CC
Ciencias de la Computación
El Área de Ciencias de la Computación del Cimat está conformada por un grupo de investigadores dedicados a la generación y aplicación del conocimiento en diversas ramas de la computación. Sus actividades abarcan la investigación científica, la formación de recursos humanos, la capacitación profesional y el desarrollo tecnológico.Líneas y Grupos de Investigación
Aprendizaje Máquina y Procesamiento de Lenguaje Natural
Ingeniería del Sofwtare
Métodos Numéricos, Cómputo Paralelo y Optimización
Procesamiento de Señales, Imágenes y Visión por Computadora
Robótica y sistemas Inteligentes
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Esta línea se enfoca en el desarrollo y aplicación de métodos avanzados para el tratamiento y comprensión de información a partir de datos. Abarca como temas principales de investigación: Aprendizaje Máquina y Procesamiento de Lenguaje Natural. A través de estos enfoques, Se buscamos contribuir al avance del conocimiento científico y al desarrollo de aplicaciones prácticas en diversas áreas, desde la Ciencia de Datos hasta la Iinteligencia Aartificial Aaplicada.
Aprendizaje Máquina
Aprendizaje Máquina abarca el estudio y la creación de arquitecturas y algoritmos innovadores que permiten a los sistemas computacionales aprender de datos, adaptarse a nuevas situaciones y hacer predicciones con precisión mejorada. Nuestro trabajo incluye el desarrollo de modelos avanzados basados en métodos de regresión, máquinas de vectores de soporte (SVM), algoritmos de estimación de distribuciones para datos complejos, redes neuronales profundas, etc. que han demostrado ser efectivos en una variedad de aplicaciones como la predicción en biomedicina, la optimización de sistemas industriales, soluciones inteligentes para entornos urbanos. Exploramos tanto los enfoques tradicionales como los de vanguardia, buscando mejorar el rendimiento y la capacidad de generalización de los modelos.
El equipo de investigación se centra en el desarrollo de técnicas estadísticas y computacionales para la identificación y clasificación de patrones en conjuntos de datos complejos. En este sentido, el reconocimiento de patrones es fundamental para aplicaciones en campos como la visión por computadora, la detección de anomalías, el análisis de imágenes médicas, y la minería de datos, entre otros. Las investigaciones incluyen el uso de métodos supervisados y no supervisados, así como por ejemplo técnicas de agrupamientoclustering, métodos de reducción de dimensionalidad, y métodos de clasificación. que buscan mejorar la precisión y eficiencia en la identificación de patrones significativos.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
El Procesamiento de Lenguaje Natural se enfoca en modelos y estrategias automáticas que permiten a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera eficiente. Utilizamos arquitecturas de última generación con base en los Transformers capaces de integrar datos de diversas fuentes (e.g., texto, imágenes, audio) para una comprensión más rica del lenguaje. En está misma línea explotamos también arquitecturas con base en Diffusers, que combinados con grandes modelos de lenguaje (LLMs), permiten generar modelos generativos de inteligencia artificial multimodales, uniendo capacidades de generación de texto con imágenes o audio para crear respuestas más coherentes y creativas en múltiples formatos. Nuestro trabajo tiene aplicaciones en traducción automática, análisis de sentimientos, asistentes virtuales, y extracción de información de grandes repositorios de documentos, con usos prácticos en las áreas de Salud, Seguridad y Ciencias Sociales.
Importancia de la investigación en Inteligencia Artificial
Es importante destacar que, debido a la naturaleza compleja y multidimensional de los problemas actuales, el uso de herramientas de inteligencia artificial requiere, con frecuencia, un enfoque multidisciplinario que combine diversas técnicas de las áreas mencionadas. Por ello, nuestra investigación no solo contribuye al desarrollo teórico de cada uno de estos campos, sino también a su integración práctica para resolver problemas del mundo real, impulsando así avances significativos en ciencia y tecnología. Cabe señalar que las técnicas basadas en métodos de aprendizaje automático, en particular las redes neuronales, son ampliamente utilizadas por varios investigadores del CIMAT en otras líneas de investigación, lo que fomenta la colaboración entre investigadores del Departamento de Computación y aquellos de otras disciplinas, como estadística, probabilidad y matemáticas aplicadas.
Oferta educativa
Para licenciatura (DEMAT): Inteligencia Artificial y Teoría de la Computación (en colaboración con el área de Matemáticas), cubre lenguajes formales y autómatas, algoritmos de búsqueda (con heurísticas, adversarios, satisfacción con restricciones) y las técnicas clásicas de representación de conocimiento.
Además el grupo participa en varios programas educativos (diplomados, especialidades y maestrías sobre aprendizaje máquina, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural para clientes externos, por ejemplo para el INEGI, el Gobierno del Estado de Guanajuato, etc.
Investigadoras e Investigadores Titulares
Investigadoras e Investigadores por México
Post-Doctorantes
Organización de eventos académicos recientes como:
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Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2025)
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Mexican Conference on Pattern Recognition 2025 (MCPR 2025), CIMAT, Guanajuato.
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XI Seminario y Escuela Nacional en Aprendizaje e Inteligencia Computacional (SENAIC 2023), organizado por CIMAT, INAOE, RedICA y SMCC.
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Encuentro Nacional de Computación (ENC 2023), realizado en formato híbrido en CIMAT, Guanajuato.
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Escuela de Verano Mexicana de PLN 2024 @NAACL2024.
Estudiantes e Investigadores participan seguido en concursos obteniendo como por ejemplo un segundo lugar en el concurso de mejor tesis de maestría en IA por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (Emilio Villa, 2024), y un segundo lugar en el concurso de tesis de maestría en Estadística por la Asociación Mexicana de Estadística (Lizette Lemus, 2022). , best paper awards en...
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Aragón, M. E., López-Monroy, A. P., González-Gurrola, L. C., & Montes, M. (2022). Information fusion for mental disorders detection: multimodal BERT against fusioning multiple BERTs. Procesamiento del Lenguaje Natural, 69, 27-38.http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/6425/3833https://x.com/sepln/status/1573239403144781825
Adrián Pastor López Monroy, Co-Investigador Principal: Towards Understanding and Modeling the Language of Mental Health Disorders. Financiado con $496,000 Francos Suizos por la Swiss National Science Foundation (SNSF). Colaboradores: IDIAP-Suiza y el Instituto Nacional de Psiquiatría Ramón de la Fuente Muñiz (INPRFM), 2024-2028
Johan Van Horebeek, responsable: Seminario-taller sobre Visualización de datos, Proyecto con el INEGI, $500,000 M.N., 2021-2022.
Adrián Pastor López Monroy:, Grandes Modelos de Lenguaje Especializados para Detectar Ciberacoso y Violencia Digital., Convocatoria Ciencia Básica y de Frontera 2025-2028, $1,250,000 M.N.
Desplegable 2
El Grupo de Ingeniería de Software del CIMAT esta dedicado al diseño, desarrollo y mejora de sistemas de software mediante enfoques sistemáticos, disciplinados y basados en principios de ingeniería. El grupo tienen una trayectoria de 15 años, y ha fortalecido su estructura, integrando siete investigadores (dos de estos posdoctorantes), y cuenta con colaboraciones activas entre Zacatecas, Aguascalientes y Guanajuato. Sus miembros pertenecen al SNII y mantienen una trayectoria sólida en investigación, desarrollo tecnológico y formación de recursos humanos en posgrado. El grupo ha publicado en revistas de alto impacto como IEEE Computer, Automated Software Engineering, Journal of Biomedical Informatics, IEEE Transactions on Affective Computing, entre otras, y participa de manera constante en congresos especializados como CONISOFT, EUROSPI, ENC, CISTI, HCI International y WorldCIST. Además, organiza eventos relevantes como CIMPS, ENC-TIS y HackCIMAT, y participa activamente en redes y organismos internacionales, incluyendo el Grupo 24 del ISO/IEC JTC1 SC7, SMCC, AMEXCOMP y REDMISOFT.
Su trabajo de investigación se articula en dos grandes líneas. La primera, Tendencias y Aplicaciones en Ingeniería de Software, Esta línea se enfoca en crear y aplicar métodos, técnicas y buenas prácticas que mejoren la calidad y seguridad del software conforme a estándares internacionales. Incluye el estudio de procesos, metodologías, arquitecturas y entornos de desarrollo. También aborda UX, diseño de interfaces, sistemas distribuidos y dirección de equipos. Su propósito es optimizar cómo se desarrolla, gestiona y mantiene el software. La segunda, Aplicaciones de Inteligencia Artificial a la Ingeniería de Software, Esta línea integra IA y comportamiento humano para resolver problemas en industria, educación y salud. Estudia el procesamiento y análisis de datos, incluyendo flujos provenientes de IoT. Sus investigaciones aplican machine learning, deep learning, sistemas inteligentes y NLP para crear soluciones prácticas. Se orienta tanto a generar conocimiento como a resolver retos reales mediante cómputo avanzado e IA.
El grupo mantiene una amplia red de colaboración nacional e internacional con instituciones de México, Perú, Colombia, España, Chile, Argentina y Canada, y su agenda de investigación incluye proyectos en aprendizaje adaptativo con IA, diagnóstico automático de software, software de clasificación de estados afectivos con señales fisiologicas, interacción humano-máquina, y ecosistemas digitales con AR/VR. Esta combinación de experiencia, producción científica y cooperación global posiciona al grupo como un referente en innovación y desarrollo en Ingeniería de Software.
Investigadoras e Investigadores Titulares
Investigadoras e Investigadores Asociados
Investigadoras e Investigadores por México
Post-Doctorantes
Técnicos
- 2025. Mirna Ariadna Muñoz Mata. Publicación de la guía Systems and software engineering — Life cycle profiles for very small entities (VSEs) — Part 5-4: Agile software development guidelines (co-editora y co-autora) para la ISO. Dra. Mirna Ariadna Muñoz Mata.
- 2023- a la fecha, Ariadna Muñoz Mata. Coordinadora de Formación Académica del CIMAT, Dra. Mirna.
- 2020-2023. Hugo Mitre-Hernandez. Coordinación de la Maestría en Ciencias con orientación en Robótica (mayo 2021 - mayo 2023, https://mcr.cimat.mx/) integrándola al SNP, y coordinador de la Maestría en Ingeniería de Software (mayo 2019 - octubre 2020, https://mis.cimat.mx/), subiendo su nivel a PNPC consolidado en su tiempo.
- 2021-2022. Mirna Ariadna Muñoz Mata.Top Cited Article 2021-2022. JOURNAL OF SOFTWARE: EVOLUTION AND PROCESS. A guidance to implement or reinforce a DevOps approach in organizations: A case study.
- 2020. Mirna Ariadna Muñoz Mata. Reconocimiento por parte de la Secretaría de Economía del estado de Zacatecas por el acompañamiento y la formación a las empresas y centros de desarrollo de software del Estado de Zacatecas.
- 2025 - Proyecto Ciencia básica y de frontera--- Título del proyecto: Desarrollo e implementación de un Sistema Robótico Inteligente para la Detección de Maleza y Muestreo de Tierras de Cultivo y Pastizales. - Modalidad: Ciencia básica y de frontera - Clave: CBF-2025-G-1233 - Campo: Ingeniería - Rol: Participante, Ezra Federico Parra González - Instituciones que participan: UAT, CIMAT, INAOE, Universidad Autónoma de Chapingo, Universidad Autónoma de Sinaloa, Cinvestav, UPV.
- 2024 - Proyecto de Vinculación: 20520 IEEG. Del 4 de marzo al 14 de junio. Cliente: Instituto Electoral del Estado de Guanajuato. Equipo Auditor: Equipo auditor: Ing. Ma. Guadalupe Aguilar Valtierra, Mtro. Juan José Castro Ceballos, Ing. Juan Esteban González Armas, Ing. Ulises Andrés Martínez Rodríguez, Dr. Jezreel Mejía Miranda, Dra. Mirna Ariadna Muñoz Mata, Mtro. José Ramón Pérez Villarreal, Mtro. Juan Luis Salazar Villanueva (Líder del equipo auditor)
- 2020- a la fecha ISO291104IA que está enfocado en la adaptación del estándar ISO/IEC 29110 para entornos de IA. Rol: Líder de proyecto. Organización de vinculación: Universidad de Guadalajara, Universidad de Sonora, Universidad de Sinaloa, Universidad Autónoma del Estado de México, Universidad de Medellín
- 2018-2024, a la fecha: Gamificación en la ingeniería de software (Universidad de Medellín, Universidad de Guadalajara, CIMAT-Zacatecas). Rol: investigador líder CIMAT. Instituciones participantes: CUCEI DE LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA Investigadores Participantes: Mirna Ariadna Muñoz Mata y Jezreel Mejía Miranda (CIMAT), Adriana Peña Pérez-Negrón (CUCEI).
- 2017-2025 a la fecha. Desarrollo de un método para la integración de equipos altamente efectivos. (Universidad de Guadalajara- CIMAT- Zacatecas). Rol: investigador líder CIMAT. Instituciones participantes: CUCEI DE LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA Investigadores Participantes: Mirna Ariadna Muñoz Mata y Jezreel Mejía Miranda (CIMAT), Adriana Peña Pérez- Negrón (CUCEI).
- 2017-2024 - Implementación de la norma ISO/IEC 29110 para el impulso de la competitividad en empresas e instituciones de desarrollo de software del estado de Zacatecas. Rol: responsable técnico. Empresas Participantes: Secretaria de Economía del Estado de Zacatecas, WOTBI, SERTIA, NOMADA, HAS-IT, MPC, TI Consulting, Lassec, Oruss, ADN Talent, IT Zacatecas, IT Zacatecas Sur, IT Zacatecas Norte, UTEZAC, UPIIZ, UAZ, IT Sombrerete, IT Loreto, IT Jerez. Participantes: Mirna Ariadna Muñoz Mata, Jezreel Mejía Miranda.
- 2021 - Asesoría Certificación ISO/IEC 29110. Organización de vinculación: Empresa Rocktech y CIMAT Unidad Zacatecas. Periodo: Cierre Diciembre 2021. Rol: líder técnico, Mirna Ariadna Muñoz Mata.
Programas de posgrado
El Posgrado en Ciencias de la Computación (PCC) del Cimat ha formado generaciones de profesionistas, profesores e investigadores de alto nivel en diversas áreas de investigación de las Ciencias de la Computación, desde 1997. Sus dos programas, Maestría y Doctorado, son dedicados a la investigación. Ambos programas se encuentran dentro de la Categoría 1 del Sistema Nacional de Posgrados.
