Genoveva Vargas-Solar (http://www.vargas-solar.com) is senior scientist of the French Council of Scientific Research (CNRS) and she is member of the HADAS group of the Informatics Laboratory of Grenoble, France. Since 2008, she is deputy director the Franco-Mexican Laboratory of Informatics and Automatic Control (LAFMIA) an international research unit established at CINVESTAV. She is regular member of the Mexican Academia of Computing.
In 2014 she obtained her Habilitation à Diriger des Recherches (HDR - tenure) from University of Grenoble. In 2000, she obtained her first PhD degree in Computer Science at University Joseph Fourier and in 2005 she obtained her second PhD degree in Literature at University Stendhal. In 1997 she obtained her first Master Degree in Computer Science at University Joseph Fourier and in 1998 she obtained her second Master Degree in Compared Literature at University Stendhal. She did her undergraduate studies on Computer Systems Engineering at Universidad de las Américas in Puebla.
Her research interests in Computer Science concern distributed and heterogeneous databases, reflexive systems and service based database systems. Particularly, she contributes to the construction of service based database management systems. The objective is to design data management services guided by Service Level Agreements (SLA) to provide methodologies, algorithms and tools for integrating, deploying and executing a service oriented data management functions. Quality of service criteria and behaviour properties included in SLA are adapted to applications requirements (e.g., transactional execution, reliability, fault tolerance, evolution and dynamic adaptability). She conducts fundamental and applied research activities for addressing these challenges on different architectures ARM, raspberry, cluster, cloud, and HPC. She has applied her results to e-Science applications in Astronomy, Biology, social sciences, industry 4.0.
Her research interests in Literature concern middle age Literature, myths’ critics and myths’ analysis applied to different myths of origins. She has coordinated several research projects in Europe and Latin America financed by governments and industrial partners. She actively promotes the scientific cooperation in Computer Science between Latin America and Europe particularly between France and Mexico.
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.