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Invita: DEPARTAMENTO DE ÓPTICA
Ponente(s): Dr. Joel Castro Chacon
Resumen: Una ocultación estelar se produce cuando un objeto móvil (típicamente del sistema solar, como un asteroide o planeta) se interpone en la línea de visión hacia una estrella obstruyendo temporalmente la luz proveniente de la misma. Si se observa con suficiente cadencia la estrella mientras es ocultada, se puede obtener una "curva de luz" en la que se registra el brillo de la estrella en función del tiempo. Con esta curva se puede medir la posición y el tamaño del objeto móvil (además de inferir la forma y condiciones atmosféricas) con la mayor precisión posible, solo después de la que se puede obtener con una misión espacial. En nuestro grupo hemos trabajado exitosamente con diferentes eventos de ocultaciones estelares dando soporte a misiones de la NASA, en particular la misión New Horizons y ahora la misión Lucy. México es un territorio en el cual (para nuestras estaciones) ocurren alrededor de 1,000 eventos por mes, por lo cual, hemos iniciado la organización de una red de observadores de ocultaciones estelares dando seguimiento a diferentes eventos, con preferencia en objetos de oportunidad. En esta charla les platicaré del interés de las ocultaciones estelares y de los requerimientos tecnológicos para poder llevar a cabo las observaciones, así como de una campaña internacional, a la que invitamos a la comunidad interesada, con motivo de la ocultación por Polymele en febrero de 2024, uno de los "targets" de la misión espacial Lucy. Semblanza: Joel Castro, Dr. en Óptica

Programación Cerebral para tareas de multi clasificación con pocos datos, aplicado en el reconocimiento de Residuos Sólidos Urbanos

Fecha: 22-09-2023

Hora: 12:00 pm

Lugar: Auditorio Depto. Ciencias de la Computación y en línea https://bluejeans.com/319044489/8626

Invita: DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Ponente(s): M.C. Antonio de Jesús Luna Macías
Resumen:
"Esta tesis investiga la aplicación de la Programación Cerebral (BP-Brain Programming por sus siglas en inglés), un paradigma emergente de la inteligencia artificial, en la clasificación multiclase de imágenes con datos de entrenamiento limitados. En particular, se enfoca en el reconocimiento de Residuos Sólidos Urbanos (RSU) en entornos de playa, un desafío debido a la diversidad de objetos, su desgaste y las variaciones en el fondo de la escena y su iluminación. La hipótesis planteada sugiere que los algoritmos basados en BP pueden desarrollar modelos de clasificación más eficaces y comparables a las Redes Neuronales Convolucionales (CNN por sus siglas en inglés) actuales.
Para probar esta hipótesis, se realizaron tres experimentos: Incremento de Clases, Incremento de Clases e Imágenes, y Clasificación de Residuos Sólidos Urbanos. Se utilizaron tres bases de datos distintas: CIFAR-10, Imagenette y un conjunto propio de RSU recolectados en entornos de playa, denominado TJ-Trash Dataset. Estos experimentos proporcionaron un marco experimental robusto para comparar objetivamente las propuestas de BP con modelos de CNN.
El objetivo principal del estudio fue desarrollar y evaluar un modelo de clasificación basado en BP para el reconocimiento de RSU, así como compararlo con las CNN. Los resultados mostraron que dicho modelo fue capaz de competir con las CNN y superar su rendimiento en el experimento de clasificación de RSU.
Además, se lograron los objetiv

Explorando pruebas no destructivas no lineales para la detección de daño en estructuras de concreto; régimen de ultrasonido

Fecha: 22-09-2023

Hora: 12:00 pm

Lugar: Auditorio de Ciencias de la Tierra o por https://bluejeans.com/52551234567

Variabilidad de la surgencia de Yucatán y su relación con los parámetros físicos de la zona

Fecha: 22-09-2023

Hora: 11:30 am

Lugar: https://vc-conacyt.bluejeans.com/434068412

Óptica y polarimetría de imagen para la caracterización de materiales

Fecha: 22-09-2023

Hora: 11:00 am

Lugar: https://cicese.webex.com/cicese/j.php?MTID=m9dd644d908ea7bc3cafb38b431d97fd7

Qué sucede antes, durante y después de que generas residuos peligrosos en Cicese, ¿Lo haces con seguridad?

Fecha: 25-09-2023

Hora: 12:00 pm

Lugar: Aula de clases #115

Qué sucede antes, durante y después de que generas residuos peligrosos en Cicese, ¿Lo haces con seguridad?

Fecha: 25-09-2023

Hora: 12:00 pm

Lugar: AULA #115

AI for Antibiotic Discovery

Fecha: 26-09-2023

Hora: 01:00 pm

Lugar: Auditorio Pedro Ripa

Invita: DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Ponente(s): Prof. Cesar de la Fuente
Resumen:
Evento organizado entre el Posgrado en Ciencias de la Computación y el Posgrado en Ciencias de la Vida
Abstract
Computers can be programmed for superhuman pattern recognition of images and text; however, their application in biology and medicine is still in its infancy. In this talk, I will discuss our advances over the past half-decade, which are accelerating discoveries in the crucial and underinvested area of antibiotic discovery. We developed the first antibiotic designed by a computer with proven efficacy in preclinical animal models, demonstrating that machines and artificial intelligence (AI) could be used to design therapeutic molecules. Our algorithms have accelerated antibiotic discovery, and for the first time, we successfully mined the human proteome for antibiotics. Recently, we expanded our proteome-mining efforts to explore the proteomes of extinct species. Using AI, my lab discovered the first therapeutic molecules in extinct organisms, including Neanderthals and Denisovans, launching the field of molecular de-extinction. Collectively, our efforts have I believe we are on the cusp of a new era in science where advances enabled by AI will help control antibiotic resistance, infectious disease outbreaks and pandemics.
Affiliation: University of Pennsylvania
Twitter account: @delafuenteupenn
LinkedIn account: https://www.linkedin.com/in/cesardelafuentenunez/

Dinosaurios del mar: las tortugas marinas del Pacifico mexicano

Fecha: 28-09-2023

Hora: 01:00 pm

Lugar: https://bluejeans.com/640219323

Invita: UNIDAD FORANEA LA PAZ
Ponente(s): Agnese Mancini y María Isabel Miranda Marín
Resumen: Cinco de las siete especies de tortugas marinas que hay en el mundo se encuentran en las aguas del Pacifico mexicano: la tortuga golfina (Lepidochelys olivácea), la tortuga verde del Pacifico Oriental (Chelonia mydas), la tortuga carey (Eretmochelys imbricata), la tortuga caguama (Caretta caretta) y la tortuga Laúd (Dermochelys coriacea). Todas las especies se encuentran actualmente categorizadas como en peligro en la NOM 059 en México, además de encontrarse en la lista roja de la UICN bajo distintos niveles de riesgo. A pesar de estar protegidas en México desde 1990, las tortugas marinas siguen enfrentando varias amenazas a lo largo de su vida: desde consumo de huevos en playas de anidación a la captura incidental y dirigida de los individuos juveniles y adultos en las áreas de alimentación. Desde hace 25 años, el Grupo Tortuguero de las Californias (GTC) trabaja con comunidades pesqueras del Pacifico mexicano para monitorear las poblaciones de tortugas marinas en sus áreas de anidación y alimentación y contribuir así a la protección de todas las especies y los hábitats que usan. Durante esta platica vamos a hablar sobre las distintas especies de tortugas marinas que se encuentran en el Pacifico mexicano, el estatus actual de sus poblaciones y las amenazas que enfrentan durante todas las fases de su vida. Finalmente compartiremos actividades y resultados del trabajo que GTC lleva a cabo desde hace 25 años en conjunto con más de 40 comunidades costeras.

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