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En este episodio, tenemos el honor de contar con Genoveva Vargas Solar, destacada investigadora en el Centro Nacional para la Investigación Científica de Francia (CNRS). Genoveva nos comparte su fascinante trayectoria profesional, la cual la ha llevado a realizar no solo un doctorado en computación, sino también uno en literatura comparada, demostrando su pasión por el conocimiento en diferentes áreas.

A lo largo de su carrera, ha trabajado en un corredor que conecta a México y Francia, participando en múltiples proyectos de colaboración, cursos y conferencias que reflejan su compromiso con el intercambio académico entre ambos países. Actualmente, Genoveva se encuentra investigando temas relacionados con el manejo de grandes volúmenes de datos y la ciencia de datos.

Su trabajo comenzó en la gestión de datos en la nube y ha evolucionado hacia la ciencia de datos, explorando su conexión con los algoritmos de inteligencia artificial. Hoy en día, sus investigaciones se centran en los Service Level Objectives (SLOs), o Objetivos de Nivel de Servicio, un área clave para resolver problemas complejos en procesos just-in-time aplicados a grandes volúmenes de datos con arquitecturas diversas.

Para el episodio 82 tenemos como invitada a Cora Beatriz Excelente Toledo, directora del Laboratorio Nacional de Informática Avanzada (LANIA), uno de los centros más importantes de investigación, enseñanza y desarrollo de la computación en México.

En este episodio, Cora nos relata cómo ha sido su relación con el LANIA desde su fundación. El LANIA surge como un proyecto de investigadores expertos en inteligencia artificial en una época en la que los reflectores no estaban en esta disciplina. Cora nos comparte los diferentes retos que ha tenido que superar el laboratorio, siempre buscando atender las necesidades de la sociedad. Cora demuestra una gran visión sobre el LANIA ya que su trayecto incluye haber sido asistente de investigación, investigadora, asistente de dirección, y hoy en día, directora.

Desde el punto de vista de Cora, a la industria en México le falta ser más agresiva y apostar por lo incierto de forma controlada. Es aquí donde el LANIA tiene una labor importante: encontrar soluciones a los problemas de los clientes, minimizando el riesgo. Para terminar, hablamos sobre el impacto del LANIA en la región y de sus programas académicos.

Para concluir, David nos ofrece una perspectiva enriquecedora sobre los objetivos, funciones y proyectos de la Dirección de Innovación y Transferencia del Conocimiento de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, compartiendo su valioso conocimiento y experiencia en este campo tan importante.

Para el episodio número 80 tenemos como invitado a Ramón Felipe Brena Pinero profesor emérito del Tecnológico de Monterrey y profesor del Instituto Tecnológico de Sonora. Ramón es un pionero en el campo de la Inteligencia Artificial en México, destacándose en áreas como sistemas expertos, agentes inteligentes, inteligencia ambiental y aprendizaje automático.

En este episodio platicamos sobre su recorrido profesional, cómo fue que inició su carrera en la confluencia de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería de software, particularmente en la generación automática de código. Al respecto, Ramón nos ofrece claridad sobre las diferencias fundamentales entre los sistemas formales y técnicas de Inteligencia Artificial Generativa, que, si bien el propósito es el mismo, contrastan grandemente en las técnicas utilizadas. 

También discutimos sobre cómo y por qué los primeros sistemas expertos comenzaron a perder relevancia con el desarrollo de computadoras más potentes, que favorecieron el avance del Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Además, Ramón comparte su perspectiva sobre la obsolescencia de la prueba de Turing en el contexto actual y nos propone alternativas más adecuadas para evaluar la inteligencia artificial hoy en día.

Ramón Felipe Brena Pinero es profesor invitado e investigador en el Instituto Tecnológico de Sonora.  y profesor emérito en el Tecnológico de Monterrey. Obtuvo un doctorado del INPG, Grenoble, Francia en 1989. Ha publicado más de 50 artículos o capítulos de libro en las áreas de Agentes Inteligentes, Inteligencia Ambiental, Aprendizaje Automático, Web Semántico, e Inteligencia Artificial aplicada a Realidad Virtual, así como un libro de texto en Autómatas y Lenguajes, y ha editado dos libros de investigación y uno de divulgación. Ramón ha hecho estancias en la Universidad de Texas en Dallas y la Universidad de Montreal, y ha sido integrante de más de 100 comités de programa o revisor en revistas indizadas, y ha dirigido 8 tesis de doctorado y 24 de maestría. Fue director de la Maestría en Sistemas Inteligentes y de la Cátedra de investigación “Inteligencia de Contexto”. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, así como de la Academia Mexicana de Ciencias, de la ACM, de la AAAI, de la Academia Mexicana de Computación (en la que fue coordinador fundador de la Sección académica en Conocimiento y Razonamiento), de la Sociedad Mexicana de Ciencias Computacionales y de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

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En este episodio nos complace presentar a Héctor Simón Vargas Martínez, profesor investigador en la Facultad de Electrónica de la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla y coordinador del Laboratorio de Control y Robótica de la misma institución.

En esta fascinante conversación, Héctor comparte su trayectoria profesional, desde sus primeros pasos en el campo de la robótica hasta sus investigaciones más recientes sobre los nanosatélites mexicanos AztechSat-1 y Gxiba-1. Retomamos temas discutidos en episodios anteriores, como el proyecto del robot "Don Cuco el Guapo", donde Héctor desempeñó un papel crucial en su programación, marcando el inicio de su incursión en la robótica, un camino que lo ha llevado a explorar diversas áreas como la robótica móvil y a contribuir a la consolidación de la Federación Mexicana de Robótica.

Además, Héctor comparte cómo comenzó su investigación en el monitoreo de volcanes, creando sondas equipadas con una variedad de sensores y utilizando drones, rovers, globos y satélites. En nuestra conversación, nos explica cómo la UPAEP entra en contacto con el astronauta mexicano José Hernández, quien comparte la visión de impulsar la carrera de Ingeniería Espacial en la UPAEP. Este encuentro conduce a la colaboración con Andrés Martínez, otro destacado mexicano que trabaja en la NASA, dando origen al proyecto del nanosatélite AztechSat-1, una iniciativa que Héctor nos detalla en este episodio.

En este episodio recibimos a Manuel Montes y Gómez, Investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Manuel destaca como experto en modelos lingüísticos, recuperación de información, clasificación de documentos y diversas áreas relacionadas con el lenguaje y procesamiento de texto.

Durante este episodio, exploramos su trayectoria profesional y su vinculación con los últimos avances en Inteligencia Artificial, como el fascinante Chat GPT. Manuel nos guía a través de la evolución de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, desde enfoques simbólicos hasta el advenimiento del enfoque estadístico respaldado por corpus y, finalmente, la adopción del aprendizaje profundo.

Manuel destaca el éxito del aprendizaje profundo al liberarse del diseño manual humano, permitiendo la extracción automática de características cruciales para el entrenamiento del lenguaje así como su tratamiento. Además, nos sumerge en la capacidad de estos modelos para construir "grandes modelos del lenguaje" versátiles en diversos contextos.

Exploramos también la relevancia de los "prompts" en la generación efectiva de texto al solicitar a sistemas como Chat GPT que produzcan resultados satisfactorios. Manuel nos ofrece una visión esclarecedora de cómo estos elementos clave influyen en la calidad de las respuestas generadas.

Hoy, nos complace recibir a Alejandro Pedroza Meléndez, un distinguido investigador científico especializado en microelectrónica, tecnología espacial y robótica. Alejandro, con un doctorado en ingeniería biomédica, es el fundador de laboratorios pioneros en semiconductores y microelectrónica en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla.

Alejandro pertenece a la Academia Mexicana de Cirugía y a la Academia de Ingeniería de México. Fundó el Departamento de Ingeniería Biomédica del CREE-DIF Puebla, para la fabricación de prótesis mioeléctricas. Fundó la empresa Tecnología Médica de Puebla, donde se diseñaron y construyeron simuladores de laparoscopía. Ha publicado numerosos libros y artículos científicos, tecnológicos y religiosos, entre ellos La Virgen de Guadalupe en la ciencia del siglo XXI (en conjunto con Carlos Salinas Saucedo en 2015).

En este episodio, exploramos una de sus creaciones más exitosas: "Don Cuco el Guapo", un robot pianista desarrollado por él y su equipo de investigadores en los laboratorios de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. "Don Cuco el Guapo" se destaca como uno de los robots mexicanos más célebres y vanguardistas, al ser uno de los primeros en incorporar inteligencia artificial para interpretar partituras musicales. Alejandro comparte con nosotros la fascinante historia detrás de este increíble logro tecnológico.

En la segunda parte de nuestra conversación, Alejandro nos sumerge en sus descubrimientos relacionados con las fotografías tomadas de los ojos de la Virgen de Guadalupe. Esta investigación profunda lo condujo a la redacción de un libro significativo, donde comparte sus hallazgos y revela los misterios capturados en las imágenes.

En este episodio, tenemos el placer de contar con la participación de Lucía Barrón, profesora e investigadora del Tecnológico Nacional de México, específicamente en el Instituto Tecnológico de Culiacán.

Durante nuestra conversación, Lucía comparte el fascinante recorrido de su carrera profesional, desde la elección de su licenciatura hasta su posición actual como destacada catedrática, distinguida por su excelencia en la investigación y enseñanza. Los inicios de Lucía en la investigación se centraron en el desarrollo de un simulador gráfico del procesador Intel 8087, con el objetivo de visualizar su funcionamiento. Estos trabajos marcaron el inicio de una serie de investigaciones relacionadas con el uso de las computadoras en la educación, obteniendo reconocimientos a nivel nacional en diversos foros de creatividad.

En la actualidad, Lucía realiza investigaciones que buscan entender el estado emocional de los estudiantes de forma que los sistemas se adapten para lograr un mejor aprendizaje. Para concluir, comparte con nosotros su valioso papel como presidenta de la Sociedad Mexicana de Ciencias de la Computación y su próximo rol como Vicepresidenta de la Academia Mexicana de Computación.

Laura Cruz Reyes es profesora de tiempo completo en la División de Estudios y Posgrado del Instituto Tecnológico Nacional de México, en el campus Ciudad Madero.

Durante nuestra conversación, exploramos la impresionante trayectoria profesional de Laura, así como su contribución a la creación de programas académicos en computación en el Tecnológico de Ciudad Madero. Descubrimos lo que la impulsó a convertirse en una de las investigadoras más respetadas en México en el campo de las Ciencias de la Computación.

Al conversar con Laura, nos percatamos de que su éxito se debe en gran parte a su personalidad y a su determinación a la hora de tomar decisiones. Laura es una apasionada de los desafíos, lo que se refleja en su especialización en la resolución de problemas complejos de optimización. Durante nuestra charla, nos ilustra cómo estos problemas de optimización están intrínsecamente vinculados con la Inteligencia Artificial y, de manera más general, con el aprendizaje automático.

Eduardo Morales es investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica.

En nuestra conversación con Eduardo, exploramos su inmersión en el campo de la Inteligencia Artificial, centrándonos especialmente en el fascinante mundo del Aprendizaje por Refuerzo. En esta técnica, un agente se enfrenta a la tarea de aprender una política o función que le permita resolver problemas, lo que significa que el algoritmo debe discernir la acción óptima en cada situación. Eduardo comparte con nosotros las diversas estrategias para entrenar este tipo de modelos y aborda los desafíos intrínsecos, como la explicabilidad del modelo.

Asimismo, Eduardo comparte su visión sobre el panorama actual de la Inteligencia Artificial. Con su rápido avance, esta disciplina ha capturado la atención y suscitado ciertos temores. No obstante, según Eduardo, muchos de los riesgos que se asocian con la Inteligencia Artificial ya estaban presentes incluso antes de su sofisticación actual. Su perspectiva brinda una reflexión matizada sobre este emocionante campo.

Eduardo es egresado de Ingeniería Física de la UAM-Azcapotzalco, cuenta con una maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de Edimburgo y un doctorado en Computación del Turing Institute Universidad de Strathclyde, en Escocia. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 3 y miembro de la Academia Mexicana de Ciencias. Fue investigador visitante del Electric Power Research Institute, en California, trabajó en el Instituto de Investigaciones Eléctricas, en Cuernavaca, fue consultor técnico del proyecto europeo "The Machine Learning Toolkit", profesor visitante de la Universidad de New South Wales, en Australia, y profesor-investigador del Tec de Monterrey Campus Cuernavaca. Actualmente es investigador Titular C del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) en Puebla en donde realiza investigación en aprendizaje computacional y robótica