Speakers – ENC 2016

Edgar-Chavez

 

Edgar Chávez

Edgar Chavez is a data scientist, expert in similarity methods for information access. He is a full professor at the CICESE research center in Baja California. He is the leader of the data science group in the Applied Physics Division in CICESE. He had previous appointments as full professor at Universidad Michoacana, and as visiting professor in Universidad de Chile, Universidad Nacional de San Luis in Argentina, the University of Waikato in New Zealand, the Institute of Mathematics in UNAM and the Center for Research in Mathematics (CIMAT) in Guanajuato. He obtained a Phd. in Computer Science from CIMAT in 1999, and he is a member of the National Research System (SNI) since 1996. He has more the 100 refereed publications with more than 3500 citations. In 2009 he obtained the Thompson-Reuters recognition for the most cited paper in computer science in México. He graduated 15 masters and 8 doctors in computer science in programs from Argentina, Chile and México. He has been president of the Mexican Computer Science Society, and is a founder and member of the steering committee of Similarity Search and Applications, a scientific society devoted to similarity methods for information access. He founded a startup for radio media monitoring using a proprietary sound signature and proximity searching methods, and he is currently in the process of founding another startup devoted to inverse search for various multimedia data types.

Título de la plática: Búsqueda

Resumen:

En esta charla exploramos el problema de localizar objetos digitales en grandes colecciones de datos. En la vida diaria buscamos constantemente objetos digitales usando computadoras, y queremos resultados rápidos y precisos.

Topic: Searching

Summary:

In this talk we explore the problem of locating objects in large collections. In everyday life we constantly use computers to search for digital objects, and want quick and accurate results.

 

Gregorio-Toscano

Gregorio Toscano

Gregorio Toscano earned his PhD (2005) in Electrical Engineering at the Center for Research and Advanced Studies of the National Polytechnic Institute (CINVESTAV-IPN), MSc (2001) in Artificial Intelligence at the Vercruzana University, and a BA in Computer Systems Engineering at the Merida Institute of Technology. After his PhD graduation in 2005, Dr. Toscano worked until 2006 as associate professor in the Graduate Program in Systems Engineering at Department of Mechanical and Electrical Engineering, UANL. After this year, he has been working as associate professor of the Graduate Program in Computer Science at the Information Technology Laboratory, CINVESTAV-IPN. In 2015, he spent a year at the COIN Lab at Michigan State University. Dr. Toscano’s main research has focused on methods for solving multi-objective problems using evolutionary computing. He has developed 7 research projects, in 3 of them, he was the leader researcher. Since 2007, Dr. Toscano has supervised 7 MSc and 2 PhD students at CINVESTAV-Tamaulipas. Dr. Toscano has taught Programming Languages (6 times), An Introduction to Evolutionary Computing (6 times), Computational Intelligence (3 times) Mobile Computing (2 times), Engineering Optimization, Selected Topics on Evolutionary Computation, Statistical Methods, and Operations Research. According to the publication “Scientometric mapping of computer science research in Mexico”, Dr. Toscano holds the fourth position with respect to the total of citations in Mexico. Currently, he has published more than 50 articles, which hold more than 3,600 citations, according to Google Scholar. Dr. Toscano has had one of his papers in the Hot Papers List of the ISI Web of Science for being the most highly cited in the last 10 years.

Título de la plática: La naturaleza nos enseña a resolver problemas: Inteligencia Computacional. Origen, estado actual y tendencias del área.

Resumen:

Vivimos en un mundo dinámico, incierto y complejo. Los animales y plantas de nuestro planeta han sido cuidadosamente diseñados para resolver el problema más elemental: supervivencia. De acuerdo con el Neordarwinismo, la vida y evolución sobre el planeta puede ser explicada a través de cuatro procesos principales: reproducción, mutación, competencia y selección.

La naturaleza misma ha sido nuestro arquitecto, y nos ha evolucionado para tener cerebros plásticos capaces de aprender no sólo de experiencias propias, sino del conocimiento generado por otros seres. Nos ha dado un sentido natural del orden que podemos verlo en las complejas organizaciones de hormigas y otros insectos. Nos ha brindado un sistema de visión avanzada con una capacidad inherente para reconocer patrones complejos. Además, tenemos una intuición y sentido común que nos permite tomar decisiones instantáneamente en un mundo relativo e impreciso.

Es tan solo natural, que cuando nos enfrentamos a problemas complejos en ingeniería y ciencia que no pueden ser resueltos por algoritmos determinísticos en un tiempo acotado, nos inspiremos en la naturaleza para desarrollar métodos que puedan resolverlos. De tal forma, ahora contamos con métodos bio-inspirados que permitan aprender reglas, clasificar patrones, optimizar recursos, lidiar con un mundo relativo y tomar decisiones (entre muchos otros).

Esta plática servirá para que el auditorio se introduzca al fascinante mundo de la inteligencia computacional. Explicarle el origen de sus principales paradigmas, mostrarle ejemplos concretos de su uso y discutir algunas tendencias importantes del área. Finalmente, se les invitará a sumarse al área, y motivarlos para que el auditorio mismo desarrolle nuevos métodos que permitan mejorar las condiciones del mundo en que vivimos.

luis

Luis Alberto Pineda Cortés

http://leibniz.iimas.unam.mx/~luis/

Ingeniero Electrónico por la Universidad Anahuac (1976-1980), M. en C. en Ciencias Computacionales, por el ITESM (1983-1985), Campus Morelos y doctor (PhD) por la Universidad de Edimburgo, Escocia (1986-1990). Se desempeñó como ingeniero de diseño en la empresa Puromex (1979-1981) y como gerente del centro de cómputo de NCR de México (1981-1983). Inició sus labores de investigación en el Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE) donde se desempeño como investigador en dos ocasiones (1983-1986 y 1992-1998); fue también investigador asociado en la Universidad de Edimburgo (1989-1992). En 1998 se incorporó al IIMAS, UNAM, donde fue Jefe del Departamento de Ciencias de la Computación de 1998 a 2002 y nuevamente del 2005 al 2010.

Actualmente es Investigador Titular “B”, Pride “D” e Investigador Nacional Nivel II. Es autor de 98 artículos arbitrados en revistas, libros y memorias de prestigio internacional, principalmente en inteligencia artificial, lingüística computacional, robots de servicio, reconocimiento del habla, procesamiento del lenguaje natural y computación gráfica. A lo largo de su carrera ha desarrollado varios grupos de investigación entre los que destacan el grupo SIBS en el IIE, y los grupos DIME y Golem en el IIMAS. Ha sido investigador responsable de varios proyectos CONACyT, PAPIIT, UNAM y del Instituto de Ciencia y Tecnología del DF, además de varios proyectos mayores para el IIE y la Comisión Federal de Electricidad (CFE). Ha establecido colaboraciones con varias instituciones internacionales. Ha participado como ponente en eventos internacionales en más de 60 ocasiones y ha impartido más de 80 conferencias magistrales en México; ha participado también en numerosos paneles y mesas redondas, tanto en México como en el extranjero, donde ha enfatizado reiteradamente la necesidad de fortalecer la autodeterminación tecnológica de México, en particular en tecnologías de la información y las comunicaciones. En el aspecto docente ha impartido alrededor de 40 cursos de posgrado en la UNAM, la UJAT en Tabasco, el CENIDET, Morelos y el ITESM, Campus Morelos, en teoría de la computación, autómatas y lenguajes formales, lenguajes de programación, computación gráfica, lingüística computacional, inteligencia artificial y programación lógica. También ha sido docente la Universidad Estatal de Ohio en los Estados Unidos y profesor invitado en la Universidad Tecnológica de Viena. Asimismo ha supervisado tres tesis doctorales, nueve de maestría y doce de licenciatura concluidas, además de otras en proceso. Varios de sus estudiantes son actualmente investigadores en diversas instituciones nacionales y algunos son miembros del SNI. Fue fundador y coordinador del programa doctoral en computación entre el IIE y la Universidad de Salford en el Reino Unido a través del cual se doctoraron 4 investigadores del IIE, y participó en los trabajos para la fundación de la maestría en computación de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco. Ha tenido una extensa actividad de difusión en los medios (TV, radio, prensa escrita e Internet) principalmente en relación al robot Golem y al grupo Golem del cual es fundador y coordinador, en el cual se han desarrollado los robots Golem, Golem en Universum, Golem-II+ y Golem-III, y también en relación a la mejora de la calidad del servicio en el metro de la Ciudad de México. Es miembro regular de la Academia Mexicana de Ciencias y de la Academia Mexicana de Informática (AMIAC). Fue coordinador del Seminario de Computación UNAM (1998-2002), coordinador del Comité del Programa Técnico del Congreso “50 Años de la Computación en México” en el 2008, así como del Simposium “Los Retos de la Era de la Información en nuestro País” dentro del ciclo “Las Ciencias en la UNAM: Construir el futuro de México”, y ha participado en el comité técnico de varios congresos nacionales e internacionales. Asimismo, participó en la coordinación del capítulo “Ciencias de la Información” en el libro “La UNAM por México” y fue responsable de la redacción de varias secciones. Desde enero de 2010 fue también el Coordinador de la Red Mexicana de Investigación y Desarrollo en Computación (REMIDEC) y editor de la página y el boletín de dicha red. En 2014 coordinó los trabajos para la creación de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP) de la cual es el Presidente Fundador a partir de enero de 2015. Es maratonista.

Titulo de la plática: Abstracción, Entropía y Formatos Computacionales

Resumen:

En esta plática se cuestiona la medida en que la Máquina de Turing (MT) es un modelo adecuado de la computación artificial y natural. Para este efecto se analizan dos propiedades del formato estándar: 1) determinación y 2) conservación de información o reversibilidad. Se propone que el compromiso (trade-off) entre expresividad y efectividad computacional (tractabilidad), ilustrado por la Jerarquía de Chomsky, presupone estas propiedades, y se resalta que las abstracciones expresadas en este formato se crean por composición y su interpretación no conlleva pérdida de información. Por otra parte se muestra que las computaciones distribuidas no cumplen necesariamente con las propiedades (1) y (2), por lo que tienen una entropía asociada, la cual se define como la indeterminación promedio de una unidad de proceso o memoria en un sistema computacional. Se presenta una máquina distribuida cuyo formato es una retícula sobre la cual se pueden escribir y leer todas las celdas simultáneamente, cuyos contenidos se interpretan como funciones o abstracciones, y se define la entropía de dichas abstracciones. Esta máquina se utiliza para crear una memoria asociativa con sus operaciones de registro, reconocimiento y recuperación. Se presenta un experimento para el almacenamiento y reconocimiento de dígitos manuscritos, donde cada instancia concreta o imagen de un dígito se expresa o describe como una estructura atributo-valor (o función) y el concepto de un dígito se expresa como la abstracción de un número significativo de instancias. Se muestra que hay configuraciones muy económicas (en el número de unidades de memoria) en las que hay un rango de entropía en el cual el compromiso entre la precisión y recuperación en las operaciones de reconocimiento es muy satisfactorio. A la luz de esta discusión se sugiere que hay un abanico de formatos computacionales posibles donde la Máquina de Turing es simplemente el caso particular de la máquina completamente determinada y, consecuentemente, reversible. Más aún, la presente discusión sugiere que hay un compromiso computacional (trade-off) de carácter general entre reversibilidad y expresividad: mientras la teoría estándar de la computación y la MT, orientada a la computación artificial, favorece la reversibilidad (y asume el compromiso entre expresividad y tractabilidad), la computación natural favorece la expresividad (y las computaciones efectivas), aunque sea a costa de la pérdida de información.

Jason Nawyn

Jason Nawyn is a member of the Changing Places research team, having joined the group as a student in the Program in Media Arts and Sciences. Jason is a Human-Computer Interaction (HCI) specialist whose work involves designing and developing context aware computing applications using mobile, wearable and environmentally deployed sensors. As an active participant in the field of ubiquitous computing research, he has used sensing technologies to study in-home behavior modification, memory augmentation, language acquisition, and physical activity detection. Jason is also involved in the study and practice of user interface design, with a particular emphasis on visualization of real-time streaming data sources.

Jason was a significant contributor to the development of the PlaceLab, an apartment-scale live-in laboratory for the study of HCI in a residential context.  He has since extended the sensing infrastructure used in this project to other homes in the Boston area through a portable sensor toolkit called BoxLab. His current work involves making context aware sensing tools freely and easily accessible to researchers across disciplines.