El Grupo de Investigación Optimización Matemática y Computacional (OPTIMACO) de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) desarrolla y participa en diversas actividades académicas orientadas a promover la investigación científica, la formación de nuevos investigadores y la difusión del conocimiento en el ámbito de la optimización matemática y computacional.
A través de congresos, seminarios, talleres, minicursos, conferencias, sustentaciones de tesis, visitas científicas y encuentros académicos, OPTIMACO genera espacios para el intercambio de conocimientos y experiencias entre investigadores, docentes, estudiantes y profesionales de diferentes instituciones nacionales e internacionales.
Estas actividades abordan temas relacionados con la optimización matemática, optimización numérica, programación matemática, inteligencia artificial, Machine Learning, modelos de clasificación, métodos computacionales y ciencia de datos, contribuyendo a la formación académica y al desarrollo de nuevas líneas de investigación.
Asimismo, las actividades académicas de OPTIMACO fortalecen la colaboración científica con universidades y grupos de investigación del Perú y del extranjero. Las visitas y proyectos desarrollados con instituciones de países como Chile, Francia, Brasil y Bolivia han permitido promover el intercambio científico, la generación de vínculos de cooperación y el desarrollo de investigaciones conjuntas.
En este espacio presentamos las principales actividades académicas, científicas y de formación desarrolladas por OPTIMACO, como parte de su compromiso con la generación y difusión del conocimiento científico y con la formación de investigadores en matemática aplicada y computación científica.
Actividades
II Congreso Internacional de Optimización Numérica para Modelos de Clasificación en Machine Learning
Evento académico internacional organizado por OPTIMACO – UNMSM, orientado al intercambio de conocimientos en optimización matemática, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Ver actividadAlgoritmos Riemannianos de Optimización para Modelos de Clasificación en Machine Learning
Desarrollo de algoritmos de optimización sobre variedades riemannianas orientados a mejorar modelos de aprendizaje automático.
Ver proyectoClasificación del Rendimiento Físico del Café mediante Procesamiento de Imágenes usando Inteligencia Artificial
Aplicación de técnicas de visión por computadora e Inteligencia Artificial para el análisis y evaluación del rendimiento del café.
Prototipo de Aplicativo Móvil de un Sistema de Gestión de Transporte Universitario en la UNMSM
Desarrollo de una propuesta tecnológica orientada a optimizar la gestión del transporte universitario.
Primer Seminario para la difusión de los avances del proyecto MATH-AmSud
Encuentro académico destinado a presentar y compartir avances, resultados y actividades desarrolladas en el marco de la cooperación científica Franco-Latinoamericana.
Ver actividadVisita científica a la Universidad Mayor de San Andrés – Bolivia
Participación en actividades científicas relacionadas con optimización, matrices, aleatoriedad y ciencia de datos, fortaleciendo los vínculos académicos internacionales.
Visita científica del Dr. Julio López Luis – Universidad Diego Portales
Actividad de cooperación científica desarrollada en el marco del proyecto MATH-AmSud sobre matrices, optimización, aleatoriedad y ciencia de datos.
Visita académica al Centre for Applied Mathematics – Francia
Estancia científica orientada al intercambio de conocimientos y al desarrollo de investigaciones conjuntas en optimización matemática y ciencia de datos.
Sustentación de tesis de Estéfany Castillo Ventura
Sustentación de la investigación titulada “Algoritmo Abstracto de Epsilon Descenso Generalizado”, vinculada al desarrollo de métodos de optimización matemática.
Visita académica al Dr. Nelson Maculan – Brasil
Encuentro académico que fortaleció la colaboración científica internacional y el intercambio de conocimientos en optimización matemática e investigación aplicada.
Sustentación de tesis doctoral de Miguel Ángel Cano Lengua
“Un Algoritmo Multiplicador Proximal para Clasificación Binaria en Máquinas de Vectores Soporte”.
Sustentación de tesis de José Luis Huamán Ñaupa
“Método del Punto Proximal Inexacto con Cuasi-Distancia para Optimización”.
Encuentro de confraternidad con investigadores
Espacio de encuentro entre investigadores del área de optimización para fortalecer vínculos académicos e intercambiar experiencias.
Reconocimiento a OPTIMACO – Premio a la Investigación 2022
Reconocimiento relacionado con la participación y contribución de OPTIMACO al desarrollo de la investigación científica.
Método de Optimización para Clasificación en Máquinas de Vectores de Soporte
Investigación aplicada a la detección de cáncer de próstata mediante modelos de clasificación y técnicas de optimización.
Ver proyectoEstudio de la Fuerte Polinomialidad de los Algoritmos de Optimización Lineal
Investigación orientada al estudio de propiedades de complejidad computacional relacionadas con algoritmos de optimización lineal.
Ver proyectoModelo Matemático No Lineal del Cólera con Vacunación y Movimientos Demográficos
Desarrollo de un modelo matemático para estudiar la dinámica del cólera considerando vacunación y movimientos demográficos.
Métodos de Optimización para Modelos de Explotación Pesquera
Investigación orientada a la solución numérica de modelos de explotación pesquera con función de capturabilidad de Cobb-Douglas.
Visita académica a la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Actividad orientada al fortalecimiento de los vínculos académicos y la colaboración entre investigadores.
Sustentación de tesis de Rolando Ichpas Tapia
“Métodos de Optimización para la Gestión de Producción de Energía Eléctrica bajo Incertidumbre”.
Sustentación de tesis de Alex Chuchón Núñez
“Fundamentos de Optimización para un Algoritmo a Usarse en la Explotación de Recursos Marinos”.
Modelos de Equilibrio para la Explotación Óptima de Recursos Pesqueros bajo Incertidumbre
Investigación orientada al desarrollo de modelos de optimización para el estudio y gestión de recursos pesqueros bajo condiciones de incertidumbre.