Programa de Cómputo
Científico del CCM

Segunda Escuela de Métodos Matemáticos para Biología y
IV Escuela deAnálisis Topológico de Datos y Topología Estocástica

En los últimos años, la emergencia de métodos interdisciplinarios para el estudio de problemas biológicos y el análisis de datos ha propiciado la interacción del cómputo científico con diversas ramas del conocimiento matemático dando origen a nuevas áreas como las biomatemáticas y el análisis topológico de datos. El programa de cómputo científico del CCM continúa esfuerzos de la comunidad matemática mexicana en estas áreas de reciente desarrollo.

Segunda Escuela de Métodos Matemáticos para Biología
Las matemáticas juegan un papel clave en el quehacer científico. Los métodos y teorías que de ella emanan, no solamente proveen de capacidad de predicción, sino que también pueden ayudar en el diseño de experimentos, o bien, arrojar luz en el entendimiento de fenómenos naturales que son inaccesibles para las ciencias experimentales mediante la experimentación in silico. Una de las ramas de la ciencia que se ha visto beneficiada por las matemáticas en el último siglo es, sin duda, la biología. En las últimas décadas, ha habido un creciente grupo de investigadores en el mundo que ha concentrado sus intereses al entendimiento de fenómenos de origen biológico. La razón de esto se debe a que las oportunidades y retos que estos fenómenos ofrecen requieren de un amplio espectro de métodos y teorías matemáticas, además de un alto nivel de involucramiento por parte de otras ramas del conocimiento científico. El camino por recorrer en el desarrollo de una descripción completa de los fenómenos biológicos está aún incompleto. En otras palabras, el poder de predicción que las matemáticas proporcionan a la biología no es suficiente ni es tan profundo como el que posee las ciencias físicas. Es por esto que el entrenamiento de estudiantes e investigadores en biomatemáticas y áreas afines es prioritario.

Cuarta escuela de Análisis Topológico de Datos y topología estocástica.
El Análisis Topológico de Datos (TDA, por sus siglas en inglés) es una técnica reciente de topología algebraica, fundamentada y aplicada en los últimos 15 años. El número creciente de sus aplicaciones comprende el análisis de datos complejos y su descripción matemática, mientras que su utilidad ha sido demostrada en áreas tales como reconocimiento de formas, superficies, agrupamientos y conexiones en campos como la genómica, redes sociales, procesamiento de imágenes y redes de sensores, entre otras. En años más recientes, el análisis de datos complejos ha motivado también vertientes de análisis y modelación estocástica, planteando retos para la computación, la estadística y la probabilidad. La escuela continúa el esfuerzo del CIMAT y el CCM con otras instituciones nacionales para desarrollar el área en México.