X Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
12 al 15 de Mayo
Conferencias Plenarias
Laura Alonso Alemany
“Sesgo, Equidad y Justicia: una mirada a Ética en Inteligencia Artificial desde el punto de vista de las métricas”
Lunes 12/05 25, 11:00 hs . Auditorio
Con los cambios vertiginosos en Inteligencia Artificial, tratar las implicaciones éticas de los sistemas basados en datos se ha convertido en una cuestión urgente. Las ciencias sociales y humanísticas han desarrollado herramientas para abordar estas cuestiones, pero ¿de qué herramientas disponemos en ciencias exactas y empíricas? en esta charla describiremos las métricas de equidad, sus capacidades y sus usos. También explicaremos cómo los métodos y métricas de reproducibilidad pueden ser de gran ayuda ante la crisis de evaluación que supone la Inteligencia Artificial Generativa.
Christian Schaerer
“EDPs, Modelado de sistemas biológicos”
Martes 13/05 25, 10:00 hs . Auditorio
Public Goods Games (PGG) is an economic experiment used in game theory to understand how individuals make decisions related to cooperation. One main research topic and open question in science is how cooperation is obtained and maintained in a group of non-related individuals. This is because the temptation to free-ride on others’ contributions poses a significant threat to the sustainability of cooperation. In this talk, we will discuss mathematical models to enhance cooperation, including one that scrutinizes the balance between the severity and scope of punishment to catalyze cooperative behavior.
Societies strive to mitigate the free-rider problem through incentive systems, employing rewards and punishments to foster cooperative behavior. Different ways to implement an incentive system were deeply analyzed in previous works. Several mechanisms inspired by real-world situations were designed. One of them, called fractional punishment, is inspired by random inspections. In this mechanism, only a fraction of the free riders is punished; nevertheless, full cooperation can be achieved. Although the literature indicates that this method may enhance cooperation on social dilemmas under particular contexts, there are still open questions, such as optimization and the structural connection between graduated punishment and the monitoring of public goods games. Finally, we will discuss how well-calibrated punishment and discipline schemes, leveraging the panoptical effect for universal oversight, can effectively mitigate the free-rider dilemma, fostering enhanced cooperation.
This work is co-authored by Rocio Botta and Gerardo Blanco and partially supported by CONACYT Project, No. PINV01-694.
Claudia Sagastizábal
“Una perspectiva de dron sobre los métodos de gradiente proximal”
Martes 13/05 25, 11:00 hs . Auditorio
Los métodos de gradiente proximal, como FISTA y variantes, son ampliamente utilizados en ciencias de datos y procesamiento de imágenes. Partiendo de ejemplos simples pero representativos, discutiremos ventajas y limitaciones del método. Proponemos una aceleración para este tipo de enfoque, con fundamentación teórica, cuyo buen desempeño es confirmado en problemas de la biblioteca SVMLIB.
Francisco Tamarit
“Inteligencia Artificial en la actualidad”
Miércoles 14/05 25, 10:00 hs . Auditorio
La humanidad vive un presente signado por la irrupción de la IA como una tecnología disruptiva, caracterizada por el crecimiento exponencial de sus capacidades e impulsada por el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático basados en grandes redes neuronales artificiales. En esta charla haremos un recorrido histórico de las redes neuronales, haciendo especial hincapié en los trabajos pioneros de John Hopifield y Geoffry Hinton, quienes supieron encontrar en la física estadística de materiales complejos la inspiración necesaria para modelar procesos inteligentes naturales, tanto para el problema de memorizar como el de aprender. A partir de aquellos esfuerzos iniciales se trazará la línea de tiempo que, a través de sucesivas mejoras, nos permite hoy construir enormes redes neuronales capaces de emular procesos mentales muy complejos propios de nuestra especie.
Alejandro Frery
“Introduction to Signal Analysis with Ordinal Patterns”
Miércoles 14/05 25, 11:00 hs . Auditorio
Ordinal Patterns were introduced to the Physics community by Bandt & Pomple and, since then, they have been successfully applied to virtually every field of research. Ordinal Patterns are non-parametric transformations of small subsets of a time series. Such transformations encode the order properties of the data, but discard the actual values. They are invariant to monotonic increasing operations, and are resistant to outliers.
Using Ordinal Patterns, a time series x = (x1,x2,…) is transformed into a sequence of symbols π = (π1,π2,…). These symbols are then used to compute a histogram, and several features are obtained from this histogram. The most frequently used features are the Shannon Entropy and the Statistical Complexity. We have been intrigued by the statistical properties of features computed from the histogram of ordinal patterns. We first obtained confidence regions for points in the Entropy-Statistical Complexity plane. We used an empirical approach based on true random series from a quantum device, and obtained confidence regions for several finite-size time series of white noise. These results allowed us to see how contamination affects a point, deviating from the expected behavior.
Although valuable and insightful, those confidence boxes lack generalization. Then, we obtained the asymptotic distribution of the Shannon, Rényi, and Tsallis forms of entropy and the Fisher information measure. We presented those results under the Multinomial model, i.e., when the patterns are independent. More recently, we incorporated the serial dependence stemming from the Bandt & Pompe symbolization scheme and generalized previous results. We also have obtained the asymptotic distribution of the Statistical Complexity under the Multinomial model [6]. We show that discarding the serial correlation does not significantly affect the validity of these results for ordinal patterns.
We will present those results in a unified manner while stressing the tools, restrictions, and applications to data analysis.
Dra. Anabella Ferral
“Caracterización de floraciones algales mediante el análisis de datos satelitales hiperespectrales”
Jueves 15/05 25, 10:00 hs . Auditorio
La Agenda 2030 de Naciones Unidas propone 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para orientar acciones y políticas que promuevan la equidad social y la salud ambiental en los países. El ODS número seis se refiere a la provisión de agua segura y saneamiento. La eutroficación es una de las problemáticas relacionadas a la calidad de agua de mayor impacto a nivel global. Ésta es causada por el exceso de nutrientes como nitrógeno y fósforo que llega a ríos, lagos y océanos por arrastre de escorrentía. En aguas interiores, este proceso natural se ve acelerado de manera formidable por el impacto de las actividades antrópicas y se manifiesta mediante la ocurrencia de eventos de proliferación excesiva de algunas algas microscópicas y cianobacterias. Una de las consecuencias de los florecimientos de algas es la liberación de toxinas, en particular microcistinas, que pueden afectar tanto a la vida acuática del lago como a la salud de los habitantes que hacen uso del recurso. El uso de información satelital para desarrollar algoritmos de detección y monitoreo de floraciones algales se remonta a 1972, sin embargo la diferenciación de especies resulta difícil e imprecisa cuando se utilizan datos de poca resolución espectral. Una alternativa para la detección de cianobacterias es contar con bandas espectrales sensibles a pigmentos específicos, como por ejemplo ficocianina. En esta charla se presentarán, en primer lugar, ejemplos de desarrollo de algoritmos semiempíricos para evaluar indicadores de calidad de agua como concentración de clorofila-a y temperatura desarrollados para el caso de un embalse eutrófico como el San Roque, que se encuentra en Córdoba, Argentina. Luego se mostrarán los primeros resultados del análisis de una imagen hyperespectral PRISMA, adquirida sobre este embalse durante un evento de floración algal y se interpretarán los resultados mediante el uso de índices espectrales simples definidos para detectar presencia de cianobacterias. En esta línea, se mostrarán firmas espectrales de cultivos de diferentes especies de cianobacterias obtenidas en condiciones de laboratorio con un radiómetro de campo y se compararán con los resultados de PRISMA mediante análisis de ángulo espectral y de componentes principales. Por último, se discutirá la importancia de realizar la caracterización química y óptica de aguas interiores para evaluar la factibilidad de utilizar el sensor de la misión SABIA-Mar en las aplicaciones mencionadas y para colaborar en la etapa de calibración y validación de algoritmos.
Mesas Redondas
1- Matemática Industrial
Lunes 11:30 hs. Auditorio
Moderador: Luis Biedma
2- Matemática y Machine Learning
Martes 11:30 hs. Auditorio
Moderador: Dr. Steiner