Publicación semestral • ISSN 2683-2968 • Marzo 2023 • Número de revista 7
DOI de la revista: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e
DOI del número: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7
Publicación semestral • ISSN 2683-2968 • Marzo 2023 • Número de revista 7
DOI de la revista: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e
DOI del número: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7
Profesor de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México. Doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Grenoble. Sus intereses de investigación principales son la teoría del razonamiento automatizado y su aplicación en áreas como representación del conocimiento y verificación formal. El Dr. Bárcenas es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) nivel 1.
Egresado de la Facultad de Ingeniería de la UNAM en la licenciatura de Ingeniería en Computación. Formó parte de la Sociedad de Inteligencia Artificial de la Facultad de Ingeniería (SIAFI), lo cual le permitió iniciar su curiosidad y pasión por los temas relacionados con la Inteligencia Artificial (IA). Ha trabajado como desarrollador, analista de bases de datos y desarrollador de IA. Actualmente, labora en Grupo Financiero Banorte como Especialista en Innovación y Transformación, donde centra su atención en el diseño y desarrollo de soluciones de IA para diversas áreas del banco.
Doctor en Tecnologías de Información por la Universidad de Guadalajara y Maestro en Ciencia e Ingeniería de la Computación por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Actualmente, trabaja en la Facultad de Ingeniería, UNAM. Anteriormente, trabajó como investigador en Cátedras CONACYT (2014-2019), comisionado en la Universidad Veracruzana. Ha laborado también en empresas privadas, en los desarrollos para la Comisión Nacional de Derechos Humanos, Gas Metropolitano y Suprema Corte de Justicia de la Nación. Además, ha participado en eventos nacionales e internacionales, es autor de publicaciones científicas. En la presente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores.
Doctora en Ciencias de la Computación por la Universidad de Southampton en el Reino Unido donde realizó su investigación en el tema del uso del linaje de la información como evidencia segura para auditorías electrónicas. También es maestra en Ciencias de la Computación por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla donde se especializó en Criptografía y Seguridad. Actualmente es profesora de tiempo completo del Departamento de Computación, Facultad de Ingeniería en la UNAM donde imparte cursos relacionados a Criptografía y Seguridad. Sus intereses de investigación radican en privacidad de la información, protocolos de autenticación descentralizados y distribuidos, y aplicaciones de seguridad usando blockchain.
Graduado de ingeniería en computación con mención honorífica por la facultad de
ingeniería de la UNAM. Miembro del laboratorio avanzado de procesamiento de imágenes.
Ayudante de profesor en la materia de reconocimiento de patrones en la facultad de
ingeniería de la UNAM.
Es Doctora en Ciencias de la Computación en el Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación de la UNAM. Profesor de Carrera de Tiempo Completo de la Facultad de Ingeniería en la UNAM. Ha realizado estancias de investigación en el HITLab de la Universidad de Washington y en la Universidad de Bolonia, Italia. Su investigación está orientada a realizar proyectos de ingeniería básica y aplicada en temas de Inteligencia artificial, como aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo aplicados a la visión computacional y el procesamiento digital de imágenes médicas.
Obtuvo el grado de Ingeniero en Computación en el 2006 y el de Maestro en Ciencias de Ingeniería en Microelectrónica en el 2008, ambos por la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME) del Instituto Politécnico Nacional (IPN). En el 2011 obtuvo el grado de Doctor por la Escuela de Graduados en Sistemas de Información de la Universidad de Electro-Comunicaciones de Tokio en Japón. Del 2011 al 2014 fue Investigador Posdoctoral en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), donde estuvo encargado del sistema de visión de los robots de servicio Golem-II+ y Golem-III y colaboró en el diseño y desarrollo de un marco de programación y de especificación funcional de robots de servicio. Desde diciembre del 2014 es Investigador del mismo instituto, donde desarrolla las líneas de investigación en minería de datos masivos y aprendizaje profundo y colabora con el grupo Golem en el diseño y desarrollo de robots de servicio.
Obtuvo el Doctorado en la Universidad Tecnológica de Eindhoven en 1992. Desde entonces es Profesor de Carrera de Tiempo Completo de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México. Sus intereses son el Procesamiento Digital de Imágenes, Visión Computacional y Aprendizaje Automático.
Es autor o coautor de más de 140 artículos de investigación publicados en revistas y memorias arbitradas internacionales.
Licenciatura: Ing. Mecánico Electricista (Electrónica), Facultad de Ingeniería, UNAM.
Maestría: Diseño de Instrumentación Electrónica, Universidad de Manchester, Inglaterra, 1993.
Doctorado: Doctorado en Robótica Médica, Colegio Imperial de Ciencia Tecnología y Medicina, Londres, Inglaterra, 1997.
Actualmente Investigador titular B, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM.
26 Artículos publicados en revistas indizadas internacionales, en las áreas de: Análisis de imágenes médicas; Simulación de cirugía en computadora y; Algoritmos de navegación de robots.
Una patente nacional y otra internacional en un sistema de conteo automático de huevos de helmintos en imágenes digitales.
Más de 40 artículos publicados en memorias de congresos arbitrados. Tutor de los Posgrados en Computación y en Ingeniería Eléctrica de la UNAM, desde 1999.20 Tesistas graduados de Maestría y 2 Tesistas graduados de Doctorado en Análisis de Imágenes Médicas
Coordinador del Posgrado en Computación de la UNAM de 2008 a 2013
Secretario Académico del IIMAS de 2016 a 2020.
Estudiante de Doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad McGill; Maestro en Ciencias e Ingeniería de la Computación por la Universidad Nacional Autónoma de México; Ingeniero en Mecatrónica por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Desarrollador full stack, científico de datos e ingeniero de machine learning certificado.
Técnico Académico Asociado C de Tiempo Completo en el Centro de Ciencias de la Complejidad de la Universidad Nacional Autónoma de México, UNAM.
Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI 1) con más de 600 citas. Biólogo por la Facultad de Ciencias de la UNAM; Maestro en Ciencias Ambientales por la
UNAM y Doctor en Biología por la Universidad de Bath en Reino Unido.
Intereses de Investigación: Análisis Cuantitativo en Ecología y Evolución; Biodiversidad; Ecología de Enfermedades; Zoonosis; Bioinformática y Sistemas Complejos.
Técnico Académico Titular C de Tiempo Completo
Completo en el Centro de Ciencias de la Complejidad de la Universidad
Nacional Autónoma de México. Involucrado en temas de supercómputo y
cómputo paralelo desde 1998. Coordinador de supercómputo de la UNAM de
2003 a 2017, encargado de la configuración, puesta en marcha y operación
de tres generaciones de supercomputadoras en México, y de los primeros
proyectos interinstitucionales del país. Desde 2017 es especialista en
cómputo de alto rendimiento del Centro de Ciencias de la Complejidad de la
UNAM.
Técnico Académico Titular B de Tiempo Completo de la Unidad de Ciencia de Datos y Cómputo de Alto Rendimiento del Centro de Ciencias de la Complejidad de la Universidad Nacional Autónoma de México. Licenciado en Ciencias de la Computación y Maestro en Bioinformática y Gestión de Información por la Universidad de La Habana.
Sus principales áreas de interés son la Ciencia de Datos, Bioinformática,
Cómputo distribuido y Cómputo en la nube.
Estudiante de doctorado en el
programa de Ciencia e Ingeniería de la Computación de la Universidad
Nacional Autónoma de México (UNAM) bajo la supervisión del Dr. Christopher
R. Stephens. Licenciado en Matemáticas por la Universidad Veracruzana y
Maestro en Ciencias por la UNAM. Sus intereses son la solución numérica de
ecuaciones diferenciales parciales, el desarrollo de software, el aprendizaje
máquina y la computación científica.
Estudia Ciencias de la informática en la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias Sociales y Administrativas del Instituto Politécnico Nacional; es desarrolladora de software fullstack y ha participado como expositora en múltiples eventos tecnológicos en Red Hat, la Universidad de Guanajuato, Software Guru, entre otros.
Investigador Asociado C en el Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Es licenciado en Biología con Maestría en Ciencias Biológicas y Doctorado en Ciencias por parte del Posgrado en
Ciencias Biológicas de la UNAM. Realizó una estancia postdoctoral en el Centro de Ciencias de la Complejidad de la UNAM. Cuenta con 39 publicaciones en revistas nacionales e internacionales y más de 600 citas. Es nivel I del SNI-Conacyt.
Investigador Titular C en el Instituto de Ciencias Nucleares y Coordinador de Ciencia de Datos en el Centro de ciencias de la Complejidad de la Universidad Nacional Autónoma de México. Posee un B.A. y un M.A. por The Queen's College, Oxford y un M.S. y Ph.D por
la Universidad de Maryland. Es nivel III en el SNI y PRIDE D. Es miembro de
los consejos editoriales de Genetic Programming and Evolvable Hardware,
Theory in Biosciences y Frontiers in Physiology. Cuenta con más de 160
publicaciones en revistas internacionales y más de 3400 citas.
Candidata al Doctorado en Ciencias Sociales y Humanidades por la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Cuajimalpa. Maestra en Diseño de Información por la Universidad de las Américas en Puebla. Actualmente es profesora investigadora del Departamento de Teoría y Procesos de Diseño de la División de Ciencias de la Comunicación y Diseño. Su investigación se centra en la visualización de la información, las narrativas visuales, los procesos participativos para la gestión del conocimiento territorial y la transición socioecológica.
Maestra en Diseño de Información por la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Cuajimalpa. Su interés de investigación se centra en los procesos participativos, el diseño de información en temas como la transición socioecológica y el urbanismo.
Licenciada en diseño por la UAM-Cuajimalpa, con estudios de movilidad académica en el Instituto de Arquitectura y Urbanismo en la USP Brasil, fue participante del Mayan Workshop organizado por CIDI UNAM y el Global Goals Jam CDMX por la UAM-Azcapotzalco, ha trabajado en empresas Editoriales, de Publicidad y Manufacturas plásticas, además es colaboradora en el proyecto de investigación CONACYT: Abordaje transdisciplinario de la epidemia de mesotelioma maligno pleural por exposición al asbesto en la comunidad de San Pedro Barrientos.
