INTELIGENCIA COMPUTACIONAL

COMITÉ DE PROGRAMA TÉCNICO

Gustavo E. Juárez

Gustavo E. Juárez

Gustavo Eduardo Juárez
Gustavo es Ingeniero en Computación, y tiene una maestría en Sistemas de Información. Se encuentra cursando el doctorado de Tecnologías de Información en la UMA, Universidad de Málaga, España. Entre sus numerosos cargos en la IEEE, podemos mencionar: Chair del IEEE Council of the Southern Cone, Chair of the IEEE Argentina Section, Chair Ad-hoc Region 9 Vitality Coordinator, Chair de la IEEE Education Society Argentina Chapter, IEEE Student Branch Counselor. Es investigador categorizado III, integró 4 proyectos versantes en procesamiento digital de imágenes, y dirigió o codirigió otros tantos. Fue codirector de un proyecto «Procesamiento digital de Información en Instrumentación, Control y Comunicaciones Digitales», coordinó el Area de Inteligencia Artificial y TICs del Proyecto «Ciencia, Tecnología y Justicia» enmarcado en el proyecto global «Perspectiva Epistemológica Íbero-Americana de la Justicia de la Corte Internacional de Justicia en la Haya. Dirigió el «Proyecto de Navegación Inteligente de Sistemas Aéreos Autónomos», un proyecto de desarrollo tecnológico y social PDTS.
Divide su tiempo de trabajo en dos universidades públicas: en la Universidad Nacional de Tucumán, Laboratorio de Inteligencia Artificial; y en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Tucumán, Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información.
Para acceder a su CV completo, haga clic aquí.
Fuente IEEE.
Cristian R. Rivero

Cristian R. Rivero

Cristian Rodríguez Rivero: Profesor, Doctorado, Ingeniero Eléctrico y Biomédico

Mi investigación se centra en la ciencia de los datos y la inteligencia computacional, y en el aprendizaje de la máquina (bayesiana) en el control estocástico, la optimización, el análisis de series temporales y la previsión para la toma de decisiones, el procesamiento de señales en el dominio del tiempo/frecuencia y el control dinámico cognitivo para procesos no lineales con restricciones.
Mi trabajo se centra en el desarrollo de enfoques de aprendizaje automático para modelar estos datos, y en la teoría del aprendizaje estadístico para analizar estos modelos para la identificación de sistemas y la previsión con la ayuda del procesamiento de imágenes utilizando la inteligencia computacional con varias aplicaciones en ingeniería y ciencias biomédicas.

Fuente LinkedIn.

ChairCo-Chair

ORADORES DISTINGUIDOS

Keeley Crockett

Keeley Crockett

Keeley Crockett: Profesora de Inteligencia Computacional en la Universidad Metropolitana de Manchester.

Keeley Crockett trabaja en Inteligencia Computacional en la Escuela de Computación, Matemáticas y Tecnología Digital de la Universidad Metropolitana de Manchester en el Reino Unido. Dirige el Laboratorio de Inteligencia Computacional que ha establecido una fuerte presencia internacional en su investigación sobre Agentes Conversacionales, medidas de similitud semática y técnicas de aprendizaje automático y Perfiles Psicológicos Adaptativos. Actualmente es miembro del Grupo de Trabajo del IEEE sobre las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia computacional y se centra principalmente en el diseño éticamente alineado en el contexto del desarrollo de sistemas inteligentes. También es la actual presidenta de los webinars de la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE. Es la investigadora principal (MMU) en el proyecto financiado por H2020 iBorderCtrl – Intelligent Smart Border Control y co-investigadora en el proyecto H2020 PACE (Populismo y compromiso cívico). Es una embajadora STEM para las escuelas primarias, una madre para Kona y una esposa para Craig!

Fuente: Wie IEEE y LinkedIn.

Pau-Choo Chung

Pau-Choo Chung

Pau-Choo Chung

Pau-Choo Chung (S’89-M’91-SM’02-F’08) recibió el doctorado en ingeniería eléctrica de la Universidad Tecnológica de Texas, EE.UU., en 1991.

  • Se incorporó al Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Cheng Kung (NCKU), Taiwán, en 1991, donde se convirtió en profesor titular en 1996.
  • Fue Jefa del Departamento de Ingeniería Eléctrica de 2011 a 2014, Directora del Instituto de Ingeniería Informática y de Comunicaciones de 2008 a 2011, Vicedecana de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Ciencias Informáticas en 2011, Directora del Centro de Investigación de Tecnología Digital E-life de 2005 a 2008, y Directora del Laboratorio Eléctrico de 2005 a 2008, NCKU.
  • Fue elegida profesora distinguida de la NCKU en 2005.
  • También fue Directora de Programa de la División de Computación Inteligente del Ministerio de Ciencia y Tecnología de Taiwán de 2012 a 2014.
  • Fue Directora del Departamento de Educación en Información y Tecnología del Ministerio de Educación.
  • Sus intereses de investigación incluyen la inteligencia computacional, el análisis de imágenes médicas, el análisis de vídeo y el reconocimiento de patrones.
  • Aplica la mayoría de los resultados de sus investigaciones a la atención sanitaria y a las aplicaciones médicas.
  • Participó en muchas conferencias internacionales y actividades de la sociedad.
  • La Dra. Chung fue miembro del Consejo de Administración de la Sociedad CAS de 2007 a 2009 y de 2010 a 2012.
  • También fue miembro ADCOM de la IEEE CIS durante dos períodos, de 2009 a 2011 y de 2012 a 2014.
  • Se desempeñó como miembro del comité de programa de muchas conferencias internacionales.
  • Es miembro de la Sociedad de Honor Phi Tau Phi.
  • Recibió el Premio al Profesor Distinguido del Instituto Chino de Ingeniería Eléctrica en 2012.
  • Fue copresidenta de publicidad para WCCI 2014, SSCI 2013, SSCI 2011 y WCCI 2010.
  • Fue Presidenta de la Sociedad de Inteligencia Computacional (CIS) del IEEE en el capítulo de Tainan de 2004 a 2005, Presidenta del Comité Técnico de Sistemas y Aplicaciones de Ciencias de la Vida del IEEE de 2008 a 2009, Presidenta del Programa de Profesores Distinguidos del CIS de 2012 a 2013, y Presidenta de Mujeres en Ingeniería del IEEE CIS en 2014.
  • Se desempeñó como Conferencista Distinguida de la Sociedad IEEE CAS de 2005 a 2007.
  • También se desempeñó como Vicepresidenta de Actividades de los Miembros del IEEE CIS de 2015 a 2018.
  • Se desempeñó como Editora Asociada de las Transacciones del IEEE sobre Redes Neuronales y Sistemas de Aprendizaje de 2013 a 2015 y de las Transacciones del IEEE sobre Circuitos y Sistemas Biomédicos.

(Basado en documentos publicados el 6 de noviembre de 2019).

Fuente IEEEXplore.

Sanaz Mostaghim

Sanaz Mostaghim

Sanaz Mostaghim

Sanaz Mostaghim es profesora de informática y director del SwarmLab en la Universidad Otto von Guericke de Magdeburgo, Alemania. Tiene un doctorado (2004) en ingeniería eléctrica de la Universidad de Paderborn, Alemania. Sanaz ha trabajado como becaria de postdoctorado en el ETH de Zurich, Suiza, y como profesora en el Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT), Alemania, donde obtuvo su título de habilitación en informática aplicada. Sus intereses de investigación se centran en el ámbito de la optimización evolutiva multiobjetivo y la toma de decisiones, la inteligencia de enjambre y sus aplicaciones en la robótica y la ciencia. Sanaz es miembro de la junta directiva de Informatics Germany y jefe del equipo RoboCup de la Universidad de Magdeburgo. Es miembro activo de la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE (CIS) y es miembro del Comité de Administración de la CIS. Es editora asociada de IEEE Transactions on Evolutionary Computation y miembro del consejo editorial de varias revistas internacionales.

Fuente WCCI 2020.

Oradora DistinguidoOradora DistinguidaOradora Distinguida

Ponnuthurai N. Suganthan

Ponnuthurai N. Suganthan

Dr. de la Universidad Tecnológica de Nanyang

Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan (S’90-M’92-SM’00-F’15) obtuvo la licenciatura, el certificado de posgrado y la maestría en ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Cambridge, Reino Unido, en 1990, 1992 y 1994, respectivamente. Después de completar su investigación de doctorado en 1995, trabajó como asistente de investigación predoctoral en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Sydney, de 1995 a 1996, y como profesor en el Departamento de Ciencias Informáticas e Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Queensland, de 1996 a 1999.

Se trasladó a la Universidad Tecnológica de Nanyang en 1999. Sus intereses de investigación incluyen algoritmos de enjambre y evolución, reconocimiento de patrones, grandes datos, aprendizaje profundo, optimización combinatoria y aplicaciones de algoritmos de enjambre, evolución y aprendizaje automático. Fue elegido miembro de AdCom de la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE de 2014 a 2016. Su trabajo como coautor, publicado en 2009, recibió el premio IEEE Transactions on Evolutionary Computation Outstanding Paper Award en 2012. Su antiguo estudiante de doctorado, el Dr. J. J. Liang, recibió el premio IEEE CIS Outstanding Ph.D. Dissertation Award en 2014. Se desempeñó como Presidente General del IEEE SSCI 2013. Es miembro del Consejo Editorial del Evolutionary Computation Journal (MIT Press). Ha sido editor asociado de IEEE Transactions on Cybernetics desde 2012, de IEEE Transactions on Evolutionary Computation desde 2005, de Information Sciences (Elsevier) desde 2009, de Pattern Recognition (Elsevier) desde 2001 y de International Journal of Swarm Intelligence Research desde 2009. Es Co-Editor en Jefe Fundador de Swarm and Evolutionary Computation desde 2010, una revista de Elsevier indexada por la SCI. Sus publicaciones indexadas SCI atrajeron más de 1000 citas SCI en cada año calendario 2013, 2014, 2015, 2016 y 2017. Fue seleccionado como uno de los investigadores más citados por Thomson Reuters en 2015, 2016 y 2017 en el campo de la informática.

(Basado documentos publicados el 8 de noviembre de 2018).

Fuente IEEEXpore y LinkedIn.

Witold Pedrycz

Witold Pedrycz

Witold Pedrycz (Life Fellow, IEEE) obtuvo los títulos de M.Sc., Ph.D. y D.Sc. en la Universidad Tecnológica de Silesia, Gliwice, Polonia. Actualmente es profesor y presidente de investigación de Canadá (inteligencia computacional) en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Alberta, Edmonton, AB, Canadá. También trabaja en el Instituto de Investigación de Sistemas de la Academia de Ciencias de Polonia, Varsovia, Polonia. Ha publicado numerosos artículos en estas áreas. Sus principales intereses de investigación incluyen la inteligencia computacional, el modelado difuso y la computación granular, el descubrimiento de conocimientos y la minería de datos, el control difuso, el reconocimiento de patrones, las redes neuronales basadas en el conocimiento, la computación relacional y la ingeniería de software. Es miembro de varios consejos editoriales de otras revistas internacionales. Participa intensamente en actividades editoriales. Es Jefe de Redacción de Ciencias de la Información. Actualmente se desempeña como Editor Asociado para el IEEE Transactions on Fuzzy Systems.

(Basado en documento publicado el 4 de noviembre de 2020).

Fuente IEEXplore.

Fuente imagen.

Orador DistinguidoOrador Distinguido

DESCRIPCIÓN

La inteligencia computacional (IC) es la teoría, el diseño, la aplicación y el desarrollo de paradigmas computacionales motivados biológica y lingüísticamente. Tradicionalmente, los tres pilares principales de CI han sido las redes neuronales, los sistemas difusos y la computación evolutiva. Sin embargo, con el tiempo muchos paradigmas informáticos inspirados en la naturaleza han evolucionado. Por lo tanto, IC es un campo en evolución, y hoy día, además de los tres componentes principales, abarca paradigmas informáticos como la inteligencia ambiental, la vida artificial, el aprendizaje cultural, las redes endocrinas artificiales, el razonamiento social y las redes de hormonas artificiales. IC juega un papel importante en el desarrollo de sistemas inteligentes exitosos, incluidos los juegos y los sistemas de desarrollo cognitivo. En los últimos años ha habido una explosión de investigación sobre el aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales profundas. Hoy en día, el aprendizaje profundo se ha convertido en el método central para la inteligencia artificial. De hecho, algunos de los sistemas de Inteligencia Artificial más exitosos se basan en Inteligencia Computacional.

SUBTEMAS SUGERIDOS
Para este tema, se sugieren los siguientes subtemas. No obstante, recuerde que puede enviar su trabajo más allá de estos subtemas predefinidos. En tal caso, usted deberá especificar un nuevo subtema al que considere que su trabajo se ajusta mejor. Para ello, siga las instrucciones del párrafo titulado Cómo especificar un subtema que no está predeterminado en la página Instructivo para envío de trabajos.
  • Algoritmos genéticos
  • Aprendizaje extremo
  • Aprendizaje profundo
  • Inteligencia de enjambre
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Sistemas neuronales y de aprendizaje
  • Visión de computadora

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