Los seminarios del CinvesComp ofrecen presentaciones a los estudiantes de licenciatura e ingeniería, de un tópico especial del que se realizan investigaciones en el Departamento de Computación del Cinvestav. Aquí se presenta la lista de los seminarios confirmados (esta lista se actualiza frecuentemente).

Los enlaces para acceder a las reuniones virtuales se darán a conocer poco antes de la fecha de los respectivos seminarios.

Metaheurísticas Bio-Inspiradas para Optimización: La última Frontera

Dr. Carlos A. Coello Coello

29 de mayo, 2023, 18 hrs

Link a la reunion AQUI

En esta plática se hablará sobre las metaheurísticas bio-inspiradas y algunos de sus usos en la solución de problemas complejos de optimización. Primero, se definirá el término "metaheurísticas" y se indicará de manera general cómo encajan dentro de la denominada "inteligencia computacional". Posteriormente, se describirán una clase particular de metaheurÍsticas que tienen inspiración biológica y se darán algunos ejemplos de ellas. En la última parte de la política se proporcionarán algunos ejemplos de aplicaciones del mundo real de un tipo particular de metaheurÍsticas bio-inspiradas (los algoritmos evolutivos).

Sistemas Ciberfísicos Médicos

Dr. Eduardo López Domínguez

13 de junio, 2023, 18 hrs

Resumen: Diversas soluciones informáticas han sido propuestas para mejorar la atención médica. Entre estas soluciones, los sistemas ciberfísicos médicos (SCFM) enfocados al cuidado de la salud desempeñarán un papel clave en la prevención y tratamiento de diversas enfermedades. En esta plática, se presenta en primera instancia una descripción general de este tipo de sistemas. Posteriormente, se describirán desde la perspectiva de las arquitecturas de software aspectos relevantes a considerar en la construcción de SCFM tales como: características funcionales y no funcionales, atributos de calidad, puntos de vista y estilos arquitectónicos, componentes y tecnologías de implementación.

Modelación Matemática y Simulación Computacional de la Respuesta Inmune Frente al Crecimiento del Cáncer

Dr. José Matías Alvarado Mentado

20 de junio, 2023, 18 hrs

Resumen: Actualmente, el cáncer es una de las principales causas de muerte en el mundo, en todos los grupos de edad. Por eso es relevante el estudio de modelos matemáticas y la ejecución de simulaciones computacionales, con datos de pacientes, para analizar y entender distintas condiciones y alternativas para hacer diagnósticos con mayor precisión; y para diseñar terapias personalizadas. En este seminario explicamos las investigaciones que hemos hecho sobre modelación formal y simulación computacional de la respuesta inmune ante el desarrollo de cáncer.

Redes Neuronales de Estado Eco para Resolver Problemas de Aprendizaje de Máquina

Dr. Gerardo de la Fraga

26 de junio, 2023, 18 hrs

Se explicarían las redes neuronales de estado eco para resolver problemas de regresión y clasificación. Este tipo de redes sirven naturalmente para aprender modelos para señales dinámicas temporales. También se explicará cómo pueden usarse para clasificar señales atemporales. La ventaja de este tipo de redes es que su entrenamiento es equivalente al gasto computacional de invertir una matriz. Los pesos de las capas de entradas y oculta se inicializan aleatoriamente; los pesos de la capa de salidas son los que se ajustan. Se mostrarán ejemplos con datos sintéticos y con bases de datos públicas y su comparación con otros modelos como k vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte y bosques aleatorios.

Introduction to Multi- and Many Objective Optimization
       (Presentation in English)

Dr. Oliver Schütze

29 de junio, 2023, 18 hrs

Resumen: In many situations one is faced with the problem to optimize several conflicting and incommensurable objectives concurrently. Problems of that kind are termed multi-objective optimization problems (MOPs) if two or three objectives are being considered, and many objective problems (MaOPs) if more than three objectives are being considered. As one example, consider the design of a certain product, where two objectives (among others) are in almost all cases (i) to maximize the "performance" of the given product while at the same time (ii) to minimize its cost.
In this talk, we first introduce to MOPs and MaOPs (first non-mathematically and later mathematically), and discuss the challenges one has to meet when solving such problems. Finally, we present some selected algorithms for the effective numerical treatment of MOPs and MaOPs, and show their application to some real-world problems.