Programa Conferencias
Lunes 7 de Octubre
Ponencias On Demand CONACIC 2024
¡Bienvenidos al Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2024!
Martes 8 de Octubre
Ponencias On Demand CONACIC 2024
¡Bienvenidos al Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2024!
Miércoles 9 de Octubre
Inauguración del Congreso CONACIC 2024
¡Bienvenidos al Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2024!
Dr. Erik Rodner Rodner
University of Applied Sciences, Berlin
Advances in Machine Learning - Challenges and Opportunities ahead
Machine learning has become an everyday technology we are surrounded with. Furthermore, the speed of innovation has increased dramatically, presenting a vast number of opportunities but also critical challenges. In my talk, I will give an overview of current advances, discuss the future ahead of us (at least a prediction for the next few weeks), and link some of the challenges to research done in my lab.
Dr. Raúl Rojas González
Universidad de Nevada Reno
Historia de la Inteligencia Artificial
En esta conferencia pasaré revista a los acontecimientos que definen el desarrollo histórico de la Inteligencia Artificial. Como veremos, hay diferentes paradigmas de IA y cada uno tiene su propio origen y evolución. Veremos cómo el desarrollo tecnológico se ha ido acelerando en las últimas décadas.
Dra. Alma Yolanda Alanís García
Universidad de Guadalajara
Data-Based Intelligent Fault Tolerant Control
The development of resilient and fault-tolerant systems is especially important for industrial processes, transportation systems, medical devices, robotic systems, and many other specialized applications that need to guarantee an acceptable level of operational normality despite their complexity. On the other hand, traditional classification methodologies require the availability of detailed mathematical characterization for the problem under study. This type of requirement delays and complicates the design of classifiers. A growing approach is the design of classifiers based on data, most of the time using artificial intelligence approaches. However, they are typically designed offline. In this work, we present online data-based classifiers based on artificial neural networks for real-time implementations.
Jueves 10 de Octubre
Dr. Adolfo Guzmán Arenas
Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional
Los Nuevos Chatbots de la IA, sus Riesgos y la Legislación para Atenderlos
Los avances recientes de la IA generativa son impresionantes, por ejemplo, ChatGPT. Se utilizan grandes modelos del lenguaje que han sido preentrenados con enormes cantidades de texto para expresarse con naturalidad y sentido común, en español u otros idiomas, respondiendo preguntas habladas o escritas, con gran imaginación y vasto conocimiento. Muchos estudiantes los utilizan para realizar sus trabajos y tareas. Cada vez se utilizan más en trabajos que requieren poco esfuerzo intelectual. Sin embargo, a pesar de sus grandes ventajas, son herramientas deficientes y peligrosas. Mucho de lo que la herramienta responde concuerda con la información en internet, pero también inventa respuestas que parecen razonables y mezcla lo cierto con sus mentiras (alucinaciones). Si quien pregunta no conoce el tema, acepta la respuesta completa. Así, el usuario tiende a creer todo lo que le diga, porque lo dijo una IA. Esta situación lo puede llevar a tomar decisiones erróneas que afectan su propiedad, su salud, sus derechos humanos y a la sociedad en general. Es como un medicamento puesto en el mercado prematuramente, sin probarse adecuadamente, sin corregirse y con grandes efectos secundarios. Por lo anterior, es urgente que los gobiernos regulen la IA, pues ha llegado con peligros y riesgos. En esta plática comentaré sobre el camino que ha tomado la Unión Europea, promulgando recientemente el Acta IA. Conviene que México haga lo mismo.
Dr. Miguel González Mendoza
Tecnológico de Monterrey
Generative AI: A Journey Through History, Use Cases, and Future Directions
Generative AI has rapidly evolved into a groundbreaking technology, enabling machines to autonomously create content such as text, images, music, and even complex 3D models. This paper explores the historical development of generative AI, tracing its roots from early rule-based systems to the emergence of sophisticated architectures like Generative Adversarial Networks (GANs) and transformer-based models like GPT. Through an analysis of diverse use cases in industries such as healthcare, education, art, and business, we highlight the transformative power of generative AI in automating creative and cognitive tasks. Furthermore, the paper addresses critical challenges, including ethical considerations, bias, and the societal impacts of widespread AI-generated content. Finally, we explore potential future directions for generative AI, including its integration into human creativity, its role in solving complex scientific problems, and the governance structures required to manage its growth responsibly. This comprehensive examination sheds light on how generative AI is reshaping industries and what the future may hold for this cutting-edge technology.
Dr. Rogelio Lozano-Leal
CINVESTAV-IPN
Control de un cohete miniatura con empuje vectorial
Mostrar el desarrollo de varias estrategias de control del vector de empuje (Thrust Vector Control - TVC) de un motor cohete con el fin de realizar vuelo estacionario.
Viernes 11 de Octubre
Dr. Wilfrido Gómez Flores
Centro de Investigación y de Estudios Avanzados, Instituto Politécnico Nacional
Una Introducción a las Neuronas Morfológicas Dendríticas
Las neuronas morfológicas dendríticas (DMN) son modelos neuronales artificiales que acoplan dos elementos: neuronas morfológicas, cuyo cómputo se basa en los operadores máximo y mínimo, y estructuras dendríticas, que son unidades computacionales autónomas primarias activadas localmente. Un único DMN puede resolver problemas de clasificación no linealmente separables, como la compuerta XOR, a diferencia del perceptrón basado en producto escalar, el cual requiere apilarse en capas para permitir respuestas no lineales. En esta plática se revisará la estructura básica de una DMN, sus variantes y algunos algoritmos de entrenamiento tradicionales. Asimismo, se mostrarán avances recientes en el entrenamiento de DMN usando el algoritmo de backpropagation, en donde los operadores máximo y mínimo han sido suavizados para hacerlos diferenciables. Finalmente, se mostrarán algunas aplicaciones de las DMN en problemas reales y futuras direcciones de investigación.
Dra. Guohua Sun Wu
Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional
Computación Cuántica Apoyará el Desarrollo de IA
En el desarrollo de IA se encuentran varios desafíos, entre ellos, el poder de cómputo, la privacidad y la seguridad de datos. Estos desafíos son solubles con la computación cuántica. En esta plática se introduce la computación cuántica y las posibles aplicaciones en el desarrollo de IA.
M. C. José Ignacio Castillo Velázquez
Universidad Autónoma de la Ciudad de México
Advanced Networks & Special Data Centers
The infrastructure of Advanced Networks (Internet) supports the national education and research networks in every country. It also supports international collaboration in common research, regional, and global projects related to brain research, cancer, astronomy, particles, space, etc. Advanced networks are noncommercial networks dedicated to education and research, such as CANARIE, Internet2, CUDI, CLARA, GEANT, ALICE, AFRICACONNECT, RUNET, CERNET, among others. On the other hand, advanced networks are related to data centers and the support of cloud computing. On this occasion, special data centers such as those underwater, at high altitudes, and in space will be considered.
Programa Talleres
Lunes 7 de Octubre
Lic. Edgar Rafael Medina Lozano
EPAM SYSTEMS
De Enigmas a Evidencias: Taller Práctico de Análisis Forense
En este taller vamos a emprender un viaje en el mundo de la seguridad defensiva, haciendo énfasis en las tareas de investigación que se realizan como parte del proceso de respuesta a incidentes y el análisis forense con un enfoque practico orientado al resolver un caso de envenenamiento a nivel de red.
Material: Computadora, software de virtualización (vmware, virtualbox), Distribución Kali o Parrot y conexión a internet
Martes 8 de Octubre
M. C. Beatriz Alejandra Flores Rojas
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Herramientas para Análisis Descriptivo y Predictivo
Conocer herramientas de análisis descriptivo y predictivo es crucial para tomar decisiones informadas en diversos campos. El análisis descriptivo permite entender el estado actual de los datos, identificando patrones, relaciones y tendencias a partir de información histórica. Esto es fundamental para evaluar situaciones, detectar problemas o áreas de oportunidad, y comunicar hallazgos de manera clara. Por su parte, el análisis predictivo permite anticipar futuros escenarios, proyectando comportamientos y posibles resultados con base en datos pasados. Esto es vital en la planificación estratégica, ya que ayuda a prever riesgos, optimizar recursos y diseñar estrategias adaptativas. El dominio de ambas herramientas ofrece una visión integral: el análisis descriptivo proporciona una base sólida de conocimiento sobre la realidad actual, mientras que el predictivo facilita una preparación proactiva ante posibles cambios. En conjunto, permiten mejorar la precisión en la toma de decisiones y el diseño de estrategias efectivas. Existen diversas herramientas que respaldan estos tipos de análisis, como Power BI, Orange, Jupyter, entre otras.
Material: Equipo de computo, Power BI Desktop de microsoft, Orange y Jupiter (de anaconda).
Miércoles 9 de Octubre
Dra. Ana Luisa Ballinas Hernández
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Complejo Regional Centro sede San José Chiapa
Lic. Eduardo Ocelotl Valencia
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Construcción de Aplicaciones Móviles Usando Realidad Aumentada
En este taller conocerás los conceptos básicos de realidad aumentada y aprenderás a construir aplicaciones móviles que incluyan la tecnología de realidad aumentada para superponer elementos virtuales con el mundo real. Las aplicaciones generadas se podrán instalar en dispositivos con sistema operativo Android. La lectura del mundo real se realiza mediante la cámara del dispositivo, de forma que al leer un marcador se detonan los objetos virtuales que son añadidos al mundo real. Para la creación de aplicaciones usaremos el motor de videojuegos Unity 3D y la biblioteca Vuforia, así como el lenguaje de programación C#.
Material: Laptop, Unity Hub, Editor de Unity 2022.3.17f1 LTS, Vuforia Engine 10.25, Dispositivo Android , Cable USB para el dispositivo Android.
Jueves 10 de Octubre
Dr. Juan Humberto Sossa Azuela
Instituto Politécnico Nacional
Redes Neuronales Artificiales: Conceptos, Relevancia y Aplicaciones
Las redes neuronales artificiales se han convertido en una herramienta muy útil en los últimos años para resolver problemas de toda índole. Los avances en esta materia se han dado, por un lado, por la mejor comprensión que se tiene de su operación y, por otro lado, por la consolidación en el desarrollo de procesadores que permiten que los algoritmos de aprendizaje asociados se hayan desarrollado. En este tutorial, después de una introducción, se verá un conjunto de conceptos relacionados con las redes neuronales artificiales como modelos operativos de los cerebros biológicos. Enseguida, se verá por qué las redes neuronales artificiales son hoy en día una herramienta tan poderosa. Finalmente, se abordará una aplicación de las redes neuronales a la generación de modelos matemáticos a partir de datos, en particular, para el cálculo de características de objetos en dos y tres dimensiones, como son su área, perímetro y número de Euler.
Material: