Categoría: Coloquio de Exestudiantes

Fecha: 19 de mayo de 2021 a las 4 pm de México (GMT-5).

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Gabriel Ruiz Hernández. La Facultad de Ciencias de la UNAM le abrió las puertas para su formación: Licenciatura y Maestría. Obtuvo el doctorado en el CIMAT en 2006. Hizo estancias posdoctorales en el IMPA, MIT y en el IMUNAM Cuernavaca.  La Geometría Diferencial es el área donde está enmarcada la investigación que lleva a cabo. Su trabajo está dirigido al estudio de propiedades topológicas y geométricas extrínsecas de subvariedades, como son las de curvatura media constante, mínimas, umbílicas por mencionar las más estudiadas en la literatura. Un objetivo natural es clasificar, local o globalmente, subvariedades que cumplen propiedades topológicas o geométricas especiales.

Titulo. Superficies con dirección principal canónica y curvatura media prescrita

Resumen. Una superficie inmersa en el espacio Euclidiano tiene una dirección principal canónica con respecto a un campo constante d, si la parte tangente $d^\top$ es una dirección principal a lo largo de la superficie. En esta charla daremos una clasificación de tales superficies con curvatura media prescrita dada como una función afín de: la función ángulo, soporte y altura. Este resultado se obtuvo en colaboración de Rafael López de la Universidad de Granada.

Luz Angélica Caudillo Mata. Actualmente trabaja como R&D Geointelligence Scientist en MDA, la empresa de tecnología espacial más grande de Canadá. Su trabajo se enfoca en el desarrollo de sistemas y algoritmos de aprendizaje profundo y fusión de imágenes satelitales para diversas aplicaciones de geointeligencia. 

Luz Angélica se especializa en el diseño, análisis e implementación de algoritmos para modelado geomatemáticos, simulación a gran escala de fenómenos físicos (electromagnéticos) y aprendizaje automático. Cuenta con más de 17 años de experiencia en diversos entornos de I + D en la academia, laboratorios nacionales e industria en diferentes culturas (Canadá, México, España y USA (Berkeley & Livermore National Labs)). A lo largo de su carrera, Luz Angélica ha publicado en revistas científicas arbitradas internacionales, impartido charlas en conferencias científicas internacionales de alto perfil, organizado eventos técnicos a nivel nacional e internacional, y contribuido a comercializar tecnologías para detección de recursos naturales y para automatizar cálculos estructurales en fabricación de techos.

Luz Angélica también ha co-fundado y co-organizado varias iniciativas para conectar Industria y Academia, y para incrementar la representación de científicos latinos en STEM. Por ejemplo, fue miembro fundador del Taller de Solución de Problemas Industriales que inició en CIMAT en 2008, y el cual dirigió de 2009 a 2011. Actualmente es co-organizadora de RIIAA (Reunión Internacional de Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones) y co-fundó el programa CIRCOS (Círculos Comunitarios) dentro de dicha conferencia.

Luz Angélica tiene un postdoctorado industrial y doctorado en Geofísica y Matemáticas de la Universidad de British Columbia, un MSc. en Ciencias de la Computación y Matemáticas Industriales del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), y una licenciatura. en Matemática Computacional de la Universidad de Guanajuato.

Titulo. Un enfoque de aprendizaje profundo para el mapeo de prospectividad de acuíferos

Resumen. La exploración de acuíferos requiere la integración efectiva de conjuntos de datos de geociencias diversos y a gran escala (por ejemplo, geofísicos, hidrológicos, geológicos, geoquímicos) para ubicar, delinear y / o caracterizar los recursos hídricos. Proponemos un enfoque de aprendizaje profundo para demostrar cómo esta tecnología puede enriquecer el proceso de mapeo de prospectividad. La base del enfoque propuesto es una red neuronal convolucional profunda que diseñamos para aprender características de múltiples escalas. Veremos un ejemplo de este enfoque utilizando datos del Territorio del Norte en Australia.

Fecha: 5 de mayo de 2021 a las 4 pm de México (GMT-5).

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Luis Lopez-Oliveros. Tras completar sus estudios de licenciatura y maestría en FAMAT/CIMAT (1999-2005) bajo la dirección de la Dra. Eloisa Díaz-Francés, obtuvo su doctorado en estadística en la Universidad de Cornell. Tiene 10 años trabajando en el sector financiero en Nueva York como matemático, y actualmente se desempeña en Citigroup.

Titulo. Una breve visión de la aplicación de las matemáticas en los mercados financieros

Resumen. En esta plática daré un panorama general del quehacer de un matemático en una institución financiera, además de hablar de algunos problemas interesantes en los que me ha tocado trabajar.

El propósito de mi plática es desmitificar un poco el quehacer de un matemático en el mundo financiero. Cuando comenzamos a tocar la superficie del mundo financiero, es común escuchar que uno de los propósitos más importantes de la industria de valores (Wall Street) es servir de puente entre los que necesitan financiamiento y los que tienen capital. Pero, ¿qué significa exactamente esto? Hablaré de qué son los valores,  las instituciones que los mueven y las grandes áreas de estas instituciones: banca de inversión, investigación, ventas, trading y operaciones. Hablaré del tipo de problemas matemáticos que surgen en cada una de estas áreas, y cubriré brevemente mi labor particular. 

Graciela Reyes. Terminó sus estudios de licenciatura en la Universidad de Guanajuato en el 2008 y realizó sus estudios de maestría y doctorado en el PCCM UNAM-UMSNH  (2008-2015). Después realizó estancias postdoctorales en el CIMAT y en la UNAM Sede Oaxaca y desde el 2017 se desempeña  como catedrática CONACyT en la Universidad Autónoma de Zacatecas. Su área de investigación es la geometría algebraica y se especializa el estudio de haces vectoriales sobre curvas algebraicas complejas.

Titulo. Unas palabras sobre Teoría de Brill-Noether

Resumen. En esta charla daremos una mirada panorámica a una de las principales herramientas utilizadas para estudiar curvas algebraicas: la teoría de Brill-Noether. 

La teoría de Brill-Noether estudia cuáles son los posibles morfismos de una curva abstracta a un espacio proyectivo e interpreta esta pregunta en términos de haces vectoriales. Mencionaremos los resultados clásicos conocidos en este tema y algunas de las preguntas que permanecen abiertas.

Fecha: 21 de abril de 2021 a las 2 pm de México (GMT-5).

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Guillermo Basulto. Realizó sus estudios de licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guanajuato en 2009 y de maestría en probabilidad y estadística en el CIMAT en 2011. Después obtuvo un doctorado en estadística por la Universidad Estatal de Iowa en 2016 en temas de estadística no paramétrica. Posteriormente hizo un postdoctorado en el Centro de Estadística y Aplicaciones en Evidencia Forense, perteneciente a la Universidad Estatal de Iowa, hasta 2018. Actualmente es científico investigador en el Instituto de Transporte de la Universidad Estatal de Iowa; donde sus tareas incluyen programar, desarrollar modelos estadísticos en transporte y hacer ingeniería de datos.

Título. Evaluación de Señalamientos Viales y Distractores en Zonas de Trabajo de Tráfico

Resumen. Las zonas de trabajo de tráfico son necesarias para mantener las vías vehiculares en buen estado o modificarlas para mejorar el flujo vial. Su presencia dura puede durar desde días hasta meses y presentan riesgos para los conductores y trabajadores, así como potencial daño al equipo de trabajo o a las propiedades que rodean la zona de trabajo. Es por ello crucial entender el efecto que tienen diferentes señalamientos de tránsito y distracciones –como el uso de teléfonos celulares—en el comportamiento de los conductores. 

Los datos fueron obtenidos del SHRP2 Naturalistic Driving Study (NDS). El NDS fue un proyecto para obtener datos que permitieran entender el comportamiento de conductores bajo diferentes circunstancias. Para este proyecto se reclutaron más de 2 mil participantes en 6 diferentes ciudades de Estados Unidos y requirió la instalación de cámaras frontales, traseras e interiores, así como equipo de seguimiento GPS.

Tres modelos resultaron de este proyecto: para la reacción en colas en zonas de trabajo; la evaluación de perfiles de velocidad en zonas de trabajo, y el cambio de velocidad alrededor de señalamientos viales. En esta charla vamos a explicar cómo se extrajeron y procesaron los datos del SHRP2 NDS para estos modelos y las conclusiones derivadas de dichos modelos.

Maite Fernández Unzueta. Estudió la carrera de matemáticas en la Universidad de Barcelona y el doctorado en Ciencias con orientación en Matemáticas Básicas en CIMAT, siendo egresada de la primera generación, en 1998. Recibió el Premio Weizmann de la Academia Mexicana de Ciencias a las mejores tesis doctorales en Ciencias Exactas en el año 2000.  Es investigadora en el CIMAT desde septiembre de 1998.  Ha sido profesora visitante en el Instituto Fields de Canadá y en la Universidad Politécnica de Valencia, en España.  Su área de investigación dentro del Análisis Funcional es el estudio de las transformaciones no lineales entre espacios de Banach.  Ha dirigido 3 tesis doctorales en el posgrado del CIMAT. 

Titulo. Lo multilineal desde lo métrico

Resumen. En esta plática expondremos la estrategia que hemos introducido para estudiar las transformaciones multilineales entre espacios de Banach. La estrategia consiste, fundamentalmente, en asociar a cada operador multilineal una transformación con dominio en un cierto espacio métrico, que llamamos el cono de Segre. Este nuevo contexto proporciona una perspectiva geométrica para abordar la generalización al caso multilineal de propiedades lineales. Veremos algunos ejemplos de ideales generalizados siguiendo este procedimiento y, si el tiempo lo permite, veremos que en estos ejemplos la noción es consistente con la teoría de los operadores Lipschitz entre espacios métricos. 

Fecha: 24 de marzo de 2021 a las 2 pm de México (GMT-6).

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Andrés Aranda López es investigador postdoctoral en el Departamento de Matemáticas Aplicadas (Katedra Aplikované Matematiky) de la Universidad Carolina de Praga. Completó sus estudios de licenciatura en FAMAT en 2009, seguidos por estudios doctorales en la Universidad de Leeds bajo la dirección de H. Dugald Macpherson. Ha hecho estancias postdoctorales en la Universidad de Calgary y en la Universidad Técnica de Dresde. Sus principales intereses son teoría de modelos, teoría de Ramsey y homogeneidad de estructuras relacionales.

Título. Estructuras homogéneas

Resumen. En esta plática daré una breve introducción a estructuras homogéneas y sus conexiones con la lógica, teoría de grupos, combinatoria y dinámica topológica. Si el tiempo lo permite, también hablaré de variaciones sobre el tema de homogeneidad.

Imelda Trejo obtuvo los grados de licenciatura, maestría, y doctorado en Matemáticas Aplicadas en la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, CIMAT y Universidad de Texas en Arlington en el 2008, 2011 y 2019, respectivamente. Actualmente, se encuentra realizando un postdoctorado en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, Nuevo México, EE. UU., donde ella trabaja con el grupo de Biología y Biofísica Teorética. Su campo de investigación se centra en el desarrollo, análisis, e implementación numérica de modelos biomatemáticos. En su trabajo postdoctoral, ella desarrolla modelos deterministas para describir la evolución temporal de epidemias y la dinámica del sistema inmune en respuesta a patógenos o traumas.

Titulo. Un modelo tipo Susceptible-Infectado-Recuperado modificado para estimar los casos Covid-19 no observados

Resumen. Ajustar modelos tipo Susceptible-Infectado-Recuperado (SIR) es problemático cuando una fracción de infectados no son reportados.  Suponiendo una dinámica poblacional dictada por un modelo tipo SIR con una distribución general pero desconocida para el tiempo de residencia en la clase de infectados, introducimos un sistema de ecuaciones deferencial-integral para estimar los casos asintomáticos durante brotes epidémicos. Usando estas ecuaciones, desarrollamos un modelo estocástico para los casos de incidencia observables y proponemos una estimación Bayesiana para la estimación de los parámetros del modelo.  Aplicamos nuestro modelo para estimar la tasa de infección y fracción de casos no reportados del presente brote epidémico Coronavirus 2019 en algunos países americanos. Nuestros resultados revelan que más del 80% de los infectados no fueron observados en varios países latinoamericanos durante el 2020.

Referencia:
A modified Susceptible-Infected-Recovered model for observed under-reported incidence data
I Trejo, N Hengartner – arXiv preprint arXiv:2012.05294, 2020 – arxiv.org

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

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Expositores:

Alejandra Donají Herrera Reyes es investigadora postdoctoral en el centro de biología y medicina matemática (Centre for Mathematical Medicine and Biology, School of Mathematical Sciences) de la Universidad de Nottingham desde el 2020. Hizo su licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guanajuato del 2004 al 2010, y su tesis con el Dr. Marcos Capistrán y el Dr. José Miguel Ponciano. Hizo su maestría y doctorado en The University of British Columbia en Canadá con el Dr. Daniel Coombs, enfocando su investigación en aplicaciones matemáticas a problemas en biología. En su investigación ha estudiado distintos problemas biológicos (licenciatura en epidemiología, maestría en VIH, doctorado en inmunología y adhesión celular, postdoctorado en células cardiacas) que comparten técnicas matemáticas y de análisis de datos. Disfruta mucho encontrarse con problemas biológicos donde al usar modelos matemáticos logra entender qué esta pasando mas allá de lo que ve con los experimentos.

Título. Identificando observaciones únicas en imágenes microscópicas de superresolución dSTORM mediante un modelo espacio-temporal.

Resumen. La microscopía de reconstrucción óptica estocástica directa (dSTORM, por sus siglas en inglés) es una técnica de microscopía de superresolución que usa fluoróforos fotoconmutables para separar temporalmente la fluorescencia y alcanzar una resolución por debajo de los 20 nm. Sin embargo, la característica principal de los fluoróforos fotoconmutables de activarse y desactivarse, podría afectar la unicidad de cada observación. Dicha unicidad es relevante para el estudio de la distribución de proteínas en la membrana de las células B del sistema inmune, donde dicha distribución esta relacionada con la activación del sistema inmune.

En esta plática, presentaré el protocolo que desarrollé para estimar el numero de  fluoróforos distintos en una imagen dSTORM entrelazando la información temporal (como una cadena de Markov) y la espacial (mediante mezclas gaussianas) de la imagen en un problema de máxima verosimilitud. El algoritmo se ha probado en datos simulados, imágenes de origami de ADN (control experimental) y de células B, todos con resultados positivos. 

Marcel Stockli  es egresado del DEMAT y actual director general y co-fundador de GameCoder Studios. Participó en la creación de los motores gráficos GC Engine, Lodestone Engine y diversos videojuegos ya publicados. Actualmente trabaja en videojuegos para consolas  y proyectos de realidad virtual para empresas como PEMEX, AMGEN, Aeromexico, Movistar Cinépolis, entre otros.

Título. Realidad virtual para visualización científica y capacitación.

Resumen. El renderizado por computadora y la realidad virtual son términos que usualmente se relacionan con videojuegos y entretenimiento, sin embargo los entrenamientos virtuales y la visualización de datos en tiempo real son nichos que han cobrado mucha fuerza en los últimos años. En la plática se mostrarán las dificultades y procesos técnicos de proyectos de realidad virtual para visualización  y entrenamiento que hemos realizado en los últimos años.

Fecha: 24 de febrero a las 2 pm de México (GMT-6).

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Sarai Hernández Torres. Es becaria postdoctoral en el Technion – Instituto Tecnológico de Israel. Estudió la licenciatura en matemáticas en la Universidad de Guanajuato del 2009 al 2014 y su tesis fue dirigida por Fernando Galaz Fontes. Continuó sus estudios en The University of British Columbia, en Canadá, donde obtuvo el doctorado en el 2020 bajo la dirección de Omer Angel y Martin Barlow. Su investigación se concentra en propiedades emergentes de procesos estocásticos definidos sobre estructuras discretas. Entre los objetos que estudia se encuentran las caminatas aleatorias, los árboles aleatorios y sistemas de partículas interactivas.

Titulo. Atrápame si puedes: un sistema de partículas interactivas

Resumen. Un sistema de partículas interactivas es un proceso estocástico definido sobre una gráfica. Sobre esta gráfica se encuentran partículas con interacciones aleatorias que generan una evolución temporal del proceso. Estos sistemas proveen modelos simples para fenómenos en física, biología, sociología y ciencias de la computación. 

En esta charla presentaremos un sistema de partículas interactivas llamado “chase-escape with death”. Este modelo imita el movimiento de un conjunto de depredadores persiguiendo a sus presas, pero donde éstas últimas también pueden morir por causas externas. Veremos cómo la combinatoria analítica nos permite entender las transiciones de fase de este modelo cuando se define sobre un árbol d-ario. Esta charla está basada en un trabajo en colaboración con Erin Beckman, Keisha Cook, Nicole Eikmeier y Matthew Junge.

Eduardo Duéñez Guzmán. Sus estudios de licenciatura en FAMAT fueron de 1992 a 1996, seguidos por estudios de doctorado en matemáticas (Universidad de Princeton en 2001, supervisado por Peter Sarnak), y estancias postdoctorales (American Institute of Mathematics y Johns Hopkins U.) En 2004 se unió al profesorado de la Universidad de Texas en San Antonio. Surgido de las fuerzas básicas de la Olimpíada Mexicana de Matemáticas (Jalisco), ha continuado trabajando con estudiantes de educación media y superior apasionados por las competencias académicas (Olympiadas AAAS, American Mathematics Competition, y el examen Putnam). De 2015 a 2019, fue editor asociado de Mathematics Magazine y editor en jefe de su sección de Problemas y Soluciones. Ha trabajado en las áreas de matrices aleatorias, teoría de números analítica, y lógica continua con aplicaciones en análisis y teoría ergódica.

Titulo. Análisis y Teoría de Modelos Continua

Resumen. Todo matemático(a), bien sea investigador en esa área específica o no, necesariamente tiene familiaridad con el sabor particular de los conceptos y herramientas del análisis. Por contraste, no se puede asumir la misma familiaridad con la teoría de modelos, que es una subárea de la lógica matemática cuyo tema de estudio son las estructuras que satisfacen (“modelan”) una teoría dada (pero por demás arbitraria). El objetivo de esta charla es tratar de transmitir, vía ejemplos y teoremas, una visión (un tanto personal) del análisis matemático desde la perspectiva de teoría de modelos continua. Las preguntas que tratamos incluyen las siguientes:

– ¿Hay teoremas propiamente de análisis que son formulables sólo con ayuda de la lógica?
– ¿Qué objetos de análisis admiten construcciones explícitas, y cuáles no?
– ¿Por qué los teoremas de convergencia uniforme son tan escasos?

Mis colaboradores en los proyectos de esta plática son Xavier Caicedo-Ferrer (Universidad de los Andes, Colombia), Peter Casazza (Universidad de Missouri), y José Iovino (U. Texas, San Antonio).

Fecha: 10 de febrero a las 3pm de México (GMT-6).

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Isabel Hernandez. Originaría de León Gto,  estudio la licenciatura en Matemáticas en la entonces Facultad de Matemáticas UG  (1996-2002). Sus estudios de Maestría y Doctorado en Matemáticas Básicas los realizó en CIMAT del 2002-2004 y de 2004-2008 respectivamente.  La tesis de licenciatura  la realizo bajo la tutoría de Adolfo Sánchez Valenzuela y la tesis de doctorado bajo la dirección de Gil Salgado González y Adolfo Sánchez Valenzuela. Su investigación se desarrolla en el terreno de las álgebras no asociativas. Entre sus principales aportaciones se encuentran, por un lado, el estudio desde un punto de vista algebraico y geométrico, de las llamadas “superálgebras” de Lie, de Jordan y de Potencias Asociativas; y por otro lado, la clasificación de ciertas familias de superálgebras de Lie que son de interés en la física. Actualmente colabora en proyectos de investigación que buscan entender las representaciones y el comportamiento de las álgebras del tipo mencionado bajo ‘movimientos’ llamados ‘deformaciones’. Ha sido promotora y organizadora de diferentes ciclos de cursos, conferencias y eventos académicos; destacan entre ellos los encaminados a promocionar y motivar entre la población jóven el estudio de las ciencias en general y las matemáticas en particular, como los talleres de ciencia para jóvenes realizados en el Estado Yucatán y los diferentes programas de divulgación de las matemáticas con especial atención a públicos conformados por niñas. Actualmente es catedrática del CONACYT adscrita al a Unidad Mérida del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), posición que ocupa desde noviembre de 2016, además de pertenecer al Sistema Nacional de Investigadores en forma ininterrumpida desde 2011, actualmente nivel I. 

Titulo. El poder del álgebra lineal: La descomposición de Peirce de algunas álgebras no asociativas. 

Resumen. La descomposición de Peirce de algunas álgebras no asociativas. Si un álgebra A posee elementos idempotentes no triviales (elementos que satisfacen e^2=e) entonces A puede descomponerse como suma directa de subespacios determinados por dichos idempotentes y el producto de cualesquiera dos elementos del álgebra satisface relaciones provenientes de su pertenencia en dichos subespacios de la descomposición.  A esta descomposición se le conoce como “descomposición de Peirce” y es una herramienta poderosa para el estudio de álgebras que posean idempotentes. En esta charla veremos como es la descomposición de Peirce de un álgebra conmutativa que satisface una condición más débil que la asociatividad: el ser de potencias asociativas.

César Magaña. Tras realizar la Licenciatura en Matemáticas en Famat/Cimat (2000-2005), inicio mi carrera en la Coordinación de Servicios Tecnológicos del CIMAT. Los años posteriores se ha desempeñado en la industria de software de manera independiente, a través de empresas propias y en diferentes compañías multinacionales. De manera paralela esta involucrado en proyectos de educación y de divulgación de las matemáticas impartiendo cursos de capacitación para profesores de educación básica en México y formando parte del comité de la Olimpiada Mexicana de Matemáticas en el estado de Jalisco. Se desempeño en un Centro de Investigación y Desarrollo de Continental Automotive, mi trabajo se centra actualmente en el análisis de soluciones en Inteligencia Artificial dentro de la industria automotriz.

Título. Tecnología para el desarrollo de soluciones de movilidad.

Resumen. El futuro de la movilidad se enfrenta a muchos desafíos. Alrededor de 1.3 millones de personas mueren cada año en accidentes de tránsito alrededor del mundo. Más de 1200 millones de personas pasan más de 50 minutos al día en su vehículo, la mayoría del tiempo en embotellamientos. Los conceptos de tráfico inteligente, vehículos eléctricos y compartidos reducirán la densidad de tráfico en las ciudades. Incluso en las zonas rurales, habrá ventajas debido a la mayor accesibilidad del transporte. Esas áreas se integrarán mejor en la red de transporte y, por lo tanto, estarán más conectadas con las grandes ciudades más cercanas. Para hacer frente a los obstáculos, la movilidad del futuro tiene que adaptarse a las necesidades humanas, comenzando con la interacción de diferentes ofertas y conceptos de movilidad. Esta movilidad del futuro hará posibles viajes seguros, fáciles y ecológicos para cada usuario. Se presentará un panorama general de Continental Automotive en México. Se mencionarán ejemplos de problemas estratégicos y de investigación en la industria automotriz. Asimismo, se enlistarán algunas colaboraciones con diversas instituciones académicas en áreas como seguridad, confort, movilidad inteligente, conectividad y sustentabilidad. Si el tiempo lo permite se mostrarán avances de algún proyecto particular.

Fecha: 9 de diciembre de 2020 a las 2pm de México (GMT-6). 

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Expositores:

Angela Ortega. Cursó la Licenciatura de Matemáticas en la Universidad Autónoma de Nuevo León antes de ingresar a la Maestría en Matemáticas del CIMAT en 1996. Obtuvo el D.E.A. (Diplôme d’Études Approfondies) en la Universidad de Paris IX y el doctorado en la Universidad de Nice en 2003 bajo la dirección de Arnaud Beauville. Realizó un postdoctorado en el Centro de Ciencias Matématicas de la UNAM (Morelia)  y otro en la Universidad de Essen. Desde 2009 trabaja en la Universidad  Humboldt de Berlín y desde 2014 como Investigador Permanente en esta universidad. Su área de investigación es la geometría algebraica con intereses en variedades abelianas, variedades de Prym, espacios moduli de haces vectoriales y teoría de Brill Noether.

Título. Teorema de Prym-Torelli para cubrientes dobles ramificados.

Resumen. El teorema clásico de Torelli establece que la aplicación que a cada curva algebraica proyectiva lisa le asocia su variedad Jacobiana es inyectiva. Dicho de otro modo, uno puede recuperar la curva a partir de la Jacobiana y su divisor Theta. La aplicación de Prym generaliza esta construcción al asociar a cada cubriente finito entre curvas una  variedad abeliana polarizada. En esta charla mostraremos que en el caso de cubrientes dobles ramificados la aplicación de Prym es inyectiva, siempre que las dimensiones de los espacios de salida y llegada lo permitan. Este resultado es inesperado ya que contrasta con la
situación para cubrientes dobles étales donde la aplicación es genéricamente inyectiva pero nunca inyectiva. Este es un trabajo conjunto con J.C. Naranjo.

Benjamín Sánchez-Lengeling. Soy científico investigador en Google Research, en el equipo de Brain.  Mi investigación se centra en el uso de inteligencia artificial (IA) para construir modelos basados en datos para resolver problemas químicos con aplicaciones en células solares, solubilidad, diseño de fármacos y olfacción.  También me apasiona la educación y divulgación de la ciencia, soy uno de los fundadores y organizadores de Clubes de Ciencia México y una conferencia de IA centrada en LatinX RIIAA. En mi tiempo libre, me gusta correr, comer helado y cocinar. Hice mi doctorado en Química con un campo secundario en Computación Aplicada en Harvard, maestría Erasmus Mundus en Química teórica y  licenciatura en Matemáticas y Computación de la Universidad de Guanajuato (DEMAT!).

Título. ¿Qué está aprendiendo este algoritmo? Evaluando atribuciones con graph neural networks.

Resumen. La interpretabilidad de modelos es fundamental para el descubrimiento científico, la comprensión y la depuración. La atribución es una herramienta dentro del campo de la interpretabilidad. Una técnica de atribución destaca partes de la entrada que influyen en la predicción de un modelo. Los grafos y Graph Neural Networks (GNNs) pueden servir como un espacio para estudiar cuantitativamente las atribuciones en el contexto de grafos. En esta plática veremos una introducción a estas técnicas y algunos experimentos que nos dan una perspectiva cuantitativa de lo que modelos están aprendiendo cuando los entrenamos con datos.

¡Nos vemos!

Fecha: 25 de noviembre de 2020 a las 4 pm de México (GMT-6).

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Expositores:

Lilia Alanís López. Realizó su licenciatura en matemáticas en la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL). Concluyó su doctorado en CIMAT bajo la dirección de Xavier Gómez-Mont en enero de 2018. Desde enero de 2016 en la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la UANL y desde enero de 2018 trabaja en el Centro de Investigación de Ciencias Físico Matemáticas de la UANL.

Título. De monodromía geométrica y algebraica de la fibra de Milnor de una singularidad aislada.

Resumen. La teoría de singularidades en curvas complejas, es un tema en geometría algebraica muy estudiado en la actualidad. La monodromía nos ayuda a entender cómo se comportan ciertos objetos alrededor de una singularidad aislada. Se tocarán algunos ejemplos de ciertas curvas singulares y, de cómo actúa la monodromía así como una parte de un resultado reciente.

Edgar Hernández (aka Limo). Es un prófugo de la Facultad de Matemáticas (FAMAT) de la Universidad de Guanajuato en la cual estudió Matemáticas y Computación entre los años 2000 y 2007. Durante ese periodo se interesó, sobre todo, en temas de redes neuronales, algoritmos genéticos, Age of Empires y todo tipo de juego de rol. Fue también partícipe en varios eventos de programación competitiva (ICPC, TopCoder, ANTS), y fungió como entrenador y más tarde como líder de la Olimpiada de Informática del Estado de Guanajuato. Inició su carrera como Desarrollador de Software dentro del CIMAT participando en el proyecto del Pizarrón Electrónico bajo la dirección de Maxxx Tapia. Dicha carrera lo ha llevado a trabajar en lugares tan remotos como Santa Fé (en el DF), Viena, y Dublín. Actualmente dedica sus días a mantener actualizados los servidores en los cuales se ejecutan las aplicaciones «serverless» de los clientes de AWS Lambda; y, cuando las reglas del lockdown del COVID lo permiten, a pasear por los bosques de Dublín con su hija y su esposa.

Título. ¡Ira má, sin servidores!

Resumen. El modelo de computación (o arquitectura) sin servidores (Serverless computing) se refiere al concepto de construir y ejecutar aplicaciones sin la necesidad de administrar ningún servidor. Esto no significa que no haya servidores involucrados, más bien significa que estos están fuera de la vista del desarrollador de la aplicación y es un proveedor de infraestructura en la «nube» quien se encarga de administrarlos. 
En esta charla haremos una breve semblanza de la plataforma de cómputo en la nube de Amazon Web Services (AWS) enfocándonos en un servicio (AWS Lambda) en particular. Veremos un poco de la arquitectura de AWS Lambda, cómo esta permite a sus clientes desarrollar aplicaciones «sin servidores» y cuáles son algunos de los problemas interesantes en los cuales se está trabajando. Nos enfocaremos después en uno de sus componentes (Worker) y veremos un ejemplo de la vida real de lo que significa mantener la infraestructura detrás del modelo Serverless.

¡Nos vemos!

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!