Desde 2014 a 2019 se investigaron dos áreas del Golfo de California con fines de exploración geotérmica: la Cuenca Wagner y el Ridge Tortuga. En ambos lugares se aplicaron diferentes estudios geofísicos y geoquímicos, cuya interpretación conjunta permite evaluar el interés de estas zonas en su posible futura explotación como fuente de energía. En la Cuenca Wagner, al norte del Golfo de California, se buscaba un yacimiento similar al de la planta geotérmica de Cerro Prieto. Aquí se tienen evidencias de la presencia de fluidos subterráneos de alta temperatura alimentados por el proceso de rift continental. En el Ridge Tortuga, frente a Santa Rosalía, BCS, el objetivo era identificar posibles fuentes de calor en volcanes submarinos. En esta segunda área los resultados indican un menor interés desde el punto de vista geotérmico, aunque se pudo proponer un modelo de la formación del ridge.

Breve Currículum:

Antonio González Fernández

Dr. en Ciencias Físicas, Universidad Complutense de Madrid, 1996

Investigador del Departamento de Geología desde 1998

Actualmente Investigador Titular B

SNI I

Iniciando en 2014, en marzo de 2019 finalizó la coordinación del proyecto “Campaña Intensiva de Exploración Geotérmica de las Cuencas Wagner, Consag, Delín, Guaymas y Alarcón del Sistema de Rifts del Golfo de California, Centro Mexicano de Innovación en Energía Geotérmica (CeMIE-Geo) Proyecto P03.

Actualmente colabora en un proyecto con TOTAL, coordinado por el Dr. Arturo Martín.

Modelar el lenguaje es un problema clave para una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como por ejemplo: Etiquetado morfosintáctico, clasificación de documentos, desambiguación lingüística, traducción automática, respuesta a preguntas, vinculación textual y análisis de sentimiento, por mencionar algunas. El desarrollo de mejores modelos del lenguaje, por lo general se relaciona a un mejor desempeño, en la tarea del procesamiento del lenguaje natural en la cual este se utilice.

En la actualidad se emplea la tarea del modelado del lenguaje natural como tarea de pre-entrenamiento, esto representa un nuevo paradigma en el área del procesamiento del lenguaje natural, paradigma el cual implica la intención de impactar de forma positiva el mayor número de tareas del lenguaje que sean posibles mediante una única fuente de conocimientos semánticos, sintácticos y lingüísticos. Áreas de la inteligencia artificial como: aprendizaje por refuerzo, aprendizaje zero-shot y transferencia de aprendizaje, se encuentran en gran medida impactando tareas del lenguaje natural empleando este. nuevo paradigma.

BIO: M.C. Antonio de Jesús García Chávez, egresado de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación en CICESE, Licenciatura  de Ciencias computacionales en UABC.

Áreas de interés:

Procesamiento del lenguaje natural, Aprendizaje profundo.