Talleres

Aplicaciones de Cómputo Suave y Analítica de Datos

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Actualmente existen problemas en varias disciplinas que son abordados mediante cómputo suave. Esto debido a la complejidad que representa encontrar una solución exacta aplicando técnicas clásicas de optimización. El cómputo suave abarca temas como redes neuronales, sistemas difusos, algoritmos evolutivos, optimización por colonia de hormigas, inteligencia de enjambre, por mencionar algunas.

Por otro lado, están las técnicas de analítica de datos, que explotan volúmenes de datos para encontrar patrones, predecir o diagnosticar. Algunas de estas técnicas incluyen: preparación de datos, visualización de datos, split testing, análisis de series temporales, análisis de sentimientos y de textos, aprendizaje de reglas de asociación, entre otras técnicas de predicción y optimización.

El presente taller es un foro para que estudiantes (licenciatura, maestría o doctorado) presenten sus propuestas concluidas o trabajos en progreso. Para el caso de los trabajos en progreso, el taller es una oportunidad para obtener retroalimentación que enriquezca su trabajo de investigación o su aplicación. Para el caso de propuestas concluidas, el taller es un foro para dar a conocer los hallazgos de su investigación o la innovación de su aplicación.


Aplicaciones en el sector Eléctrico

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En el sector eléctrico la demanda, producción, transmisión, diagnóstico y seguridad son factores preponderantes para el diseño, operación y mantenimiento de las diversas etapas que componen dicha industria. Por ejemplo, el pronóstico y clasificación de variables, parámetros y/o mediciones que permiten mejorar en gran medida el accionar de la insutdria. En años recientes la aplicación de siestemas computacionales han demostrado grandes avances y mejoras en la toma de decisiones para los principales retos del sector eléctrico, tales como suministro, generación de energía, seguridad y detección de fallos, entre otros. En  México estos esfuerzos son de gran interés por lo que espacios como el ENC son un excelente foro para el desarrollo de talleres como este.


Aprendizaje computacional en biomedicina

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Las aplicaciones de algoritmos de aprendizaje computacional (machine learning) en el área biomédica ha mostrado resultados útiles e interesantes. No obstante, el contar con algoritmos de aprendizaje computacional desarrollados para resolver problemas específicos en el área biomédica es relevante. Un uso ingenuo de algoritmos de aprendizaje cmputacional en áreas biomédicas conlleva riesgos. EL primero es que la complejidad computacional del algoritmo no sea capaz de lidiar con las grandes cantidades de datos. El segundo, posible problema es que los algoritmos usuales de aprendizaje computacional no sean interpretables. Esto último es un problema serio en el área biomedica, pues los especialistas desean conocer la razón de los resultados obtenidos por el algoritmo.

 


Cómputo científico aplicado a problemas geoespaciales

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La componente geográfica es fundamental para el planteamiento de soluciones enfocadas en atacar los problemas que están relacionados de manera inherente con el territorio. Estos problemas son diversos, tanto en su naturaleza como en las técnicas de cómputo que se utilizan en su solución, por ejemplo, problemas sociales (desigualdad, inseguridad, desempleo); movilidad humana y logística territorial; evolución espacial de fenómenos meteorológicos, ambientales, urbanos, agricultura de precisión, por mencionar algunos. Para la solución de este tipo de problemas, son necesarios conocimientos multi e interdisciplinarios que van desde ciencias de la computación, geografía, percepción remota, entre muchos otros.


El presente taller, busca generar un espacio de intercambio de ideas innovadoras y avances científicos en la solución de este tipo de problemas. Además de identificar y vincular a investigadores y estudiantes que realicen investigación afín, para generar sinergias de trabajo y colaboración.


Informática Médica para la Salud y el Bienestar

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Los ambientes de salud son complejos y difíciles de administrar, ya que presentan muchos retos por resolver. Estos requieren apoyar el cuidado y seguimiento de la salud de una gran variedad de pacientes, con diferentes condiciones de salud. La informática médica para la salud y el bienestar social, trata con el uso de recursos informáticos, dispositivos, y métodos que se requieren para optimizar la adquisición, almacenamiento, recuperación y uso de la información en el área de la salud, para apoyar una mejor calidad de vida de los pacientes.

Los investigadores en estas áreas estudian y diseñan métodos para adquirir, representar, procesar y manejar dicha información o conocimiento, con el fin de promover el bienestar asociado al cuidado de la salud. Para desarrollar aplicaciones computacionales es necesario enfrentar varios retos asociados a la complejidad que caracteriza a los ambientes para el cuidado de la salud. Ejemplo de estos retos son la oportuna y alta coordinación requerida entre los miembros de la red de cuidado de los pacientes, y la existencia de condiciones cambiantes que requieren ser monitorizadas, tal como la alta movilidad del personal médico y las variables que definen el estado de salud del paciente. La permanente demanda de aplicaciones prácticas de las tecnologías computacionales para la atención integral del paciente, el apoyo al quehacer del médico, la gestión de servicios clínicos, y la emergencia de nuevas tecnologías para apoyar la atención y cuidados de pacientes por vía remota convoca la participación de grupos de trabajo interdisciplinarios. Para que dichos grupos se conformen, es necesario que se identifiquen problemas y áreas de interés compartidos.


Inteligencia Artificial: Métodos, Algoritmos y Aplicaciones

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La inteligencia artificial es el campo de las ciencias de la computación que lidera los desarrollos actualmente. Sus métodos están presentes en prácticamente todos los aspectos de la vida cotidiana e.g. telecomunicaciones, medicina, industria, transporte, hogar, dispositivos de uso personal. Es por ello que este Taller representa un espacio para que expertos a nivel nacional, así como estudiantes muestren sus desarrollos de nuevos algoritmos y/o áreas de aplicación, en un espacio de intercambio de ideas y mejora. Esto permite contribuir al avance de la IA en México.


IWoSemTech: International Workshop on Semantic Technologies

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Semantic Technologies are gaining an increased popularity in several domains, including business, engineering, the military, and medicine. They are especially valuable in situations in which the amount of available information mainly on the Web, lacks of order, structure, interoperability and sense in order to be interpreted by computer equipment. In this context, the Semantic Technologies have importance, since they provide inference, and reasoning capabilities that serve as support to human decision making and in which precision and optimality are of importance. Semantic Technologies can aid human cognitive deficiencies by integrating various sources of information, providing intelligent access to relevant knowledge, and aiding the process of structuring decisions. They can also support choice among well-defined alternatives and build on formal approaches, such as the methods of engineering economics, operations research, statistics, and decision theory.
Additionally, Semantic Technologies can employ Artificial Intelligence methods to address heuristically problems that are intractable by formal techniques. Also, they can be implemented to exploiting large volumes of data as Big and Open Linked Data (BOLD). Finally, proper application of Semantic Technologies to develop apps, systems, tools or platforms increases productivity, efficiency, and effectiveness and gives many businesses a comparative advantage over their competitors, allowing them to make optimal choices for technological processes and their parameters, planning business operations, logistics, or investments.


Taller de Ingeniería de Software

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Los Cuerpos Académicos de Ingeniería de Software para la Educación de la UADY (UADYCA-121), Informática Aplicada de la UDG (UDG-CA-891) y el grupo de Ingeniería de Software del CIMAT, en colaboración con investigadores de IES interesadas en el desarrollo de la educación e investigación de la Ingeniería de Software en México, suman esfuerzos para proponer, en el marco del Encuentro Nacional de Computación 2021, la organización del Taller de Ingeniería de Software.


Taller de Tecnología Emergente en la Educación

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La actual pandemia del covid-19 mostró la relevancia de la existencia de una oferta comercial de tecnologías digitales que no se contemplaban en el ámbito educativo o bien su adopción era muy incipiente. Estos servicios digitales ofertados actualmente en la industria corresponden a la implementación como solución digital del producto de la investigación científica de los últimos 40 años cuando no se pensaba que pudiera masificarse el uso de alguna tecnología principalmente por su alto costo y baja disponibilidad; por ello es relevante crear foros en donde los investigadores actuales puedan presentar los resultados de sus estudios del uso de tecnologías digitales actuales en el ámbito educativo que provean de conocimiento que pueda ser aprovechado en el corto o largo plazo.


Geometría discreta y computacional

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Por un lado, la geometría discreta estudia las propiedades combinatorias de familias objetos geométricos. Existe una gran cantidad de problemas que se encuentran en esta área, como el estudio de conjuntos convexos, de problemas extremales geométricos, de problemas tipo Erdös, de propiedades geométricas de politopos, de transversales geométricas, entre otros.

Por otro lado, la geometría computacional estudia aspectos algorítmicos, de estructuras de datos y de implementación en objetos geométricos. La importancia de limitar instancias de problemas algorítmicos a familias geométricas es que en muchas ocasiones estas restricciones cambian la naturaleza del problema, la respuesta obtenida y las técnicas que se usan. A veces un problema algorítmico (como clique-máximo) puede ser NP-difícil en instancias generales, pero tener solución polinomial en restricciones geométricas (como limitarse a gráficas de intersección de intervalos).

La triple interacción entre estas dos ramas y sus aplicaciones es inevitable. Muchas problemas de la industria requieren de modelos geométricos: la visión computacional, la geolocalización, el transporte, las búsquedas en por rangos. Estas aplicaciones motivan problemas computacionales cuyas instancias geométricas requieren resultados en geometría computacional. Estos a su vez requieren de un fuerte entendimiento combinatorio de los espacios de estado del problema (frecuentemente, pero no limitado a, espacios euclideanos).

Esta fuerte conexión no ha sido ignorada y, de hecho, ya existe el precedente de varios eventos y revistas internacionales en donde se da por hecho su cercanía. Como ejemplos de eventos, tenemos el Symposium of Computational Geomtery (SoCG), el European Workshop on Computational Geometry (EuroCG) y el Spanish Meeting on Computational Geometry. En los tres eventos se reciben trabajos tanto desde el punto de vista discreto como el computacional. Como ejemplos de revistas, tenemos el ejemplo canónico de Discrete and Computational Geometry, que recientemente cumplió sus 30 años.

En México no tenemos un evento especializado en el área. La comunidad que trabaja en este tipo de problemas usualmente presenta sus resultados en el Coloquio Víctor Neumann Lara de Teoría de las Gráficas y sus Aplicaciones (más enfocado a estudiantes), o bien en el Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana (más enfocado a los aspectos matemáticos). Esta es una oportunidad especial para abrir este espacio.