Edwyn Javier Aldana Bobadilla

Investigador Titular "Cinvestav 3A", SNII 1

Departamento: Cinvestav Tamaulipas

Teléfono: 834 107 0220. Ext 1137

Correo electrónico: edwyn.aldana@cinvestav.mx

Semblanza:

Ingeniero de Sistemas de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Bogotá, Colombia), Máster en Ingeniería y Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). En el ámbito académico, se ha caracterizado por su dedicación a la docencia, impartiendo cursos en niveles de licenciatura, maestría, doctorado en asignaturas relacionadas con computación, estadística y probabilidad. Ha dirigido tesis de licenciatura, maestría, doctorado y ha sido miembro de comités evaluadores en diversas instituciones académicas. Está adscrito como Profesor-Investigador en el Cinvestav Unidad Tamaulipas. Desde el año 2018 hace parte del staff internacional de instructores de Data Mining Consulting (DMC) en Lima, Perú y profesor invitado de la Universidad Ricardo Palma en el programa de Maestría y Ciencia de Datos. En 2021 obtuvo el grado de Data Scientist por el gobierno de Colombia y Correlation One en el programa de Data Science for All. Recientemente ha participado como auditor en tareas de revisión funcional y pruebas estáticas de código fuente en sistemas informáticos electorales en México.

Líneas de investigación:

• Aprendizaje Automático y Profundo (Machine Learning y Deep Learning)
  • Modelos generativos: Modelos y aplicaciones basados en GANs (redes generativas antagónicas) y modelos de difusión para generación de datos sintéticos, imágenes y textos.
  • Modelos explicables (explainable AI- XAI): Enfoques para entender y explicar modelos de aprendizaje automático, especialmente en modelos complejos como redes neuronales profundas.
  • Automl: Automatización del proceso de construcción de modelos, desde la selección de algoritmos hasta la optimización de hiperparámetros.
  • Aprendizaje por transferencia (transfer learning): Aprovechar conocimientos de modelos previamente entrenados para nuevas tareas con menos datos y capacidades de cómputo limitadas.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
  • Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs): Crear y extender modelos como BERT, GPT y sus variantes, con el fin de generar algoritmos con la habilidad de entender (hasta cierto punto) el lenguaje humano en diferentes contextos y dominios.
  • Georreferenciación y NLP: La combinación de información geográfica y procesamiento de lenguaje natural (NLP) ha generado un campo de investigación innovador que permite analizar datos textuales con componentes espaciales, descubriendo patrones y relaciones geográficas en grandes volúmenes de texto con aplicaciones en geografía urbana, salud pública, seguridad entre otras.
  • Análisis de sentimientos y emociones: Detectar sentimientos, intenciones y emociones en texto, con aplicaciones en marketing, servicio al cliente, redes sociales.
  • Resúmenes automáticos y generación de texto: Mejorar algoritmos para sintetizar información y generar contenido relevante.
• Optimización y Análisis de Redes Complejas
  • Redes sociales y grafos: Análisis de interacciones y patrones en redes sociales, detectando comunidades, influencias y patrones de difusión de información.
  • Teoría de grafos y redes neuronales de grafos (GNNs): Uso de redes neuronales en grafos para aplicaciones en biología, redes de transporte, redes de recomendación entre otras.
• Métodos Cuantitativos y Modelado Estadístico Avanzado
  • Inferencia bayesiana y métodos probabilísticos: Uso de técnicas bayesianas para análisis de datos e inferencias robustas en escenarios bajo incertidumbre.
  • Optimización estocástica y algoritmos evolutivos: Técnicas para optimización en entornos complejos y dinámicos.
  • Modelos de series temporales: Avances en modelos de predicción temporal, como los modelos ARIMA, SARIMA y redes neuronales temporales, aplicados en economía, meteorología, entre otros.
• Aprendizaje Multimodal para Aplicaciones Biomédicas
  • Integración de información clínica en sus diversas variantes: Utilizar datos de diferentes modalidades, como imágenes clínicas, datos demográficos y registros médicos, para realizar diagnósticos más precisos y personalizados. Esto ayuda a predecir enfermedades y a personalizar tratamientos.

Proyectos relevantes:

• Estrategias algorítmicas al problema de clustering.
• Reconocimiento de entidades nombradas y geolocalización.
• Estrategias para el análisis y tratamiento numérico de información categórica.
• Métodos para el análisis y reconocimiento de discurso de odio en texto: a. reconocimiento automático de expresiones misóginas en español latinoamericano y b. manifestaciones de odio dirigido a inmigrantes en tránsito por el territorio mexicano.
• Técnicas de representación enriquecida de texto basadas en aprendizaje profundo y mapas autoorganizados.
• Mejoramiento en la capacidad de generalización de modelos usando redes neuronales basadas en grafos.
• Sistemas de apoyo a la decisión médica basados en información multimodal y técnicas de interpretabilidad de modelos.
• Enfoques de interpretabilidad para modelos de lenguaje.
• Enfoques de interpretabilidad en imágenes.

Publicaciones recientes y/o relevantes:

• A FLEXIBLE FRAMEWORK FOR CODING AND PREDICTING ACUTE HYPOTENSIVE EPISODES USING MARKOV CHAINS KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 2024 ISSN electrónico: 0950-7051, DOI: 10.1016/j.knosys.2023.111237 Autor(es): Hiram Galeana-Zapien, Edwin Aldana-Bobadilla, Jaime Arciniegas-García, Jordy Vargas- Gómez, Jose Villalobos-Silva.
• AN ECLECTIC APPROACH FOR ENHANCING LANGUAGE MODELS THROUGH RICH EMBEDDING FEATURES IEEE ACCESS, 2024, ISSN electrónico: 2169-3536, DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3422971 Autor(es): Edwin Aldana-Bobadilla, Victor Jesus Sosa-Sosa, Alejandro Molina-Villegas, Karina Gazca-Hernandez, José Angel-Olivas.
• SPECTREP: A SOFTWARE FOR SPECTRAL REPRESENTATION OF TEXT CONTENT SOFTWARE X-ELSEVIER, 2024, ISSN electrónico: 2352-7110, DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101849, Melesio Crespo-Sanchez, Ivan Lopez-Arevalo , Edwin Aldana-Bobadilla , Helena Gomez-Adorno , Jose Luis Gonzalez- Compean
• HIGH-QUALITY DATA FROM CROWDSOURCING TOWARDS THE CREATION OF A MEXICAN ANTI-IMMIGRANT SPEECH CORPUS APPLIED SCIENCES, 2023, ISSN electrónico: 2076-3417 DOI: 10.3390/app13148417, Autor(es): Alejandro Molina-Villegas, Thomas Cattin, Karina Gazca-Hernandez , Edwin Aldana-Bobadilla.
• MACHINE LEARNING BASED STUDY FOR THE CLASSIFICATION OF TYPE 2 DIABETES MELLITUS SUBTYPES BIODATA MINING, 2023, ISSN electrónico: 1756-0381, DOI: 10.1186/s13040023003402, Autor(es): Nelson Ordoñez-Guillen, Jose Luis Gonzalez-Compean , Ivan Lopez-Arevalo , Miguel Contreras-Murillo , Edwin Aldana-Bobadilla.
• A CONTENT SPECTRAL-BASED TEXT REPRESENTATION JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS 2022, ISSN electrónico: 1875-8967, DOI: 10.3233/JIFS-219248, Autor(es): Melesio Crespo-Sanchez, Ivan Lopez-Arevalo , Edwin Aldana-Bobadilla , Alejandro Molina- Villegas
• DECISION MAKING IN EVOLUTIONARY MULTIOBJECTIVE CLUSTERING: A MACHINE LEARNING CHALLENGE IEEE ACCESS, 2022, ISSN electrónico: 2169-3536, DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3219854 Autor(es): Mario Garza-Fabre, Aaron Sanchez-Martinez, Edwin Aldana-Bobadilla, Ricardo Landa
• A LANGUAGE MODEL FOR MISOGYNY DETECTION IN LATIN AMERICAN SPANISH DRIVEN BY MULTISOURCE FEATURE EXTRACTION AND TRANSFORMERS APPLIED SCIENCES, 2021, ISSN impreso: 20763417, ISSN electrónico: 20763417, DOI: https://doi.org/10.3390/app112110467, Autor(es): Edwin Aldana-Bobadilla, Alejandro Molina-Villegas, Yuridia Montelongo-Padilla, Ivan Lopez-Arevalo.
• ADAPTIVE GEOPARSING METHOD FOR TOPONYM RECOGNITION AND RESOLUTION IN UNSTRUCTURED TEXT REMOTE SENSING, 2020, ISSN impreso: 20724292, ISSN electrónico: 20724292, DOI: 10.3390/rs12183041, Autor(es): Edwin Aldana-Bobadilla, Alejandro Molina Villegas, Ivan Lopez Arevalo , Shanel Reyes Palacio , Victor Muñiz Sánchez , Jean Arreola Trapala.
• A MEMORY-EFFICIENT ENCODING METHOD FOR PROCESSING MIXED-TYPE DATA ON MACHINE LEARNING ENTROPY, 2020, ISSN impreso: 10994300, ISSN electrónico: 10994300 DOI: 10.3390/e22121391, Autor(es): Edwyn Aldana-Bobadilla, Ivan Lopez Arevalo, Alejandro Molina Villegas, Hiram Galeana Zapién , Victor Muñiz Sánchez , Saul Gausin Valle.