Autor: admin

Fecha: 11 de noviembre de 2020 a las 4 pm de México (GMT-6).

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Expositores:

Nelly Selem. Hizo sus estudios de licenciatura y maestría en Famat/Cimat (1999-2006), donde se interesó mucho en los sistemas dinámicos complejos. Posteriormente completó un doctorado en biología integrativa en Langebio Cinvestav, bajo la dirección de Francisco Barona. Actualmente es posdoctorante en Langebio, donde diseñó –conjuntamente para los posgrados de Cimat y Cinvestav– el curso Big Data for Genomics. A partir de febrero se incorporará como investigadora en el Centro de Ciencias Matemáticas de la UNAM en Morelia. Le gusta practicar deportes y sobre todo compartirlos fomentando su práctica por las niñas de todo el país.

Título. Análisis de datos (meta)-genómicos para identificar patrones en el DNA microbiano.

Resumen. Muchos de los antibióticos que conocemos son químicos producidos por bacterias. Estos metabolitos, y otros productos naturales son codificados por grupos de genes llamados clústeres biosintéticos que suelen estar físicamente agrupados en el genoma bacteriano. Debido a la revolución en secuenciación genómica, la cantidad de genomas bacterianos públicos se duplica cada año. Esta cantidad de datos hace necesario el desarrollo de software para clasificarlos y visualizarlos efectivamente. Existen cientos de miles de genomas disponibles que diariamente son explorados en busca de nuevos químicos, esta actividad es conocida como minería genómica. En esta charla contaremos casos de éxito del laboratorio de evolución de la diversidad metabólica en minería genómica. Este trabajo es en conjunto con el Dr. Jorge Navarro de Wageningen University and Research.

Gerardo Arizmendi. Estudió la licenciatura en la Universidad de Guanajuato de 2004 a 2008.  Estudió su maestría y doctorado en el CIMAT de 2009 a 2016. En 2016 realizó una estancia posdoctoral en la UNAM. Desde  2017 es profesor de tiempo completo en la Universidad de las Américas Puebla. Es miembro de SNI desde 2018 con nivel I. Su principal área de investigación es la geometría diferencial y recientemente la teoría espectral de gráficas.

Título. El diamante de Clifford y una desigualdad.

Resumen. Explicaremos la construcción de unos fibrados, entre ellos un fibrado twistorial, asociados a las llamadas estructuras de Clifford par que son generalizaciones de variedades (casi) complejas y cuaterniónicas. Estos fibrados tienen junto con la variedad forman un diagrama de diamante al que llamamos diamante de Clifford, en las que recientemente hemos probados que aparecen geometrías Kahler Einstein, Sasaki Einstein y Special Kahler. Estos resultados están publicados en un par de trabajos, uno escrito con Charles Hadfield y otro con Rafael Herrera y Paolo Piccinni. 
Por otra parte hablaré muy brevemente de una desigualdad en teoría de gráficas que muy recientemente demostramos mi hermano Octavio y yo.

¡Nos vemos!

Fecha: 28 de octubre de 2020 a las 2 pm de México (GMT-6).

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Expositores:

Adrián Jinich. Actualmente es postdoc en Weill-Cornell Medical College (New York, NY) en el laboratorio del Prof. Kyu Rhee, donde estudia el metabolismo de la bacteria que causa la tuberculosis, la causa número uno de muerte por infección. Estudió la maestría en matemáticas aplicadas en CIMAT (2007-2009). Trabajó como técnico de laboratorio en Langebio con el Prof. Alexander de Luna. Hizo sus estudios de doctorado en Biología de Sistemas en la Universidad de Harvard. Es co-fundador y miembro del consejo directivo de Clubes de Ciencia México. Fue ganador de un Hanna Gray fellowship del Howard Hughes Medical Institute (HHMI) y fue reconocido por la revista Cell Press en su listado: “100 inspiring Hispanic/Latinx scientists in America”.

Título. Descifrando la función de enzimas de M. tuberculosis mediante métodos experimentales y computacionales.

Resumen. En 2019, 1.4 millones de personas murieron por tuberculosis (TB). La bacteria que causa esta devastadora enfermedad infecciosa, Mycobacterium tuberculosis, es una “caja negra” bioquímica: no conocemos la gran mayoría de las reacciones metabólicas que ocurren en su interior que le permiten sobrevivir dentro de su huésped, el ser humano. En esta charla voy a platicar sobre esfuerzos experimentales y computacionales para entender mejor la función bioquímica de genes en M. tuberculosis. 

Erika Roldán. Realizó sus estudios de licenciatura (2004-2009) y posgrado en Famat/Cimat concluyendo el doctorado en el año 2018 bajo la dirección de Victor Perez-Abreu (Cimat) y Matthew Kahle (Ohio State University). Realizó una estancia de investigación en el Instituto para la Investigación Computacional y Experimental de las Matemáticas en la Universidad Brown, en el 2016 en el semestre especial “Topology in Motion” y un posdoctorado en Ohio State University con el grupo de investigación Topological and Geometric Data Analysis. Actualmente realiza una estancia postdoctoral auspiciada por la Union Europea (Marie-Curie Fellowship) en dos instituciones: Technical University of Munich con el grupo de investigación Geometry and Visualization y en Ecole Polytechnic Fedérale de Lausanne en el Laboratory for Topology and Neuroscience (UPHESS). Ha sido fundadore y/o co-fundadore de varios proyectos de educación y divulgación de las matemáticas: Matemorfosis (Cimat), MusicMath, Buckeye Aha Math Moments (OSU) y Hypothesis. En su tiempo libre colecciona, diseña y analiza puzzles mecánicos usando espacios de configuraciones, algoritmos y matemáticas discretas.

Título. Topología, geometría y combinatoria extrema de modelos aleatorios de crecimiento celular.

Resumen. Los modelos de crecimiento celular aleatorio se han utilizado para estudiar la evolución en el tiempo de una variedad de fenómenos sociales y naturales que exhiben un comportamiento estocástico espacial y temporal. Entre ejemplos recientes de aplicaciones de estos modelos aleatorios se encuentran los procesos de curación de las heridas en la piel y la evolución de la morfología y la dinámica de diferentes colonias celulares. En esta charla vamos a analizar el comportamiento asintótico de la topología y geometría local del Modelo de Eden, que es un modelo aleatorio de crecimiento celular cúbico. También vamos a comparar el comportamiento de este modelo con otros modelos aleatorios de complejos cúbicos y con configuraciones que alcanzan propiedades topológicas extremas.

¡Nos vemos!

Fecha: 14 de octubre de 2020 a las 2 pm de México (GMT-5)

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Expositores:

Raquel Perales Aguilar. Es catedrática CONACyT desde noviembre del 2016 en el Instituto de Matemáticas de la UNAM en Oaxaca.  Estudió la licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guanajuato (2003-2008) y estuvo en la maestría del CIMAT del 2008 al 2009. Hizo su doctorado en Stony Brook (2009-2015) y fue postdoc tanto en el Instituto de Matemáticas de la UNAM en la Ciudad de México, como en el Mathematical Sciences Research Institute (MSRI). Sus intereses matemáticos son la geometría Riemanniana, el análisis geométrico, la teoría geométrica de la medida y los espacios métricos.  

Título. Sucesiones convergentes de variedades Riemannianas.

Resumen. Un espacio métrico consta de un conjunto y una métrica que nos dice si dos puntos son iguales o cuán cercanos están. En esta plática tomaremos el conjunto de variedades Riemannianas y le daremos una métrica que nos dirá cuándo dos variedades son las «mismas» o qué tanto se «parecen».  Mencionaré varios de mis resultados al respecto, explicaré brevemente el contenido de mis últimos artículos y hablaré de las aplicaciones que tienen en la teoría general de relatividad. 

Javier Chávez Domínguez. Realizó sus estudios de licenciatura en Famat/Cimat (1999-2004), donde le tomó un interés al análisis funcional que continúa hasta la fecha. Posteriormente obtuvo una maestría en la UNAM (2004-2006) y un doctorado en Texas A&M University (2006-2012). Tras desempeñarse como investigador postdoctoral en la Universidad de Texas en Austin y en el Instituto de Ciencias Matemáticas en Madrid, desde 2015 es profesor en la Universidad de Oklahoma. Sus temas de investigación incluyen espacios de Banach, teoría de operadores, y procesamiento de señales.

Título. Una visita rápida al mundo de los grafos cuánticos.

Resumen. Un grafo cuántico es un subespacio lineal del espacio de matrices de n por n con entradas complejas, que contiene a la matriz identidad y es cerrado bajo tomar la transpuesta conjugada. Esta extraña definición tiene su origen en la teoría de la información cuántica, donde este objeto juega un papel que en la teoría clásica es ocupado por un grafo (lo que explica el nombre).
En la charla explicaré esta analogía entre los grafos clásicos y los cuánticos, y mostraré un par de ejemplos de cómo se han desarrollado versiones cuánticas de ciertas propiedades geométricas en la teoría de grafos (trabajos conjuntos con Andrew Swift).

¡Nos vemos!

Fecha: 7 de octubre de 2020 a las 4 pm de México (GMT-5)

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Expositores:

Rodolfo Ríos-Zertuche. Hizo sus estudios de licenciatura y maestría en Famat/Cimat (2001-2007), y los de doctorado en la Universidad de Princeton. Ha sido miembro del Instituto para la Investigación Computacional y Experimental de las Matemáticas en la Universidad Brown, el Instituto Max Planck de Matemáticas en Bonn, la Escuela Normal Superior de París, la Universidad de París – Dauphine, y el Instituto de Inteligencia Artificial y Natural de Toulouse.

Título. Dinámica de algoritmos de optimización a gran escala.

Resumen. Con el adviento de aplicaciones industriales, como el aprendizaje profundo, que requieren la solución de problemas de optimización a gran escala que involucran funciones no convexas y altamente singulares, se ha revivido el interés en algoritmos relativamente rudimentarios, como el método del subgradiente de Shor, para los que sin embargo no son conocidas las propiedades de convergencia. En esta charla hablaremos del tipo de resultados que se pueden obtener en esta dirección usando las «medidas cerradas,» una herramienta que permite codificar no sólo las posiciones sino también las velocidades asintóticas, y revela que el interminable rebote a priori caótico de estos algoritmos en realidad sigue ciertos patrones de orden. Este es un trabajo conjunto con Jérôme Bolte y Edouard Pauwels.

Areli Vázquez Juárez. Hizo sus estudios de licenciatura y maestría en Famat/Cimat (2000-2007), y los de doctorado en el área de Análisis Geométrico en la Universidad Federal Fluminense, bajo la dirección de Xu Cheng. Desde 2014, trabaja como profesora tiempo completo en la Escuela Nacional de Estudios Superiores, unidad León, UNAM, impartiendo los cursos de matemáticas de las diferentes licenciaturas y participando en proyectos de investigación en Geometría y de vinculación con la sociedad. Es liberal y feminista, le gusta hacer deporte y su verdadera pasión es el hockey sobre hielo.

Título. El problema isoperimétrico en productos.

Resumen. En la primera parte de esta plática, hablaré de resultados recientes que hemos obtenido del perfil isoperimétrico del toro producto con el espacio euclideano, en dimensiones bajas. Este trabajo es en conjunto con el Dr. Miguel Ruiz. Después, hablaré del esfuerzo que hemos realizado para entender la dinámica de los ciclistas en la ciudad de León, Guanajuato, y algunos de los resultados obtenidos que nos ayudan a contestar preguntas como: ¿cuáles son las dificultades que encuentran los usuarios de este medio de transporte? ¿cómo diseñar mejores ciclovías? ¿cómo aumentar el número de usuarios?

Fecha: 30 de septiembre de 2020 a las 4 pm de México (GMT-5)

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Expositores:

Abel Castorena. Realizó su licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guadalajara. Concluyó su doctorado en CIMAT bajo la dirección de Xavier Gómez-Mont en el año 2000. Después realizó un posdoctorado en Roma con el Ciro Ciliberto. En 2002 ingresó a la Universidad Michoacana. Desde noviembre de 2004 trabaja en el Centro de Ciencias Matemáticas de la UNAM Campus Morelia donde actualmente es el Director del Centro.

Título. Subvariedades del espacio moduli de curvas definidas por propiedades geométricas en curvas.

Resumen. La geometría birracional del espacio moduli de curvas complejas (superficies de Riemann compactas) M_g, es un tema en geometría algebraica muy estudiado en la actualidad. Entender la geometría de M_g está estrechamente ligada al estudio de ciertas subvariedades de codimensión 1. Veremos ejemplos concretos de estas subvariedades y si el tiempo lo permite introduciré «2 nuevas» subvariedades que al parecer no se han estudiado anteriormente y que pueden ayudar a entender más aspectos geométricos de M_g.

Imelda Flores Vázquez. Tras completar sus estudios de licenciatura y maestría en Famat/Cimat (2000-2005), hizo su doctorado en economía en New York University. Fue profesora en el Rochester Institute of Technology. Luego fue investigadora en Texas Health and Human Services Commission. Estuvo en la industria de hospitales por cuatro años resolviendo problemas estratégicos y de investigación. Actualmente es economista senior en el grupo de métodos en Econometrica Inc., una compañía que hace investigación y gestión de programas y políticas públicas principalmente para el gobierno federal estadounidense. Vive en los suburbios de Filadelfia con su esposo y su hijo. 

Desafortunadamente Imelda no va a poder dar su charla en esta ocasión y esta parte de la sesión se cancela.

Titulo. Métodos matemáticos para la industria de la salud.

Resumen. Hablaré de ejemplos de programas, iniciativas y hasta fallas en el sistema de hospitales que se evalúan usando métodos estadísticos. Daré un panorama de los métodos más comunes para hacer dichas evaluaciones explicando las suposiciones de cada método y ejemplos de lo que me llevó a mí a elegir uno u otro. Si el tiempo lo permite puedo dar un ejemplo de un método matemático para predecir el comportamiento de los pacientes y ayudar así a tomar decisiones estratégicas. 

Fecha: 16 de septiembre a la 1 pm de México (GMT-5).

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Expositores:

Marco Bertani-Økland. Tras completar sus estudios de licenciatura en Famat/Cimat (1998-2004) con una tesis de licenciatura dirigida por José Luis Marroquín, hizo su maestría y doctorado en la Universidad Tecnológica y de Ciencias Naturales de Noruega, especializándose en teoría cluster-tilting. Desde el 2010 trabaja para Computas, compañía noruega de consultores en tecnología de la información. Marco se esfuerza por crear soluciones tecnológicas de manera responsable y sustentable. Vive en noruega con su esposa y 3 hijos, en un pequeño pueblo famoso por su río con salmones.

Título. Cuando los algoritmos discriminan: ¿Cómo implementar inteligencia artificial de una manera responsable?

Resumen. El uso responsable de la inteligencia artificial requiere que sea lícita, ética y robusta. Durante esta plática explicaré qué herramientas existen actualmente para la implementación práctica de inteligencia artificial responsable. Daremos ejemplos de casos en los que fallan, hablaremos sobre privacidad, explicabilidad, cómo detectar y mitigar sesgos injustos, y cuáles son las fronteras actuales de la investigación en estas áreas.

Alicia Prieto-Langarica. Es profesora en el Departamento de Matemáticas y Estadística en Youngstown State University desde Agosto del 2012. Recibió la licenciatura en matemáticas aplicadas de la Universidad de Texas en Dallas en 2008, después de estudiar tres años en Famat/Cimat (2003-2006). Obtuvo su Doctorado de la Universidad de Texas en Arlington en 2012 bajo la dirección de Hristo Kojouharov. Su investigación es en matemáticas biológicas y su enseñanza ha sido reconocida recientemente con el Premio Nacional Alder de la Mathematics Association of America.

Título. Modelando el efecto de la temperatura en la calidad del sueño y otros problemas interesantes.

Resumen. El sueño es uno de los procesos biológicos, universal entre todas las especies, y que sin embargo es poco entendido. Una de las más grandes incógnitas es la relación entre la temperatura y la calidad y cantidad de sueño. Resultados experimentales sugieren que cambios en la temperatura ambiental pueden afectar los patrones de sueño. Diseñamos un modelo de ecuaciones diferenciales que describe la dinámica y varias características del ciclo REM/NREM y del ciclo del sueño. Este modelo puede servir para entender mejor la relación entre la temperatura y el sueño. En esta charla también hablaremos de otros problemas interesantes que han sido estudiados con modelos matemáticos.

Fecha: 2 de septiembre a las 2 pm de México (GMT-5)

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Expositores:

Matilde Martínez. Tras realizar sus estudios de licenciatura en la Universidad de la República en Uruguay, hizo su doctorado en el Cimat bajo la dirección de Xavier Gómez-Mont en 2005. Tras ocupar diversos puestos en Cimat y el Instituto Fields, se desempeña hoy en la Universidad de la República. Su trabajo se centra en el estudio de la dinámica de foliaciones. Comparte su vida con otro exalumno del Cimat, Richard Muñíz, y sus dos hijos.

Título. Puntos fijos de homeomorfismos del círculo

Resumen. Pocas definiciones en matemática son tan elegantes y sencillas como la definición de grupo. Pero entender la estructura de un grupo no es, en general, nada sencillo. Típicamente se hace estudiando sus acciones, o sea, las maneras en que el grupo actúa por automorfismos en algún espacio geométrico.

Voy a hablar de grupos que actúan por homeomorfismos en la circunferencia. Presentaré un resultado que relaciona los puntos fijos de los elementos del grupo con la estructura algebraica del mismo. Es un trabajo en colaboración con Joaquín Brum y Rafael Potrie.

Edgar Duéñez. Tras completar sus estudios de licenciatura y maestría en Famat/Cimat (1999-2005), hizo su doctorado en la Universidad de Tennessee, y estancias postdoctorales en Harvard y KU Leuven, Bélgica. Estuvo un tiempo en Google, y hoy en día desarrolla algoritmos de aprendizaje por refuerzo en DeepMind.

Título. Inteligencia artificial para el bienestar social

Resumen. Los avances tecnológicos van siempre de la mano con oportunidades para mejorar el bienestar social. El nuevo auge de la inteligencia artificial no es la excepción. En esta charla exploraremos dos alternativas para el uso de la inteligencia artificial como herramienta para atacar los problemas más difíciles de nuestro tiempo. Hablaremos de los proyectos de energía de DeepMind como la predicción de energía eólica y el acondicionamiento de centros de datos, así como el uso de sistemas multi-agentes para estudiar los fundamentos de cooperación y dilemas sociales.

¡Nos vemos!