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Llega el Primer Simposio Nacional de Inteligencia Artificial e Industria 4.0
Conferencias, posters, charla con expertos, exposiciones y premios, es lo que se vivió el 19 y 20 de noviembre en SINIAI organizado por UNIVA.
Maria José González
19 noviembre, 2020
Tomando como base que la Inteligencia Artificial hoy es una realidad; y que los algoritmos inteligentes logran resolver un gran número de tareas que asisten a las personas en su vida día con día; este 2020, la Universidad del Valle de Atemajac (UNIVA) realizó el 19 y 20 de noviembre su Primer Simposio Nacional de Inteligencia Artificial e Industria 4.0 (SINAI), el cual se realizó de manera virtual por medio de la plataforma Zoom.
Este foro tuvo como objetivo general establecer las bases que coadyuven a la relación entre los actores de la tetra-hélice (academia-gobierno-industria-sociedad) para la consolidación de la actual industria 4.0, así mismo para impulsar el desarrollo de una economía circular mexicana con alto respeto al medio ambiente a través de Inteligencia Artificial.

Objetivos específicos del SINIAI:
1) Crear una agenda de colaboración entre academia, industria y gobierno que permita calibrar el enfoque que se le debe dar al campo de la Inteligencia Artificial que dé solución a problemas reales y que involucren a la sociedad.
2) Identificar los esfuerzos aislados en el entorno local con la finalidad de crear una red temática que permita la colaboración constante para la propuesta y resolución de problemas de dicha sociedad. Con base en esta estrategia se confirma la necesidad de explorar el amplio mundo de la Inteligencia Artificial y las ventajas que trae consigo en el entorno de la economía, problemas de transporte, salud, seguridad, logística; mediante la predicción e identificación de escenarios que permitan tomar decisiones y mejorar la calidad vida de las personas.
Convocatoria
La convocatoria para el envío de trabajos, se realizó a las universidades públicas y privadas, centros de investigación y empresas que estuvieran llevando a cabo investigación básica y aplicada en modelos basados en Inteligencia Artificial. Se manejaron las siguientes modalidades:
• Artículos científicos: Trabajos originales donde se demuestre que, mediante investigación básica o aplicada, se hace uso de Inteligencia Artificial para resolver problemas en el marco de la industria 4.0.
• Posters: Trabajos en etapa inicial donde se tenga clara una idea que abone a la aplicación de Inteligencia Artificial en la industria 4.0.
• Tesis: Serán recibidos trabajos originales de nivel licenciatura, maestría y doctorado que involucren el uso de técnicas basadas en Inteligencia Artificial en la solución de problemas básicos o aplicados.
Temas
Los temas que se tratarán durante el SINIAI se muestran a continuación, aunque no están limitados al uso de una de las siguientes tecnologías en la solución de problemáticas relacionados con la industria 4.0:
• Algoritmos bio-inspirados
• Algoritmos genéticos
• Aprendizaje para máquinas
• Aprendizaje profundo
• Ciberseguridad
• Cómputo en la nube
• Datos masivos, minería de datos y analíticos
• Internet de las cosas
• Lógica difusa
• Procesamiento de lenguaje natural
• Procesos de producción aditiva (impresión 3D)
• Redes neuronales
• Reconocimiento de patrones
• Realidad virtual y aumentada
• Robotica
• Visión artificial
De los 50 trabajos recibidos, fueron aceptados 27 para presentarse en el evento. Dichas investigaciones, se publicarán en la revista Research in Computing Science del Instituto Politécnico Nacional (IPN) con ISSN 1870-4069.
De igual forma, los autores de dichos trabajos serán invitados a someter una versión extendida para una nueva revisión por pares y su eventual publicación en las revistas Computación y Sistemas (CONACYT) o IEEE LATAM (JCR Q4).
Costo
En apoyo a la situación de contingencia, la UNIVA decidió eliminar costos para las modalidades de asistente y autor para participar en el SINIAI. Sólo fue necesario que asistentes hayan enviado un correo para registrarse y para poder proporcionarles el acceso al Simposio así como generar constancias.
PROGRAMA
El programa de actividades del #SINIAI2020, incluyó la presentación de 27 trabajos originales de investigación, 3 carteles científicos sobre la aplicación de IA en la industria 4.0, así como 3 conferencias magistrales a cargo de ponentes de talla internacional y la colaboración de 15 universidades de alto prestigio académico procedentes de México, Países Bajos, Japón, Guatemala, Colombia y Cuba.
Ponentes Magistrales
Dra. Ilse Cervantes

Es doctora en Ciencias por la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), autora de más de 50 artículos de revista indizada JCR, coautora de 3 libros y sus trabajos superan el millar de citas. Desde 2014 es editora asociada de la revista IEEE Trans Transportation Electrification (IF 5.2), desde enero 2020 es editora en Jefe de IEEE Latin America Trans. (IF 0.8) y desde agosto de 2017 forma parte del comité directivo editorial de la revista IEEE Latin America Trans. La Dra. Cervantes, ha impartido conferencias magistrales en el área de automatización y vehículos, así como desarrollado proyectos de investigación en electrificación de transporte y autonomía vehicular. La doctora Cervantes Camacho es miembro fundador de la asociación IEEE Women in Engineering, miembro Senior de IEEE, es miembro nivel II del Sistema Nacional de Investigadores, y es coordinadora de la Red de investigación en Innovación Automotriz del IPN.
Dr. Félix Castro

Es doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Cataluña en Barcelona España. Desde el año 2001 es profesor-investigador en el Centro de Investigación en Tecnologías de Información y Sistemas, CITIS, de la UAEH, en Hidalgo, México. Félix Castro es Miembro del Sistema Nacional de Investigadores-CONACyT y Presidente de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial, SMIA, es miembro del grupo de Investigación en Soft Computing de la Universidad Politécnica de Cataluña, del Cuerpo Académico Consolidado de Computación Inteligente de la UAEH,. Sus líneas de investigación incluyen: Inteligencia Artificial, Soft Computing, Data Mining, Algoritmos de Extracción Automática de Reglas, Reducción de la Dimensionalidad en Sistemas Complejos, Lógica Difusa, e-Learning y su relación con la Inteligencia Artificial. Félix Castro ha dirigido alrededor de 20 tesis de doctorado, maestría y licenciatura, ha publicado alrededor de 40 artículos en revistas indizadas, capítulos de libro, artículos de congresos internacionales y reportes técnicos de investigación.
Dr. Grigori Sidorov

Es Doctor en Ciencias Filológicas (lingüística estructural y computacional) por la Universidad Estatal “Lomonosov” de Moscú, Rusia, 1996. Es profesor-investigador del Laboratorio de Lenguaje Natural y Procesamiento de Texto del Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (CIC-IPN), México. Es Investigador Nacional de México (miembro del SNI) nivel 3, miembro de la Academia Mexicana de Ciencias, editor en jefe de la revista de investigación “Computación y sistemas” (incluida en índice CONACYT, ISI y Scopus, entre otros índices), autor de más de 250 publicaciones en lingüística computacional y procesamiento automático de lenguaje natural, de las cuales son 9 libros. Sus trabajos han sido citados más de 2,800 veces. Su índice h (de citas) es 26. Fue director de 35 alumnos de posgrado graduados. Sus áreas de interés científico son lingüística computacional, procesamiento automático de textos, aplicación de métodos de aprendizaje automático a las tareas de procesamiento de lenguaje natural.
CONOCE MÁS DE ÉSTE EN: http://www.univa.mx/siniai/