Seminario de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial

21/08/2026

🎉 ¡Muchas felicidades, Dra. Abigail Marín López! 🎉

Desde el Seminario de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial felicitamos con mucho gusto a la Dra. Abigail Marín López, integrante de nuestro grupo, por su reciente ingreso al Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII). 👏

La Dra. Marín desarrolla una línea de investigación interdisciplinaria que combina la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial con la Ingeniería Química, particularmente en el análisis, modelación y monitoreo de procesos, mostrando el enorme potencial que tienen estas herramientas para abordar problemas complejos de ingeniería.

Este reconocimiento es resultado de su trabajo, compromiso y trayectoria académica, y nos da mucho gusto celebrar este logro como parte de nuestro grupo.

¡Enhorabuena, Dra. Abigail, y que vengan muchos éxitos más! 🎓📊⚗️🤖

23/07/2026

📸 Compartimos algunas imágenes del evento Process Systems Engineering 2026, en el que la Dra. Abigail Marín, integrante de nuestro grupo de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial, impartió la conferencia plenaria:

“Machine Learning para la detección de anomalías en destilación batch mediante ventanas temporales”.

En esta investigación se emplean técnicas de aprendizaje automático para identificar comportamientos anómalos en procesos de destilación, aprovechando la información contenida en segmentos temporales de las variables del proceso.🔬📊

17/06/2026

12/06/2026

¡Los invitamos a la próxima sesión del Seminario de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial!

📅 Fecha: Martes 16 de junio
🕛 Hora: 12:00 hrs
🏫 Lugar: AT-003

👨‍🏫 Ponente: Dr. Mirsha Emmanuel Quinto Sánchez
🏛 Adscripción: Instituto de Investigaciones Antropológicas, UNAM

🔬 Tema:
“Investigación, desarrollo e innovación en antropología forense”

En esta sesión se presentará, desde una comunicación basada en evidencia, cómo el trabajo de la antropología forense requiere cada vez más de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y tecnologías de última generación.

La ponencia abordará la situación de la crisis forense en México, sus desafíos y realidades, así como la capacidad instalada frente a las exigencias de familiares de personas desaparecidas y la Ley de Desaparición. También se reflexionará sobre políticas públicas, procesos de identificación humana y el papel de la ciencia en colaboración con los colectivos de familiares de personas desaparecidas.

Además, se mostrarán ejemplos de desarrollos de bases de datos, biobancos y plataformas orientadas a la identificación humana, destacando el potencial de la ciencia de datos para generar soluciones tangibles, económicas y socialmente relevantes.

👥 Seminario dirigido a estudiantes de licenciatura e ingenierías
🔴 Transmisión en vivo: [https://www.youtube.com//streams](https://www.youtube.com//streams)

👥 Organizan:
Dra. Abigail Marin López
Dr. Juan Alberto Martínez Cadena
Dr. Juan Manuel Sánchez Cerritos

“La educación del futuro se basa en datos.”

08/06/2026

¡Nueva publicación del Grupo de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial!

Nos complace compartir nuestra más reciente publicación en Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology:

📝 Título: Quarterly persistence as a signal prioritization framework in FAERS: an analysis of the 2025 public-use releases
👤 Autores: J. A. Martínez-Cadena y Violeta Garza-Villafuerte
🏛️ Colaboración formativa: Este trabajo derivó del proyecto terminal “Detección de señales en FAERS: Ciencia de datos en farmacovigilancia”, desarrollado por la alumna Violeta Garza Villafuerte, del Departamento de Física de la Universidad Autónoma Metropolitana-UAM Iztapalapa.
🔗 DOI: https://doi.org/10.1007/s00210-026-05505-4

📍 Resumen. En este artículo se propone un flujo de trabajo reproducible para el análisis de señales farmacovigilantes en FAERS 2025, utilizando los archivos públicos trimestrales del sistema de reportes de eventos adversos de la FDA. El estudio analiza pares medicamento–reacción mediante criterios de desproporcionalidad, sensibilidad por definición de cohorte y persistencia temporal entre trimestres. A partir de 12 archivos XML públicos, se identifican señales retenidas por trimestre y se estudia su continuidad anual, distinguiendo asociaciones específicas de un trimestre, señales recurrentes y un núcleo persistente detectado en los cuatro trimestres.

📌 Implicación. La persistencia trimestral se propone como una dimensión complementaria para priorizar señales en farmacovigilancia, ayudando a organizar grandes conjuntos de asociaciones medicamento–reacción según su reproducibilidad, continuidad y estabilidad temporal.

28/05/2026

Con gran orgullo celebramos la aprobación de la
Licenciatura en Inteligencia Artificial

Este nuevo programa académico representa un paso histórico para nuestra comunidad y reafirma nuestro compromiso con la innovación, la excelencia académica y la formación de profesionales preparados para los retos científicos y tecnológicos del presente y del futuro.

¡Felicidades a toda la comunidad divisional por este gran logro!

27/05/2026

🤖📊 ¡Hoy se vivió el Seminario de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial!

Este martes 26 de mayo tuvimos una gran sesión donde el Dr. Alejandro Esteban Pimentel Alarcón, Subdirector de Investigación en Ciencia de Datos del INEGI, presentó la charla:

🧠 “Inteligencia Artificial en la modernización de la producción de información estadística geográfica”

Una plática que mostró cómo la IA ya está transformando la manera en que se analiza, procesa y genera información estadística 📈🌎✨

🚀 Más que teoría… aplicaciones reales que están cambiando el futuro de los datos.

🤖📊

21/05/2026

📣 ¡Los invitamos a una nueva sesión del Seminario de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial!

📅 Fecha: Martes 26 de mayo
🕛 Hora: 12:00 hrs
🏫 Lugar: AT-003
👨‍🏫 Ponente: Dr. Alejandro Esteban Pimentel Alarcón
🏛 Adscripción: Subdirector de Investigación en Ciencia de Datos B, INEGI

🤖 Tema:
“Inteligencia Artificial en la modernización de la producción de información estadística geográfica”

En esta exposición se presentará cómo el INEGI ha incorporado la Inteligencia Artificial en sus procesos de producción estadística y geográfica desde 2019. Se describirán las innovaciones impulsadas por su Laboratorio de Ciencia de Datos, la infraestructura tecnológica que las hace posibles y seis líneas de aplicación concretas, entre ellas: la codificación automática de respuestas abiertas con modelos de lenguaje, la búsqueda semántica de información institucional, la extracción de información de documentos y noticias, la generación automatizada de documentos informativos, la visión computacional geoespacial y el desarrollo de agentes inteligentes para consultas en lenguaje natural sobre bases de datos estadísticas.

👥 Seminario dirigido a estudiantes de licenciatura e ingenierías

🔴 Transmisión en vivo: https://www.youtube.com//streams

👥 Organizan:
Dra. Abigail Marin López
Dr. Juan Alberto Martínez Cadena
Dr. Juan Manuel Sánchez Cerritos

“La educación del futuro se basa en datos.”

13/05/2026

👨‍💻 Momentos de la sesión del día de ayer! 👨‍💼
▶️ Revive la charla en YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=xJ0XmS9Zlto

07/05/2026

📣 ¡Los invitamos a la primera sesión del trimestre 26-P del Seminario de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial!

📅 Fecha: Martes 12 de mayo
🕛 Hora: 12:00 hrs
🏫 Lugar: AT-003
👨‍🏫 Ponente: Dr. Alán Mauricio Camargo Hernández
🏛 Adscripción: Facultad de Ingeniería, UNAM
🤖 Tema: “Un vistazo a las máquinas que aprenden”

La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la manera en que las máquinas interactúan con el mundo, pasando de simples reglas lógicas a sistemas capaces de aprender, reconocer imágenes, comprender lenguaje y generar contenido.

En esta charla se abordarán, mediante una breve introducción, conceptos fundamentales de la IA, recorriendo parte de su historia y explorando las redes neuronales profundas y los modelos generativos. Además, se reflexionará sobre la importancia de los datos y el futuro de esta área.

🔴 Transmisión en vivo: https://www.youtube.com//streams

👥 Organizan:
Dra. Abigail Marin López
Dr. Juan Alberto Martínez Cadena
Dr. Juan Manuel Sánchez Cerritos

“La educación del futuro se basa en datos.”