Omitir los comandos de cinta
Saltar al contenido principal
Inicio de sesión
Universidad EAFIT
Carrera 49 # 7 sur -50 Medellín Antioquia Colombia
Carrera 12 # 96-23, oficina 304 Bogotá Cundinamarca Colombia
(57)(4) 2619500 contacto@eafit.edu.co

Trabajos académicos

​​​​Proyectos e investigaciones desarrollados por los estudiantes durante su estancia en el doctorado. 

Leandro Fabio Ariza Jiménez​​


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Leandro Fabio Ariza Jiménez se graduó como Ingeniero Electrónico de la Universidad Industrial de Santander en 2006, y como Magíster en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT en 2014. Actualmente es estudiante del Doctorado en Ingeniería Matemática de la Universidad EAFIT desde el año 2016. Desde el año 2007 al 2015, ha participado en varios proyectos de investigación relacionados con el análisis de imágenes biomédicas en diferentes universidades. Durante este tiempo, también ha estado involucrado en la enseñanza de cursos de pregrado de métodos numéricos, álgebra lineal, análisis de Fourier, y procesamiento digital de imágenes. Desde el año 2016, está vinculado al "Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics – Alianza CAOBA" como investigador de posgrado.


Áreas de interés e investigación:

  • Análisis de redes, detección de comunidades en redes complejas, aprendizaje de máquina, análisis de clústeres, métodos de reducción de dimensionalidad, algoritmos de visualización de datos, y procesamiento digital de imágenes.

Director: Olga Lucía Quintero Montoya, Nicolás Pinel Peláez

Grupo de investigación: Modelado matemático


Publicaciones científicas más relevantes

Leandro Ariza-Jiménez, O. L. Quintero and Nicolás Pinel, "Unsupervised fuzzy binning of metagenomic sequence fragments on three-dimensional Barnes-Hut t-Stochastic Neighbor Embeddings". Proceedings of the 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Honolulu, HI, USA, 2018, pp. 1315-1318. ISSN:1557-170X.

URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8512529


Andrés Cardona, Leandro Ariza-Jiménez, Diego Uribe, Johanna C. Arroyave, and July Galeano, Fabian M. Cortés-Mancera. "Bio-EdIP: An automatic approach for in vitro cell confluence images quantification". Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 145, p. 23-33, 2017. ISSN 0169-2607.

URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260716308598

 

L. Ariza-Jiménez, J.C. Gallego-Gómez, y J.C. Cardona. "Imagenología celular y máquina de aprendizaje para evaluar la distribución subcelular de mitocondrias en células infectadas con dengue". Biomédica: Revista del Instituto Nacional de Salud. Vol. 35(Sup.1), p. 28, 2015. ISSN: 0120-4157.

URL: https://www.revistabiomedica.org/index.php/biomedica/article/view/2857/2713

 

Juan Carlos Cardona-Gomez, Leandro Fabio Ariza-Jimenez and Juan Carlos Gallego-Gomez. "A Proposal for a Machine Learning Classifier for Viral Infection in Living Cells based on Mitochondrial Distribution". En Cell Biology. Editorial: InTech, 2015. ISBN: 978-953-51-4322-2.

URL: https://www.intechopen.com/books/cell-biology-new-insights/a-proposal-for-a-machine-learning-classifier-for-viral-infection-in-living-cells-based-on-mitochondr

 

A. Cardona, L. Ariza-Jiménez, D. Uribe, J. Arroyave, y F. Cortés-Mancera. "Automatic Image Segmentation Method for in vitro Wound Healing Assay Quantitative Analysis". En IFMBE Proceedings, Vol. 49, 2014. ISSN: 1680-0737.

URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-13117-7_98


Leandro Ariza-Jiménez, Luisa F. Villa, Nicolás Pinel, y O. L. Quintero. “Extracted information quality, a comparative study in high and low dimensions”. In press: International Journal of Business Intelligence and Data Mining, ISSN 1743-8195.


Leandro Ariza-Jiménez, Julián Ceballos, y Nicolás Pinel. “Standardized Approaches for Assessing Metagenomic Contig Binning Performance from Barnes-Hut t-Stochastic Neighbor Embeddings”. En IFMBE Proceedings, Vol. 75, 2020. 

URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30648-9_101.


Leandro Ariza-Jiménez, Luisa F. Villa, y O.L. Quintero. “An entropy-based graph construction method for representing and clustering biological data”. En IFMBE Proceedings, Vol. 75, 2020. 

URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30648-9_41.


Leandro Ariza-Jiménez, Luisa F. Villa, y O.L. Quintero. “Memberships Networks for High-dimensional Fuzzy Clustering Visualization”. En Applied Computer Sciences in Engineering (WEA 2019) - Communications in Computer and Information Science, Vol 1052, 2019.

URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-31019-6_23


Leandro Ariza-Jiménez, O. L. Quintero and Nicolás Pinel, “Unsupervised fuzzy binning of metagenomic sequence fragments on three-dimensional Barnes-Hut t-Stochastic Neighbor Embeddings”. Proceedings of the 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Honolulu, HI, USA, 2018, pp. 1315-1318. ISSN:1557-170X. 

URL: https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8512529


Trabajos

On the relation between big data and machine learning

Recently the term “Big Data” was coined to capture the meaning of a data-explosion trend from diverse sources and domains, which society has been exposed due to technological advances since the second half of the 20th century. Machine Learning (ML) is a sophisticated analytical technology that can be used to provide us with intelligent analysis of Big Data. In this talk the relation between Big Data and ML is discussed, and two approaches of ML are presented: Clustering, and Deep Learning. The fundamental concepts of, and problems with Clustering will be discussed, followed by a description of some traditional algorithms and the presentation of experimental results in artificial datasets. With regard to Deep Learning, an introduction is given and future work in relation with big data is described.

Transfer learning on an Autoencoder-based Deep Network

It is widely known that deep neural networks can be difficult to train in practice, since in order to obtain state-of-the-art results we need a great amount of data and computing power. However, we can overcome this issue either using autoencoders as way to “pre-train” deep neural networks or following a “transfer learning” approach. In particular, here we carried out several experiments to study how both approaches can benefit the training of deep networks.


Seminarios dictados : 

  • A network analysis approach for metagenomic binning.

Abstract: Metagenomics is the application of modern genomics techniques to the study of communities of microbial organisms directly in their natural environments. In metagenomics, the assignment of genomic fragments to the corresponding taxonomic group, e.g. species, genera or higher taxonomic groups, is commonly referred to as "binning", a procedure wherein each of the sequences is placed into an imaginary bin representing ideally only fragments belonging to this group. Since this is essentially a data clustering problem, here we attempt to develop and implement unsupervised strategies to address such problem. In particular, in this talk we will present the progress made by following a novel approach for the binning of genomic fragments based on similarity networks and community detection algorithms.

URL: https://youtu.be/TVEgN5NUXEI

  • Similarity-based clustering using a network analysis approach

Abstract: Networks represent relations between objects connected pairwise. Networks can have community structure, that is, objects interacting in a network can be organized into groups called communities. In addition, objects forming a community probably share some common properties as well as play similar roles within the interacting phenomenon that is being represented by the network. Thus, community detection can provide an insight into the structure of the networks.  Evident interactions between entities are often represented as networks, such as a social network of friendships between individuals or a network of citations between scientific papers. However, networks can be also used to represent similarity relationships between objects. Then, when it comes to cluster objects based on the above criteria, this problem could be solved by means of network community detection algorithms, rather than follow a cluster analysis approach.  In this talk we expose an alternative approach for data clustering based on network community detection algorithms. Details about the implementation and performance of this approach are given. In addition, this approach is exemplified by applying it in the identification and delimiting of microbial genomic populations.

URL: http://envivo.eafit.edu.co/EnvivoEafit/?p=27326

  • Transfer Learning on an Autoencoder- based Deep Network

Abstract: It is widely known that deep neural networks can be difficult to train in practice, since in order to obtain state-of-the-art results we need a great amount of data and computing power. However, we can overcome this issue either using autoencoders as way to "pre-train" deep neural networks or following a "transfer learning" approach. In particular, here we carried out several experiments to study how both approaches can benefit the training of deep networks.

URL: http://envivo.eafit.edu.co/EnvivoEafit/?p=26235

  • On the relation between Big Data and Machine Learning

Abstract: Recently the term "Big Data" was coined to capture the meaning of a data-explosion trend from diverse sources and domains, which society has been exposed due to technological advances since the second half of the 20th century. Machine Learning (ML) is a sophisticated analytical technology that can be used to provide us with intelligent analysis of Big Data. In this talk the relation between Big Data and ML is discussed, and two approaches of ML are presented: Clustering, and Deep Learning. The fundamental concepts of, and problems with Clustering will be discussed, followed by a description of some traditional algorithms and the presentation of experimental results in artificial datasets. With regard to Deep Learning, an introduction is given and future work in relation with big data is described.

URL: http://envivo.eafit.edu.co/EnvivoEafit/?p=25698

​​​


Juan Guillermo Paniagua Castrillón


Ver CVLac




Trabajos

Improving the seismic image in reverse time migration by analyzing of wavefields and post processing the zero lag cross correlation imaging condition​

​Autor: ​Juan Guillermo Paniagua Castrillón. 

Research project with Ecopetrol and Colciencias: develop algorithms of seismic migration using wave field extrapolation in the direction of time (RTM, Reverse Time Migration), evaluating the preservation of amplitudes and frequencies as well as the conditions of stability, numerical dispersion and computational cost.

An approach to the study of time, time-frequency and time-scale transformations for seismic migration problems

​Autor: ​Juan Guillermo Paniagua Castrillón. ​

Research project with Ecopetrol and Colciencias: seismic pre-stack migration in depth by extrapolating wave fields using high performance computing for massive data in complex areas.

Laguerre Gaussian filters in Reverse Time Migration image reconstruction ​

Autor: ​Juan Guillermo Paniagua Castrillón. ​

Reverse Time Migration (RTM) solves the acoustic or elastic wave equation by means of the extrapolation from source and receiver wavefield in time. A migrated image is obtained by applying some criteria known as imaging condition. The zero lag cross-correlation between source and receiver wavefields is the commonly used imaging condition. However, this imaging condition produces lowspatial-frequency noise or artifacts, due to the strong contrasts in velocity field (Pestana et al., 2014). Several imaging techniques have been proposed to reduce the artifacts occurrence. Derivative operators as Laplacian are the most frequently used. In this work, we propose the usage of a technique based on a spiral phase filter ranging from 0 to 2π​, and a toroidal amplitude bandpass filter, known as Laguerre-Gauss transform. Through numerical experiments we present the application of this particular filter on Seg Eage salt model and Sigsbee 2A model. We also present evidences that this method improves RTM images by reducing the artifacts and notably enhance the reflective events.

​​​​​​



Hector Roman Quiceno Echavarría


Ver CVLac



Trabajos

Riemannian wave-field extrapolation: thesis proposal

  • ​​​Autor: Hector Roman Quiceno E. ​

    ​​The earth is at least a visco elastic medium, in which absorption losses give rise to attenuation and dispersion effects. The elastic wave equation is framed in terms of tensor operators acting on vector quantities. It is also true that a proper treatment of anisotropy fundamentally demands an elastic viewpoint, even when only P-waves (quasi-P waves) are contemplated. Different representations for the same physical law can lead to different computational techniques in solving the same problem, which can produce different and new numerical results, so this new but accurate representation should lead us to new results and descriptions of the phenomena.​

     ​​
​​​

Diana Paola Lizaralde Bejarano


Ver CVLac




Publicaciones científicas más relevantes

Lizarralde-Bejarano, D. P., Arboleda-Sánchez, S., & Puerta-Yepes, M. E. (2017). Understanding epidemics from mathematical models: Details of the 2010 dengue epidemic in Bello (Antioquia, Colombia). Applied Mathematical Modelling, 43, 566-578.


Parra-Amaya, M. E., Puerta-Yepes, M. E., Lizarralde-Bejarano, D. P., & Arboleda-Sánchez, S. (2016). Early detection for dengue using local Indicator of spatial association (LISA) analysis. Diseases, 4(2), 16.

Catano-Lopez, A., Rojas-Diaz, D., Laniado, H., Arboleda-Sánchez, S., Puerta-Yepes, M. E., & Lizarralde-Bejarano, D. P. (2019). An alternative model to explain the vectorial capacity using as example Aedes aegypti case in dengue transmission. Heliyon, 5(10), e02577.

Lizarralde-Bejarano, D. P., Rojas-Diaz, D., Arboleda-Sánchez, S., & Puerta-Yepes, M.E. (2020). Sensitivity, uncertainty and identifiability analyses to define
a dengue transmission model with real data of an endemic municipality of Colombia.  PlosOne (Aceptado para publicación).

​​​

Juan David Palacio Dominguez


Ver CVLac




Descripción personal breve

Soy Ingeniero Industrial de la Universidad de Antioquia, Medellín y magister en ingeniería industrial de la Universidad de los Andes, Bogotá. Actualmente,  soy estudiante de doctorado en ingeniería matemática en EAFIT. Mi experiencia docente incluye más de seis años en la Universidad de los Andes, la Universidad de Antioquia, el Instituto Tecnológico Metropolitano -ITM y EAFIT. He asistido a varias conferencias nacionales e internacionales en investigación operativa y optimización. He estado involucrado en proyectos de investigación relacionados con problemas de selección y programación de proyectos, modelos de planificación de personal y optimización de ruteo de vehículos. Parte de mi investigación apareció recientemente en International Transactions in Operational Research y en la serie Communication in Computer and Information Science. Mis intereses de investigación actuales incluyen programación matemática y diseño de heurísticas para problemas de ruteo de vehículos.

Áreas de interés e investigación:

  • Optimización combinatoria, programación matemática y heurística.
  • Combinatorial optimization, mathematical programming and heuristics.

Director: Juan Carlos Rivera Agudelo

Grupo de investigación: Modelado matemático

Revistas a las que frecuentemente lee:

  • Computers and operations research
  • European Journal of Operational Research
  • Expert Systems with Applications
  • International Transactions in Operational Research
  • Computers and Industrial Enginnering
  • Annals of Operations Research

Publicaciones científicas más relevantes

Palacio J.D., Rivera J.C. (2019).Mixed-Integer Linear Programming Models for One-Commodity Pickupand Delivery Traveling Salesman Problems. En:Applied Computer Sciences in Engineering. WEA2019. Communications in Computer and Information Science, 1052, 735–751. Springer, Cham.

Cortés, S., Gutiérrez, E. V., Palacio, J. D., & Villegas, J. G. (2018, October). Districting Decisions in Home Health Care Services: Modeling and Case Study. In International Workshop on Experimental and Efficient Algorithms (pp. 73-84). Springer, Cham.

Posada, A., Rivera, J. C., & Palacio, J. D. (2018). A Mixed-Integer Linear Programming Model for a Selective Vehicle Routing Problem. In International Workshop on Experimental and Efficient Algorithms (pp. 108-119). Springer, Cham.

Palacio, J. D., Larrea, O. L. (2017), A lexicographic approach to the robust resource-constrained project scheduling problem. International Transactions in Operational Research, 24: 143–157. doi:10.1111/itor.12301.

Gutiérrez, V., Palacio, J.D., Villegas, J.G. (2007), Reseña del software disponible en Colombia para el diseño de rutas de distribución y servicios. Revista Universidad EAFIT. 43, No.145 (ene-feb-mar.2007); p. 60-80. ISSN: 0120-341x.

Seminarios dictados : 

Otras Redes


​​​

Andres Giovanni Perez Coronado


Ver CVLac




​​​

Andres Yarce Botero


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Soy estudiante del segundo año del Doctorado en Ingenieria Matematica de la Universidad EAFIT y de la Universidad TUDelft en los Paises Bajos. Estoy interesado en utilizar técnicas matemáticas junto a modelos de química y transporte atmosférico para simular, de la manera más apropiada, fenómenos con consecuencias perjudiciales para el medio ambiente, como la deposición de contaminantes que son emitidos por nosotros, humanos, desde centros urbanos y agrícolas. El deporte que más me gusta es el boxeo, la comida que más me gusta es la hamburguesa.

Áreas de interés e investigación:

  •  Asimilación de datos. 
  • Reducción de orden de modelos dinámicos. 
  • Radio definido por software
  • Satelites de pequeño formato

Directores:  Arnold Heemink (TUDELFT) Nicolas Pinel (EAFIT) Olga Lucia Quintero (EAFIT)

Grupo de investigación:  Modelado Matematico GRIMMAT, Biología Evolucion y Conservacion BEC, Mecanica Aplicada 

Revistas a las que frecuentemente lee:

Publicaciones científicas más relevantes

MARCO ALUNNO, ANDRES YARCE BOTERO, "Directional Landscapes: Using Parametric Loudspeakers for Sound Reproduction in Art" . En: Inglaterra 
Journal Of New Music Research  ISSN: 0929-8215  ed: 
v.fasc.N/A p.1 - 11 ,2016,  DOI: http://dx.doi.org/10.1080/09298215.2016.1227340


ANDRES YARCE BOTERO, JUAN SEBASTIAN RODRIGUEZ, JULIAN GALVEZ, ALEJANDRO GOMEZ "Simple-1: Development stage of the data transmission system for a solid propellant midpower rocket model" . En: Estados Unidos 
Journal Of Physics: Conference Series  ISSN: 1742-6596  ed: IOP Publishing Ltd
v.850 fasc.N/A p.12 - 19 ,2017,  DOI: doi : 10.1088/1742-6596/850/1/012019


ANDRES YARCE BOTERO, JUAN SEBASTIAN RODRIGUEZ, JULIAN GALVEZ, ALEJANDRO GOMEZ "Design, construction and testing of a data transmission system for a mid-power rocket model" . En: Estados Unidos 
Ieee Aerospace Conference Proceedings  ISSN: 1095-323X  ed: 
v.2017 fasc.N/A p.1 - 14 ,2017,  DOI: 10.1109/AERO.2017.7943739


ANDRES YARCE BOTERO, "Current and future possibilities of V2V and I2V technologies: an analysis directed toward Augmented Reality systems" . En: Estados Unidos 

Proceedings Of Spie, The International Society For Optical Engineering  ISSN: 0277-786X  ed: Proceedings Of Spie The International Society For Optical Engineering
v.9084 fasc.908416 p.16 - 25 ,2014,  DOI: 10.1117/12.2052834


ANDRES YARCE BOTERO, DAMIAN ANDRES CAMPO CAICEDO, "Computational design of a strain optic fiber sensor" . En: Estados Unidos 
Proceedings Of Spie, The International Society For Optical Engineering  ISSN: 0277-786X  ed: Proceedings Of Spie The International Society For Optical Engineering
v.8370 fasc.N/A p.1 - 17 ,2012,  DOI: 10.1117/12.919465

Seminarios dictados : 

Otras Redes




Santiago Lopez Restrepo


Ver CVLac




Publicaciones científicas más relevantes

A Methodology for Identifying Phenomenological-Based Models using a Parameter Hierarchy
January 2020The Canadian Journal of Chemical Engineering 98(1):213-224
Santiago Lopez-Restrepo, Jose Garcia-Tirado, Hernan D. Alvarez

HIPAE Helicopter-borne In-situ Pollution Assessment Experiment: plataforma alternativa para la medición de contaminantes en capas verticales
August 2019
DOI: 10.1109/CASAP.2019.8916711
Conference: 2019 Congreso Colombiano y Conferencia Internacional de Calidad de Aire y Salud Pública (CASP)
Projects: Simple SpaceMAUI Medellín Air qUality Initiative
Andrés Yarce Botero, Jimmy Florez, Jose Fernando Duque....Santiago Lopez-Restrepo,

Modelo semifísico de base fenomenológica de un evaporador de jugo de caña de azúcar tipo Roberts
July 2014
Ingenio Magno. Vol 4,
Christian Camilo Zuluaga-Bedoya, Santiago Lopez-Restrepo

A Maximum Likelihood Ensemble Filter Via A Modified Cholesky Decomposition For Non-Gaussian Data Assimilation
February 2020Sensors 20(3):877
DOI: 10.3390/s20030877
Elias David Nino-Ruiz, Alfonso Mancilla-Herrera, Santiago Lopez-Restrepo, Olga Quintero-Montoya

​​​

Jhon Willington Bernal Vera


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Futuro Doctor en Ingeniería Matemática. Docente de matemáticas EAFIT. Youtuber en proceso.

Áreas de interés e investigación:

  • Geometría y topología.

Directores:  Dr. Carlos Cadavid

Grupo de investigación:  Matemáticas y Aplicaciones 

Seminarios dictados : 

​​​



Juan Carlos Arango Parra


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Me considero una persona respetuosa, me gusta la puntualidad, los viajes. Me gusta compartir con mi familia (hija y esposa). Aprovecho al tiempo al máximo en las diferentes actividades laborales y académicas, pero también disfruto ver anime, series y películas.


Áreas de interés e investigación:

Geometría Diferencial, Análisis matemático, Ecuación del Calor, Machine Learning.

Director: Carlos Alberto Cadavid Moreno.

Codirector: Gabriel Ignacio Loaiza Ossa.

Grupo de investigación:  Análisis funcional y aplicaciones.


Revistas a las que frecuentemente lee:

  • Journal of Mathematics Analysis and Applications.
  • Entropy.
  • Differential Geometry and its Applications.
  • Journal of Machine Learning.
  • Applied Mathematics.


Publicaciones científicas más relevantes

Quiceno, Héctor, Loaiza, Gabriel and Arango, Juan. A Riemannian Geometry in the $q$-Exponential Banach Manifold Induced by $q$-Divergences. Capítulo 5 del libro Geometric Theory of Information. Springer, Signals and Communications Technology, 2014. DOI 10.1007/978-3-319-05317-2


 Quiceno, Héctor y Arango, Juan. A statistical manifold modeled on Orlicz spaces using Kaniadakis $\kappa$-exponential models. Journal of Mathematics Analysis and Applications, volumen 432, 2015, páginas 1080-1098.  DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jmaa.2015.05.065


 Arango, Juan; Quiceno, Héctor y Plata, Osiris. Secciones cónicas $\kappa$-deformadas. Ingeniería y Ciencia, volumen 12, número 24, páginas 9-29, julio-diciembre de 2016. DOI: doi:10.17230/ingciencia.12.24.1.


Seminarios dictados : 


Otras Redes



Jhon Edilson Hinestroza


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Me encanta la academia y saber que desde ella se pueden generar las transformaciones que el país requiere. La educación es el camino para que Colombia pueda dar a sus ciudadanos lo que tanto requieren. Pertenezco a ese grupo de colombianos que tuvieron la fortuna de nacer en el Chocó, con lo que trae eso, la oportunidad de despertar y ver la majestuosidad de su hermosa selva y la dulzura de sus ríos.

Soy un enamorado de mi familia, de mi esposa que me sostiene, mis hijas que me inspiran y mis padres que fueron el combustible para intentarlo cada vez, una vez y otra vez.


Áreas de interés e investigación:

  • Reducción de incertidumbre.
  • Análisis de sensibilidad.
  • Control estadístico de la calidad.

Director: Olga Lucía Quintero Montoya.

Codirector: Ángela María Rendón Pérez

Grupo de investigación:  Grupo de Investigación en Modelado Matemático, GRIMMAT.


Publicaciones científicas más relevantes

JHON EDINSON HINESTROZA RAMIREZ, NELFI GERTRUDIS GONZALEZ ALVAREZ, "Carta de control T de ARL insesgado con parámetro estimado" . En: Colombia 
Revista de la Facultad de Ciencias  ISSN: 2357-5549  ed: Centro De Publicacion Universidad Nacional De Colombia Sede Medellin
v.8 fasc.2 p.6 - 38 ,2019,  DOI: 10.15446/rev.fac.cienc.v8n2.69524.


Seminarios dictados : 


Otras Redes




Jorge Eliecer Agudelo Quiceno


Ver CVLac




​​​

Bibiana Esperanza Boada Sanabria


Ver CVLac


Descripción personal breve 

Bibiana Boada se graduó como Matemático  de la Universidad de Pamplona en 2011 y como Magíster en Matemáticas Aplicadas de la Universidad EAFIT en 2019. Actualmente es estudiante del Doctorado en Ingeniería Matemática de la Universidad EAFIT. Desde el año 2012 al 2019 se ha desempeñado como profesora del departamento de Matemáticas de la Universidad de Pamplona en las áreas de  Cálculo y Estadística. Su área de interés se basa en la reducción de incertidumbre para la extracción de minerales mejorando la estimación de los parámetros.


Áreas de interés e investigación:

  • Minería.
  • Asimilación de Datos
  • Geofísica

Director: Olga Lucía Quintero Montoya.

Codirector: Juan Guillermo Paniagua.

Grupo de investigación:  Grupo de Investigación en Modelado Matemático, GRIMMAT.




Alexandra Cataño Lópezalexa - Copy.jpg


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Alexandra Cataño López, se graduó como Biologa, de la Universidad EAFIT, realizó estudios de maestría en Matemáticas aplicadas. Sus intereses de investigación están enfocados en Evaluación de estrategias de control del dengue, zika y chikungunya en localidades en riesgo como Medellín, Bello e Itagüí utilizando herramientas matemáticas como modelos computacionales.





Santiago Ortiz Arias

Descripción personal breve 

Santiago Ortiz Arias  nació en Medellín, se graduó como Ingeniero Administrativo, de la Universidad Nacional, realizó estudios de maestría en Matemáticas aplicadas. Sus intereses de investigación están enfocados en: Modelos de aprendizaje estadístico basados en técnicas robustas y no-paramétricas para predecir incidencia de dengue, zika y chikungunya en regiones endémicas.



Henry Velasco

Descripción personal breve 

Henry Velasco, se graduó como Ingeniero Industrial, de la Universidad Nacional, realizó estudios de maestría en Matemáticas aplicadas. Sus intereses de investigación están enfocados en: Modelos de analítica predictiva y prescriptiva para casos y criaderos de dengue en tres municipios endémicos de Norte de Santander para reducir costos en el sistema de salud.





Andrés Felipe Guerrero Ramírez 

Descripción personal breve 

Físico de la Universidad del Quindío. En su tesis de pregrado, estudió la interacción de haces de protones con tejido biológico bajo el formalismo de Lindhard para aplicaciones en imágenes pCT. Ésta la realizó a manera de pasantía investigativa en el grupo de Biofísica computacional de la Universidad del Estado de Sao Paulo (UNESP), Brasil. Luego, continuó sus estudios de maestría en aplicaciones médicas de la física en el Instituto Balseiro, Argentina. Allí, estudió las incertidumbres asociadas a la cuantificación de imágenes dinámicas DCE-MRI para el diagnóstico en cáncer de próstata. En la actualidad, es docente catedrático del programa de Física de la Universidad del Quindío y docente catedrático en el área de idiomas de la universidad la Gran Colombia de la ciudad de Armenia.




Miguel Angel Ospina Pabon 

Descripción personal breve 

Miguel Angel Ospina Pabon, se graduó como Matematico, de la Universidad de Antioquia realizó estudios de maestría en Matemáticas. Sus intereses de investigación están enfocados en: Implementación de técnicas de Machine Learning, utilizando Estadística no paramétrica y robusta,  para la detección en fase temprana de la Roya en la variedad Caturra de los cultivos en Antioquia, mediante imágenes de reflectancia espectral.





IMG_5591.jpgDairo Jose Hernandez Paez



Descripción personal breve 

Dairo Jose Hernandez Paez  nació en Riohacha, se graduó como Licenciado en Matemáticas y Físicas, de la Universidad Popular del Cesar, realizó estudios de maestría en Ciencias Físicas. Sus intereses de investigación están enfocados en: Implementación del Biocarbón en la recuperación de nutrientes degradados en suelos, debido al reiterado uso de cultivos de yuca en Riohacha La Guajira.




Jorge Perea


Ver CVLac


Descripción personal breve 

José Perea Arango, se graduó como Estadístico Informático, de la Universidad de Medellín, realizó estudios de maestría en Economía. Sus intereses de investigación están enfocados en: Filtro de Kalman Robusto Restringido: una aproximación a la estimación con recursos restringidos.



Juan Carlos Gutierrez_4.jpgJuan Carlos Gutierrez


Ver CVLac




Descripción personal breve 

Juan Carlos Gutierrez, se graduó como Administrador de Negocios, de la Universidad Pontificia Bolivariana, realizó estudios de maestría en Ciencias de las Finanzas. Sus intereses de investigación están enfocados en: Rentas Vitalicias Compartidas e Hipotecas Pensión para la Gestión del Riesgo de Longevidad y Pensional en Colombia y sus regiones.



Jorge Pemberthy

Descripción personal breve 

Jorge Pemberthy, se graduó como Ingeniero Industrial, de la Universidad de Antioquia, realizó estudios de maestría en Ingeniería Administrativa. Sus intereses de investigación están enfocados en: Diseño de algoritmos de optimización para la logística de la atención médica domiciliaria en la ciudad de Medellín.




​​​






































Última modificación: 24/02/2020 6:10