5th International Conference
on Mathematical Modelling

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El Dr. Manuel Arias Montiel nació en la Ciudad de México en 1979. Recibió el título de Ingeniero Mecánico por la Universidad Autónoma Metropolitana en 2002, obteniendo también la medalla al mérito universitario. Recibió los grados de Maestro en Ciencias y Doctor en Ciencias en Ingeniería Eléctrica con especialidad en Mecatrónica por parte del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional en 2005 y 2010, respectivamente. Laboró como profesor cátedra en el Tecnológico de Monterrey campus Estado de México por 5 años y a partir de 2010 es profesor-investigador titular del Instituto de Electrónica y Mecatrónica de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Desde enero de 2015, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), teniendo el nombramiento de Investigador Nacional Nivel 1, actualmente es miembro de la American Society of Mechanical Engineers (ASME) y del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), así como de la Asociación Mexicana de Mecatrónica (AMM). Es autor de 23 capítulos de libro, 26 artículos en revistas indexadas y ha participado como ponente en diversos congresos internacionales celebrados en Italia, Corea del Sur, Bélgica, Estados Unidos y México. De 2011 a 2017 fungió como consejero técnico de CENEVAL del EGEL-IMECATRO. Ha dirigido tesis que han obtenido el premio a mejor tesis en Ingeniería Mecatrónica a nivel licenciatura por la Asociación Mexicana de Mecatrónica A.C. y a mejor tesis a nivel posgrado por parte de la Asociación Mexicana de Robótica e Industria A.C. Actualmente funge como jefe de carrera de la Ingeniería en Mecatrónica de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, pertenece al panel editorial de las revistas Frontiers in Mechanical Engineering y Mathematical Problems in Engineering y sus líneas de investigación son: Análisis y control de vibraciones en sistemas electromecánicos, Robótica de rehabilitación y Desarrollo de robots móviles.

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Manuel Arias-Montiel was born in Mexico City in 1979.  He received his Mechanical Engineering degree from the Universidad Autónoma Metropolitana in 2002, as well as the university medal of merit.  He received his MSc and Doctorate in Electrical Engineering with a specialisation in Mechatronics from the Centro de Investigación y de Estudios Avanzados of the Instituto Politécnico Nacional in 2005 and 2010 respectively.  He worked as a professor at the Tecnológico de Monterrey (Mexico state campus) for five years and has worked since 2010 as a research professor in the Electronics and Mechatronics Institute at the Universidad Tecnológica de la Mixteca.  Since January 2015 he has been a member of the SNI (National Registry of Researchers), with the status of level 1 researcher.  He is currently a member of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), as well as the Asociación Mexicana de Mecatrónica (AMM).  He is the author of 23 book chapters, 26 articles in indexed journals and has participated as a speaker at numerous international congresses in Italy, South Korea, Belgium, the USA and Mexico.  From 2011 to 2017 he served as a technical advisor to the CENEVAL of EGEL-IMECATRO.  He has supervised theses which have been awarded best thesis in Mechantronics Engineering at undergraduate level by the Asociación Mexicana de Mecatrónica A.C. and best thesis at postgraduate level by the Asociación Mexicana de Robótica e Industria A.C.  He currently serves as head of Mechatronics Engineering at the Universidad Tecnológica de la Mixteca, is a member of the editorial panel for the journals Frontiers in Mechanical Engineering and Mathematical Problems in Engineering and his fields of research are: Analysis and monitoring of vibrations in electromechanical systems, rehabilitation robotics and development of mobile robots.

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El Dr. Eugenio Azpeitia se formó como biólogo en la Facultad de Ciencias de la UNAM en 2007. Doctor en Ciencias por parte del Instituto de Ecología de la UNAM en 2013. Realizó una estancia postdoctoral y trabajó como asistente de investigación en el INRIA, en Montpellier Francia. También realizó una estancia postdoctoral en la Universidad de Zurich en Suiza. Actualmente labora como investigador asociado C de tiempo completo en el Centro de Ciencias Matemáticas UNAM campus Morelia. Su investigación se enfoca en el estudio de la dinámica de procesos biológicos que abarcan distintas escalas espaciales y temporales, incluyendo procesos moleculares (e.g., la regulación de la expresión genética) procesos evolutivos y procesos macroscópicos (e.g., el desarrollo morfológico de los organismos vivos y las interacciones entre distintos organismos). En la actualidad explora las aplicaciones del modelado dinámico en biología molecular, ecología y evolución. Ha participado en numerosos proyectos de biología teórica, utilizando herramientas matemáticas y computacionales para analizar y entender procesos biológicos. Ha publicado una gran cantidad de artículos en revistas indizadas de alto impacto. Ganó el “Premio Les Grandes Avancées Françaises en Biologie 2022”; mismo que le será entregado en junio de 2022

English version
Eugenio Azpeitia trained as a biologist at the Faculty of Sciences of the UNAM in 2007 and received his PhD from the Institute of Ecology of the UNAM in 2013. He did his postdoctoral studies and worked as a research assistant at INRIA, in Montpelier France. He also did a postdoctoral stay at the University of Zurich in Switzerland. He currently works as a full-time research associate at the Center for Mathematical Sciences UNAM campus Morelia. His research focuses on the study of the dynamics of biological processes that span different spatial and temporal scales, including molecular processes (e.g., the regulation of gene expression), evolutionary processes, and macroscopic processes (e.g., the morphological development of living organisms and interactions between different organisms). He is currently exploring the applications of dynamic modeling in molecular biology, ecology, and evolution. He has participated in numerous theoretical biology projects, using mathematical and computational tools to analyze and understand biological processes. He has published a large number of articles in high impact indexed journals. He won the “Les Grandes Avancées Françaises en Biologie” Award in 2022.

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La Dra. María de Lourdes Esteva realizó sus estudios de Licenciatura en Matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de México en 1977, su Maestría en Ciencias por la Universidad de Rutgers, Estados Unidos en 1979 y, obtuvo su Doctorado en Ciencias en el Centro de Investigación y Estudios Avanzados IPN, en 1997. Actualmente labora como profesora titular C del departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias UNAM de 2006 a la fecha y sus áreas de interés son Ecuaciones diferenciales, sistemas dinámicos y biomatemáticas. La Dra. Lourdes Esteva fue Coordinadora del Posgrado de Ciencias Matemáticas y la Especialización en Estadística de 20012 al 2015, y actualmente forma parte de Comité Académico de dicho posgrado, ha recibido distintos reconocimientos como: PRIDE Nivel D desde 2012 a la fecha, es miembro del Sistema Nacional de investigadores Nivel III desde 2013 al actual; recibió el Reconocimiento Sor Juana Inés de la Cruz en 2016. Ha publicado una gran cantidad de artículos en revistas indizadas de alto impacto y ha dirigido distintos proyectos de investigación financiados como: Modelación y control de enfermedades de transmisión vectorial; Matemáticas de enfermedades infecciosas de contacto directo y vectorial; Modelación matemática de la epidemiología de enfermedades producidas por arbovirus. Ha dirigido tres tesis de licenciatura, tres de maestría y una de doctorado y, ha impartido cursos de Licenciatura y Posgrado y, ha impartido una gran cantidad de ponencias en el país y en el extranjero sobre temas de sus líneas de investigación.

English version
Lourdes Esteva completed her undergraduate degree in mathematics at the National Autonomous University of Mexico in 1977. She completed a Master of Science degree at Rutgers University (USA) in 1979 and was awarded a PhD in science by the Centre for Research and Advanced Studies of the National Polytechnic Institute of Mexico in 1997. Since 2006, she has been working as a tenured lecturer in the Mathematics Department of the Faculty of Sciences at the National Autonomous University of Mexico, and her areas of interest are differential equations, dynamical systems, and biomathematics. Lourdes Esteva was coordinator of the Postgraduate Programme in Mathematical Science and Statistics from 2012 to 2015 and is currently a member of the academic committee which supervises this programme. Since 2012, she has been an annual recipient of her university’s highest award for academic excellence. She has also been a Level III member of Mexico’s National System of Researchers since 2013. In 2016, she received the Sor Juana Inés de la Cruz Prize. She has published numerous articles in important academic journals and has supervised various funded research projects in fields such as modelling and control of vector-transmitted diseases, mathematics of infectious diseases, and mathematical modelling of the epidemiology of diseases caused by arbovirus. Lourdes Esteva has supervised three undergraduate theses, three master’s degree theses, and one PhD thesis. She has taught both undergraduate and postgraduate courses and has presented at many national and international conferences.

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Jorge Navarro nació en 1966 en Murcia, España. Es Licenciado y Doctor en Matemáticas por la Universidad de Murcia. Catedrático en el departamento de Estadística e Investigación Operativa, Facultad de Matemáticas de la Universidad de Murcia. Ha impartido docencia en diversas asignaturas de diferentes licenciaturas. Además, ha dirigido diversas Tesis Doctorales, Trabajos Fin de Máster y Trabajos Fin de Grado. Tiene 117 publicaciones en revistas internacionales de reconocido prestigio (JCR), con un total de 3126 citas y está entre los matemáticos más citados del mundo, según el reciente estudio "A standardized citation metrics author database annotated for scientific field". En estas publicaciones ha colaborado con muy diversos investigadores tanto nacionales (Murcia, Almería, Santander, Cadiz, Madrid, etc.) como internacionales (USA, Canadá, Polonia, Italia, Turquía, Irán, etc.). Ha impartido numerosas conferencias en congresos nacionales e internacionales destacando tres conferencias plenarias en los congresos internacionales OSD2014, IWAP2014 y OSD2018. Algunos de los proyectos financiados en convocatorias competitivas de Administraciones o entidades públicas y privadas son: Ordenaciones estocásticas bajo dependencia: Teoría, inferencia y aplicaciones. Universidad de Murcia. Modelos Probabilísticos en fiabilidad: estudio, comparación y selección de modelos. Universidad de Murcia. Comparación y dependencia en modelos probabilísticos con aplicaciones en fiabilidad y riesgos. Universidad de Murcia.

English version
Jorge Navarro was born in 1966 in Murcia, Spain. He has a degree and a PhD in Mathematics from the University of Murcia. He is a Professor in the Department of Statistics and Operations Research, Faculty of Mathematics of the University of Murcia. He has taught in various subjects of different degrees. He has also directed various Doctoral Theses, Master's Theses and Final Degree Projects. He has 117 publications in prestigious international journals (JCR), with a total of 3,126 citations, and is among the most cited mathematicians in the world, according to the recent study "A standardized citation metrics author database annotated for scientific field". In these publications he has collaborated with a wide variety of researchers, both national (Murcia, Almería, Santander, Cadiz, Madrid, etc.) and international (USA, Canada, Poland, Italy, Turkey, Iran, etc.) He has given numerous lectures at national and international congresses, highlighting three plenary lectures at the OSD2014, IWAP2014 and OSD2018 international congresses. Some of the projects financed in competitive calls by public and private administrations or entities are: Stochastic Arrangements Under Dependency: Theory, Inference and Applications. University of Murcia. Probabilistic Models in Reliability: Study, Comparison and Selection of models. University of Murcia. Comparison and dependence on probabilistic models with applications in reliability and risks. University of Murcia.

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El Dr. Tomás Pérez Becerra fue Posdoctor en la Universidad Tecnológica de la Mixteca en Huajuapan de León, Oaxaca. Doctor y Maestro en Ciencias Matemáticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, de la cual es egresado con honores. Licenciado en Matemáticas Aplicadas por la Universidad Autónoma de Tlaxcala y Maestro en Ciencia de Datos Aplicada por el Technological Institute of Executive Education. Es Profesor Investigador adscrito al Instituto de Física y Matemáticas en la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Realizó dos estancias de investigación en el National Institute of Education de la Nanyang Technological University en Singapur. Ha impartido conferencias a nivel nacional e internacional. Cuenta con diversas publicaciones de artículos científicos indexados en revistas internacionales en colaboración con investigadores nacionales y extranjeros y un capítulo de libro. Ha participado como revisor de publicaciones de la American Mathematical Society. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores con la distinción de candidato a investigador. Ha dirigido tesis de licenciatura, de maestría y doctorado. Sus líneas de investigación son: Teoría de integración generalizada, análisis matemático, ecuaciones diferenciales ordinarias, biología matemática, teoría de dimensión y ciencia de datos.

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Tomás Pérez-Becerras was a post-doctorate at the Technical University of the Mixteca in Huajuapan de León, Oaxaca. Doctorate and master’s degree in Mathematical Sciences from the Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (Distinguished Autonomous University of Puebla), from which he graduated with honors. Bachelor’s degree in Applied Mathematics from the Universidad Autónoma de Tlaxcala (Autonomous University of Tlaxcala) and master’s in Applied Data Sciences from the Technological Institute of Executive Education. He is a professor-researcher in the Institute of Physics and Mathematics at the Universidad Tecnológica de la Mixteca (Technical University of the Mixteca). He completed two terms as a visiting researcher at the National Institute of Education at the Nanyang Technological University in Singapore. He has presented at conferences both nationally and internationally. He has diverse publications of scientific articles indexed in international journals in collaboration with national and foreign researchers, and a book chapter. He has participated as an editor of publications for the American Mathematical Society. He is a member of the National Researcher System with the distinction as a research candidate. He has directed undergraduate, master’s, and doctoral theses. His research interests are generalized integration theory, mathematical analysis, ordinary differential equations, mathematical biology, dimension theory, and data science.

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El Dr. Saúl Solorio Fernández es egresado del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) con una Maestría y Doctorado en Ciencias Computacionales. Realizó sus estudios universitarios en la Universidad Autónoma de Guerrero (UAGro) en la carrera de Licenciatura en Matemáticas. El Dr. Saúl Solorio Fernández es especialista en el desarrollo de algoritmos de Reconocimiento de Patrones y Minería de Datos con mas de 10 años de experiencia en el área. Ha colaborado en diversos proyectos con diferentes instituciones internacionales tales como el Laboratorio de Aprendizaje Automático y Minería de Datos (DMML) de la Universidad Estatal de Arizona (ASU) y con miembros del Centro de Tecnología de la Información de la Universidad de Groninga en Países Bajos. Además, ha colaborado en diversos proyectos con Centros de Investigación e Instituciones gubernamentales en México tales como el Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL), la Secretaría de Marina Armada de México (SEMAR), la Auditoria Superior de la Federación (ASF) y la Comisión Federal de Electricidad (CFE). En el ámbito de la investigación y divulgación científica, cuenta con varias publicaciones en revistas JCR de alto impacto y congresos nacionales e internacionales. Sus líneas actuales de investigación se centran en el desarrollo de algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, Técnicas de Pre-procesamiento de Datos con especial énfasis en Selección y Extracción de Atributos, Algoritmos de Optimización Matemática Meta-heurísticos y Algoritmos de Decisión basados en la Teoría de Juegos.

English version
Saúl Solorio Fernández has a Bachelor's Degree in Mathematics from the UAGro, an M.S., and a Ph.D. in Computer Science from the National Institute of Astrophysics, Optics, and Electronics (INAOE). Dr. Solorio is interested in developing and applying Pattern Recognition and Data Mining algorithms with more than 10 years of experience in the area. He has collaborated with many different international institutions such as the Data Mining and Machine Learning Laboratory (DMML) of the Arizona State University (ASU) and with the Technology Center of the University of Groningen in the Netherlands. . In addition, he has collaborated on various projects with Research Centers and Government Institutions in Mexico such as the National Institute of Electricity and Clean Energies (INEEL), the Secretariat of the Mexican Navy (SEMAR), the Superior Audit Office of the Federation (ASF) and the Federal Electricity Commission (CFE). In the field of scientific research and dissemination, he has several publications in high-impact JCR journals and national and international conferences. His current lines of research focus on developing Supervised and Unsupervised Learning algorithms, Data Pre-processing Techniques with particular emphasis on Attribute Selection and Extraction, Meta-heuristic Mathematical Optimization Algorithms, and Decision Algorithms based on the Games theory.

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Ignacio Segovia-Dominguez es actualmente un científico visitante en el JPL Caltech de la NASA y becario de investigación postdoctoral en la Universidad de Texas en Dallas, desarrollando métodos novedosos para la modelización y predicción de la dinámica de enfermedades infecciosas como COVID-19, así como para otras aplicaciones. Participa en varios proyectos de investigación en colaboración con UoManitoba/Canadá, CIMAT/México, Portland State University, University at Buffalo, Caltech, Agriculture/Agri-food Canada, RTI y NASA Jet Propulsion Laboratory. Sus intereses de investigación incluyen métodos topológicos y geométricos en estadística y aprendizaje automático, análisis de redes dinámicas complejas y computación evolutiva. El Dr. Ignacio Segovia-Dominguez obtuvo su maestría y doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) de Guanajuato, México. Además, su programa de investigación más amplio abarca el aprendizaje automático, la optimización y los fundamentos estadísticos de la ciencia de los datos.

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Ignacio Segovia-Dominguez is currently a visiting scientist at NASA JPL Caltech and postdoctoral research fellow at the University of Texas at Dallas, developing novel methods for modelling and predicting dynamics of infectious diseases such as COVID-19, as well as for other applications. He participates in a number of collaborative research projects with UoManitoba/Canada, CIMAT/Mexico, Portland State University, University at Buffalo, Caltech, Agriculture/Agri-food Canada, RTI and NASA Jet Propulsion Laboratory. His research interests include topological and geometric methods in statistics and machine learning, analysis of complex dynamic networks, and evolutionary computation. Dr. Ignacio Segovia-Dominguez received his master’s and doctoral degrees from the Department of Computer Science at the Center for Research in Mathematics (CIMAT) in Guanajuato, Mexico. Additionally, his broader research agenda spans machine learning, optimization, and statistical foundations of data science.

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Nicole Yunger Halpern es miembro del Joint Center for Quantum Information and Computer Science (QuICS), física teórica del National Institute of Standards and Technology (NIST) y profesora adjunta de la Universidad de Maryland. Nicole se licenció en el Dartmouth College, donde se graduó como covaledora de su promoción. Como estudiante de Perimeter Scholars International (PSI), completó su máster en el Perimeter Institute for Theoretical Physics. Nicole obtuvo su doctorado en física bajo los auspicios de John Preskill en el Caltech. Su tesis doctoral ganó el premio internacional Ilya Prigogine para una tesis doctoral en termodinámica. Como becaria postdoctoral del ITAMP en Harvard, recibió el Premio Internacional al Investigador Emergente en Tecnología Cuántica. Nicole utiliza la termodinámica cuántica como una nueva lente a través de la cual ver el resto de la ciencia: la física atómica, molecular y óptica, la materia condensada, la química, la biofísica y la física de altas energías. Nicole es autora del libro [Quantum Steampunk: The Physics of Yesterday's Tomorrow] (https://quantumsteampunk.umiacs.io/book/). También ha escrito más de 100 artículos mensuales para [Quantum Frontiers] (https://quantumfrontiers.com/author/nyungerhalpern/), el blog del Instituto de Información y Materia Cuántica de Caltech.

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Nicole Yunger Halpern is a Fellow of the Joint Center for Quantum Information and Computer Science (QuICS), a theoretical physicist at the National Institute of Standards and Technology (NIST), and an Adjunct Assistant Professor at the University of Maryland. Nicole earned her Bachelors at Dartmouth College, where she graduated as a co-valedictorian of her class. As a Perimeter Scholars International (PSI) student, she completed her master’s at the Perimeter Institute for Theoretical Physics. Nicole earned her physics PhD under John Preskill’s auspices at the Caltech. Her PhD dissertation won the international Ilya Prigogine Prize for a thermodynamics PhD thesis. As an ITAMP Postdoctoral Fellow at Harvard, she received the International Quantum Technology Emerging Researcher Award. Nicole uses quantum thermodynamics as a new lens through which to view the rest of science: atomic, molecular and optical physics, condensed matter, chemistry, biophysics and high-energy physics. Nicole is the author of the book [Quantum Steampunk: The Physics of Yesterday’s Tomorrow] (https://quantumsteampunk.umiacs.io/book/). She has also written over 100 monthly articles for [Quantum Frontiers] (https://quantumfrontiers.com/author/nyungerhalpern/), the blog of Caltech’s Institute for Quantum Information and Matter.