La orientación actual del desarrollo del conocimiento en México es hacia la ciencia aplicada, con enfoque en la solución de problemas nacionales, expresó Martha Alicia Palomino Ovando, directora de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM) de la BUAP, durante la inauguración del Workshop CEMMAC 2019 “Modelación Matemática y Big Data en Sistemas Complejos”.
“El trabajo del Centro de Modelación Matemática y Computacional (CEMMAC) es muy importante, porque es justamente la parte matemática que se vincula con las aplicaciones; por ejemplo, hay un tema de actualidad que es el Big Data, pero hay otros relacionados con la actividad del cerebro, actividades fisiológicas, desarrollo de estudios de plagas y estudios climatológicos. Toda esa parte de vinculación y aplicación matemática es justamente el objetivo del workshop”, comentó.
Andrés Fraguela Collar, investigador de la FCFM y coordinador del CEMMAC, explicó que el workshop es una de las tantas tareas que se desarrollan de manera regular en el centro -el primero multidisciplinario de la BUAP-, el cual basa su actividad en la modelación matemática, es decir, el uso de las matemáticas como herramienta de trabajo, no solo dentro de ese campo sino en todas las áreas del conocimiento
“Estamos incursionando un poco más allá de la modelación matemática, en temas muy actuales como la inteligencia artificial o Machine Learning, que son nuevas metodologías de trabajo científico, con el objetivo de que el trabajo de investigación tenga mayor repercusión en la BUAP y a nivel nacional”, dijo.
Jorge Velázquez Castro, organizador del Workshop CEMMAC 2019 “Modelación Matemática y Big Data en Sistemas Complejos”, comentó que la principal motivación de las conferencias es hacer más fértil la actividad de las matemáticas, promoviendo la aplicación concreta a problemas relevantes, no solamente que se quede en cuestiones abstractas, sino que se aplique a la solución de problemas.
“Es un evento multidisciplinario; invitamos a ponentes que pueden ser biólogos, químicos, físicos, economistas, pero que han empleado la modelación matemática en sus investigaciones, que es muy útil para hacer investigación en temas relevantes como la biología de sistemas, tratamiento de cáncer, riesgo en la toma de decisiones en los bancos, ciencias cognitivas, ciencia de materiales o ecología y agroecología.
Durante el primer día de actividades del workshop se presentaron las conferencias “Machine learning para la predicción de la resonancia del plasmón superficial en nanocubos de Au”, con Jesús Arzola; “Redes, minería y otras herramientas de ciencia de datos en ciencias cognitivas, caso Psicología”, de Alfonso Díaz; y “Tendencias en optimización usando algoritmos evolutivos”, por parte de Efrén Mezura.