Día 1
10:00 - 11:00
Antonio Neme. IIMAS, UNAM
Aprender se refiere a la posibilidad de hacer algo que antes no podíamos, o hacerlo por un camino novedoso, o tal vez hacerlo más rápido, o quizás llevarlo a cabo por una ruta interesante. El aprendizaje pasa por un cambio en quien aprende. Quien aprende ve modificado algo en su estructura interna, en donde se codifica lo aprendido. En las computadoras existen diferentes maneras de aprender, y algunas de esas formas se parecen, o se inspiran, en la forma en que aprendemos tanto los humanos como otros animales. En esta plática, por medio de ejemplos, hablaremos de cómo una computadora es capaz de aprender a hacer algunas tareas, desde muy sencillas, hasta muy complicadas y difíciles para los humanos.11:00 - 12:00
Iván Meza. IIMAS, UNAM.
En esta plática se exploran las formas en que se propone usar los sistemas de IA Generativa para resolver múltiples problemáticas. Entre ellas se destacan: su uso en genética, medicina y neurociencias, su uso para razonamiento, para la creación de agentes y robótica. Para lograr esto se presentan los fundamentos de la IA Generativa, los métodos asociados que están impulsando el avance y resultados de nuestro laboratorio en la evaluación de estos modelos.12:00 - 13:00
Fernando Arámbula. IIMAS, UNAM
Se presentaran los aspectos generales de la aplicación de las técnicas modernas de aprendizaje computacional en diagnóstico clínico, incluyendo los aspectos de capacidades actuales, requerimientos éticos y legales.13:00 - 14:00
Pilar Gómez. INAOE
En los últimos años y debido a la disminución del costo del procesamiento y almacenamiento de datos, se han generado aplicaciones impresionantes para la clasificación y procesamiento de imágenes, basadas principalmente en un área de la Inteligencia Artificial conocida como inteligencia computacional. Sin embargo, este auge ha llegado acompañado de una importante cantidad de retos relacionados a la confiabilidad, explicabilidad y sustentabilidad de estos sistemas basados en IA. Debido a esto, los diseñadores de software requerimos analizar con detalle cuales son los verdaderos alcances de los algoritmos basados en IA, sus costos de diseño y operación y los riesgos en que se incurre al utilizar este tipo de algoritmos.Realizados por estudiantes de la Licenciatura en Ciencia de Datos (IIMAS, UNAM),
Posgrado Ingeniería y Ciencias de la Computación (UNAM), y Posgrado en Ingeniería (UNAM)
[Terrario, IIMAS]
15:00 - 16:00
Erik Molino. IIMAS, UNAM
En esta presentación se exponen diferentes métodos para procesar y analizar señales. Se presentan algunos resultados donde se estudian señales sísmicas. Los métodos comprenden técnicas tradicionales basadas en análisis tiempo-frecuencia, así como métodos basados en algoritmos de inteligencia artificial, como redes neuronales.16:00 - 17:00
Helena Gómez. IIMAS, UNAM
En esta plática exploraremos cómo los modelos grandes del lenguaje están impactando nuestra vida cotidiana. Analizaremos qué son, cómo funcionan y sus aplicaciones prácticas, como asistentes virtuales y traductores. También reflexionaremos sobre los retos éticos, como los sesgos y la privacidad, y los peligros potenciales, incluyendo el mal uso de estas herramientas. La charla busca generar conciencia crítica entre los estudiantes sobre el uso responsable de la inteligencia artificial y su impacto en la sociedad.17:00 - 18:00
Ismael López. IIMAS, UNAM.
La 4ta revolución industrial impone retos para la economía mexicana y abre numerosas oportunidades de desarrollo industrial fundamentadas en los pilares de la I4.0, entre ellos la Robótica Industrial Inteligente. En esta plática se hace un análisis de los requerimientos para la implementación sistemas de producción interconectados, su automatización, así como un análisis de las principales limitaciones para su correcta implementación en la industria mexicana. Se presenta el trabajo realizado dentro del laboratorio de Manufactura Inteligente en las áreas de soldadura robotizada y ensamble mecánico cuyos procesos también son los eslabones primarios de producción en el área de manufactura en el país. Se establece tanto los requerimientos para su implementación como ejemplos prácticos de como implementar sistemas robóticos industriales capaces de desarrollar y adquirir habilidades de manufactura robotizada empleando técnicas de Inteligencia Artificial.
Día 2
10:00 - 11:00
Santiago Herce. UNAM.
Históricamente, la inteligencia artificial y las neurociencias se han nutrido mutuamente y hoy esa vinculación es más vigente que nunca. Los impresionantes avances de los algoritmos de aprendizaje de máquinas nos pueden orillar a pensar que el problema de emular la inteligencia de manera artificial ha sido resuelta. Sin embargo, existen diferencias enormes en la manera en que nuestros algoritmos actuales están aprendiendo y representando el mundo. En esta plática hablaré de algunos aspectos en los que los humanos somos por mucho superiores a los mejores algoritmos de IA. Y daré algunas sugerencias de caminos para cerrar esas brechas.11:00 - 12:00
Victor Lomas. IIMAS, UNAM.
En esta sesión, se explorarán los principios generales detrás de la tecnología de los vehículos autónomos, con ejemplos concretos de su uso en ciudades y su potencial en distintos entornos. También se analizarán los riesgos y desafíos que enfrenta esta tecnología, desde la seguridad hasta la ética, y se discutirán los avances recientes que la acercan cada vez más a ser una realidad cotidiana. La charla concluirá con una mirada al futuro, explorando cómo los taxis autónomos y otros vehículos sin conductor podrían transformar el transporte urbano en los próximos años.12:00 - 13:00
Alejandra Cervera. INMEGEN, Secretaría de Salud
La genética juega un papel crucial en muchas enfermedades, desde trastornos raros hasta condiciones comunes como el cáncer y la diabetes. Pero, ¿cómo podemos interpretar la inmensa cantidad de información que contiene nuestro ADN? Aquí es donde la bioinformática y la inteligencia artificial (IA) se convierten en herramientas clave.13:00 - 14:00
Caleb Rascón. IIMAS, UNAM.
Recientemente, ha habido un crecimiento fuerte en la generación de audio usando inteligencia artificial. Esta plática se enfocará en ilustrar la generación de voces artificiales, utilizando herramientas actuales. Se discutirán los beneficios así como los riesgos de estás herramientas, dando así un panorama general de su impacto potencial en la sociedad.Realizados por estudiantes de la Licenciatura en Ciencia de Datos (IIMAS, UNAM),
Posgrado Ingeniería y Ciencias de la Computación (UNAM), y Posgrado en Ingeniería (UNAM)
[Terrario, IIMAS]
15:00 - 16:00
Julien Ricaud, Miguel Ballesteros. IIMAS, UNAM.
En esta plática se exploran las formas en que se propone usar los sistemas de IA Generativa para resolver múltiples problemáticas. Entre ellas se destacan: su uso en genética, medicina y neurociencias, su uso para razonamiento, para la creación de agentes y robótica. Para lograr esto se presentan los fundamentos de la IA Generativa, los métodos asociados que están impulsando el avance y resultados de nuestro laboratorio en la evaluación de estos modelos.16:00 - 17:00
Katya Rodríguez. IIMAS, UNAM.
En este charla hablaremos de algunas aplicaciones cotidianas desde el punto de vista de problemas de optimización y el uso de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Máquina em ellas17:00 - 18:00
Edgardo Galán. IIMAS, UNAM.
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el estudio de las ciencias biológicas al facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos complejos. Esto ha permitido identificar patrones en secuencias de ADN y datos de expresión genética, predicción de estructuras proteicas y diseñar tratamientos médicos personalizados. De manera que la IA ha contribuido a una comprensión más profunda de los mecanismos de la vida. Así mismo, los algoritmos y el análisis de datos se han convertido en herramientas esenciales para el avance de la biología y la medicina del futuro.Día 3
9:00 - 10:00
Nidiyare Hevia. IIMAS, UNAM.
Las enfermedades zoonóticas son aquel tipo de enfermedades que se transmiten de animales a humanos a través de bacterias, parásitos, hongos o virus, se les atribuyen un porcentaje significativo de los fallecimientos a nivel mundial, siendo enfermedades infecciosas conocidas o emergentes. La Inteligencia Artificial ha permitido analizar, estudiar y comprender de manera objetiva sistemas tan complejos como una infección, permitiendo generar herramientas computacionales basadas en técnicas de visión computacional, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y aprendizaje profundo, que ayuden a dar respuestas, hallazgos o apoyo en diagnósticos de manera temprana.10:00 - 11:00
Efren Mezura. Universidad Veracruzana.
En la charla se presenta una introducción a la IA para después recorrer su aún jóven historia remarcando hitos y momentos relevantes tanto positivos como el actual, pero también difíciles donde la IA no se veía como algo factible y útil.11:00 - 12:00
Karina Martínez. F.Q., UNAM.
La precisión de los modelos predictivos de bioactividad puede variar según la complejidad del sistema que se estudia, de la calidad y cantidad de datos disponibles y de los algoritmos y métodos específicos utilizados. En algunos casos, los modelos predictivos pueden ser muy precisos, especialmente cuando hay una gran cantidad de datos de entrenamiento y de alta calidad. Esto permite representar con precisión el sistema biológico bajo estudio. Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo permiten hacer predicciones muy precisas sobre la bioactividad basándose en características como la estructura química o las propiedades moleculares. Si bien los modelos predictivos de bioactividad son útiles en muchas aplicaciones, como el descubrimiento de fármacos y la predicción toxicológica, es importante considerar cuidadosamente sus limitaciones y posibles fuentes de error al interpretar sus resultados. En esta charla se presentan generalidades en investigación y el desarrollo en esta área.12:00 - 13:00
Nora Pérez. IIMAS, UNAM
¿Has escuchado la frase “las matemáticas están en todos lados”? La IA no es la excepción. En esta plática vamos a explorar un poco sobre los conceptos y modelos matemáticos que han contribuido al desarrollo de la IA y que nos darán un panorama de lo que tienes que saber para poder entender cómo las matemáticas se convierten en el lenguaje que los algoritmos utilizan para aprender, tomar decisiones y resolver problemas. Esta plática tratará de mostrar que aunque parezca complejo, los fundamentos de la IA están más cerca de lo que imaginas.13:00 - 14:00
Zian Fanti. IIMAS, UNAM
Desde antes de la aparición de la especie humana la necesidad de expresar de forma gráfica, nuestro cotidiano así como nuestros pensamientos, ha estado presente en la especie humana, y algunas otras que ahora ya no existen. El paso del tiempo y la construcción de nuevas herramientas han posibilitado distintas expresiones gráficas que representan nuestro mundo o nuestros pensamientos de alguna u otra manera. El advenimiento de la "inteligencia artificial" no ha sido la excepción y abre un nuevo mundo de posibilidades para la expresión gráfica.‡ Horario por confirmar
* Eventos realizados en el salón 13 del Edificio C del IIMAS