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El Dr. Edmundo Gutiérrez, nuevo Editor en Jefe  de la revista IEEE Transactions on Device and Materials Reliability

El Dr. Edmundo Gutiérrez Domínguez, Director General Interino del INAOE e investigador de la Coordinación de Electrónica, fue nombrado como el nuevo Editor en Jefe de la revista IEEE Transactions on Device and Materials Reliability (TDMR), una de las publicaciones científicas más importantes del IEEE. Lo anterior, por un periodo de tres años que dará inicio el 1º de enero de 2020 y que concluirá el 31 de diciembre de 2022, que podrá renovarse por un trienio más.

El Dr. Edmundo Gutiérrez estudió la licenciatura en Electrónica en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Universidad Autónoma de Puebla (UAP). En 1988 obtuvo el grado de Maestro en Ciencias con Especialidad en Electrónica por el INAOE. Cuenta con una maestría en Ciencias Aplicadas por la Universidad Católica de Leuven, Bélgica. En 1993 obtuvo el grado de Doctor en Ciencias Aplicadas por la Universidad Católica de Leuven, de donde se graduó con magna cum laude.

Es Investigador Titular C de la Coordinación de Electrónica del INAOE y miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 2. Ha sido investigador invitado en las universidades Simon Fraser de Vancouver, Canadá (1996), de Sao Paulo, Brasil (1996) y Técnica de Viena, Austria (2002). Fue coordinador de Electrónica del INAOE en 1999, Gerente de Diseño de Motorola México Center for Semiconductor Technology en 2000 y Director Técnico del Intel Systems Research Center de Guadalajara (2005). De 2014 a 2015 fue secretario del Colegio de Personal Académico.

Cuenta con una abundante producción científica arbitrada, ha formado a un sinnúmero de estudiantes de maestría y doctorado, ha participado en diversas conferencias internacionales y es autor y/o coautor de libros especializados. Sus líneas de investigación son microelectrónica, física y tecnología de semiconductores y sensores de estado sólido.

El Dr. Edmundo Gutiérrez ha liderado diversos proyectos científicos financiados por el Conacyt, la Comisión Europea México- España, IBM,  la Comunidad Europea, Intel y México- Bélgica.

Es Senior Member del Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Editor Asociado del IEEE Electron Device Letters y Conferencista Distinguido (Distinguished Lecturer) de la IEEE Electron Devices Society. Como reconocimiento al nivel del trabajo doctoral, en 2013 su estudiante Víctor Vega obtuvo el IBM Student Fellowship, un premio que sólo se entregó a cinco personas a nivel mundial.

La Dra. Guadalupe Martínez, investigadora posdoctoral del INAOE, recibió el Premio Arte, Ciencia, Luz al mejor trabajo recepcional que otorga la UV

El pasado 6 de diciembre, en la ciudad de Xalapa, la Dra. Guadalupe Martínez Peñaloza, investigadora posdoctoral de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE, recibió el Premio Arte, Ciencia, Luz al mejor trabajo recepcional que otorga la Universidad Veracruzana (UV).

Ello, por la tesis "A Bio-inspired Algorithm to solve Dynamic Multi-Objective Optimization Problems", con la que obtuvo el grado de Doctora en Inteligencia Artificial por dicha casa de estudios. El asesor de la misma fue el Dr. Efrén Mezura Montes, investigador de tiempo completo del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial de la UV.

En la actualidad, la Dra. Guadalupe Martínez Peñaloza trabaja en conjunto con la Dra. Alicia Morales Reyes, investigadora de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE, en el desarrollo de algoritmos evolutivos para optimización multi-objetivo con poblaciones estructuradas, proyecto de investigación relacionado con su trabajo doctoral.

La tesis de doctorado consistió en desarrollar un algoritmo para atacar problemas de optimización cambiantes en el entorno, área a la cual se le conoce como optimización dinámica.

En la ingeniería, en la ciencia y en la industria, explica en entrevista la Dra. Martínez Peñaloza, existen varios problemas donde un objetivo de investigación puede ser trasladado a un problema de optimización, es decir, la meta es alcanzar una determinada solución, un óptimo.  Sin embargo, en gran parte de los problemas de optimización del mundo real se consideran problemas de tipo multi-objetivo, en los cuales múltiples objetivos en conflicto deben ser optimizados simultáneamente, por ejemplo, reducir el costo de fabricación de una pieza sin perder calidad o reducir el costo de comprar un vehículo y al mismo tiempo aumentar su confort.

"A esto se le conoce como optimización multi-objetivo porque estás buscando un compromiso entre varios objetivos que quieres optimizar. El tema de la tesis se centra en la optimización con múltiples objetivos que pueden ir cambiando a lo largo del tiempo. Esto quiere decir que en un momento tú quieres alcanzar cierto compromiso entre esos objetivos, pero tiempo después ya no necesitas estar en esa misma posición, sino que necesitas alcanzar otro conjunto de óptimos, por eso se le conoce como optimización dinámica. Lo que nosotros hicimos fue desarrollar un algoritmo que fuera capaz de atacar este tipo de problemas, los cuales son aún más complejos que los de la optimización multi-objetivo estática", subraya.

En el proyecto en el cual actualmente trabaja en el INAOE, se buscan alcanzar soluciones adecuadas en el menor tiempo posible utilizando una menor cantidad de evaluaciones, usando algoritmos evolutivos estructurados, los cuales realizan búsqueda concurrente en poblaciones descentralizadas y son especialmente adecuados para implementaciones en paralelo.  Estos algoritmos, en muchos casos, proveen un mejor muestreo del espacio de búsqueda, lo cual, de cierto modo ayuda a mejorar el rendimiento, costo computacional y el tiempo de ejecución de un algoritmo panmítico equivalente, concluye la investigadora.