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PROGRAMA

 

PROGRAMA COMPLETO

 

CONFERENCIAS PLENARIAS

moises

Dr. Moisés Santillán Zeron
 

CINVESTAV

jonas

Dr. Jonás D. De Basabe
 

CICESE

carlos

Dr. Carlos Gershenson
 

State University of New York at Binghamton

Luz

Dra. Luz Angélica Caudillo Mata
 

MDA, Space

omar jorge

Dr. Omar Jorge Ibarra Rojas
 

Universidad Autónoma de Nuevo León

silvia

Dra. Silvia Fidelina Fernández Sabido
 

Centro GEO

CONFERENCIAS INVITADAS

ivete

M.C. Ivete Sánchez Bravo
 

CIMAT

enrique cova

Dr. Enrique Covarrubias Jaramillo
 

ACTIVNER iniciativa privada

diana huerta

Dra. Diana Lucía Huerta Muñoz
 

Universidad Autónoma de Nuevo León

MINISIMPOSIOS

Matemáticas avanzadas en aplicaciones ingenieriles contemporáneas

Dr. Romeo Ortega & Dr. José Guadalupe Romero (ITAM)
Desarrollos tecnológicos recientes - en particular, en el área de generación y distribución de energía y de sistemas mecatrónicos - han dado lugar a nuevos paradigmas de control que demandan el empleo de nuevas herramientas matemáticas para su solución. Estas herramientas incluyen, entre otras, la geometría y álgebra diferencial, análisis y solución de ecuaciones diferenciales parciales, estudio de ecuaciones algebro-diferenciales, etc. Los ingenieros en control han tenido que familiarizarse con estas técnicas, y adaptarlas al contexto de sus problemas, para poder dar soluciones a los nuevos retos. Las áreas de aplicación en las que el desarrollo de nuevas herramientas matemáticas es más apremiante incluyen:
 

  1. el monitoreo y control de sistemas modernos de generación de energía como: diseño y control sin medidores mecánicos de motores y control de pilas de combustible, molinos de viento y celdas solares;
  2. a nivel de distribución de energía han surgido retos matemáticos interesantes en la electrónica de potencia y las redes de alto voltaje de corriente directa;
  3. diseño de observadores adaptables en sistemas mecánicos que permitan omitir  el uso de sensores de alto costo;
  4. diseño de controladores robustos para sistemas multi-agentes, tales como robots manipuladores o robots móviles. 


El objetivo de este  minisimposio es familiarizar a la comunidad matemática con estos nuevos paradigmas con la esperanza de fomentar la colaboración con los colegas de ingeniería.

 

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Proyectos de modelación a nivel licenciatura y posgrado

Dr. Marco Aurelio Capistrán Ocampo & Dr. Miguel Ángel Uh Zapata & Dr. Francisco Javier Hernández López & Dr. Reymundo Itza Balam (CIMAT Mérida)
Este minisimposio brindará la oportunidad a estudiantes a nivel licenciatura y posgrado para presentar sus trabajos de investigación en matemáticas aplicadas y con aplicaciones en distintas áreas. El objetivo es dar visibilidad a investigación y desarrollo de proyectos con un componente científico para responder preguntas de alto impacto en un ámbito académico y aplicado. La duración de las pláticas será de 10 minutos con la intención de captar la atención de la audiencia a la vez que se presenta la investigación de una forma ágil.

 

 

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Aplicaciones de ciencia de datos y optimización

Dra. Yajaira Cardona Valdés & Dr. Oliver Avalos Rosales (CIMA UAdeC)
La ciencia de datos y la optimización son áreas transversales con aplicaciones en distintos sectores (educativo, energético, salud, logística, etc). En este minisimposio se busca mostrar aplicaciones de los distintos sectores ya mencionados, en los que se aplique en general, técnicas de ciencia de datos, técnicas de inteligencia artificial y de optimización.

 

 

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Cuantificación de la incertidumbre en problemas inversos y selección de modelo

Dra. Leticia Ramírez Ramírez (CIMAT)
La cuantificación de incertidumbre que estudia tanto la variabilidad de la propagación directa como la evaluación inversa de la incertidumbre del modelo. El primer caso ha sido ampliamente estudiado derivando la mayoría de las técnicas de análisis de incertidumbre. Sin embargo, la evaluación inversa está atrayendo una atención creciente en comunidades como la matemáticas aplicadas e ingeniería, ya que la cuantificación de la incertidumbre de un modelo y las subsecuentes predicciones de respuestas del sistema son de gran interés en el diseño de sistemas robustos. Dentro de este enfoque, se ha abordado la descripción de la incertidumbre epistémica de los parámetros de un modelo desde el paradigma Bayesiano. Esto permite producir una distribución posterior que integra la información previa disponible y la de los datos. A partir de esta distribución no sólo se pueden derivar estimaciones puntuales o estadísticas, como estimadores puntuales o intervalos, sino además de la distribución predictiva. 
En este minisimposio se abordan trabajos y avances en la cuantificación de incertidumbre en problemas inversos con herramientas estadísticas y computacionales Bayesianas y no Bayesianas, así como el problema de selección del modelo y sus parámetros, a partir de una familia de modelos candidatos.

 

 

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Complejidad, modelado matemático, y física estadística

Dr. Guillermo Chacón Acosta (UAM Cuajimalpa) & Dra. Inti Pineda Calderón (UAM Azcapotzalco)
En los últimos años, la complejidad ha captado una atención creciente debido a su constante presencia en la tecnología y la naturaleza, así como en diversas disciplinas del conocimiento como la biología, la física, la química, la economía, las finanzas entre otros. El minisimposio abordará temas actuales en la investigación sobre el modelado matemático de sistemas complejos, empleando herramientas de la física estadística, teoría cinética y procesos estocásticos. Se incluirán temas como escalamiento, criticalidad, agregación, formación de patrones, sistemas abarrotados, transporte en confinamiento, transporte anómalo, modelos fraccionarios, medios granulares, transporte vehicular, materia activa, reinicio estocástico, series de tiempo, redes complejas y aprendizaje automático físicamente informado, entre otros. El objetivo del evento es proporcionar un espacio para la interacción con expertos en estos temas, permitiendo discutir aspectos del modelado matemático y cuestiones fundamentales de la física estadística y las aportaciones que se han dado al estudio de los sistemas complejos. Además, se busca fomentar la creación de iniciativas de investigación colaborativa en los diferentes temas abordados.

 

 

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Matemáticas aplicadas: modelación, computo científico y ciencia de datos

Dr. Saúl Díaz Infante (UNISON) & Dr. Gerardo Hernández Dueñas (IMATE Unidad Juriquilla)
Este es un espacio dedicado a compartir avances de investigación y fomentar la colaboración en el desarrollo de aplicaciones donde la modelación matemática, cómputo científico y ciencia de datos son herramientas fundamentales. Son bienvenidas ponencias relacionadas con epidemiología, fenómenos atmosféricos, ecología de poblaciones, economía, finanzas o cualquier otra área dónde se aplique al menos una de estas herramientas.

 

 

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Biomatemáticas y Sistemas Complejos

Dra. Yuriria Cortes Poza (UNAM) & Dr. Víctor F. Breña Medina, ITAM
Las biomatemáticas aplican herramientas matemáticas a problemas biológicos, proporcionando modelos y análisis que permiten comprender dinámicas clave en áreas como la ecología, la evolución, la fisiología y la medicina. A menudo, estos estudios convergen con la teoría de sistemas complejos, ya que muchos sistemas biológicos presentan características como interacciones no lineales, comportamientos emergentes y alta dimensionalidad. Sin embargo, los sistemas complejos abarcan un espectro más amplio, aplicándose también en la física, la ingeniería, las ciencias sociales y otras disciplinas.
Este minisimposio se centrará en la intersección entre estas áreas, reuniendo a investigadores expertos en biomatemáticas y sistemas complejos. Se presentarán avances en la modelación matemática y computacional de estos sistemas, tanto en su desarrollo teórico como en sus aplicaciones prácticas. Los participantes compartirán investigaciones que capturan la dinámica y estructura de sistemas biológicos y de otras áreas científicas, proporcionando una plataforma para el intercambio interdisciplinario y el avance en la comprensión de fenómenos complejos.

 

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Cómputo científico de alto rendimiento

Dr. Miguel Uh Zapata (CIMAT Mérida)
En la actualidad, áreas tan diversas como la dinámica de fluidos computacional, el modelado de pronóstico del tiempo, la simulación de materiales, las simulaciones geoespaciales, el procesamiento de imágenes y video, la optimización y la inteligencia artificial, entre otras, presentan desafíos en matemáticas aplicadas, computación, física e ingeniería que requieren la capacidad de procesar millones de datos y realizar cálculos complejos a velocidades extremadamente altas. En este contexto, la computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés, High-Performance Computing) desempeña un papel crucial en la resolución de estos problemas. Dado el impacto y la amplitud de estos desafíos, es esencial desarrollar soluciones innovadoras que los aborden de manera efectiva. Alcanzar este objetivo exige un esfuerzo interdisciplinario que integre conocimientos de diversas áreas. En este sentido, la matemática computacional ofrece herramientas fundamentales para el estudio y análisis riguroso de una amplia gama de algoritmos. 
El objetivo de este minisimposio es presentar ejemplos concretos de problemas en diversas áreas y sus soluciones, con la intención de inspirar tanto a científicos consolidados como a las nuevas generaciones a explorar y aprovechar estas poderosas herramientas.

 

 

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Cálculo de variaciones y ecuaciones diferenciales

Dr. Carlos Brito Loeza, Dr. Juan Carlos Cajas García(ENES UNAM Mérida) & Dr. Thomas Batard (CIMAT Guanajuato).
El minisimposio tiene como objetivo reunir a personas interesadas en el estudio de modelos basados en el cálculo de variaciones y ecuaciones diferenciales, tanto desde el aspecto teórico como su implementación numérica. Las diversas presentaciones exploran una amplia gama de aplicaciones, que van desde el procesamiento de imágenes hasta la dinámica de fluidos y la física computacional.

 

 

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CURSOS

Procesamiento de video usando inteligencia artificial

Francisco Javier Hernández López, CIMAT, Mérida
En este curso veremos algunas técnicas y herramientas utilizadas para la sustracción de fondo, detección y seguimiento de objetos a partir de video. Esto tiene aplicaciones diversas, incluyendo videovigilancia, videoconferencias, deportes, biomédicas, inspección industrial, robótica, vehículos autónomos, entre otras.

Introducción a Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo: Teoría, Practica y Aplicaciones

Angel Ramón Aranda Campos, CIMAT, Mérida
Una red neuronal artificial (RNA) se compone de nodos, llamados neuronas, organizados en varias capas: de entrada, ocultas y de salida. Cada neurona en la RNA recibe información, la procesa mediante una función de activación y transmite los resultados a la siguiente capa, hasta generar una salida final. El aprendizaje profundo (deep learning), un subcampo del aprendizaje automático, se basa en el uso de las RNA, las cuales están inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Estas redes son particularmente eficaces en tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la traducción automática, entre otras. Este taller ofrece una introducción a los principios teóricos y prácticos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, utilizando los frameworks PyTorch y TensorFlow. De esta manera, durante el curso, los participantes explorarán desarrollaran redes neuronales en aplicación prácticas.

 
   

 

 

 

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