Isum 2017
27 de Febrero al 3 de Marzo del 2017
Hotel Presidente Intercontinental
Guadalajara, Jalisco, México
8th International Supercomputing Conference In Mexico
Living in a new world of "brontus"
data with Supercomputing at hand

 

 

Dra. Genoveva Vargas-Solar

Dr. Genoveva Vargas-Solar

Genoveva Vargas-Solar (http://www.vargas-solar.com) es científico senior  del Centro Francés para la Investigación Científica  (Centre National de la Recherche Scientifique  CNRS); es miembro del grupo HADAS (Heterogeneous and Adaptive Distributed dAta management Systems) en el Laboratorio de Informática de Grenoble, Francia. Desde 2008 es subdirector del Laboratorio Franco Mexicano de Informática y Control Automático (LAFMIA) una unidad internacional de investigación establecida en el CINVESTAV. Es miembro de la Academia Mexicana de Computación. En 2014 obtuvo la Habilitación para Dirigir Investigación (HDR - tenure) de la Universidad de Grenoble.

La Dra. Vargas-Solar cursó la carrera en Ingeniería de Cómputo en la Universidad de las Américas in Puebla; en 1997 obtuvo una primera maestría en Ciencias de la Computación en la Universidad Joseph Fourier, Francia y en 1998 la segunda en Literatura comparada en la Universidad Stendhal. En 2000 obtuvo su primer doctorado en Ciencias de Computación en la Universidad Joseph Fourier y en 2005 su segundo doctorado en literatura en la Universidad Stendhal.

Sus investigaciones en Ciencias de la computación se relacionan principalmente con bases de datos heterogéneas y comparadas, sistemas reflexivos y bases de datos basadas en servicio. Contribuyó específicamente a la construcción de sistemas de administración para bases de datos basadas en servicio. Su objetivo es diseñar servicios de administración de datos guiados por el Service Level Agreements (SLA) para proveer metodologías, algoritmos y herramientas para la integración, entrega y ejecución de funciones de administración de datos orientadas al servicio.  Los criterios de calidad del servicio y las propiedades de comportamiento incluidas en SLA se adaptan a los requerimientos de las aplicaciones (ejecuciones transaccionales, confiabilidad, tolerancia a defectos, evolución y adaptación dinámica). La doctora Vargas-Solar ha realizado actividades de investigación fundamental y aplicada para responder a estos retos en diferentes arquitecturas ARM, raspberry, cluster, cloud y HPCV. Aplica los resultados a aplicaciones e-Science en astronomía, biología, ciencias sociales e industria.

Sus investigaciones en literatura están relacionadas con la edad media, análisis y crítica de mitos aplicados a diferentes mitos de la creación. Ha coordinado varios proyectos entre Europa y América Latina financiados por gobiernos y socios industriales; promueve activamente la investigación científica en Ciencias de la Computación entre América Latina y Europa, en particular entre Francia y México.

Conferencia:
Inteligencia artificial, Administración de Big Data y HPC: la trilogía dorada para el avance de las ciencias centradas en datos.
Después de vívidas discusiones iniciadas por el surgimiento de la expresión de moda “Big Data”, parece que la industria y la academia han alcanzado una comprensión objetiva sobre las propiedades de los datos (volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor), las fuentes, el conocimiento que requieren y las oportunidades que abren. En efecto, nuevas aplicaciones prometen cambios fundamentales en la sociedad, la industria y la ciencia, incluyendo reconocimiento facial, máquinas de traducción, asistentes digitales, automóviles sin chofer, entrega de publicidad, conversaciones con robots, servicios médicos personalizados, industria inteligente y más.

La primera lección de la era de Big Data es que es posible acceder y sacar provecho de “muestras” representativas de colecciones de datos disponibles gracias al fácil acceso de los recursos necesarios para almacenarlos y correr ambiciosas funciones de procesamiento con ellos. La segunda lección es que la ciencia de la computación y las disciplinas matemáticas deben generar sinergia con otras ciencias a fin de explotar este recién encontrado “valor”. La consecuencia es el surgimiento de “nuevas” ciencias centradas en datos: ciencia de datos, humanidades digitales, ciencia social de datos, ciencia de redes, ciencias computacionales. Estas ciencias con nuevos requerimientos y retos hacen un llamado a la necesidad de revisitar los fundamentos de las bases de datos, la inteligencia artificial y otras disciplinas usadas para dirigirse a ellas con nuevas perspectivas-  

Este novedoso y multidisciplinario movimiento científico centrado en datos promete nuevas y aún no imaginadas aplicaciones que dependen de enormes cantidades de datos que evolucionan y necesitan limpiarse, integrarse y analizarse con el propósito de establecer modelos. Aún más, las cuestiones relacionadas con el manejo de datos no se perciben como como centrales. En esta conferencia magistral exploraré los retos clave y las oportunidades para la administración de datos en este nuevo mundo científico y discutiré como una posible inteligencia artificial centrada en datos apoyada en cómputo de alto rendimiento HPC puede ser la mejor contribución a estos excitantes territorios. Si la consigna no fuera académica, se está dedicando una enorme cantidad de dólares en aplicaciones relacionadas que están moviendo la industria y la academia a investigar en estas direcciones.