12:30 PM
Ponente(s): Rodrigo Gutiérrez Aguilar
Titulo: Modelación matemática de conductas de consumo adictivo: Integrando Factores socioculturales
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Ponente(s): Rodrigo Gutiérrez Aguilar
Titulo: Modelación matemática de conductas de consumo adictivo: Integrando Factores socioculturales
Resumen:
La relación entre los seres humanos y las sustancias psicoactivas se remonta a milenios, con evidencia de uso ritual y medicinal que data de entre 8.000 y 10.000 años. Sin embargo, el concepto de "adicción" como patrón de comportamiento conlleva significados más recientes: priorizar el consumo de una sustancia o realizar una conducta (p. ej., beber, jugar, comer, trabajar, etc.) sobre otras actividades cotidianas, experimentar síntomas de abstinencia al no poder hacerlo, aumentar la frecuencia de consumo y perder el control sobre el mismo. Tanto el consumo de sustancias como las conductas no relacionadas con ellas, denominadas adicciones comportamentales, comparten características comunes que definen la adicción. A lo largo de la historia, se han propuesto diversos marcos teóricos para explicar las adicciones, centrándose en el objeto (droga o conducta), el sujeto y el contexto. Entre estos, el modelo médico, hegemónico durante décadas, considera la adicción como una enfermedad crónica de origen cerebral y orgánico, en la que la sustancia actúa como agente patógeno y la abstinencia es el único medio de erradicación, lo que desde el punto de vista del modelamiento matemático naturalmente lo asocia a la epidemiología del consumo, con representaciones vía modelos compartimentales tipo SIR. En respuesta a estas limitaciones, ha surgido una perspectiva contraria, que entiende la sustancia o conducta adictiva como un objeto inerte cuyo impacto depende de las motivaciones personales y sociales del individuo. Este enfoque se centra en las razones que impulsan el consumo, reconociendo la complejidad tanto del microentorno (familia, escuela, comunidad) como del macroentorno (vecindario, medios de comunicación y políticas públicas) en el origen, persistencia y eventual reversión de la adicción. Consecuentemente, en esta charla, mostraré avances hacia la resignificación de la representación formal de las conductas de consumo adictivo a través de modelos matemáticos, incorporando factores de riesgo y protección relacionados con el consumo de drogas.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Semblanza Académica: Es académico del Departamento de Matemática, Física y Estadística de la Universidad Católica del Maule, y actualmente, director del Doctorado en Modelamiento Matemático Aplicado de la misma casa de estudios.
Temas de Interés: Modelado matemático de sistemas biológicos y sociales, con énfasis en los mecanismos de retroalimentación entre individuo y sociedad. Especialidad en el desarrollo, análisis e interpretación de modelos matemáticos en ecología de poblaciones y epidemiología.
07 mayo 2025 Jesus Alfredo SierraHora: 12:30 PM
Ponente(s): Jesus Alfredo Sierra
Titulo: Sobre la bioquímica molecular de la inmunología del cáncer
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Ponente(s): Jesus Alfredo Sierra
Titulo: Sobre la bioquímica molecular de la inmunología del cáncer
Resumen:
La alteración de los procesos epigenéticos puede conducir a la alteración de la función génica y a la transformación celular maligna. En particular, los cambios en el paisaje epigenético son un tema central en la biología del cáncer. Actualmente, se reconoce que la iniciación y la progresión del cáncer implican alteraciones tanto epigenéticas como genéticas. En esta plática, presentaré el mecanismo epigenético (relacionado con el microambiente tumoral) responsable del aumento de macrófagos asociados a tumores que promueven la aparición y metástasis de células tumorales, favorecen la angiogénesis tumoral, inhiben la respuesta inmune antitumoral mediada por linfocitos T y conducen a la progresión tumoral. Mostraré que el tumor se beneficia del alto grado de plasticidad de los macrófagos y de cuencas epigenéticas más amplias correspondientes a fenotipos que favorecen el desarrollo del cáncer, mediante un proceso que denominé polarización inducida por ruido. Además, mencionaré un mecanismo para promoverla estabilidad epigenética adecuada en inmunoterapias con macrófagos, que incluye p53 y APR-246 (eprenetapopt). Mis resultados mostraron que una terapia combinada podría ser necesaria para garantizar la estabilidad epigenética adecuada de los macrófagos, que de lo contrario contribuirían a la progresión del cáncer. Por otro lado, concluí que los macrófagos pueden permanecer en estado antitumoral en tipos de cáncer que presentan menos mutación de TP53, como el cáncer colorrectal; en estos casos, la inmunoterapia con macrófagos puede ser más adecuada.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Semblanza Académica: Jesús realizó su maestría y doctorado en KAUST/Universidad de Cambridge bajo la supervisión de Peter Markowich, hizo posdoctorados en GSSI (Italia), Universidad de Viena (Austria) e IMUNAM (México) además de estancias de investigación en la Universidad de Singapur, UCLA, Scuola Normale Superiore y Oxford y actualmente hace un posdoctorado en el CIMAT.
Temas de Interés: Ecuaciones diferenciales parciales (EDP), en particular en la caracterización rigurosa de sus soluciones y sus múltiples aplicaciones en las ciencias matemáticas y campos afines.
30 abril 2025 Ruth CoronaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Ruth Corona
Titulo: Modelos para el estudio de enfermedades transmitidas por el medio ambiente.
Resumen:
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Temas de interés: Epidemiología matemática, análisis de datos, modelos de data-driven.
Ponente(s): Ruth Corona
Titulo: Modelos para el estudio de enfermedades transmitidas por el medio ambiente.
Resumen:
La propagación de infecciones bacterianas es uno de los mayores problemas sanitarios a nivel mundial, debido a su facilidad de propagación a través del ambiente y al desarrollo de resistencia a antibióticos. Enfermedades como el cólera y la toxoplasmosis son transmitidas por bacterias que se propagan principalmente por medio de agua contaminada, que a pesar de la implementación de estrategias de sanitización no ha sido posible erradicar de ciertas regiones del mundo. Por otra parte, bacterias como la E.coli y la C. difficile son transmitidas durante estancias hospitalarias, principalmente por medio de objetos contaminados (fomites), y repercuten en el desarrollo de enfermedades crónicas en pacientes.
En esta charla se expondrán dos propuestas de modelos compartimentales en EDO para estudiar la propagación de bacterias por medio del ambiente. En uno veremos que la existencia de ciertos parámetros, diferentes al número reproductivo básico, permiten caracterizar la dinámica de transmisión de bacterias por medio del ambiente, mostrando la existencia de bifurcaciones hacia atrás que producen múltiples estados de equilibrio, dependiendo de las condiciones iniciales del sistema. Por otra parte, el segundo modelo busca incorporar características de propagación de bacterias dentro de un ambiente hospitalario, incorporando la posibilidad de superinfección por contacto con fomites y por el mal suministro de tratamientos.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Semblanza académica:
Ruth estudió la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). Posteriormente, cursó la Maestría en Ciencias Matemáticas en el Instituto de Matemáticas de la UNAM, campus Juriquilla. Actualmente, realiza sus estudios de Doctorado en Ciencias Matemáticas en el mismo instituto de la UNAM.
Temas de interés: Epidemiología matemática, análisis de datos, modelos de data-driven.
09 abril 2025 Ramiro Navarro AlorHora: 12:30 PM
Ponente(s): Ramiro Navarro Alor
Titulo: Un método de volumen finito y características para la modelación numérica de líneas de transmisión eléctrica.
Resumen:
Consideramos un sistema de ecuaciones integro-diferenciales que modelan el flujo de corriente y voltaje en líneas de transmisión. El sistema consiste en un operador diferencial hiperbólico de primer orden y un término integral de convolución.
El primer paso del método propuesto consiste en aplicar el método de volumen finito para obtener un problema semi discreto. Para completar el esquema, el término de convolución se aproxima al dominio de Laplace por una función racional. Las cuadraturas requeridas se aplican a lo largo de las características en el dominio del tiempo. Mostramos también la implementación del método con algoritmos en paralelo.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
Ponente(s): Ramiro Navarro Alor
Titulo: Un método de volumen finito y características para la modelación numérica de líneas de transmisión eléctrica.
Resumen:
Consideramos un sistema de ecuaciones integro-diferenciales que modelan el flujo de corriente y voltaje en líneas de transmisión. El sistema consiste en un operador diferencial hiperbólico de primer orden y un término integral de convolución.
El primer paso del método propuesto consiste en aplicar el método de volumen finito para obtener un problema semi discreto. Para completar el esquema, el término de convolución se aproxima al dominio de Laplace por una función racional. Las cuadraturas requeridas se aplican a lo largo de las características en el dominio del tiempo. Mostramos también la implementación del método con algoritmos en paralelo.
Enlace de transmisión: https://us02web.zoom.us/j/85467977841?pwd=artLmy3VjAImcBkozo8W47w0yUP6Gm.1
Notas:
ID de reunión: 854 6797 7841
02 abril 2025 Lilian Bárbara Pérez Sosa26 marzo 2025 Dr. Pedro Aceves Sanchez21 marzo 2025 Dr. Bert Lindenhovious19 marzo 2025 Miguel Ángel Ruiz Ortiz12 marzo 2025 Leslie Quincosa05 marzo 2025 Samuel Alejandro Durán Enríquez26 febrero 2025 Edison David Serrano Cardenas19 febrero 2025 Dr. Rigoberto Castro-Beltrán05 febrero 2025 Dr. Thomas Batard29 enero 2025 Dr. Mariano Rivera Meraz 27 noviembre 2024 Dra. Lilia Alanís López 20 noviembre 2024 Dr. Jorge E. Macías-Díaz06 noviembre 2024 Dr. Israel Becerra Durán30 octubre 2024 Dr. Tonatiuh Sánchez Vizuet23 octubre 2024 Dr. Eduardo Ramos16 octubre 2024 Dr. Alex Altamirano Fernández09 octubre 2024 M.C. Ivete Sánchez Bravo02 octubre 2024 Dr. Miguel A. Moreles 25 septiembre 2024 M.C. Judith Tavarez Rodríguez18 septiembre 2024 MSc. Yomaira Guzmán Paredes11 septiembre 2024 Dr. Angello Hoyos Ibarra04 septiembre 2024 Dr. Fernando Becerra López28 agosto 2024 Dr. Marcos Aurelio Capistrán21 agosto 2024 Dr.Andrés Anzo Hernández 13 septiembre 2023 Dra. Elodie Claire Strupiechonski 06 septiembre 2023 Dr. Ernesto González Candela30 agosto 2023 Dr. Johan Van Horebeek23 agosto 2023 Dr. Miguel Ángel Moreles16 agosto 2023 Dr. Rafael Murrieta
Código de acceso: 675374
Ramiro tiene el grado de Maestro en Ciencias por parte del CINVESTAV. Actualmente, es estudiante de doctorado en el área de electricidad en CINVESTAV unidad Guadalajara y, además, está realizando una estancia doctoral en las áreas de matemáticas aplicadas y cómputo científico en CIMAT unidad Guanajuato.
Temas de interés:
Simulación, Líneas de Transmisión, Transitorios Electromagnéticos.
Semblanza académica:
Ramiro tiene el grado de Maestro en Ciencias por parte del CINVESTAV. Actualmente, es estudiante de doctorado en el área de electricidad en CINVESTAV unidad Guadalajara y, además, está realizando una estancia doctoral en las áreas de matemáticas aplicadas y cómputo científico en CIMAT unidad Guanajuato.
Temas de interés:
Simulación, Líneas de Transmisión, Transitorios Electromagnéticos.
02 abril 2025 Lilian Bárbara Pérez SosaHora: 12:00 PM
Ponente(s): Lilian Bárbara Pérez Sosa
Titulo: Simulación del registro fósil revela si los océanos enfrentan hoy una sexta extinción masiva
Resumen:
El estudio de las extinciones da lugar a un problema estocástico que involucra la integración de datos fósiles y contemporáneos a lo largo de escalas temporales y resoluciones taxonómicas diversas. En este trabajo, comparamos las tasas de extinción modernas con eventos pasados, utilizando la métrica ad hoc, EKG500, que cuantifica las especies extintas por cada mil géneros existentes en intervalos de 500 años.
Realizamos una simulación de extinciones enlazando varios modelos estocásticos que consideran las fechas de aparición y desaparición de géneros marinos y extinciones de especies a lo largo de 500 millones de años, basándonos en los datos de Paleobiology Database. Utilizamos la distribución de Yule-Simon para modelar los conteos de especies por géneros y procesos de Poisson no-homogéneos para dispersar extinciones de especies a lo largo de la vida de un género.
A través de simulaciones de Monte Carlo, comparamos los datos de PaleoDB con las extinciones de la actualidad documentadas en la Lista Roja de La Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza, estudiando las tasas de extinción a lo largo del tiempo geológico. La EKG500 moderna en los océanos es de 1.2, considerando 24 extinciones confirmadas y 20 mil géneros marinos vivos con potencial de fosilización. Esta tasa no indica una sexta extinción masiva en el período 1500-2000, pero si el 10% de las especies marinas en peligro crítico se extinguen, el EKG500 podría superar un valor de 3.0 situando la vida marina en una crisis comparable a las extinciones pasadas.
Finalmente, discutimos la robustez de estos resultados bajo distintos enfoques estadísticos y cómo estos modelos pueden extenderse para evaluar futuras crisis de biodiversidad.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/uUyt9HEc4uQ
Notas:
Licenciada en Matemáticas por la Universidad Central de las Villas, Cuba, estudió la Maestría en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas donde actualmente cursa su Doctorado en la misma especialidad. Su formación académica se ha enfocado en la aplicación de modelos matemáticos y estadísticos para el análisis de fenómenos complejos con un énfasis en la ecología y la biología.
Temas de interés:
Aplicaciones de la estadística y la probabilidad a fenómenos del mundo real.
Ponente(s): Lilian Bárbara Pérez Sosa
Titulo: Simulación del registro fósil revela si los océanos enfrentan hoy una sexta extinción masiva
Resumen:
El estudio de las extinciones da lugar a un problema estocástico que involucra la integración de datos fósiles y contemporáneos a lo largo de escalas temporales y resoluciones taxonómicas diversas. En este trabajo, comparamos las tasas de extinción modernas con eventos pasados, utilizando la métrica ad hoc, EKG500, que cuantifica las especies extintas por cada mil géneros existentes en intervalos de 500 años.
Realizamos una simulación de extinciones enlazando varios modelos estocásticos que consideran las fechas de aparición y desaparición de géneros marinos y extinciones de especies a lo largo de 500 millones de años, basándonos en los datos de Paleobiology Database. Utilizamos la distribución de Yule-Simon para modelar los conteos de especies por géneros y procesos de Poisson no-homogéneos para dispersar extinciones de especies a lo largo de la vida de un género.
A través de simulaciones de Monte Carlo, comparamos los datos de PaleoDB con las extinciones de la actualidad documentadas en la Lista Roja de La Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza, estudiando las tasas de extinción a lo largo del tiempo geológico. La EKG500 moderna en los océanos es de 1.2, considerando 24 extinciones confirmadas y 20 mil géneros marinos vivos con potencial de fosilización. Esta tasa no indica una sexta extinción masiva en el período 1500-2000, pero si el 10% de las especies marinas en peligro crítico se extinguen, el EKG500 podría superar un valor de 3.0 situando la vida marina en una crisis comparable a las extinciones pasadas.
Finalmente, discutimos la robustez de estos resultados bajo distintos enfoques estadísticos y cómo estos modelos pueden extenderse para evaluar futuras crisis de biodiversidad.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/uUyt9HEc4uQ
Notas:
Semblanza académica:
Licenciada en Matemáticas por la Universidad Central de las Villas, Cuba, estudió la Maestría en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas donde actualmente cursa su Doctorado en la misma especialidad. Su formación académica se ha enfocado en la aplicación de modelos matemáticos y estadísticos para el análisis de fenómenos complejos con un énfasis en la ecología y la biología.
Temas de interés:
Aplicaciones de la estadística y la probabilidad a fenómenos del mundo real.
26 marzo 2025 Dr. Pedro Aceves SanchezHora: 12:00 AM
Ponente(s): Dr. Pedro Aceves Sanchez
Titulo: Pedestrian models with congestion effects
Resumen: We study the validity of the dissipative Aw-Rascle system as a macroscopic model for pedestrian dynamics. The model uses a congestion term (a singular diffusion term) to enforce capacity constraints in the crowd density while inducing a steering behavior. Furthermore, we introduce a semi-implicit, structure-preserving, and asymptotic-preserving numerical scheme that can handle the numerical solution of the model efficiently. We perform the first numerical simulations of the dissipative Aw-Rascle system in one and two dimensions. We demonstrate the efficiency of the scheme in solving an array of numerical experiments, and we validate the model, ultimately showing that it correctly captures the fundamental diagram of pedestrian flow.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/IFDC7nxHnFA
Notas:
El Dr. Pedro realizó sus estudios de licenciatura en la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo así como una maestría en la Universidad Nacional Autónoma de México y su doctorado en la Universidad de Vienna, ha realizado diferentes estancias posdoctorales en instituciones de renombre tales como el Imperial College London, North Carolina State University y UCLA
Temas de interés: Dinámica de fluidos Ecuaciones diferenciales nolocales-nolineales Redes y patrones en sistemas emergentes Cómputo científico Biología matemática
Ponente(s): Dr. Pedro Aceves Sanchez
Titulo: Pedestrian models with congestion effects
Resumen: We study the validity of the dissipative Aw-Rascle system as a macroscopic model for pedestrian dynamics. The model uses a congestion term (a singular diffusion term) to enforce capacity constraints in the crowd density while inducing a steering behavior. Furthermore, we introduce a semi-implicit, structure-preserving, and asymptotic-preserving numerical scheme that can handle the numerical solution of the model efficiently. We perform the first numerical simulations of the dissipative Aw-Rascle system in one and two dimensions. We demonstrate the efficiency of the scheme in solving an array of numerical experiments, and we validate the model, ultimately showing that it correctly captures the fundamental diagram of pedestrian flow.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/IFDC7nxHnFA
Notas:
Semblanza académica:
El Dr. Pedro realizó sus estudios de licenciatura en la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo así como una maestría en la Universidad Nacional Autónoma de México y su doctorado en la Universidad de Vienna, ha realizado diferentes estancias posdoctorales en instituciones de renombre tales como el Imperial College London, North Carolina State University y UCLA
Temas de interés: Dinámica de fluidos Ecuaciones diferenciales nolocales-nolineales Redes y patrones en sistemas emergentes Cómputo científico Biología matemática
21 marzo 2025 Dr. Bert LindenhoviousHora: 12:00 AM
Ponente(s): Dr. Bert Lindenhovious
Titulo: Modelos de espacio de operadores de la computación cuántica
Resumen:
Enlace de transmisión: https://youtu.be/r_Qk2ogFFJA
Notas:
Temas de interés:
Ponente(s): Dr. Bert Lindenhovious
Titulo: Modelos de espacio de operadores de la computación cuántica
Resumen:
In this talk, we explore how to utilize operator spaces (closed subspaces of the algebra of bounded operators on some Hilbert space) to model quantum computing. First, we will discuss what precisely a model for quantum computing entails and what the issue with the current models is. We argue why it is necessary to apply more advanced structures from noncommutative geometry. Then we move on to construct models for quantum computing using operator spaces in two different ways: as noncommutative Banach spaces and as noncommutative binary relations. If time allows, we will explore other quantum phenomena that can be described with operator spaces as noncommutative binary relations.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/r_Qk2ogFFJA
Notas:
Semblanza académica:
- PhD Mathematics, Radboud University Nijmegen
- MSc Mathematical Physics, University of Amsterdam
- BSc Mathematics, Free University Amsterdam
- BSc Physics, Free University Amsterdam,
Temas de interés:
- Operator algebras
- Orthomodular structures
- Hilbert spaces
- Domain theory
- Category theory
- The denotational semantics of quantum programming languages
19 marzo 2025 Miguel Ángel Ruiz OrtizHora: 12:30 PM
Ponente(s): Miguel Ángel Ruiz Ortiz
Titulo: Explorando la computación cuántica: fundamentos y aplicaciones
Resumen: Resumen: La computación cuántica, basada en los principios de la mecánica cuántica, abre nuevas posibilidades en el procesamiento de información. En esta charla, exploraremos sus fundamentos y las propiedades que la hacen única. Desde su formulación en los años 80, este paradigma ha demostrado su potencial en problemas donde la computación clásica es ineficiente. Un ejemplo icónico es el algoritmo de Shor, capaz de factorizar un número entero N en tiempo polinomial en log(N), un avance revolucionario frente a los métodos clásicos conocidos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=1khB0E58dCY&t=663s
Notas: Semblanza: Miguel es matemático por el DEMAT y estudiante de maestría en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT. Lleva tres años explorando el mundo de la computación cuántica de manera autodidacta, con especial interés en los algoritmos cuánticos y la información cuántica. Su tesis de licenciatura exploró las caminatas cuánticas como modelo de evolución genética, y ha publicado un artículo sobre el "hitting time" de las caminatas cuánticas a tiempo continuo. Además, cuenta con tres años de experiencia en ingeniería de software y ha compartido su pasión por la computación cuántica en diversas charlas y espacios de divulgación. Temas de interés: Computación cuántica, evolución genética.
Ponente(s): Miguel Ángel Ruiz Ortiz
Titulo: Explorando la computación cuántica: fundamentos y aplicaciones
Resumen: Resumen: La computación cuántica, basada en los principios de la mecánica cuántica, abre nuevas posibilidades en el procesamiento de información. En esta charla, exploraremos sus fundamentos y las propiedades que la hacen única. Desde su formulación en los años 80, este paradigma ha demostrado su potencial en problemas donde la computación clásica es ineficiente. Un ejemplo icónico es el algoritmo de Shor, capaz de factorizar un número entero N en tiempo polinomial en log(N), un avance revolucionario frente a los métodos clásicos conocidos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=1khB0E58dCY&t=663s
Notas: Semblanza: Miguel es matemático por el DEMAT y estudiante de maestría en Matemáticas Aplicadas en el CIMAT. Lleva tres años explorando el mundo de la computación cuántica de manera autodidacta, con especial interés en los algoritmos cuánticos y la información cuántica. Su tesis de licenciatura exploró las caminatas cuánticas como modelo de evolución genética, y ha publicado un artículo sobre el "hitting time" de las caminatas cuánticas a tiempo continuo. Además, cuenta con tres años de experiencia en ingeniería de software y ha compartido su pasión por la computación cuántica en diversas charlas y espacios de divulgación. Temas de interés: Computación cuántica, evolución genética.
12 marzo 2025 Leslie QuincosaHora: 12:30 AM
Ponente(s): Leslie Quincosa
Titulo: Equidad algorítmica: precisión y ética en modelos predictivos
Resumen: Actualmente las grandes empresas, el gobierno, hasta nosotros mismos, basamos decisiones de alto impacto en complejos modelos predictivos, los cuales se alimentan de enormes volúmenes de datos. Sin embargo, la discriminación histórica contra minorías —como mujeres y grupos étnicos marginados— puede hacer que estas predicciones sean injustas y refuercen sesgos preexistentes. En esta charla se ofrecerá una visión divulgativa y accesible de los fundamentos y desafíos de la equidad algorítmica en la era digital (algorithmic fairness). Analizaremos las causas que originan los sesgos en los datos y exploraremos técnicas innovadoras para mitigarlos. Además, reflexionaremos sobre las implicaciones éticas y discutiremos cómo diseñar sistemas de decisión que logren un equilibrio adecuado entre equidad y precisión predictiva.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=-D4PdqBVi6c&feature=youtu.be
Notas: Semblanza: Leslie es licenciada en matemáticas por el DEMAT e ingeniera civil por la UDV incorporada a la UNAM. Actualmente se encuentra cursando el último semestre de la maestría en matemáticas en el CIMAT con el tema de tesis basado en esta charla, en conjunto con su asesor, el Dr. Johan Van Horebeek. Temas de interés: Modelación matemática, ciencia de datos, probabilidad, estadística y machine learning.
Ponente(s): Leslie Quincosa
Titulo: Equidad algorítmica: precisión y ética en modelos predictivos
Resumen: Actualmente las grandes empresas, el gobierno, hasta nosotros mismos, basamos decisiones de alto impacto en complejos modelos predictivos, los cuales se alimentan de enormes volúmenes de datos. Sin embargo, la discriminación histórica contra minorías —como mujeres y grupos étnicos marginados— puede hacer que estas predicciones sean injustas y refuercen sesgos preexistentes. En esta charla se ofrecerá una visión divulgativa y accesible de los fundamentos y desafíos de la equidad algorítmica en la era digital (algorithmic fairness). Analizaremos las causas que originan los sesgos en los datos y exploraremos técnicas innovadoras para mitigarlos. Además, reflexionaremos sobre las implicaciones éticas y discutiremos cómo diseñar sistemas de decisión que logren un equilibrio adecuado entre equidad y precisión predictiva.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=-D4PdqBVi6c&feature=youtu.be
Notas: Semblanza: Leslie es licenciada en matemáticas por el DEMAT e ingeniera civil por la UDV incorporada a la UNAM. Actualmente se encuentra cursando el último semestre de la maestría en matemáticas en el CIMAT con el tema de tesis basado en esta charla, en conjunto con su asesor, el Dr. Johan Van Horebeek. Temas de interés: Modelación matemática, ciencia de datos, probabilidad, estadística y machine learning.
05 marzo 2025 Samuel Alejandro Durán EnríquezHora: 12:30 PM
Ponente(s): Samuel Alejandro Durán Enríquez
Titulo: La modelación matemática de baterías de litio y el rompecabezas del calor reversible
Resumen:
Enlace de transmisión: http://youtube.com/watch?v=sTfqKiPC2Ho
Notas:
Ponente(s): Samuel Alejandro Durán Enríquez
Titulo: La modelación matemática de baterías de litio y el rompecabezas del calor reversible
Resumen:
Las baterías son sistemas fisicoquímicos complejos en los que ocurren diversos fenómenos de transporte acoplados: difusión, migración, conducción y convección. Estudiar una batería requiere trabajar en un contexto de modelación, cuya granularidad depende de la información que se quiera obtener.
El estudio térmico de las baterías de litio es esencial para garantizar su rendimiento, seguridad y vida útil. Entre los distintos fenómenos térmicos, el calor reversible representa un desafío clave debido a su compleja dependencia del estado de carga, la temperatura y el comportamiento electroquímico del sistema.
Esta charla explora cómo abordar este obstáculo mediante la modelación y un enfoque basado en datos y procesos gaussianos para estimar el calor reversible. La estrategia propuesta permite predecir el calor reversible junto con bandas de varianza para una mejor interpretación.
Enlace de transmisión: http://youtube.com/watch?v=sTfqKiPC2Ho
Notas:
Semblanza: Samuel Alejandro Durán Enríquez obtuvo el título de ingeniero químico en 2019 por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO). Hasta el 2023 formó parte de una firma de ingeniería y consultoría de proyectos de calidad agua y saneamiento. En 2023 ingresó a la maestría en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) donde ahora cursa el último semestre.
Temas de interés: Modelación matemática, medio ambiente y cambio climático, problemas inversos, ciencia de datos y machine learning.
26 febrero 2025 Edison David Serrano CardenasHora: 12:30 PM
Ponente(s): Edison David Serrano Cardenas
Titulo: Modelando un Corazón Enfermo: Simulación y Análisis de la Isquemia Cardiaca
Resumen: Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de muerte a nivel mundial. En el caso de México, las defunciones por enfermedades del corazón fueron la primera causa de muerte, con 100,710 casos en 2024. En esta charla, hablaremos sobre la isquemia miocárdica, un trastorno común en el que el flujo sanguíneo hacia el corazón se ve reducido, afectando la actividad eléctrica del músculo cardíaco. Explicaremos cómo los modelos matemáticos pueden contribuir a la descripción y clasificación de la isquemia a partir de señales electrocardiográficas (ECG), con el objetivo de desarrollar herramientas computacionales que asisten en el diagnóstico médico.
Enlace de transmisión: https://zoom.us/j/92668926262?pwd=TrfnFa2g97hxQkJUAJoRtoDPrz6IPv.1
Notas: Semblanza:
Ponente(s): Edison David Serrano Cardenas
Titulo: Modelando un Corazón Enfermo: Simulación y Análisis de la Isquemia Cardiaca
Resumen: Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de muerte a nivel mundial. En el caso de México, las defunciones por enfermedades del corazón fueron la primera causa de muerte, con 100,710 casos en 2024. En esta charla, hablaremos sobre la isquemia miocárdica, un trastorno común en el que el flujo sanguíneo hacia el corazón se ve reducido, afectando la actividad eléctrica del músculo cardíaco. Explicaremos cómo los modelos matemáticos pueden contribuir a la descripción y clasificación de la isquemia a partir de señales electrocardiográficas (ECG), con el objetivo de desarrollar herramientas computacionales que asisten en el diagnóstico médico.
Enlace de transmisión: https://zoom.us/j/92668926262?pwd=TrfnFa2g97hxQkJUAJoRtoDPrz6IPv.1
Notas: Semblanza:
Edison es licenciado en matemáticas por la Universidad Nacional de Colombia, Bogotá - Colombia; ha trabajado como analista de datos en Transmilenio el sistema de transporte público de la ciudad de Bogotá, y actualmente es estudiante de la Maestría en Ciencias con Orientación en Matemáticas Aplicadas del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT- Unidad Guanajuato), bajo la supervisión del Dr. Marcos A. Capistrán.
Temas de interés: Ciencia de Datos, problemas inversos, optimización convexa y estocástica, modelación matemática de problemas biomédicos y planificación del transporte.
19 febrero 2025 Dr. Rigoberto Castro-BeltránHora: 12:30 AM
Ponente(s): Dr. Rigoberto Castro-Beltrán
Titulo: Microfotónica y pinzas acústicas para el desarrollo de fuentes láser a escala miniatura
Resumen: La charla tiene como objetivo mostrar los resultados y avances obtenidos en nuestro laboratorio respecto al desarrollo y aplicación de fuentes láser a escala en miniatura. Cavidades ópticas en forma de cilindros (𝜙~200𝜇𝑚, ℎ~300𝜇𝑚) y esferas con dimensiones del orden de 𝜙~500𝜇𝑚, son fabricados, respectivamente, con técnicas fotolitográficas de impresión láser directa (DLW) y pinzas acústicas. Umbrales de operación ~0.1 𝜇𝐽 𝑐𝑚!" y factores de calidad 𝑄 > 10# definen el funcionamiento excepcional de nuestras cavidades láser en miniatura. Para el caso de DLW, se presentarán, los casos de estudio respecto a la transición entre fenómenos de tipo amplificación espontánea estimulada (ASE), lasing y lasing aleatorio como fenómenos dependientes de las propiedades fotofisicas de las cavidades, la concentración molar del elemento de ganancia óptica y, finalmente, el estudio de grupos por análisis de grupos basados en algoritmos de ML. En cavidades cilíndricas, se presentan también, el análisis de emisión en campo lejano experimental y su comparación teórica desde el punto de vista de fuentes de emisión puntuales posicionadas en el contorno de las microcavidades. Respecto al caso de micro láseres generados por pinzas acústicas, los resultados se muestran desde el estudio dinámico de microgotas levitadas y el uso de esta técnica como plataformas que pueden manipular y contener micro láseres orgánicos en una modalidad “libre de contacto”, con registro de umbrales de operación ~200 𝑛𝐽 𝑐𝑚!". Tanto en su presentación sólida como cilindros o en su presentación levitada, láseres en miniatura representan un avance tecnológico en temas de desarrollo de fuentes las cuales pueden tener aplicaciones en circuitería fotónica (cilindros sólidos), ambientes de microgravedad o excitación controlada de entidades bioquímicas cuando la muestra representa un peligro para los humanos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=jsBGiB0Rqjo
Notas: Semblanza: El Dr. Rigoberto Castro es un investigador destacado en temas de fotónica, con un Doctorado en Ciencias obtenido en el Centro de Investigaciones en Óptica en el año 2011. Su trayectoria académica incluye cuatro posiciones postdoctorales (2012-2016) en instituciones de renombre internacional, como la École Normale Supérieure de Cachan (Francia), la Université de Rennes 1 (Rennes, Francia) y la University of Southern California (Los Ángeles, EE. UU.). Con más de 30 publicaciones científicas en su haber, ha dirigido y codirigido las tesis de 18 estudiantes de licenciatura y posgrado. Actualmente, es reconocido con el perfil deseable y forma parte del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I. Entre su último reconocimiento, en el año 2024 se hizo acreedor a la beca: Fulbright García Robles, COMEXUS. Temas de interés: Actualmente, el Dr. Castro trabaja en temas de:
Ponente(s): Dr. Rigoberto Castro-Beltrán
Titulo: Microfotónica y pinzas acústicas para el desarrollo de fuentes láser a escala miniatura
Resumen: La charla tiene como objetivo mostrar los resultados y avances obtenidos en nuestro laboratorio respecto al desarrollo y aplicación de fuentes láser a escala en miniatura. Cavidades ópticas en forma de cilindros (𝜙~200𝜇𝑚, ℎ~300𝜇𝑚) y esferas con dimensiones del orden de 𝜙~500𝜇𝑚, son fabricados, respectivamente, con técnicas fotolitográficas de impresión láser directa (DLW) y pinzas acústicas. Umbrales de operación ~0.1 𝜇𝐽 𝑐𝑚!" y factores de calidad 𝑄 > 10# definen el funcionamiento excepcional de nuestras cavidades láser en miniatura. Para el caso de DLW, se presentarán, los casos de estudio respecto a la transición entre fenómenos de tipo amplificación espontánea estimulada (ASE), lasing y lasing aleatorio como fenómenos dependientes de las propiedades fotofisicas de las cavidades, la concentración molar del elemento de ganancia óptica y, finalmente, el estudio de grupos por análisis de grupos basados en algoritmos de ML. En cavidades cilíndricas, se presentan también, el análisis de emisión en campo lejano experimental y su comparación teórica desde el punto de vista de fuentes de emisión puntuales posicionadas en el contorno de las microcavidades. Respecto al caso de micro láseres generados por pinzas acústicas, los resultados se muestran desde el estudio dinámico de microgotas levitadas y el uso de esta técnica como plataformas que pueden manipular y contener micro láseres orgánicos en una modalidad “libre de contacto”, con registro de umbrales de operación ~200 𝑛𝐽 𝑐𝑚!". Tanto en su presentación sólida como cilindros o en su presentación levitada, láseres en miniatura representan un avance tecnológico en temas de desarrollo de fuentes las cuales pueden tener aplicaciones en circuitería fotónica (cilindros sólidos), ambientes de microgravedad o excitación controlada de entidades bioquímicas cuando la muestra representa un peligro para los humanos.
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=jsBGiB0Rqjo
Notas: Semblanza: El Dr. Rigoberto Castro es un investigador destacado en temas de fotónica, con un Doctorado en Ciencias obtenido en el Centro de Investigaciones en Óptica en el año 2011. Su trayectoria académica incluye cuatro posiciones postdoctorales (2012-2016) en instituciones de renombre internacional, como la École Normale Supérieure de Cachan (Francia), la Université de Rennes 1 (Rennes, Francia) y la University of Southern California (Los Ángeles, EE. UU.). Con más de 30 publicaciones científicas en su haber, ha dirigido y codirigido las tesis de 18 estudiantes de licenciatura y posgrado. Actualmente, es reconocido con el perfil deseable y forma parte del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I. Entre su último reconocimiento, en el año 2024 se hizo acreedor a la beca: Fulbright García Robles, COMEXUS. Temas de interés: Actualmente, el Dr. Castro trabaja en temas de:
- Desarrollo de chips microfluídicos aplicados a plataformas tipo Laboratorio en un chip
- En áreas de microfotónica respecto desarrollo de fuentes láser a escala miniatura, y
- Aplicaciones de pinzas acústicas.
05 febrero 2025 Dr. Thomas BatardHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Thomas Batard
Titulo: Modelos variacionales no-locales para el procesamiento de imágenes
Resumen:
Enlace de transmisión: https://youtu.be/oxbFFgeg8T8?si=3wOAg-0EpQq3tXPS
Notas:
Ponente(s): Dr. Thomas Batard
Titulo: Modelos variacionales no-locales para el procesamiento de imágenes
Resumen:
Debido a las limitaciones físicas y tecnológicas de las cámaras y de los dispositivos de visualización, la imagen de salida observada en una pantalla no reproduce correctamente la percepción de la escena que se capturó con la cámara. Eso significa que se necesita procesar la imagen para poder reproducir la percepción de la escena capturada.
En esta charla, presentaré modelos variacionales para procesar el contraste de una imagen. Estudiaremos la existencia y la unicidad de sus soluciones a través de técnicas de optimización convexa, así como algoritmos para calcular las soluciones numéricas. Finalmente, presenté resultados para validar los modelos propuestos.
Enlace de transmisión: https://youtu.be/oxbFFgeg8T8?si=3wOAg-0EpQq3tXPS
Notas:
Semblanza: Thomas Batard obtuvo su doctorado en la Universidad de La Rochelle (Francia) en 2009. Luego, hizo estancias post-doctorales en distintas instituciones, como la Universidad de Tel Aviv (Israel) en 2011, la Universidad Pompeu Fabra (España) entre 2012 y 2017 y la Universidad Técnica de Kaiserslautern (Alemania) en 2018. Actualmente, se desempeña como investigador en el departamento de Ciencias de la Computación en CIMAT.
Temas de interés: Sus temas de interés incluyen la geometría diferencial, la optimización, y sus aplicaciones a la visión computacional y a la ciencia de datos.
29 enero 2025 Dr. Mariano Rivera Meraz Hora: 12:30 AM
Ponente(s): Dr. Mariano Rivera Meraz
Titulo: La conciencia como necesidad evolutiva y su relación con la conciencia artificial
Resumen: La conciencia, ese misterioso fenómeno que nos permite estar al tanto de nosotros mismos y de nuestro entorno, ha sido durante mucho tiempo un tema de fascinación y estudio en filosofía, psicología y ahora en la Inteligencia Artificial (IA). En esta charla exploramos la posibilidad de que las computadoras puedan algún día desarrollar conciencia. Comenzaremos exponiendo cómo la inteligencia y la conciencia surgieron como ventajas evolutivas en los seres humanos y otras especies. Expondremos cómo la inteligencia ha facilitado el desarrollo de habilidades como la creación de herramientas, el desarrollo de estrategias de caza, y la formación de sistemas sociales complejos. Exploramos la posibilidad de que el desarrollo en IA pueda avanzar hacia formas de autoconciencia. Especulamos sobre el futuro de la IA y su potencial para desarrollar conciencia, planteando preguntas intrigantes sobre la naturaleza de la conciencia y el papel de la IA en el futuro de la evolución
Enlace de transmisión: https://youtu.be/2Sa4zZF58Ek?si=R8uS2OCajOu-t7Nd
Notas: Semblanza: Investigador del Departamento de Ciencias de la Computación del CIMAT, donde ha laborado desde 1997. Investigador Adjunto del CICESE desde el verano del 2022. Doctor en Ciencias por el Centro de Investigaciones Ópticas AC (CIO) en septiembre de 1997. Miembro de la Sociedad Mexicana de Matemáticas y Miembro por Invitación de la Academia Mexicana de Computación. Ha realizado estancias académicas en el Departamento de Radiología de la Universidad de Pensilvania (Investigador Postdoctoral, 2001-2002), en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Estatal de Florida (Profesor Visitante, Departamento de Matemáticas, 2008-2009) y en el Centro Nacional de Supercómputo del Instituto Potosino de Investigaciones Científicas y Tecnológicas (Coordinador Académica, 2017-2018). Ha publicado más de 50 artículos en revistas indexadas, incluidas Optics Letters, OLEN, IEEE-PAMI, IEEE-Transactions on Image Processing e IEEE-Transactions on Medical Imaging and Medical Image Analysis; para nombrar algunos. Tiene un número similar de artículos en reconocidos congresos internacionales. Es miembro del comité directivo del Pacific Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT) y de los comités de programa de congresos prestigiosos. Ha sido responsable de más de 10 proyectos de investigación y desarrollo tecnológico nacionales e internacionales. Temas de interés : Mis líneas de investigación se centran en los temas: desarrollo de modelos de aprendizaje automático para procesamiento y visión de imágenes, optimización numérica, aprendizaje automático. Con aplicaciones en metrología óptica, análisis de datos de teledetección y análisis de imágenes médicas.
Ponente(s): Dr. Mariano Rivera Meraz
Titulo: La conciencia como necesidad evolutiva y su relación con la conciencia artificial
Resumen: La conciencia, ese misterioso fenómeno que nos permite estar al tanto de nosotros mismos y de nuestro entorno, ha sido durante mucho tiempo un tema de fascinación y estudio en filosofía, psicología y ahora en la Inteligencia Artificial (IA). En esta charla exploramos la posibilidad de que las computadoras puedan algún día desarrollar conciencia. Comenzaremos exponiendo cómo la inteligencia y la conciencia surgieron como ventajas evolutivas en los seres humanos y otras especies. Expondremos cómo la inteligencia ha facilitado el desarrollo de habilidades como la creación de herramientas, el desarrollo de estrategias de caza, y la formación de sistemas sociales complejos. Exploramos la posibilidad de que el desarrollo en IA pueda avanzar hacia formas de autoconciencia. Especulamos sobre el futuro de la IA y su potencial para desarrollar conciencia, planteando preguntas intrigantes sobre la naturaleza de la conciencia y el papel de la IA en el futuro de la evolución
Enlace de transmisión: https://youtu.be/2Sa4zZF58Ek?si=R8uS2OCajOu-t7Nd
Notas: Semblanza: Investigador del Departamento de Ciencias de la Computación del CIMAT, donde ha laborado desde 1997. Investigador Adjunto del CICESE desde el verano del 2022. Doctor en Ciencias por el Centro de Investigaciones Ópticas AC (CIO) en septiembre de 1997. Miembro de la Sociedad Mexicana de Matemáticas y Miembro por Invitación de la Academia Mexicana de Computación. Ha realizado estancias académicas en el Departamento de Radiología de la Universidad de Pensilvania (Investigador Postdoctoral, 2001-2002), en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Estatal de Florida (Profesor Visitante, Departamento de Matemáticas, 2008-2009) y en el Centro Nacional de Supercómputo del Instituto Potosino de Investigaciones Científicas y Tecnológicas (Coordinador Académica, 2017-2018). Ha publicado más de 50 artículos en revistas indexadas, incluidas Optics Letters, OLEN, IEEE-PAMI, IEEE-Transactions on Image Processing e IEEE-Transactions on Medical Imaging and Medical Image Analysis; para nombrar algunos. Tiene un número similar de artículos en reconocidos congresos internacionales. Es miembro del comité directivo del Pacific Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT) y de los comités de programa de congresos prestigiosos. Ha sido responsable de más de 10 proyectos de investigación y desarrollo tecnológico nacionales e internacionales. Temas de interés : Mis líneas de investigación se centran en los temas: desarrollo de modelos de aprendizaje automático para procesamiento y visión de imágenes, optimización numérica, aprendizaje automático. Con aplicaciones en metrología óptica, análisis de datos de teledetección y análisis de imágenes médicas.
27 noviembre 2024 Dra. Lilia Alanís López 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:
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:
Semblanza:
La dra Lilia Alanis obtuvo su doctorado en ciencias con orientación en matemáticas básicas en el área de geometría algebraica y teoría de singularidades en CIMAT. Actualmente es profesora de tiempo completo en el Tecnológico de Monterrey en el departamento de Ciencias y líder de los equipos de olimpiadas universitarias de Nuevo León.
Temas de interés: Teoría de singularidades, álgebra conmutativa, modelación, investigación de operaciones, optimización y ciencia de datos (TDA y machine learning)
20 noviembre 2024 Dr. Jorge E. Macías-DíazHora: 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.
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.
06 noviembre 2024 Dr. Israel Becerra DuránHora: 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.
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.
30 octubre 2024 Dr. Tonatiuh Sánchez VizuetHora: 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:
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.
23 octubre 2024 Dr. Eduardo RamosHora: 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:
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
16 octubre 2024 Dr. Alex Altamirano FernándezHora: 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.
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.
09 octubre 2024 M.C. Ivete Sánchez BravoHora: 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.
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.
02 octubre 2024 Dr. Miguel A. Moreles 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.
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.
25 septiembre 2024 M.C. Judith Tavarez RodríguezHora: 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.
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.
18 septiembre 2024 MSc. Yomaira Guzmán ParedesHora: 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:
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=rqaBTDQV-Ig&t=118s
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:
La enfermedad de Alzheimer (EA) es una afección neurodegenerativa que afecta la memoria y provoca cambios en el comportamiento. A nivel mundial, su prevalencia aumenta con la edad, siendo más común en personas mayores de 65 años. En Colombia, la prevalencia es del 1.3% en mayores de 50 años, influida por factores genéticos y ambientales. Investigaciones recientes han identificado genes relacionados con el desarrollo de la EA, como APOE, ABCA7, MS4A, EPHA1, y otros. El Instituto de Genética de la Universidad Nacional de Colombia ha estudiado la EA durante 13 años, utilizando datos clínicos y genéticos de 98 casos y 48 controles. Empleando técnicas de inteligencia computacional, se identificaron relaciones entre variantes genéticas y factores sociodemográficos, como el estado civil, con el fin de mejorar el diagnóstico temprano de la EA.
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 saludEnlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=rqaBTDQV-Ig&t=118s
11 septiembre 2024 Dr. Angello Hoyos IbarraHora: 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
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
04 septiembre 2024 Dr. Fernando Becerra LópezHora: 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.
Ponente(s): Dr. Fernando Becerra López
Titulo: ¿Cómo abordar un problema como el de relleno mínimo mediante cómputo evolutivo?
Resumen:
En la muy popular programación semidefinida positiva las variables de decisión se formulan como matrices que, además de ser semidefinidas, usualmente son dispersas. Un problema asociado es determinar eficientemente el número mínimo de aristas (relleno) necesario para que el grafo asociado a dicha matriz dispersa sea cordal. Este problema es NP-completo, pero afortunadamente en aplicaciones prácticas es suficiente tener una solución suficientemente buena. En esta charla, veremos cómo se puede encontrar una solución al problema de relleno mínimo mediante el uso de cómputo evolutivo.
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.
28 agosto 2024 Dr. Marcos Aurelio CapistránHora: 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.
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.
21 agosto 2024 Dr.Andrés Anzo Hernández 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:
Enlace de transmisión: https://www.youtube.com/watch?v=jMkHq2rQxKM
Ponente(s): Dr.Andrés Anzo Hernández
Titulo: Redes complejas y modelos epidemiológicos: El caso del HLB en huertos de cítricos.
Resumen: Resumen:
El objetivo de esta charla es explorar cómo las herramientas de las redes complejas pueden ser aplicadas para comprender y proponer estrategias de control en la propagación de enfermedades en sistemas agrícolas, utilizando el HLB (Huanglongbing) como caso de estudio. La plática comienza con una descripción general de las redes complejas, subrayando sus fundamentos y diversas aplicaciones. A continuación, se discute la implementación de modelos epidemiológicos en redes, con un enfoque particular en las metapoblaciones, lo cual permite modelar la dinámica de enfermedades en sistemas donde la movilidad entre ciudades influye en la propagación de patógenos.
En la última parte, se presenta el problema del HLB, una de las enfermedades más devastadoras para los huertos de cítricos a nivel mundial. Se analizan las características específicas de esta enfermedad y los desafíos que conlleva su control en la agricultura. Finalmente, la charla se enfoca en los retos y oportunidades que presenta la aplicación de modelos de redes complejas en problemas epidemiológicos agrícolas, destacando la importancia de un enfoque multidisciplinario para abordar estas amenazas.
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
13 septiembre 2023 Dra. Elodie Claire Strupiechonski 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
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
06 septiembre 2023 Dr. Ernesto González CandelaHora: 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
Ponente(s): Dr. Ernesto González Candela
Titulo: La Ciencia detrás de los Documentos de Seguridad (Casos de uso en la Industria)
Resumen:
En esta presentación se muestran una serie de problemas y tecnologías de la industria de los documentos de seguridad (billetes, pasaportes, licencias, credenciales para votar o de identificación, etc.) y el conocimiento científico aplicado para abordarlos. Estos representan ejemplos de cómo el conocimiento y las herramientas de la ciencia (cálculo, álgebra lineal, física, estadística, visión computacional, machine learning, procesamiento de señales, etc.) se pueden aprovechar para resolver problemas prácticos de la industria.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833
30 agosto 2023 Dr. Johan Van HorebeekHora: 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
Ponente(s): Dr. Johan Van Horebeek
Titulo: Métodos predictivos usando kernels: el caso de Regresión Distribucional
Resumen:
En Regresión Distribucional (RD) los predictores son (muestras de) distribuciones en lugar de valores vectoriales. Surge de manera natural en estudios de datos agregados y en algunos problemas de aprendizaje máquina.
Usamos RD como un caso de estudio para dar una mirada panorámica de algunas ideas de métodos kernel para el análisis de datos complejos y para discutir algunos avances recientes. Nos apoyamos en los trabajos de tesis de L. Lemus y F. Martinez.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833
23 agosto 2023 Dr. Miguel Ángel MorelesHora: 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
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
16 agosto 2023 Dr. Rafael MurrietaHora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Rafael Murrieta
Titulo: Planificación y control de movimientos de robots
Resumen:
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833
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/uMrsfny2uhn4F4mHHU5Gn3PGujBqnTUD6rGMTCV2nVDvpG3glivUoZBiLwO6VRCZEnlace de transmisión: https://bluejeans.com/812192833
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