Ante la contingencia y siguiendo las indicaciones de las autoridades sanitarias, en caso de ser necesario se determinará sí el evento se realizará de forma virtual.

II CONGRESO INTERNACIONAL DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

CONFERENCIAS MAGISTRALES


Dr. Roberto Antonio Vázquez Espinoza de los Monteros

Dr. Roberto Antonio Vázquez Espinoza de los Monteros

Doctorado en Ciencias de la Computación
El Dr. Roberto Antonio Vázquez Espinoza de los Monteros, es Ingeniero en Sistemas Computacionales por parte del IPN. Recibe el Grado de Maestro en Ciencias de la Computación y Doctorado en Ciencias de la Computación, por parte del Centro de Investigación en Computación del IPN, en el 2005 y 2009, respectivamente. En el 2010 recibiera la Presea Lázaro Cárdenas de manos del Presidente de los Estados Unidos Mexicanos, máxima distinción que otorga el Instituto Politécnico Nacional.
El Dr. Vázquez se ha especializado en el área de la Inteligencia Artificial, particularmente en las líneas de investigación relacionadas con las redes neuronales artificiales, cómputo evolutivo y neurociencias computacionales aplicado a la solución de problemas relacionados con salud, seguridad y educación.
A principios del 2010, se incorporó a la Universidad La Salle como investigador en la Facultad de Ingeniería. Es líder del Grupo de Investigación, Desarrollo e innovación en “Sistemas Inteligentes Aplicados” de la Facultad de Ingeniería. Fue nombrado “Jefe de Investigación” de la Facultad de Ingeniería en el periodo Julio 2011-Enero 2013. Ha participado en proyectos institucionales para impulsar la investigación en la Universidad La Salle y desde Febrero de 2013 es el Coordinador de Investigación en la universidad. Fue líder del equipo de trabajo en FIMPES para impulsar la creación de cuerpos académicos y grupos de investigación.
Su trayectoria académica le ha permitido obtener la distinción de “Miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I” desde enero de 2011 a la fecha. En cuanto a su producción científica, el Dr. Vázquez ha publicado 82 artículos de investigación en diferentes foros, lo que le ha valido más de 1000 citas en la literatura científica a nivel nacional como internacional. Ha sido responsable técnico de cinco proyectos de investigación, uno financiado con recursos del Fondo Sectorial CONACYT-INEGI.
Como docente, ha impartido cursos a nivel licenciatura y posgrado, ha sido asesor y director de estudiantes de licenciatura y maestría, graduando a 14 estudiantes de licenciatura, 5 de maestría y 1 de doctorado.

Predicción de la evolución de COVID-19 en México utilizando modelos neuronales artificiales y cómputo evolutivo

La inteligencia artificial ha ganado popularidad en los últimos años debido a su aplicación en la solución de diversos problemas que actualmente aquejan a la sociedad. Desde aplicaciones relacionadas con problemas de seguridad, salud, educación hasta la automatización de procesos, todo ello teniendo en común el análisis masivo de información para la toma de decisiones. Dentro de las técnicas más utilizadas podemos mencionar a las Redes Neuronales Artificiales, las cuales se han aplicado ampliamente en problemas de reconocimiento de patrones y predicción de series de tiempo, por lo que se convierten en potenciales candidatas para predecir la evolución de la pandemia causada por el COVID-19. En ese sentido, en esta investigación se han adaptado diferentes estrategias para desarrollar una metodología que permita monitorear y pronóstico de la evolución de COVID-19 en México combinando redes neuronales artificiales, cómputo evolutivo y principios básicos de predicción de series de tiempo y regresión. Para pronosticar el número de casos confirmados, defunciones y hospitalizados, se construyen y optimizan diferentes modelos, los cuales son ajustados con los Datos Abierto publicados por la Secretaría de Salud considerando el primer caso de COVID-19 en México. Una vez construidos los modelos, se seleccionan aquellos que otorgan el menor error de ajuste con respecto a los datos históricos. Posteriormente, los modelos seleccionados son estimulados con los datos históricos. Finalmente, para pronosticar el número de casos confirmados, decesos y hospitalizados para los siguientes días, se calcula el valor promedio de la predicción para cada día, así como su error de estimación con diferentes niveles de confianza.


Dr. Joaquín Salas Rodríguez

Dr. Joaquín Salas Rodríguez

Doctorado en Informática
Joaquín Salas es profesor en el campo de la visión por computadora por el Instituto Politécnico Nacional. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores de México, sus intereses de investigación incluyen el monitoreo de sistemas naturales utilizando la percepción visual y plataformas aéreas.
Salas recibió su doctorado en informática por el ITESM, México. Ha sido profesor visitante en el MIT, la Universidad de Stanford, la Universidad de Duke, la Universidad Estatal de Oregón, Xerox PARC, el Centro de Visión por Computador y la Escuela Nacional Superior de Telecomunicaciones de Bretaña. Salas fue becario Fulbright para el Departamento de Estado de los Estados Unidos.
Ha sido editor invitado de Elsevier Pattern Recognition y Pattern Recognition Letters. Por sus servicios en el Instituto Politécnico Nacional, recibió la medalla Lázaro Cárdenas del Presidente de México.

Modelos Computacionales para Apoyo al Entendimiento de la Dispersión de COVID-19

En esta plática describimos algunos métodos que hemos desarrollado para enteder el desarrollo de la epidemia ocasionada por SARS-CoV2 en México. Su aplicación pueda dar una idea del poder de los modelos computacionales para atender los grandes problemas nacionales.


Dr. Guillermo de  Anda Jáuregui

Dr. Guillermo de Anda Jáuregui

Doctorado en Ciencias Biomédicas
Doctor en Ciencias Biomédicas por la Universidad Nacional Autónoma de México. Especialista en aplicaciones biomédicas de ciencia de redes y sistemas complejos.

Las redes de COVID-19 en México

Se describirá la reconstrucción de redes de contactos a partir de datos de dispositivos móviles en México, y su uso en modelos epidemiológicos que orientan sobre los efectos de las intervenciones.

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