Conferencias Magistrales
Dra. Una-May O'Reilly Dra. Anna Esposito
CSAIL, MIT, US IIASS, Italia
Dra. Marta Molinas Dra. María Lucía Barrón Estrada
NTNU, Noruega Tecnológico Nacional de México
Dra. Una-May O'Reilly
Investigadora Científica Principal
AnyScale Learning For All
Laboratorio de Ciencias Computacionales e Inteligencia Artificial
Instituto Tecnológico de Massachussets
Una-May O'Reilly es el líder del Grupo ALFA del MIT-CSAIL. ALFA se enfoca en la tecnología del Aprendizaje Automático, los algoritmos evolutivos y la ciencia de datos para la minería de conocimiento, la predicción, el análisis y la optimización. ALFA realiza investigaciones en ciberseguridad, análisis de software, tecnología MOOC y tecnología médica. Una-May tiene experiencia en sistemas ágiles de ciencia de datos con capacidades rápidas e inteligentes de análisis de datos. Estos sistemas abarcan la organización y visualización de datos sin procesar a través de la inferencia del Aprendizaje Automático. Ella forma a la próxima generación de científicos de datos, enseñándoles cómo desarrollar técnicas de vanguardia que abordan los desafíos que van de la integración de datos a la extracción de conocimiento.
Una-May es reconocida por ACM SIG-EVO por sus importantes contribuciones al haber sido elegida miembro de la ISGEC. Se ha desempeñado como Vicepresidenta de ACM SIG-EVO y ha sido presidenta de la mayor conferencia internacional de Cómputo Evolutivo, GECCO. Ha formado parte del comité empresarial de GECCO, codirigió los talleres de Programación Genética: Teoría y Práctica de 2006 y 2009 y copresidió EuroGP, la conferencia más grande dedicada a la Programación Genética. En 2013, Una-May inauguró el grupo de Mujeres en Cómputo Evolutivo del GECCO. Recibió el premio EvoStar por sus logros sobresalientes en Cómputo Evolutivo en Europa en 2013. En 2018, Una-May fue reconocida por las revistas Nature Research por sus destacadas contribuciones en la revisión por pares. Recientemente, ACM SIG-EVO eligió a Una-May para el reconocimiento de carrera por mérito científico. Se incorporó al MIT como miembro del Laboratorio de Inteligencia Artificial en 1998. Es autora de más de 100 artículos académicos.
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Dra. Anna Esposito
Profesora Asociada
Departamento de Psicología
International Institute for Advanced Scientific Studies (IIASS)
Università degli Studi della Campania, Luigi Vanvitelli, Italia
Anna Esposito es actualmente Profesora Asociada en Ciencias Computacionales en la Università della Campania “Luigi Vanvitelli” (UVA, desde 2003 a la fecha) enseñando aspectos cognitivos y algorítmicos de la comunicación multimodal, dinámica de las redes sociales, economía cognitiva y toma de decisiones. La Dra. Esposito es autora de más de 250 publicaciones arbitradas y ha editado y co-editado más de 30 libros a nivel internacional. Es directora del Laboratorio de Sistemas de Comportamiento Cognitivo (BeCogSys) en la UVA. Actualmente su laboratorio participa dentro del marco H2020 con proyectos financiados: a) EMPATHIC (www.empathic-project.eu) y b) MENHIR, (www.menhir-proyect.eu) y proyectos nacionales financiados por Italia c) SIROBOTICOS (https://www.istitutomarino.it/project/si-robotics-social-robotics-for-active-and-healthy-ageing/) y d) ANDROIDES, (https://www.psicologia.unicampania.it/research/projects)
La Dra. Esposito obtuvo su licenciatura "summa cum laude" en Tecnología de la Información y Ciencias de la Computación de la Universidad de Salerno en 1989 con una tesis sobre: El comportamiento y el aprendizaje de una red neuronal determinista (publicada en Complex System, vol. 6 (6), págs. 507-517, 1992). Recibió su doctorado en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Naples, "Federico II" en 1995. Realizó una estancia doctoral por dos años en el Laboratorio de Investigación de Electrónica del Instituto de Tecnología de Massachusetts, en donde desarrolló su tesis de doctorado sobre: Altura Vocal y Efectos de la Sonoridad Consonante: Datos del Italiano (publicado en Phonetica, vol. 59, n. 4, pp. 197-231, noviembre de 2002).
Realizó su post-doctorado en el Instituto Internacional de Estudios Científicos Avanzados (IIASS), Italia, y fue Profesora Asistente en el Departamento de Física de la Universidad de Salerno (Italia), en donde de 1996 a 2000 impartió clases de Cibernética, Redes Neuronales y Procesamiento del Habla. Fue profesora investigadora en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Estatal de Wright, Dayton, OH, EE. UU. (2000-2002).
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Dra. Marta Molinas
Department of Engineering Cybernetics,
Faculty of Information Technology and Electrical Engineering
Norwegian University of Science and Technology, NTNU
A partir de 2014 y después de 11 años de trabajar en la estabilidad de los sistemas de electrónica de potencia, gradualmente amplió su área de investigación hacia el análisis de señales no lineales y no estacionarias, desde el dominio de los armónicos en los sistemas de potencia hasta el dominio de los sistemas biológicos, específicamente señales de EEG. Para ese propósito, mi grupo está desarrollando tanto modelos computacionales del cerebro humano para resolver el problema inverso neuromagnético como plataformas genéricas para el análisis de señales no lineales y no estacionarias adecuadas para sistemas físicos y biológicos (redes eléctricas, señales EEG). Los pasos iniciales de esta investigación se demostraron a través de la traducción de señales cerebrales en comandos para la activación de drones recurriendo a las señales de imágenes motoras del cuero cabelludo. El objetivo a largo plazo de la investigación es contribuir a una mejor comprensión de las propiedades de las señales eléctricas en los dos dominios siguientes:
Las señales eléctricas del cerebro: para comprender mejor el mecanismo de las funciones cognitivas para avanzar en nuestra capacidad de interconectar la tecnología con entornos biológicos con el fin de: Identificar nuevos biomarcadores a partir de señales de EEG y abrir campos completamente nuevos para la prevención de enfermedades y las intervenciones terapéuticas tempranas.
Revolucionar dominios industriales como los sistemas de autenticación y control de acceso, identificación de sujeto y sexo, electrodomésticos controlados por el cerebro para la automatización del hogar y monitoreo continuo de la población de alto riesgo (ancianos).
La red eléctrica: que está experimentando cambios en la naturaleza periódica de sus señales debido a lo cada vez más complejo de sus topologías en conjunto con la introducción de nuevos componentes no lineales en grandes cantidades. Me interesa comprender el mecanismo de sincronización en estos dos mundos diferentes por medio del proyecto David & Goliath del cual soy directora.
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Dra. María Lucía Barrón Estrada
Tecnológico Nacional de México,
Instituto Tecnológico de Culiacán
Recibió el grado de Doctor en Filosofía en Ciencias de la Computación en 2004 en el Florida Institute of Technology, es Maestra en Ciencias de la Computación en 1990 en el Instituto Tecnológico de Toluca y Licenciada en Informática en el Instituto Tecnológico de Culiacán en 1987.
Labora en el Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico de Culiacán desde 1985 y su trabajo se centra en la línea de investigación “Tecnologías Computacionales Inteligentes Aplicadas a la Educación”. Pertenece a diversas organizaciones como:
1) Sistema nacional de investigadores, desde 2012 es miembro investigador nacional nivel II, en el área IV Humanidades y Ciencias de la Conducta.
2) Miembro regular de la Academia Mexicana de Computación (Amexcomp)
3) Miembro de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA)
4) Presidenta de la Sociedad Mexicana de Ciencias de la Computación (SMCC)2018-2020,
5) Investigadora Honorífica del Sistema Sinaloense de Investigadores y Tecnólogos desde 2009 y
6) Miembro fundador de la Red Temática de Investigación en Inteligencia Computacional Aplicada (RedICA).
Cuenta con publicaciones en revistas y capítulos de libros, además de registros de software; participa como colaboradora permanente de la columna IA & Educación en la revista Komputer Sapiens, de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). Ha participado en congresos y eventos de divulgación nacionales e internacionales, así como en la formación de recursos humanos en programas de licenciatura, maestría y doctorado en el área de ciencias de la computación. ha recibido diversas distinciones estatales, nacionales e internacionales entre las que destacan: Premio Sinaloa de Ciencia y Tecnología 2018, “Best paper award” en congreso nacional (WILE) e Internacional (ICALT 2018), Sol al mérito en Ciencia y Tecnología otorgado por Gobierno del Estado de Sinaloa 2009, entrenador en el concurso mundial de programación de ACM ICPC 2008 y 2009.
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Ligas de interés:
Red Temática CONACyT en Inteligencia Computacional Aplicada
Coordinación de Ciencias Computacionales, INAOE
Tecnológico Nacional de México, IT Culiacán
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Centro de Investigación en Inteligencia Artificial, Universidad Veracruzana
Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias
INAOE
Consorcio Iberoamericano para la Educación en Ciencia y Tecnología (ISTEC)