Autor: Luis Núñez Betancourt

Fecha: 18 de mayo de 2022 a las 2 pm del Centro de México (GMT-5)

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Ana Lucía Garcia Pulido estudió la licenciatura en la Universidad de Guanajuato y CIMAT. Realizó estudios doctorales en el área de topología algebraica en la Universidad de Warwick. Estuvo dos años como investigadora de postdoctoral en CIMAT. En la actualidad trabaja como investigadora en la Universidad de Liverpool y forma parte del Centro de Análisis Topológico de Datos del Reino Unido. Su investigación incluye matemáticas puras (topología algebraica, geometría, álgebras de Lie) y aplicadas (análisis topológico de datos, geometría discreta y aprendizaje máquina).

Título: Sobre la geometría del espacio de códigos persistentes

Resumen: El espacio de códigos persistentes, equipado con la métrica bottleneck, es un objeto central de estudio en el análisis topológico de datos. Recientemente, ha habido mucho interés por describir este espacio como espacio topológico. En esta charla, presentaremos una descripción, que fortalece a las existentes, en la que estudiamos el espacio de códigos persistentes como espacio métrico. En particular, mostraremos que el espacio de códigos persistentes es una imagen bi-Lipschitz de un subconjunto del espacio Euclidiano. Este trabajo es en conjunto con David Bate.

Fernando Galaz García cursó la licenciatura en matemáticas de 1998 a 2003, en la Universidad de Guanajuato, en el programa ofrecido en conjunto con el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT). Su tesis de licenciatura, dirigida por Jimmy Petean, recibió una mención honorífica en el Premio Sotero Prieto de la Sociedad Matemática Mexicana. Se doctoró en 2009 en Estados Unidos, en la University of Maryland, College Park, bajo la supervisión de Karsten Grove, pasando los últimos dos años de sus estudios  en la University of Notre Dame. Tras realizar una breve estancia postdoctoral en el Instituto de Matemáticas de la UNAM, Unidad Cuernavaca, en donde colaboró con Catherine Searle, en el otoño de 2009 se incorporó como investigador posdoctoral al grupo de trabajo de Burkhard Wilking, en la Westfälische Wilhelms-Universität Münster,  en donde permaneció hasta 2014. Posteriormente, formó parte del grupo de trabajo de Wilderich Tuschmann en el Karlsruher Institut für Technologie (KIT),
en donde obtuvo la Habilitación en 2017. De 2018 a 2019 fue investigador principal financiado por la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), pasando el semestre de verano de 2018 como profesor interino en la Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, donde formó parte del grupo de trabajo de Ursula Hamenstädt. Ha sido profesor invitado en la Universidad Autónoma de Madrid, en España, y en la Shanghai Jiao Tong University, en China. En 2010 inició, junto con Noé Bárcenas y Mónica Moreno, las reuniones de Matemáticos Mexicanos en el Mundo, las cuales continúan realizándose cada dos años. Desde 2019 es profesor asistente en la Durham University, en el Reino Unido.

Título: Un vistazo a la geometría y topología de las variedades riemannianas con curvatura seccional no negativa

Resumen: A pesar de haber existido desde el advenimiento de la geometría riemanniana, las variedades con curvatura seccional no negativa siguen escondiendo muchos misterios. En esta charla daré, primero, una visión general de los resultados de construcción, estructura y clasificación para tales variedades. Luego discutiré algunos resultados topológicos motivados por dos conjeturas centrales en el área: la conjetura de Bott, que afirma que una variedad riemanniana cerrada, simplemente conexa y de curvatura no negativa debe ser racionalmente elíptica, y la conjetura del alma doble de Grove, que afirma que toda variedad riemanniana cerrada y simplemente conexa de curvatura seccional no negativa se descompone como la unión de dos haces de discos.

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Lilia Karen Rivera Escovar obtuvo el grado de Maestra en Ciencias con Especialidad en Probabilidad y Estadística en el CIMAT, Guanajuato, México. Estudió Actuaría y también obtuvo estudios en la carrera de Matemáticas en la Facultad de Ciencias UNAM. Cuenta con diversos diplomados, algunos de ellos son Machine Learning: Tecnología en la Toma de Decisiones por parte del MIT, así como el Programa de Desarrollo Directivo en Data Science y Big Data impartido por la Bolsa Mexicana de Valores en conjunto con AFI-Escuela de Finanzas. Se ha desempeñado como docente en la Facultad de Ciencias de la UNAM y en la Facultad de Ciencias Actuariales de la Universidad Anáhuac. De igual forma ha participado como profesora en diplomados y cursos de extensión, el último de ellos impartido en el CENACE. Directora de proyectos de titulación como “Detección de Fraudes para Tarjetas de Crédito”, “El Lenguaje de los sentimientos en las compras”, “Análisis de Componentes Principales en el Caso Dow Jones”, entre otros. Expositora en diversos coloquios y foros, algunos son el “Foro Nacional de Estadística” y el “Coloquio Virtual Estudiantil de Ciencia de Datos IIMAS”. Ha laborado en el sector privado como consultora externa enfocada en proyectos de retail para diferentes PyMES, así como Risk Modeling Analyst donde sus principales funciones se concentraban en evaluar y generar modelos de score así como revisar su implementación. También ha desempeñado el cargo de Gerente de Analítica en Grupo Financiero Banorte participando en proyectos relacionados con Experiencia del Cliente, Banca PyME, Banca Digital y Fraude. Actualmente labora como Gerente Senior de Analítica en Estrategia de Datos en el área de Cobranza, Crédito y Comercio para Banco Azteca, donde su función principal se concentra en generar análisis cuantitativos y cualitativos que permitan la pronta y óptima toma de decisiones para diversas áreas del banco y otras empresas de Grupo Salinas, con la finalidad de generar directrices de negocio que permitan el entendimiento del cliente para llegar a la hiperpersonalización de servicios.

Titulo: La ventaja de ser Markoviano

Resumen: Frecuentemente la naturaleza humana presenta comportamientos que pudieran parecer “aleatorios” y que en efecto sí lo son. No obstante, dentro de la aleatoriedad hay cierta “consistencia” principalmente cuando hablamos de compras, gustos u opiniones. Entonces, la pregunta natural que surge es ¿cómo puedo capturar esta “pequeña consistencia”?. Una forma útil de estudiar estos comportamientos es con una vista Markoviana, y es en este punto donde las Cadenas de Markov serán nuestro caballito de batalla. Gracias a esta metodología podremos determinar probabilidades de fuga para clientes, fidelidad a una marca, generar recomendaciones, entre muchas otras cosas interesantes que abordaremos en esta plática.

Juan Miguel Ruiz estudió la licenciatura en Física en la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Baja California. De 2003 a 2005 estudió la maestría en Matemáticas Básicas en CIMAT y más tarde, de 2006 a 2010, realizó el doctorado bajo la orientación del Dr. Jimmy Petean. De 2010 a 2012 llevó a cabo una estancia posdoctoral en el IMPA, en Rio de Janeiro. Actualmente es profesor investigador de la ENES, Unidad León. Sus áreas de interés son el análisis geométrico y el problema de Yamabe.  

Título: Multiplicidad de soluciones para la ecuación de Yamabe.

Resumen: En esta plática hablaremos acerca de multiplicidad de soluciones para la ecuación de Yamabe en productos alabeados. En particular, construimos caminos de métricas de productos alabeados, con curvatura escalar constante, que exhiben dicha multiplicidad. Utilizamos técnicas de teoría de bifurcación junto con teoría espectral de productos alabeados para tales construcciones.

Fecha: 23 de marzo de 2022 a las 4 pm del Centro de México (GMT-6)

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Hugo Torres estudió la licenciatura en Matemáticas en la facultad de ciencias de la Universidad de Colima. Del 2007 al 2009 estudió la maestría en el Centro de Investigación en Matemáticas. En el año 2009-2010, impartió clases en la facultad de ciencias de la Universidad de Colima. Del 2011-2015 estudió el Doctorado en el CIMAT bajo la dirección de la Dra. Leticia Brambila Paz. Después, hizo una estancia posdoctoral en el Posgrado en Conjunto de Ciencias Matemáticas UNAM-UMSNH con el Dr. Abel Castorena Martínez. Actualmente, se encuentra como Investigador por México en la Universidad Autónoma de Zacatecas. Sus áreas de interés son: los espacios moduli de haces vectoriales estables sobre curvas /superficies proyectivas lisas y la teoría de Brill Noether.

Título: Estratificando el espacio moduli de haces vectoriales estables de rango 2 sobre el plano proyectivo.

Resumen:  En esta plática generalizamos  el invariante de Segre para haces vectoriales sobre superficies algebraicas  y se dará una estratificación del espacio moduli de haces vectoriales estables de rango 2 y clases de chern c_1 y c_2 sobre el plano proyectivo. Utilizando esta estratificación se dará una  aplicación a la teoría de Brill Noether y una demostración del Teorema  Weak-Brill-Noether. Este es un trabajo en conjunto con dos ex-estudiantes de CIMAT:  Leonardo Roa-Leguizamon y Alexis Garcia Zamora.

Valentina Muñoz Porras estudió la Licenciatura en Computación en la Universidad de Guanajuato. Obtuvo la maestría en Ciencias e Ingeniería de la Computación en el IIMAS UNAM y el Doctorado en Ciencias en el Departamento de Matemática Educativa del CINVESTAV. Se especializa en aprovechar las tecnologías para diseñar actividades que permitan a los estudiantes ganar un mejor entendimiento de las matemáticas. Es miembro de Metamorfosis y Técnico Académico Titular en la Coordinación de Divulgación de CIMAT.

Título: MEx. Máquina de expresiones para el sentido de la estructura

Resumen: En esta plática, se presentará MEx, una plataforma web que busca que los usuarios desarrollen un sentido de la estructura en el álgebra escolar. También se presentarán algunas ideas en las áreas de AI y HCI que se están explorando para para agregar nuevas funcionalidades a MEx.

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Sandra Palau hizo la licenciatura y maestría en Matemáticas en la UNAM. En el 2012, empezó un doctorado en CIMAT con especialidad en probabilidad y estadística. Después, obtuvo una beca Newton para hacer un postdoctorado en la Universidad de Bath, Inglaterra en los años 2017-2018. Desde el 2019, Sandra trabaja como investigadora en  el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. Su área de investigación es Probabilidad y Procesos estocásticos y su aplicación a la biología.

Titulo: Procesos de ramificación en ambiente variable.

Resumen: En esta charla veremos los procesos de ramificación en ambiente aleatorio. Analizaremos cuando el proceso presenta extinción. Condicionado a no extinguirse, tomaremos una muestra de tamaño K en el futuro y describiremos la forma de su árbol genealógico.

Jonathan Rafael Patiño López es egresado de la carrera de computación de la ya desaparecida Facultad de Matemáticas de la UG (FAMAT, 2009-2014), en donde realizó su trabajo de tesis en conectividad cerebral y resonancia magnética nuclear. Cursó la maestría en CIMAT y posteriormente realizó su tesis de maestría en UCL (University College London, UK) en el tema de simulación de señales por resonancia magnética y microestructura cerebral. Totalmente encantado por la neuro-informática se unió a la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Suiza) como research engineer; posteriormente quedándose otros cuatro años como estudiante de doctorado en el tema de microestructura cerebral, simulación masiva de partículas y aprendizaje automático. Actualmente es investigador asociado en el departamento de radiología del Hospital Universitario de Lausana (CHUV), considerado entre los mejores 10 hospitales del mundo por su innovación, en el tema de diagnóstico asistido por aprendizaje profundo.  

Titulo: Un nuevo paradigma para el aprendizaje automático: Federated Learning, colaboración distribuida preservando la privacidad de nuestros datos.

Resumen: El objetivo del aprendizaje federado (Federated Learning) es general modelos globales distribuidos en clientes descentralizados, con garantías de privacidad determinadas. Este paradigma es considerado por muchos el futuro del aprendizaje profundo en problemas donde obtener y centralizar grandes cantidades de datos es poco factible; tal como es el caso de la investigación clínica. En esta charla hablaré un poco de este nuevo paradigma, y de un nuevo proyecto de colaboración multinstitucional para el diagnóstico y canalización de pacientes con accidentes cerebrovasculares.

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Claudia Reynoso Alcántara estudió la Licenciatura en Matemáticas en la Universidad Veracruzana, en Xalapa, Veracruz; posteriormente hizo estudios de Maestría y Doctorado en Ciencias con Orientación en Matemáticas Básicas en el CIMAT, en Guanajuato, Gto., de 1996 a 2003. La tesis de Doctorado la realizó bajo la dirección de Xavier Gómez-Mont. Es profesora investigadora en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Guanajuato desde el año 2004. Lo que más disfruta de su trabajo es dar clases y hacer investigación. Sus áreas de interés son la geometría algebraica y la teoría de foliaciones.

Título: Estudio de foliaciones holomorfas de CP^2 usando Bases de Gröbner.

Resumen: La motivación principal para estudiar foliaciones en CP2 es resolver sistemas de ecuaciones diferenciales en dos variables. En esta charla introduciremos, a través de esta motivación, el concepto de foliación en CP2 y daremos algunos resultados generales. Después veremos cómo estudiar foliaciones a través de un ideal en el anillo de polinomios en dos variables y, haciendo uso de bases de Gröbner en este ideal, obtendremos algunos resultados relacionados con el tipo de singularidades y soluciones de la foliación.

Fernando Fontove realizó la licenciatura en Matemáticas en el Demat en 2004 a 2009 y la maestría en Computación en CIMAT en 2010-2011. Trabaja en C3 desde 2011 y actualmente es socio y responsable del área de investigación y administración de proyectos de C3. Ha trabajado en proyectos de consultoría, investigación y desarrollo con clientes en Estados Unidos y México tanto en la academia como en la industria. Sus principales funciones son el manejo de la relación con los clientes, modelación matemática, diseño de algoritmos, diseño de la ruta crítica para la solución y administración de proyectos.

Título: Gene Finder: Una herramienta para descubrir genes pequeños

Resumen: A partir de que se secuenció el genoma humano, se han desarrollado varias herramientas para analizarlo con el objetivo primario de encontrar los genes codificados en él. Al principio se creía que todos los genes eran “grandes” y todas las señales de secuencias “pequeñas” se descartaban como falsos positivos. Con los años se han descubierto varios genes pequeños y se ha disparado el interés por buscarlos. Nuestro trabajo consiste en hacer un pipeline que permita realizar análisis de genomas completos para buscar genes pequeños en cuestión de semanas junto con una interfaz amigable que permita a usuarios no expertos trabajar con ella. El motor central de la herramienta es una re-implementación del algoritmo estado del arte PhyloCSF, permitiéndole correr más rápido y con la misma precisión.

Fecha: 9 de febrero de 2022 a las 2 pm del Centro de México (GMT-6)

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Sofía Ortega Castillo estudió la licenciatura en matemáticas de 2002 a 2007 en DEMAT, encontrando el análisis matemático particularmente atractivo. Desarrolló su tesis de licenciatura bajo la supervisión de Helga Fetter Nathansky en problemas de punto fijo para aplicaciones no expansivas, obteniendo una mención honorífica del Premio Sotero Prieto. Posteriormente estudió la maestría de un año de CIMAT del programa fast-track que evaluaba con cinco exámenes generales, siendo evaluada en los temas de análisis funcional, variable compleja, ecuaciones diferenciales parciales, álgebra lineal y análisis matemático. Tras esto estudió el doctorado en Texas A&M University bajo la supervisión de William B. Johnson en problemas de puntos de adherencia en espacios de Banach. Posteriormente regresó a CIMAT como postdoctorante y estuvo bajo la supervisión de Maite Fernánde Unzueta y posteriormente de Xavier Gómez-Mont Ávalos. Actualmente es profesora investigadora de tiempo completo en la Universidad de Guadalajara.

Titulo: Ecuaciones de Cauchy-Riemann en dimensión infinita

Resumen: Las ecuaciones inhomogéneas de Cauchy-Riemann son ecuaciones diferenciales parciales intrínsecamente relacionadas con variable compleja. En varias variables son solubles en dominios de holomorfía, es decir, dominios tales que todo punto fronterizo es una singularidad para una función holomorfa sobre dicho dominio. Es de interés resolver las ecuaciones inhomogéneas de Cauchy-Riemann en dimensión infinita, pero solo era sabido que eran solubles en la bola del espacio de sucesiones absolutamente sumables bajo buenas condiciones. Checando que dicha bola consiste de un ejemplo de dominio de holomorfía que es lo que se llama fuertemente pseudoconvexo, vemos que para otros ejemplos naturales de dominios fuertemente pseudoconvexos también se pueden resolver las ecuaciones inhomogéneas de Cauchy-Riemann. Veremos además algunas soluciones más generales a este problema bajo condiciones muy buenas.

Jesús Rodríguez Viorato es originario de Mexicali Baja California, estudió la Licenciatura en Matemáticas en la Universidad de Guanajuato de 1997 a 2002. Hizo sus estudios de doctorado en el Instituto de Matemáticas de la UNAM bajo la dirección del Dr. Francisco González Acuña. Actualmente trabaja en CIMAT Guanajuato como parte del programa de Cátedras CONACyT.

Título: Mi experiencia con la topología en dimensiones bajas.

Resumen: En esta charla hablaremos un poco de por qué la topología en dimensiones bajas es un área en sí misma y específicamente hablaremos de mi experiencia trabajando en ella, y los temas en que me he involucrado: la conjetura Z, los nudos universales, y las estructuras de contacto.

Fecha: 8 de diciembre de 2021 a las 4 pm del Centro de México (GMT-6)

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Oscar Hernan Madrid Padilla, originario de Honduras, es profesor asistente en el Departamento de Estadística de University of California, Los Angeles. Previamente, de 2017 a 2019, se desempeño como profesor asistente visitante Neyman en el Departamento de Estadística de University of California, Berkeley. El Dr. Madrid Padilla recibió el grado de doctor en Estadística por la University of Texas at Austin en el 2017, y el grado de licenciado en Matemáticas por la Universidad de Guanajuato en 2013. Sus áreas de interés incluyen estadística de dimensión alta, estadística no paramétrica, detección de puntos de cambio, inferencia causal, regresión cuantílica, estadística Bayesian y Bayes empírico, y modelos gráficos.  

Titulo: Cotas de riesgo en regresión cuantílica no parametrica 

Resumen: En este platica hablaremos de algunos avances recientes que permiten calcular cotas superiores del riesgo de estimadores no paramétricos de regresión cuantílica. Empezaremos presentando un resultado para el modelo general de regresión cuantílica con una restricción  compacta. Ilustraremos una aplicación de este resultado en el caso de regresión de alta dimensión. Después mostraremos como se puede remover la restricción de compacidad y nos enfocaremos en estimadores con restricción convexa, y mas específicamente basados en regularización con variación total. Finalmente, mencionaremos brevemente el caso de restricciones no convexas.  

Ivete Sánchez Bravo es ingeniera en Sistemas Computacionales del Instituto Politécnico Nacional y estudió la Maestría en Ciencias de la Computación y Matemáticas Industriales en el CIMAT. Dentro de sus principales intereses se encuentra el desarrollo tecnológico de manera multidisciplinaria, por lo que trabajó en la industria privada como líder de plataformas de Optimización en Prolec-GE y en 2009 se incorporó al CIMAT en la Gerencia de Desarrollo de Software. Actualmente es Coordinadora de Servicios Tecnológicos.

Titulo: Experiencia en vinculación desde el CIMAT

Resumen: En esta charla platicaré de manera muy general algunas experiencias del desarrollo de proyectos de vinculación realizados por el CIMAT tanto para la industria como para instituciones del sector público. También comentaré algunas iniciativas que se han impulsado, algunos proyectos en desarrollo y perspectivas hacia el futuro.

Fecha: 24 de noviembre de 2021 a las 4 pm del Centro de México (GMT-6)

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Isidro Humberto Munive Lima obtuvo la Licenciatura en Matemáticas en la Universidad de Guanajuato en 2006, la Maestría en CIMAT en 2007 y el Doctorado en Matemáticas en la Universidad de Purdue en 2013. Desde el 2014 es miembro del Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel I dentro del área de Física, Matemáticas y Ciencias de la Tierra. Ha realizado estancias posdoctorales en la Escuela de Estudios Avanzados (SISSA) en Trieste, Italia, y en el CIMAT A.C. con sede en Guanajuato, México. Actualmente es profesor docente de tiempo completo en el Departamento de Matemáticas (CUCEI). Las líneas de investigación que le interesan son: Análisis, Ecuaciones Diferenciales Parciales y Geometría.

Título: Desigualdad de Harnack para una clase de ecuaciones parabólicas no-locales.

Resumen: El motivo de esta charla es establecer una desigualdad de Harnack para potencias fraccionarias de operadores parabólicos $(\partial_t – \mathcal{L})^s, 0 <s<1$, donde $\mathcal{L}$ es el generador infinitesimal de una clase de semigrupos simétricos.

Carmen Galaz García obtuvo la Licenciatura en Matemáticas en la Universidad de Guanajuato en 2015. En 2021 obtuvo el Doctorado en Matemáticas por la Universidad de California, Santa Bárbara, especializándose en geometría hiperbólica y teoría geométrica de grupos. Durante sus estudios doctorales se dedicó también a promover la participación de grupos minoritarios en las matemáticas, siendo Embajadora de Mujeres en Matemáticas para el Instituto de Estudios Avanzados de Princeton en el 2017 y co-fundadora del Programa de Lectura Dirigida en UCSB, donde desde el 2019 más de 70 alumnos de licenciatura han realizado proyectos de matemáticas avanzadas. Actualmente Carmen busca colaborar en proyectos que ayuden a mitigar la crisis climática y trabaja como científica de datos ambientales en el National Center for Ecological Analysis and Synthesis. 

Titulo: Metas y retos en el monitoreo automático de ecosistemas.

Resumen: Actualmente la evaluación de la salud de los ecosistemas a gran escala y de manera regular es extremadamente limitada. Esto impide que podamos saber qué ecosistemas se están deteriorando, qué tan rápido, dónde o por qué. Sin evaluaciones reproducibles, se vuelve imposible también monitorear si los objetivos de restauración ecológica que se proponen a nivel global se pueden cumplir. El proyecto en el que trabajo es una colaboración del National Center for Ecological Analysis and Synthesis (NCEAS) con Microsoft AI for Earth que busca agilizar esta evaluación de ecosistemas usando datos satelitales, «Big Data» y cómputo en la nube. Este es un proyecto aún en desarrollo y, durante esta charla, hablaré tanto de los objetivos y retos de análisis y síntesis de datos ambientales que tenemos, como de algunas de las herramientas que empleamos para abordar estos problemas. También les comentaré sobre mi camino hacia las ciencias ambientales desde mi formación como matemática.

Fecha: 10 de noviembre de 2021 a las 2 pm del Centro de México (GMT-6).

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Mario Diaz es investigador asociado del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. Previo a su incorporación al IIMAS, se desempeñó como posdoctorante en Arizona State University, el Centro de Investigación en Matemáticas, y Harvard University. El Dr. Diaz recibió el grado de Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara en el 2011, el grado de Maestro en Ciencias con especialidad en Probabilidad y Estadística por parte del CIMAT en el 2013, y el grado de Doctor en Matemáticas y Estadística por Queen’s University en el 2017. Sus áreas de interés incluyen la teoría de la información, la privacidad estadística, el aprendizaje máquina teórico, y la teoría de matrices aleatorias.

Título: Mecanismos Privatizantes como Mapas Contractivos

Resumen: Debido a los recientes usos y abusos de la información personal, la privacidad se ha convertido en uno de los problemas centrales de la estadística contemporánea. Si bien el carácter multifactorial de la privacidad dificulta su tratamiento integral, la noción de privacidad diferencial local provee de un contexto matemático robusto para el diseño y análisis de mecanismos privatizantes. En su estudio de las propiedades estadísticas de dichos mecanismos, Duchi et al. postularon que estos actúan esencialmente como contracciones sobre las distribuciones de probabilidad. En esta charla mostraremos que los mecanismos privatizantes en efecto son mapas contractivos bajo una divergencia conocida como ‘Hockey-Stick Divergence’. Esta plática está basada en trabajo conjunto con Shahab Asoodeh (McMaster University) y Flavio Calmon (Harvard University).

Mónica Delgado Carrillo fue la única local en su generación, egresó de la licenciatura en matemáticas de la UG en 2009. Hizo una maestría en Biomatemáticas en la Universidad de British Columbia. Posteriormente, trabajó brevemente en Matemorfosis, el grupo de divulgación de CIMAT, luego en un banco en la parte de inteligencia de negocio, y después en dos editoriales de libros de textos. Actualmente es coordinadora de divulgación en el Departamento de Matemáticas de la Universidad del Estado de Ohio y colabora con algunos proyectos editoriales en modo freelance.

Título: Educación y Divulgación

Resumen: Yo no quería ser matemática sino comunicóloga, pero mientras que la orientadora de la prepa me decía que eso no era para mi, la Olimpiada me seducía y CIMAT me sobornaba con una beca. Así fue como en 2004 terminé en FAMAT… y lo disfruté. Años después, OCC me reveló que había una forma de retomar mi interés en la comunicación aprovechando mi formación de matemática. En esta charla hablaré un poco sobre dos caminos posibles en el área de comunicación de las matemáticas desde mi experiencia personal.

Fecha: 27 de octubre de 2021 a las 2 pm de México (GMT-5).

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Rosana Zenil-Ferguson es originaria de Toluca, Estado de México. Realizó sus estudios de licenciatura en Matemáticas Aplicadas en el ITAM. En el 2009 terminó la Maestría en Ciencias con especialización en Probabilidad y Estadística en el CIMAT gracias a la beca de posgrados del CONACYT. Fue en el CIMAT que descubrió el gusto por los problemas de biología, por lo que en el 2010 decidió empezar un doctorado en Biología en la Universidad de Florida bajo la tutoría del Dr. José Miguel Ponciano. Actualmente es profesora asistente de la Universidad de Hawai y su programa de investigación se enfoca en el desarrollo de modelos comparativos filogenéticos para entender la diversificación en plantas y aves.

Título: La evolución hacia un estado especializado es poco común: Un estudio del tipo de nidos de las aves cantoras y su diversificación.

Resumen: Una de las hipótesis más críticas en evolución es el rol que la especialización de recursos funge en las historias evolutivas de largo plazo. Históricamente, se ha asumido que las especies con preferencias a la especialización tienen tasas de diversificación muy bajas comparadas a las tasas de diversificación de las especies generalistas.  Modelos estocásticos innovadores que ligan la diversificación asociada con la especialización generan hipótesis e inferencias que pueden revelar si efectivamente los especialistas estan destinados a la extinción. En esta plática se introducen los modelos estocásticos de diversificación dependiente de estados (state-dependent diversification models)  y cómo se utilizan para revelar la historia de las consecuencias evolutivas en 60 millones de años resultado de la especialización en nidos. Los modelos se ajustan usando una muestra de más de 3,200 nidos de aves cantoras (paseriformes) y utilizando estadística Bayesiana encontramos que la especialización de nidos no resulta en extinción y no está asociada a la diversificación. Finalmente, descubrimos que la rareza de la anidación en hoyos de árboles es el resultado de múltiples transiciones entre diferentes tipos de anidación, donde preferentemente las aves crean en nidos en forma de taza.

Rodrigo Díaz Martín fue estudiante de la facultad de Matemáticas del 2006-2010, donde su primer trabajo fue en CIMAT desarrollando software para zapatos y la implementación de modelos estadísticos. Con más de 10 años de experiencia en desarrollo de software, actualmente trabaja en la empresa líder de servicios web e infraestructura de la nube, donde se ha vuelto un adicto al café.

Título: Inicios, desarrollo y evolución de una herramienta para diagnóstico de dispositivos móviles.

Resumen: El propósito de la plática es mostrar el desarrollo de un producto en la industria de software partiendo desde una necesidad y su evolución a través de un ejemplo. Vamos a cubrir el desarrollo de un producto desde fases iniciales, el diseño, prototipo, lanzamiento local y como el producto, inicialmente desarrollado para fines internos exclusivamente, fue extendiendo la funcionalidad para tener un mayor alcance.

La platicará mostrará ejemplos de cómo un diseño pensado en el largo plazo aceleró el desarrollo de varias funcionalidades, al igual que se mencionan los retos enfrentados, las lecciones aprendidas resultantes de errores y en qué forma fue lanzado el producto al público exterior y los planes para el desarrollo en la nube.