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Seminarios anteriores

10 de abril de 2024. 16:00 hrs.

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ID de la reunión: 822 0379 2751
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Dr. Leonardo Ramiro Laura Guarachi
IPN

La teoría de juegos y los recursos de uso común

Resumen: El estudio de los recursos de uso común (RUCs) —por ejemplo, agua, bosques, peces, atmósfera, etc.— ha recibido una mayor atención desde el ensayo La Tragedia de Los Comunes publicado por el ecólogo J. Garret Hardin. En la explotación de los RUCs surgen diversas situaciones estratégicas que han sido estudiadas de manera fructífera mediante técnicas de teoría de juegos. Es usual ver que los problemas de los RUCs se asocien con la estructura de incentivos que posee el Dilema del Prisionero. Sin embargo, en la realidad surgen una gran variedad de juegos. En esta charla revisaremos diversos modelos de juegos para estudiar los dilemas que nacen en los RUCs.

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13 de marzo de 2024. 16:00 hrs.

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Dr. David González-Sánchez
Universidad de Sonora

Estimación de equilibrios de Nash en un modelo de publicidad

Resumen: Presentamos un juego dinámico en el cual dos empresas deciden cuánto gastar en publicidad para incrementar sus beneficios. El impacto de dicha publicidad se modela a través de una variable aleatoria cuyos valores son observables pero su distribución es desconocida. Bajo hipótesis apropiadas, estimamos las estrategias de equilibrio usando la distribución empírica y probamos que estas estrategias convergen en cierto sentido a un equilibrio de Nash del juego con información completa.

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28 de febrero de 2024. 16:00 hrs.

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Lic. Luis Contreras Moreno
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Teoría de juegos en la Fórmula 1

Resumen: Dentro del mundo de los deportes, la fórmula 1 es uno de los más exigentes en cuanto a construcción de estrategias se trata. Por tal motivo, los equipos se valen de diversas herramientas para poder diseñar las carreras a lo largo de la temporada, una de ellas por supuesto es la teoría de juegos. En esta charla presentaremos la construcción de un modelo de estrategias para una carrera de dos competidores para el cual identificaremos y caracterizamos a los equilibrios de Nash; a partir de estos se identificará las opciones adecuadas para aumentar las posibilidades de éxito.

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Presentación

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14 de febrero de 2024. 16:00 hrs.

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Dr. Matías Alvarado
Departamento de Computación, Cinvestav-IPN

Hacia una teoría matemática del juego de Go, y cálculo del control territorial con el Hamiltoniano de Ising

Resumen: En el milenario juego de Go, sobre un tablero cuadriculado y piedras negras contra blancas, gana quien domina más territorio. Con jugadas simples y estrategia muy compleja las piedras negras y blancas cooperan y compiten durante la disputa territorial. Gana el grupo con mayor fortaleza y control del territorio del tablero al final del juego. En este seminario presentamos las definiciones básicas de una teoría matemática de dicho juego; asimismo, el uso del Hamiltoniano de Ising para cuantificar el grupo de piedras con más fortaleza de dominio territorial a cada movimiento o jugada.

Notas complementarias:

  1. El modelo de Ising es propio de la física estadística y con antecedentes en la termodinámica de Boltzman Gibs.
  2. La respuesta inmune frente al crecimiento del cáncer es similar al juego de go, en la disputa por un organismo vivo. Las células cancerosas y los elementos del sistema inmune son simples, y, muy compleja la interacción de cooperación o competencia en su disputa. Gana el sistema biológico que bajo una estrategia sofisticada logra mayor fortaleza y control del estado del organismo en un ciclo temporal. La distribución de probabilidad normal se utiliza para cuantificar la evolución de cada grupo de piedras durante el juego.

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31 de enero de 2024. 16:00 hrs.

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Dr. Onésimo Hernández-Lerma
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Introducción a la Teoría de Juegos

Resumen: Esta es una presentación introductoria sobre algunos conceptos básicos y aplicaciones de la teoría de juegos. Se incluyen temas sobre juegos cooperativos y no-cooperativos, estáticos y dinámicos.

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29 de noviembre de 2023, 16:30 hrs.

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Dr. Carlos Miguel Hidalgo Toscano
Google

Algoritmos Paxos

Resumen: En un sistema distribuido, algunos nodos pueden fallar o pueden comportarse de manera inesperada, de manera que son poco confiables. Los algoritmos de consenso tienen como objetivo llegar a un acuerdo en el estado del sistema en este escenario. En esta plática hablaremos de cómo Paxos resuelve dichos problemas y aplicaciones específicas de estos algoritmos a bases de datos distribuidas.

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15 de noviembre de 2023, 16:30 hrs.

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Dr. Eduardo Vázquez Fernández
ESIME-Culhuacán, IPN

SN P and SNP Q Systems

Resumen: Los sistemas SN P (Spiking Neural P Systems) son dispositivos que permiten realizar cómputo en paralelo y distribuido. Se inspiran en el comportamiento neurofisiológico de las neuronas para enviar impulsos eléctricos o spikes a lo largo de los axones a otras neuronas. Un sistema SN P consiste de un conjunto de neuronas colocadas en los nodos de un grafo dirigido, donde las neuronas disparan los spikes que cumplan con la regla definida por una expresión regular, estos impulsos viajan a través de las sinapsis constituidas por las aristas del gráfico. Se ha demostrado formalmente que los sistemas SN P tienen el mismo poder de cómputo que la máquina de Turing.

Los sistemas SNQ P (Spiking Neural P Systems with Communications by Request) son una variante de los sistemas SN P que incorporan un mecanismo de comunicación por solicitud. En este caso, la comunicación entre las neuronas ocurre cuando se inicia una solicitud. Este enfoque permite un control más preciso sobre la comunicación entre las neuronas y permite modelar ciertos tipos de sistemas en los que la comunicación es desencadenada por eventos específicos.

Entre las distintas aplicaciones de estos sistemas están: implementación de operaciones aritméticas y lógicas, solución a problemas numéricos NP-completos, detección de intrusos, reconocimiento de letras en inglés, factorización de enteros, problema de satisfacibilidad (SAT), entre otros.

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25 de octubre de 2023, 16:30 hrs.

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Lic. Kelly Jhoanna Botello Badel
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Algoritmo MAPPER: una aplicación de las técnicas de la topología algebraica al análisis de datos

Resumen: En el campo de la ciencia de datos es cada vez más común recurrir al análisis topológico de datos (TDA) debido a sus herramientas para la visualización, clasificación y reducción de dimensionalidad. En esta charla se describirá uno de los procesos más aplicados en TDA, el algoritmo Mapper y tres aplicaciones de éste. En primer lugar, mencionaremos los conceptos y resultados de la topología algebraica que le dan sentido al algoritmo y su procedimiento. Posteriormente, seguiremos dos aplicaciones del algoritmo Mapper realizadas por los pioneros del algoritmo sobre las bases de datos de la Diabetes y sobre la superficie el Toro. Por último, explicaremos una aplicación del algoritmo Mapper a la base de datos de la calidad del aire en Ciudad de México realizada por el expositor.

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11 de octubre de 2023, 16:30 hrs.

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M. en C. Tzolkin Garduño Alvarado
Universidad de Tecnología de Troyes, Francia

UMAP vs t-SNE: Inner Workings

Resumen: The advent of Artificial Intelligence based online services has helped in the advancement and pluralization of data analysis. One key component in this field is the multidimensional vector space representation of data. Those spaces are called embedding spaces and serve as reference for subsequent application-specific model adaptations. That means that the data analysis processing in embedding space can be a chokepoint if the respective dimension reduction optimization techniques are not carried out. This talk delves into two widely used algorithms for reducing embedding space dimension: UMAP and t-SNE. Each of which have strong mathematical foundations in the areas of category theory, manifold theory, optimization and statistics.

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27 de septiembre de 2023, 16:30 hrs.

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M. en C. Gunnar Wolf
UNAM

40 años usando el mismo software libre. ¿Qué ha pasado entre 1983 y 2023?

Resumen: En esta ponencia, y a diferencia de lo habitual para el SMMA, no ilustro una técnica matemática, ni abordo la resolución de un problema. Esta ponencia ilustra mi viaje personal: 40 años siguiendo tan de cerca como me ha sido posible al desarrollo de la computación.

En mi vida personal, tuve la suerte de entrar en contacto con el cómputo desde muy pequeño: como niño, utilizando una computadora "grande", de las que podían medirse en (poquitos) metros cúbicos y requerían instalaciones (y administración) profesionales. Seguí el desarrollo del cómputo personal en los 1980s, participé en los "clubes" por acceso telefónico llamados BBSes (Sistemas de Boletín Electrónico), y continué naturalmente como entusiasta y desarrollador de software libre.

¿Y por qué esto puede ser de interés para otros? Escapa a mí. Pero me hicieron el honor de invitarme a compartir con ustedes en el Seminario, ¿y cómo no aprovecharlo?

Hoy en día soy desarrollador de Debian GNU/Linux desde hace 20 años y académico de la UNAM desde hace 18. Si esto puede hacer que te parece interesante lo que tengo por compartir, ¡bienvenida/bienvenido a la sesión!

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13 de septiembre de 2023, 16:30 hrs.

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M. en C. Gustavo Antonio Sandoval Angeles
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Triángulo-estrella reducibilidad de grafos toroidales

Resumen: Las operaciones triángulo-estrella (delta-wye) son:

  • Reducción de lazo, eliminar un lazo;
  • Reducción de grado-uno, eliminar un vértice de grado uno;
  • Reducción en serie, eliminar un vértice de grado dos y añadir una nueva arista entre sus vecinos;
  • Reducción en paralelo, eliminar una arista de un conjunto de aristas que tienen los mismos vértices finales;
  • Transformación triángulo-estrella (delta-wye), si existen aristas $uv$, $vw$, $uw$, se eliminan y se sustituyen por un nuevo vértice $x$ adyacente a $u$, $v$, $w$;
  • Transformación estrella-triángulo (wye-delta), si un vértice $x$ tiene grado tres con vecinos distintos $u$, $v$, $w$, se elimina $x$ y se añaden aristas $uv$, $vw$, $uw$.

Un grafo conexo es triángulo-estrella reducible si se puede obtener un vértice aplicando las operaciones triángulo-estrella. La clase de grafos triángulo-estrella reducibles es cerrada bajo menores sin embargo no se conoce la lista completa de sus menores prohibidos. Yu [1] en 2006 demostró que hay al menos 68 mil millones de menores prohibidos para esta familia.

En esta charla hablaremos de grafos encajables en el toro (toroidales) que son triángulo-estrella reducibles y su caracterización por menores prohibidos. Daremos familias infinitas de grafos toroidales que sí son triángulo-estrella reducibles. Por otro lado, un grafo es $H$-menor libre, si $G$ no tiene a $H$ como menor. Expondremos menores prohibidos para familias de grafos $H$-menores libres y triángulo-estrella reducibles donde $H$ es isomorfo a la pirámide o al octaedro o $H$ es simple 3-conexo y tiene a lo más once aristas. Estos grafos $H$-menores libres pueden tener género mayor a uno, es decir, no todos son toroidales. A lo largo de este trabajo hemos usado algoritmos para encajar grafos en el toro e isomorfismos entre grafos, hablaremos un poco de cómo los hemos usado.

[1] Yaming Yu, More forbidden minors for wye-delta-wye reducibility, the electronic journal of combinatorics (2006).

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30 de agosto de 2023, 16:00 hrs.

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M. en C. Daniel Gutiérrez Espinoza
Universidad de Upsala, Suecia

Optimization problems by routing swarms of drones

Resumen: The work is an exposition of the mathematical problems present in routing drones in relation to the package delivery problem. Two main optimization problems are addressed: firstly, the traveling salesman problem, which is the essence of any vehicle routing model, and secondly, the clustering problem. For each of these problems, the classic strategy for solving the problem is presented, as well as an alternative proposal. Finally, a modern and realistic package delivery model of a truck that utilizes drones to deliver packages. In all cases, a worst-case analysis is performed.

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16 de agosto de 2023, 16:00 hrs.

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Lic. Daniela Martinez Madrid
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Las redes neuronales como herramienta del análisis técnico en series de tiempo financieras

Resumen: Las ganancias que se pueden conseguir en los mercados financieros dependen principalmente de las decisiones de compra y venta de activos que se toman a lo largo del tiempo. Por esta razón es importante contar con buenas herramientas de análisis. En el llamado análisis técnico se busca que las series de precios e indicadores económico-financieros contengan patrones gráficos particulares que ayuden a predecir situaciones favorables o desfavorables en los mercados. Desde hace ya algún tiempo se han utilizado técnicas de Inteligencia Artificial para reconocer este tipo de patrones, y de manera preponderante, se han usado Redes Neuronales. En esta plática se presenta un ensamble de redes neuronales que toma como entrada la serie de precios de una acción bursátil particular, junto con algunos indicadores técnicos y produce como salida la probabilidad de que el instrumento en el futuro próximo vaya a la alza o baja. En el modelo propuesto se incluyen técnicas de análisis multi-resolución basadas en wavelets.

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31 de mayo de 2023. 16:00 hrs.

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Lic. José Isidro Pinango Nuñez
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Redes neuronales convolucionales 1D para la clasificación de patrones de gráficos en series temporales financieras

Resumen: En el marco de este seminario sobre redes neuronales, se propone una perspectiva innovadora centrada en el aprendizaje profundo para la clasificación de patrones en gráficos financieros. Las redes neuronales convolucionales (CNN) han obtenido resultados notables en el reconocimiento de imágenes y aplicaciones de visión por computadora, siendo las redes neuronales convolucionales bidimensionales (CNN 2D) las más utilizadas. Sin embargo, en este contexto, nos centraremos en el diseño y la implementación de redes neuronales convolucionales unidimensionales (CNN 1D) específicamente para la clasificación de patrones en series temporales financieras. Exploraremos el modelo propuesto, CNN 1D, y lo compararemos con otros enfoques, como máquinas de vectores de soporte, máquinas de aprendizaje extremo, memoria a corto plazo, deformación de tiempo dinámica y enfoques basados en reglas. Los resultados obtenidos respaldan la eficacia y precisión de este enfoque, y se explorarán sus posibles aplicaciones en la industria financiera.

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17 de mayo de 2023. 16:00 hrs.

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Lic. Juan Daniel Meshir Vargas
CUCEI, Universidad de Guadalajara

Redes neuronales artificiales para el problema de dispersión de onda acústica

Resumen: Los problemas de dispersión de onda son concebidos como el efecto que tiene un medio no homogéneo sobre una onda que se propaga en el espacio. Un caso particular, es el estudio del efecto que tiene un obstáculo sobre una onda acústica plana. En este contexto se pueden plantear dos problemas: un problema directo, el cual trata de encontrar cómo se va a dispersar la onda al chocar contra el obstáculo, y un problema inverso asociado que trata de recuperar la forma del obstáculo a partir del conocimiento de la onda dispersada. Este problema tiene diversas aplicaciones en imagen médica, en el sónar, en pruebas no destructivas, entre otras. En esta charla se plantea un modelo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales artificiales, para tratar el problema directo y el problema inverso, mostrando las ventajas y desventajas de este nuevo método propuesto.

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03 de mayo de 2023. 16:00 hrs.

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M. en C. Ángel Gabriel Elías Díaz
Departamento de Matemáticas, CINVESTAV

El politopo de la partición en clanes de un grafo para la optimización combinatoria

Resumen: La clusterización es una técnica para agrupar elementos similares en grupos. En esta presentación, se abordará el tema de la partición en clanes de un grafo como un método de clusterización en grafos, desde la perspectiva de los politopos, figuras geométricas que representan soluciones de problemas de optimización. Se presentará el problema de partición en clanes enfocado únicamente en grafos completos, y se explicarán los conceptos básicos de politopos necesarios para entender la formulación del problema de optimización combinatoria. Por último, se discutirá una generalización del problema para cualquier tipo de grafo, en el que se deba particionar en subgrafos conexos en lugar de clanes.

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19 de abril de 2023. 16:00 hrs.

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Dr. Francisco Javier Zaragoza Martínez
Área de Optimización Combinatoria, Departamento de Sistemas. UAM Azc

Limpiando nieve con precedencia

Resumen: El problema de limpiar nieve con precedencia es una variante del problema del cartero con viento en el que se requiere limpiar las calles después de una fuerte nevada cuando el costo depende tanto de la dirección del recorrido como si de la calle ya había sido limpiada previamente o no. En este plática veremos cómo es que este problema se puede resolver en tiempo polinomial si se cumplen algunas condiciones sobre la estructura de costos.

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22 de marzo de 2023. 16:00 hrs.

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Dr. Héctor Roberto García de Alba Valenzuela
Tecnológico de Monterrey Sede Guadalajara

Secuenciación en máquinas paralelas no relacionadas

Resumen: En los entornos productivos se presentan constantemente situaciones en las que se tiene un conjunto de actividades por realizarse, un conjunto de máquinas capaces de realizar dichas tareas, y se debe decidir cómo se debe de repartir la carga de trabajo y en qué orden se deben de realizar dichas actividades; estos sistemas se estudian en las disciplinas de optimización combinatoria bajo los conceptos de secuenciación, y son relevantes en la industria debido a las grandes implicaciones económicas asociadas al uso de recursos que dichas decisiones impactan.

La variante específica a discutir en la charla será el sistema de secuenciación en máquinas paralelas no relacionadas, donde cualquier trabajo puede ser procesado en cualquier máquina, pero el tiempo necesario para procesar el trabajo cambiará según la máquina asignada. En la charla se mencionarán conceptos necesarios para entender el problema, un breve resumen sobre técnicas presentadas anteriormente en la literatura, y propuestas de solución que contemplan un modelo de programación lineal entera mixta y un algoritmo metaheurístico.

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08 de marzo de 2023. 16:00 hrs.

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Dr. Edgar González Fernández
INFOTEC Sede Aguascalientes

Análisis de ruido en imágenes generadas por filtros de color para la detección de modificaciones

Resumen: Los sensores basados en la matriz de filtros de color (CFA, del inglés Color Filter Array) son usados ampliamente en la industria de cámaras fotográficas. La luz es capturada por el sensor, filtrada en distintas longitudes de onda y finalmente, transformada en valores numéricos para generar una imagen visible para el humano. Idealmente se utiliza un sensor para cada longitud de onda, pero supone un alto coste de los dispositivos fotográficos. Uno de los más comunes es el conocido filtro de Bayer, que filtra la luz en tres distintos colores: azul, verde y rojo.

La presencia de este tipo de filtro en las cámaras fotográficas se hace presente en los llamados artefactos o aberraciones de interpolación, inconsistencias en los píxeles estimados debido a la aplicación de métodos de interpolación para la generación de imágenes a color. En esta charla analizaremos el proceso de interpolación para imágenes a color que da origen a estas aberraciones y una aplicación en el análisis forense de imágenes.

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22 de febrero de 2023. 16:00 hrs.

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M. en C. Tzolkin Garduño Alvarado

General considerations for building data applications

Resumen: The current societal and technological needs growth has pushed data application development to an era in which the variety of tools available in the market has become overwhelmingly wide. The different programing paradigms, reusable software components and services offered for development pose a real challenge for development and maintenance of large systems. In this talk we show a general layout for a data application, the areas of application and real-life problems through three well known examples of data development platforms.

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08 de febrero de 2023. 16:00 hrs. Salón 131. Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

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Dr. Andrés Téllez
Tecnológico de Monterrey Sede Guadalajara

Técnicas de reducción de dimensión

Resumen: Trabajar en dimensiones altas tiene varios inconvenientes, que van desde problemas de escalamiento debido a la complejidad computacional, hasta inconvenientes para la interpretabilidad y visualización de los datos. En esta plática veremos estos problemas y también las técnicas para reducir la dimensión de los datos sacrificando mínimamente su estructura. Entre estas veremos técnicas lineales, no-lineales y por redes neuronales.

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25 de enero de 2023. 16:00 hrs. Salón 131. Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

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Dr. Cipriano Santos
Tecnológico de Monterrey

Operations Artificial Intelligence: The democratization of Operations Research through Artificial Intelligence

Resumen: Many applications, from bail decisions in the criminal justice system to medical diagnosis, use machine learning. One of the most significant challenges in deploying these models is that decision-makers do not trust them. Interpretable models are more likely to be accepted by decision-makers since they are easy to explain, debug, and generate insights from data. During this talk, I will describe how mixed integer programming (MIP) models can obtain interpretable predictive models.

In addition, I will discuss the line of research at Tecnológico de Monterrey, which we call Operations Artificial Intelligence (oper.ai), that integrates all the operational aspects of the Digital Transformation.

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30 de noviembre de 2022. 16:00 hrs. Salón 131. Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

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Dr. Jesús De Loera
University of California, Davis

On the Combinatorial Principles of Machine Learning

Resumen: In this talk I explain the fertile relationship between inference and learning to combinatorics.

My presentation contains several powerful situations where famous theorems in discrete geometry answered natural questions from machine learning and statistical inference: In this tasting tour I will include the problem of deciding the existence of Maximum likelihood estimator in multiclass logistic regression, the variability of behavior of k-means algorithms with distinct random initializations and the shapes of the clusters, and the estimation of the number of samples in chance-constrained optimization models. These obviously only scratch the surface of what one could do with extra free time. Along the way we will see fascinating connections to the coupon collector problem, topological data analysis, measures of separability of data, and to the computation of Tukey centerpoints of data clouds (a high-dimensional generalization of median). I will conclude with very recent work where we outline how to transfer mathematical problems into games that then computers can learn to play.

All new theorems are joint work with subsets of the following wonderful folks: T. Hogan, D. Oliveros, E. Jaramillo-Rodriguez, and A. Torres-Hernandez and another recent paper with Yue wu.

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16 de noviembre de 2022. 16:00 hrs.

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Daniela Martinez Madrid
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Un primer acercamiento a Lean, un programa de trading algorítmico

Resumen: Sin duda alguna, el trading se posiciona actualmente como una alternativa de inversión y generación de ingresos entre la ciudadanía. Todos queremos hacer trading, pero nadie quiere perder su dinero, las especulaciones acerca del tema son bastante amplias porque la mayoría de las opiniones acerca del tema carecen de un riguroso análisis matemático. El desarrollo de la tecnología ha logrado la creación de una nueva modalidad de análisis del mercado bursátil denominado trading algorítmico, donde la utopía de todas las personas que lo estudiamos es obtener una optimización de finanzas, logrando así una mejor distribución del tiempo para el análisis de estrategias. Pero ¿Cómo lo podemos lograr?

En esta ocasión, hago una invitación a conocer Lean, que en términos rigurosos es un motor de trading algorítmico que sirve como fuente código de la plataforma QuantConnect, es decir, un programa de computadora específicamente diseñado para el desarrollo de trading algorítmico. El interés de estudio de Lean no solo radica en la rentabilidad que podamos obtener en nuestras inversiones, pues además de su utilidad como herramienta de análisis e inversión, es un potente programa de código abierto que nos permite acceder a una logística de trading, que va desde el backtesting hasta el live trading, logrando con esto que como usuarios podamos enforcarnos en la propuesta de nuevas estrategias.

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9 de noviembre de 2022. 16:00 hrs.

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José Isidro Pinango Núñez
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Optuna: un marco de software de optimización automática de hiperparámetros

Resumen: Cuando trabajamos en el área de aprendizaje automático, aparecen los denominados hiperparámetros, que son valores asignados durante el proceso de entrenamiento del modelo. Optuna es una librería de Python usada para la optimización automatizada de hiperparámetros. Busca e identifica valores óptimos del hiperparámetro usando el método de prueba y error para un rendimiento eficiente. En este encuentro de seminario se dará un breve recorrido por su diseño, basado en: El uso de APIs para la construcción de espacios de búsqueda; la implementación de algoritmos de optimización eficientes como Grid Search, Random Search, Tree-structured Parzen Estimator, entre otros; y los beneficios de su arquitectura versátil para el trabajo en computación distribuido y paralelo, en particular, el uso de tarjetas gráficas para reducir el tiempo significativamente.

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19 de octubre de 2022. 16:00 hrs.

TEAMS
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_Nzg2MGIwYmYtM2Vh…

Dr. Feliú Sagols
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Adaptación de la Técnica de Inversión por Pares usando la Descomposición Empírica Modal

Resumen: En el contexto de la Negociación Algorítmica de Activos Financieros se retoma la Estrategia de Inversión por Pares.

En esta ocasión se presenta una variante basada en la "Empirical Mode Decomposition" (EMD). Se analiza cómo obtener a nivel teórico spreads con reversión a cero usando series de precios diarias que en combinación con la técnica de las Bandas de Bolinger alcanzan rendimientos superiores al 60% anual. Lamentablemente esto sólo tiene interés formal porque la aplicación de la técnica en inversiones reales incurriría en el sesgo de anticipación (usar datos del futuro). Al final se propone una corrección usando Promedios Móviles Exponenciales en lugar de la EMD.

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05 de octubre de 2022. 16:00 hrs.

TEAMS
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Dr. Juan Carlos Téllez Mosqueda
Fes Aragón, UNAM

Complejidad y practicidad en el desarrollo de sistemas de información y el uso de las matemáticas en la Ciencia de datos

Resumen: La presentación plantea que para reducir la complejidad de la ciencia, es necesario reducir las brechas cognitivas entre el nuevo conocimiento y la manera de transferirlo en las distintas etapas para llegar al mercado. Cada etapa requiere un saber hacer muy diferente. Para aumentar la productividad de la economía, con la aplicación del conocimiento científico y tecnológico, es toral la creación de especialistas transdiciplinarios, ya que la dificultad de la aplicación de estos conocimientos aumenta la incertidumbre y los costos de las organizaciones. Por ello, se requiere de un conocimiento entreverado de traductores técnicos que faciliten el entendimiento entre las etapas para lograr el dialogo técnico que rompa las barreras disciplinares. Finalmente, se busca abonar a la conformación de alternativas para el desarrollo profesional que busca el Seminario.

La presentación está dividida en cinco grandes aspectos:

  • La complejidad de la realidad y la ciencia.
  • Requerimientos para hacer Ciencia de datos.
  • Las brechas cognitivas.
  • El costo de incertidumbre.
  • La mejor inversión: aprender a aprender para el desarrollo profesional.

Cabe aclarar que la presentación de hoy se apoya en un capitulo "De la investigación al mercado" que escribí para el libro Reflexiones sobre la sociedad del conocimiento y los procesos innovadores, que se encuentra en prensa y publicará la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) en breve.

Bibliografía recomendada:

Cuando los físicos asaltaron los mercados
Autor: James Owen Weatherall
Editorial: Ariel México
ISBN 9788434411937

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21 de septiembre de 2022. 16:00 hrs.

TEAMS
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Daniel Gregorio Longino
Departamento de Matemáticas, Cinvestav-IPN

Bifurcaciones en cadenas de bloques

Resumen: Dos desafíos en el diseño de criptomonedas son garantizar que eventualmente todos los nodos lleguen a un consenso sobre su cadena de bloques compartida y hacer que sea computacionalmente impráctico reescribir la historia una vez que un bloque tiene cierta profundidad en la cadena. La primera criptomoneda en lograr estos dos objetivos fue Bitcoin. En el protocolo de Bitcoin, cada nodo considera la cadena de bloques más larga que ha visto como la cadena de bloques válida. Esto asegura el consenso. Para que no sea práctico reescribir la historia, cada bloque propuesto debe ir acompañado de una prueba de trabajo. Para crear un bloque se requiere que el nodo que propone ese bloque encuentre numero o nonce, de modo que cuando concatene el nonce, el hash del bloque que esta extendiendo, y la lista de las transacciones que componen ese bloque, y luego tome el hash de toda esa cadena, la salida de la función hash sea una cadena de bits que empiece con al menos d ceros, donde d es llamada la dificultad.

La red ajusta dinámicamente el parámetro de dificultad cada dos semanas, de modo que, en promedio, se encuentre un nuevo bloque cada 10 minutos. Dado que actualmente existe un límite superior codificado de 1 MB en el tamaño de un bloque individual, hay tiempo suficiente para que un bloque recién minado se transmita a toda la red antes de que se encuentre el siguiente bloque. Esto implica que, en la práctica, las bifurcaciones son un evento poco común en la red de Bitcoin.

Nosotros estamos interesados en el comportamiento de la creación y resolución de las bifurcaciones a medida que aumenta la probabilidad de encontrar un nuevo bloque. Para ello proponemos un modelo combinatorio para estudiar el comportamiento de las bifurcaciones en cadenas de bloques con la regla de cadena más larga.

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7 de septiembre de 2022. 16:00 hrs.

TEAMS
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Tzolkin Garduño Alvarado

Smart contact Blockchain, the 3.0 web

Resumen: The need for a metered Turing complete distributed and decentralized system in which the actors can establish a variety of interactions is the next step in the global network build up. Such a system is a foundational component for the next generation of the internet known as web 3.0. We will revise the elements that differentiate the first generation Blockchain to the smart contract Blockchain.

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24 de agosto de 2022. 16:00 hrs.

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Gunnar Wolf
UNAM

Protocolo para la certificación de llaves públicas para OpenPGP libre del envenenamiento de certificados

Resumen: Los mecanismos de cifrado basados en llave pública en Internet deben ir de la mano de un modelo de confianza para la validación de identidades. Si bien el modelo más utilizado en Internet es el de Infraestructura de Llave Pública con Autoridades Certificadoras (PKI-CA), es un modelo absolutamente centralizado. Para los casos de uso en los que esto es indeseable, es posible también utilizar un modelo completamente distribuido: la malla de confianza (Web of Trust, WoT). El sistema más ampliamente conocido que implementa un modelo WoT es OpenPGP, derivado de PGP, que fue publicado inicialmente en 1991. Para ser de utilidad para un grupo geográficamente disperso de participantes, la WoT requiere de una red de servidores de llaves para la búsqueda y descubrimiento de llaves — que, a su vez, opere también de forma libre de centralización.

En el último decenio han aparecido diversas vulnerabilidades de alto perfil sobre la red de servidores de llaves. Estas vulnerabilidades no únicamente afectan a las implementaciones específicas, sino que demuestran una distancia cada vez mayor entre las suposiciones y modelos de amenaza iniciales, que llevaron a la implementación de protocolos posiblemente ya no aptos para la realidad de la red. Como consecuencia, la red de servidores de llaves ha sufrido una drástica reducción en su número de nodos, y puede afirmarse que se enfrenta con una crisis existencial.

Este trabajo delinea la un trabajo en proceso, enfocado a resolver esta problemática, a partir de la necesidad de mantener una solución para la viabilidad de un modelo de confianza transitiva libre de centralización, partiendo de una propuesta que modifica los criterios de admisión para los nuevos certificados de las llaves.

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10 de agosto de 2022. 16:00 hrs.

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Ángel Gabriel Elías Díaz
Departamento de Matemáticas, CINVESTAV

Análisis de sectorización en grafos

Resumen: Cuando se estudian conjuntos de datos, muchas veces es necesario crear agrupaciones de estos, tal que todos los objetos de cierto grupo cumplen una característica especial o se relacionan entre sí de una manera específica.
A esto le llamaremos una sectorización del conjunto de datos. Existen en la actualidad muchos algoritmos de sectorización, los cuales pueden ser aplicados a un conjunto de datos, dependiendo de su naturaleza y de su comportamiento en el espacio y tiempo. En nuestro trabajo propondremos un nuevo método para sectorizar conjuntos de datos, con una nueva variante, y a las que llamaremos $\alpha$-sectorizaciones.
Para determinar una sectorización, primero es necesario establecer cómo se representará el conjunto datos, y, aún más importante, definir una función de similaridad (o disimilaridad) que nos indica que tan similares (o disimilares) son dos objetos del conjunto de datos.
En nuestro trabajo representaremos los conjuntos de datos a través de grafos simples, donde los nodos representan los objetos del conjunto de datos, y el peso de las aristas representa la similaridad entre ellos.
Nuestro algoritmo de sectorización (o $\alpha$-sectorizaciones), está basado en el borrado y contracción de aristas de un grafo dado. Iniciamos borrando las aristas que no cumplen cierta característica (por ejemplo, que los pesos de estas aristas sean menores que un $\alpha$), luego, bajo ciertas condiciones, procedemos a contraer un conjunto de aristas. Nuestra tarea será encontrar ese conjunto de aristas adecuado que resulte en una $\alpha$-sectorizaciones.
Como ocurre en todos los algoritmos de sectorización, se puede encontrar sectorizaciones diferentes sobre un mismo conjunto de datos, entonces la siguiente tarea será encontrar la “mejor sectorización” de un conjunto de sectorizaciones. Para resolver dicha tarea, se plantea un problema de optimización con la cual se pretende encontrar la “mejor sectorización”.

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27 de julio de 2022. 16:00 hrs.

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Tzolkin Garduño Alvarado

Ethereum blockchain smart contract overview

Resumen: For the last ten years, the word blockchain has been used interchangeably with the word cryptocurrency. Although both concepts are deeply intertwined, they are not the same. The first refers to a data structure registered and grown within a network, the second is the financial instrument with which network transactions are carried out. The dynamics of this transactional network is governed by programs or scripts written in an ad-hoc language, these are called smart contracts in the case of the Ethereum blockchain. This presentation aims to give a general idea of ​​the inner workings of the Ethereum blockchain by making a brief description of the elements that compose it, the problems encountered and resolved, as well as the emerging security solutions.

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13 de julio de 2022. 16:00 hrs.

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Andrés Téllez
Foro Cuatro

Revolución Transformers: Atención es todo lo que necesitas

Resumen: Desde su aparición en 2017 la arquitectura denominada Transformers ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial, con implicaciones que van desde el desarrollo de Modelos de Lenguaje (BERT, GPT-3), hasta predicciones de estructuras de proteínas (AlphaFold). En esta plática haremos un breve acercamiento a los preliminares que permitieron el desarrollos de los Transformers, veremos de manera general su arquitectura y se mostrarán algunas aplicaciones de frontera que usan Transformers.

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29 de junio de 2022. 16:00 hrs.

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Alejandro Hernández-Arteaga
Departamento de Matemáticas-Cinvestav

Introducción a Hadoop con Pyspark

Resumen: El análisis de datos se ha convertido en una función crítica dentro de la investigación y la industria ya que en base a ello podemos encontrar una forma de tomar decisiones. Hoy en día se tienen muchas formas de obtener información y muy variadas, debido a este crecimiento en volumen y variedad en la información se han tenido que desarrollar herramientas para poder hacer eficiente el análisis de dicha información. En esta plática daremos una breve introducción al paradigma de Big Data y cómo Hadoop nos ayuda con el proceso de grandes cantidades de información, posteriormente se llevará a cabo un pequeño taller utilizando Pyspark dentro de clusters de Azure, para lo cual se les solicita a los interesados en participar en este taller que creen una cuenta sin costo de Azure y dentro de la misma creen una instancia de Databricks.
Para detalles acerca de como crear la cuenta de Azure y la instancia de Databricks acceder al siguiente enlace:

Cuenta Azure: https://azure.microsoft.com/es-mx/free/

Instancia Databricks: https://docs.microsoft.com/es-es/learn/modules/describe-azure-databrick…

Para dudas respecto a esta parte de requerimientos técnicos favor de referirse también al expositor mediante alguna de las siguientes direcciones de correo: ahernandeza@math.cinvestav.mx
alejandro.arteaga@cinvestav.mx

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15 de junio de 2022. 16:00 hrs.

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Jorge Alberto Espinoza Alegría
Axity

Bussines Analytics, el arte de analizar la información

Resumen:

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01 de junio de 2022. 16:00 hrs.

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Samuel Sandoval Solís
UC Davis, EU

Uso de Machine Learning Algorithms en la determinación de caudales ecológicos en el estado de California

Resumen: En esta presentación se describe el uso de Machine Learning Algorithms para la determinación de caudales ecológicos que mejoran o conservan la calidad de los ecosistemas ribereños y de agua dulce. Primero, se presentará cómo se utilizaron algoritmos de cluster para determinar los nueve regímenes naturales de escurrimiento de agua en todo el estado (eflows website) y su predicción a cada 200 metros. Segundo, se presentará como la clasificación natural de ríos fue utilizada para predecir métricas eco-hidrológicas en todo el estado de California a cada 200 metros utilizando machine learning algorithms (Natural flows Database). Tercero, se presentará como se hizo una campaña de recolección de datos para determinar la clasificación geomorfológica de todos los ríos del estado. Finalmente, se presenta como se realizó también la clasificación de ríos alterados en California. Esta presentación se centrará en los retos y oportunidades que representan Machine Learning Algorithms e Inteligencia Artificial en el desarrollo de las ciencias naturales.

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