Seminarios CinvesComp

Los seminarios CC 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).

Escanea el código QR para acceder a la sesión o usa el siguiente enlace:

https://tinyurl.com/SeminariosCC2024

Resumen:

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).

Martes 19 de marzo, 18 hrs

Resumen

Se mostrará la descripción de un autoencoder y su aplicación para disminuir la dimensionalidad de los datos de entrada o construir nuevos modelos para los datos. Se mostrará una aplicación de detección de transacciones bancarias fraudulentas. El autoencoder se optimizó con el algoritmo multiobjetivo NSGA-II para minimizar el tamaño del contenedor de la red ECO y maximizar su exactitud. El autoencoder se realizó en PyTorch.

Jueves 21 de marzo, 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.

Jueves 18 de abril, 18 hrs

Resumen:

Las tecnologías de la información emergentes de las últimas décadas han dado origen al desarrollo de Sistemas de Aprendizaje Móviles Adaptativos (SAMAs). Los SAMAs son herramientas tecnológicas enfocadas a generar un proceso de enseñanza-aprendizaje personalizado para cada alumno con base en sus habilidades e intereses. Estos sistemas tienen el potencial de lograr una mejora académica, satisfacción, y un proceso de aprendizaje eficaz en el alumno. 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 los SAMAs tales como: características funcionales, vistas y estilos arquitectónicos, componentes y tecnologías de implementación.

Jueves 25 de abril, 18 hrs

Resumen

La computación verde se refiere al uso eficiente de los recursos de cómputo minimizando el impacto ambiental. Según la última lista de Top500, publicada en Noviembre de 2023, las supercomputadoras llegan a usar hasta 22,000KW para su operación, lo cual se traduce en generadores de grandes emisiones de CO2. En esta plática abordaremos el problema hexaflop y las soluciones tecnológicas para lograrlo, haciendo énfasis en el uso de sistemas heterogéneos, despachadores, indicadores (como el de proporcionalidad energética) y el concepto de aceleración energética.

Martes 07 de mayo, 18 hrs

Resumen

En el seminario se hace un repaso de los modelos matemáticos de dinámica poblacional, a nivel micro y macro. El enfoque de biología y la medicina de sistemas para modelar las complejas interacciones entre múltiples agentes. Los métodos computacionales de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y el reconocimiento de patrones emergentes. Se describen los modelos matemáticos en enfermedades crónico-degenerativas, envejecimiento, diabetes y de interacciones entre la respuesta inmune ante el crecimiento del cáncer.

Martes 21 de mayo, 18 hrs