Nuevos Miembros de la Comisión de Premios

Dr. Raúl Monroy Borja




    Obtuvo el grado de doctor en inteligencia artificial, por la universidad de Edimburgo, en 1998, bajo la supervisión del Prof. Alan Bundy. Ha trabajado para el Tecnológico de Monterrey desde 1985, y actualmente es profesor investigador titular (nombramiento de mayor rango en el instituto). Desde 1998, ha sido miembro ininterrumpidamente del sistema nacional de investigadores, y es actualmente nivel 3; es miembro regular de la Academia Mexicana de Ciencias; y exsecretario de la Academia Mexicana de Computación. De 2006 a 2007, visitó a la universidad de Edimburgo y al DFKI, en Saarbrücken, Alemania, durante su año sabático. Actualmente, trabaja en la invención de: modelos de aprendizaje computacional, los cuales aplica en problemas de interés general, tales como la ciberseguridad, la identificación basada en biométricos y la verificación de integridad personal; estrategias para descubrir y corregir errores en sistemas computacionales o en sus especificaciones; y de métodos para planificación de movimientos en robótica. 14 de los proyectos de investigación del Dr. Monroy han recibido financiamiento externo, principalmente de agencias tales como el CONACYT (México), BMBF, DAAD y DFG (Alemania) y FRIDA (agencia latinoamericana), o de la industria, como Google Inc. y NIC México. Es autor o coautor de casi 90 publicaciones (fuente Scopus), de las cuales 28 han aparecido de 2019 a la fecha, y en su mayoría están en revistas JCR Q1/Q2. Sus principales contribuciones se centran en tres áreas de la inteligencia artificial. Al inicio de su carrera, se dedicó a la construcción de un matemático artificial capaz de verificar procesos concurrentes, con características fuera del alcance de otros métodos, incluso de herramientas comerciales; además, ganó una reputación internacional por sus trabajos en la explotación del fallo en un intento por demostrar conjeturas matemáticas, aplicando sus métodos en la reparación o desarrollo de teorías simples (números naturales, listas, etc.), pero también en teorías de orden mayor, y, más en el aspecto práctico, de protocolos criptográficos y aplicaciones web seguras. En el contexto de robótica, destacan sus avances en varias instancias del problema del evasor y el perseguidor, dos jugadores antagonistas, en el que el primero de estos intenta escapar de la vigilancia del segundo. En el contexto de aprendizaje máquina, ha generado métodos que son los mejores dentro de su tipo (en términos de indicadores de desempeño), que incluyen un clasificador de sólo una clase (detección de anomalías), un clasificador basado en patrones de contraste (que, adicionalmente, provee una explicación de la decisión sugerida, en un lenguaje comprensible para el experto) y de un índice para la validación de agrupamientos. Todos estos métodos los ha aplicado para resolver problemas de identificación de huellas latentes y ciberseguridad, incluso a través de proyectos con la industria. Estas técnicas se han concretado en tres desarrollos tecnológicos y las aplica en problemas prácticos a través de una empresa de base tecnológica. Monroy ha sido receptor del premio Rómulo Garza para la investigación (3er lugar) en 2012, y del premio a la investigación en el año 2006. Ha dirigido los trabajos de investigación de más de 40 jóvenes. En al ámbito internacional, la presencia de Monroy puede constatarse por las siguientes actividades: (a) investigador experto en un proyecto científico, acerca de la democratización de la inteligencia artificial, patrocinado por Google Inc y la Association of the Pacific Rim Universities; (b) investigador principal de cinco proyectos que han recibido fondos internacionales o dentro de programas de cooperación bilateral; (c) profesor visitante de la Universidad de Brema, impartiendo un curso sobre seguridad informática, en dos ocasiones, 2016 y 2018. El compromiso de Monroy con su comunidad en México se evidencia por haber presidido la sociedad mexicana de inteligencia artificial: haber sido coordinador de la red temática del CONACYT; ser miembro constituyente de la academia mexicana de computación; miembro del Comité Técnico Académico de la red temática en inteligencia computacional aplicada, RedICA, desde 2016; y miembro de la comisión dictaminadora externa del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) desde 2011.

Dr. Efrén Mezura Montes



    Es Ingeniero en Sistemas Computacionales por la Universidad de las Américas Puebla (1997), Maestro en Inteligencia Artificial por la Universidad Veracruzana (2001) y Doctor en Ciencias por el CINVESTAV-IPN (2004) y actualmente es profesor-investigador del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana. Sus intereses en investigación son el diseño y estudio de algoritmos inspirados en la naturaleza aplicados a resolver problemas de optimización. Sobre estos temas ha publicado más de 170 artículos en revistas y conferencias especializadas con arbitraje estricto, tres libros editados con editoriales internacionales y 14 capítulos de libro. De su trabajo se reportan más de 7,900 citas en el sitio de “Google Scholar”. Es miembro Nivel III, área 8 (antes área 7) del Sistema Nacional de Investigadores. Es también miembro regular de la Academia Mexicana de Ciencias, miembro regular y miembro del Consejo Directivo de la Academia Mexicana de Computación y miembro del Comité Técnico Asesor de la Red CONACyT de Inteligencia Computacional Aplicada. Es miembro del Comité Técnico de Computación Evolutiva de la IEEE Computational Intelligence Society, y es además miembro del Comité Técnico de Cómputo Suave de la IEEE Systems, Man and Cybernetics Society. Es además el fundador de la fuerza de tarea sobre “Optimización con Restricciones Usando Algoritmos Inspirados en la Naturaleza” de la IEEE Computational Intelligence Society. Es editor asociado de las revistas “IEEE Transactions on Evolutionary Computation”, “Swarm and Evolutionary Computation” y del “International Journal of Dynamics and Control” y es miembro de los comités editorials de las revistas:, “Complex & Intelligent Systems”, y del “Journal of Optimization”. Fue además miembro de los comités editoriales de las revistas “Computational Optimization and Applications” y “Soft Computing”. Finalmente, ha supervisado o co-supervisado 16 tesis doctorales y 43 tesis de maestría, y ha participado como sinodal en tesis de posgrado en México, Australia, Argentina e India.

Dr. Juan Humberto Sossa Azuela



    El Dr. Juan Humberto Sossa Azuela es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la Universidad de Guadalajara en 1981. Obtuvo los grados de Maestro en Ciencias con especialidad en Ingeniería Eléctrica en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN en 1987 y de Doctor del Instituto Politécnico de Grenoble, Francia en 1992. Desde 1997 labora en el Instituto Politécnico Nacional como profesor investigador con la categoría de Titular "C". Es Jefe del Laboratorio de Robótica y Mecatrónica del Centro de Investigación en Computación del IPN. Fue coordinador de la Red de Expertos en Robótica y Mecatrónica del IPN de 2012 a 2018 y es el actual Coordinador de la Red de Investigación en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos del IPN. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 3 y de la Academia Mexicana de Ciencias y de la Academia de Ingeniería. Es miembro fundador de la Academia Mexicana de la Computación (AMEXCOMP). Es miembro Senior del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), Fellow de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) y miembro de la ACM, INNS, e INSTEC. Fue editor en Jefe de la Revista Computación y Sistemas, indexada por el CONACYT de 2006 a 2011. Fue Presidente de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) de 2002 a 2004. Ha organizado más de 25 congresos relacionados con las Ciencias de la Computación, la Informática y la Inteligencia Artificial. Tiene 38 años de experiencia en docencia en la Universidad de Guadalajara, el Tecnológico de Monterrey, el CINVESTAV-IPN y el Centro de Investigación en Computación del IPN. Ha dirigido 32 tesis de licenciatura, 90 de maestría y 28 de doctorado. Tiene dos patentes concedidas y nueve en revisión y seis derechos de autor. Ha dirigido más de 20 proyectos de investigación básica y aplicada. Es autor de cinco libros de texto y co-editor de 20 libros científicos. Es autor y co-autor de más de 450 artículos en revistas, capítulos de libros, congresos nacionales e internacionales y reportes técnicos. Ha impartido más de 385 conferencias y pláticas invitadas en los ámbitos nacional e internacional. Entre los reconocimientos más importantes que con los que ha sido galardonado destacan el Premio a la Investigación en el IPN en 1997, 1999, 2005, 2008 y 2017, el Diploma a la Investigación por el IPN en 2000, la Presea Lázaro Cárdenas en su categoría de investigador en 2001 y el Galardón Honorífico Universitario "Enrique Díaz de León" de la Universidad de Guadalajara 2008, el Premio de Ingeniería de la Ciudad de México 2011, los certificados como coautor de una 1) nueva conceptualización en el proceso de segmentación de imágenes (2012) y 2) algoritmos no supervisados para el reconocimiento visual de patrones, una nueva conceptualización (2013), ambos por la Agencia de Energía Nuclear y Tecnología de Avanzada (AENTA), las Cátedras Patrimoniales "Juan Humberto Sossa Azuela" por parte de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez en 2017, la Universidad del Valle de Atemajac en 2019, el Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec en 2021, respectivamente, el Premio "Talent Award" en la categoría "Iron Land Award" otorgado por el grupo Talent Network y Milenio en abril 24 de 2018, así como el Primer premio IMPI al inventor mexicano. Categoría "Patente" en 2020. En 2021, fue distinguido con el Premio Nacional de Computación de la AMEXCOMP. Sus intereses son en Inteligencia Artificial y Aprendizaje para Máquinas y sus aplicaciones en el control de robots y el manejo de información para la toma de decisiones.