¿Vivimos en Matrix? La simulación computacional de vidas y vivencias virtuales- 23 de abril a las 20 h

    

 
La creciente capacidad de cálculo de los ordenadores nos permite a los ecólogos simular animales con vidas y vivencias virtuales en ecosistemas que generamos dentro de las máquinas. De esta manera podemos saber cómo viven e interaccionan unos con otros, y también cómo evolucionan y afectan a los ecosistemas en los que viven.

    Esto permite, por ejemplo, ahondar en cómo se produjo el proceso de extinción de los dinosaurios, o mejorar el control biológico de plagas.

    El grado de sofisticación de este tipo de simulaciones está en su infancia, pero es indudable que en el futuro se alcanzará un gran realismo y precisión.

    No es por tanto descabellado pensar que también los humanos vivimos en una simulación, tal y como plantea la hipótesis de Matrix.

 
Jordi Moya-Laraño  (EEZA)
 
Es licenciado y Doctor en Biología por la Universidad Autónoma de Barcelona. En la actualidad es Científico Titular de la Estación Experimental de Zonas Áridas (CSIC), donde investiga desde 2004.
Ha sido postdoctoral durante 5 años en la Universidad de Kentucky sobre temas de ecología evolutiva y ecología de redes tróficas.
Investigador principal en varios proyectos del Plan Estatal, actualmente participa en un proyecto europeo sobre cambio climático y biodiversidad en el suelo de trigales en Europa. También ha participado en varios comités científicos a nivel nacional.
Combina la experimentación en campo y laboratorio con las simulaciones por computación para estudiar las redes tróficas (redes de organismos que se comen unos a otros) y la evolución biológica dentro de estas.
Ha publicado medio centenar de artículos científicos y ha dirigido 4 tesis doctorales.
Además, da cursos de programación y estadística.



Big Data ¿Qué hacer con tantos datos? - 12 de marzo 2019

Los avances en las tecnologías de la información han traído como consecuencia la disponibilidad de enormes cantidades de datos, procedentes de fuentes diversas, y que a menudo se generan a gran velocidad.

Esto conlleva una serie de retos desde el punto de vista tecnológico y científico, pues los modelos estadísticos clásicos tienen dificultades a la hora de analizar y extraer información útil a partir de datos tan diversos. Y aún se hacen más exigentes, porque se debe de guardar la privacidad y la seguridad de la información.

Pero si estos retos se abordan con éxito, el Big Data ofrece un abanico de oportunidades difícil de imaginar, por el desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos de forma automática, sin intervención humana.

En la charla discutiremos sobre los retos, oportunidades y riesgos del presente y el futuro del Big Data.


Antonio Salmerón Cerdán

Licenciado y Doctor en Informática por la Universidad de Granada.
Catedrático de Estadística e Investigación Operativa, y actual director del Departamento de Matemáticas de la UAL.

Es miembro del Centro para el Desarrollo y la Transferencia de Innovación Matemática a la Empresa (CDTIME) de la UAL.

Su labor investigadora se centra en el ámbito de los modelos gráficos probabilísticos y sus aplicaciones en minería de datos, y en el análisis de streams de datos masivos.

Investigador principal del Grupo de la UAL del proyecto del 7º Programa Marco de la UE Analysis of Massive Data Streams. Investigador principal de varios proyectos del Plan Nacional, director de contratos de investigación, así como de numerosas prestaciones de servicios al sector privado.

Ha publicado casi medio centenar de artículos en revistas, 7 capítulos de libro y presentado más de 70 comunicaciones a congresos.También ha desarrollado tareas de evaluador en agencias nacionales e internacionales (ANEP, ANECA y el European Research Council).


Imparte docencia en todos los niveles universitarios, y ha sido codirector de siete tesis doctorales, cuatro de las cuales han recibido mención internacional o europea.