7ma Conferencia Internacional sobre Gestión de la Información y Big Data

CUANDO

1-3 Octubre

20-22 Agosto

2020
DÓNDE

Online

Lima, Peru

DESARROLLAR INFORMACIÓN PARA LA CRISIS DE COVID-19


SIMBig 2020 alienta los estudios que proponen métodos para extraer ideas significativas frente a la crisis COVID-19, que ayuden a influir en la toma de decisiones y políticas en el sector público y privado (especialmente en América del Sur).
SIMBig 2020 premiará a los tres mejores trabajos aceptados.

SIMBig es una de las primeras conferencias en América Latina que agrupa áreas relacionadas como Data Science, Machine Learning, Natural Language Processing, Semantic Web, Health Informatics, etc.

Keynote Speakers


ANANIADOU, Sophia

Professor, PhD

University of Manchester, UK

Sophia Ananiadou Speaker at SIMBig 2020

La Dra. Sophia Ananiadou es una profesora en la Facultad de Informática de la Universidad de Manchester y es directora del Centro Nacional de Minería de Texto (NaCTeM), el único centro de su tipo en el mundo. Ha liderado el desarrollo de las herramientas y servicios de minería de texto que se utilizan actualmente en NaCTeM con el objetivo de proporcionar servicios de minería de texto escalables: extracción de información, búsqueda inteligente, minería de asociaciones, etc. también un ganador del premio Daiwa.

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Bian, Jiang

Profesor, PhD

University of Florida, USA

Jian Bian Speaker at SIMBig 2020

El Dr. Jiang Bian es actualmente profesor asociado de informática biomédica en el Departamento de Resultados de Salud e Informática Biomédica de la Universidad de Florida. También es el Director de Cáncer Informática y eHealth Core para el Centro de Cáncer de Salud de la Universidad de Florida. Tiene una formación multidisciplinaria diversa pero fuerte. Sin embargo, su experiencia y antecedentes sirven a un tema general: ciencia de datos con recursos heterogéneos de datos, información y conocimiento. Sus áreas de investigación se pueden dividir en tres secciones lógicas bajo este tema general: (1) medicina basada en datos: aplicaciones de técnicas informáticas, incluidos métodos de aprendizaje automático en medicina para resolver problemas de big data; (2) extraer Internet, incluida la red social, para proporcionar información sobre el comportamiento relacionado con la salud y los resultados de salud de diversas poblaciones y encontrar formas de desarrollar intervenciones que promuevan la salud pública y del consumidor; y (3) desarrollo de nuevos métodos, herramientas y sistemas informáticos para respaldar actividades de investigación clínica y clínica, como herramientas para la integración de datos, evaluación de generalización de ensayos clínicos y descubrimiento de cohortes. Su investigación está financiada por el Instituto Nacional del Envejecimiento, el Instituto Nacional del Cáncer, el Instituto de Investigación de Resultados Centrados en el Paciente y la Fundación Nacional de Ciencia.

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DEMNER FUSHMAN, Dina

MD, PhD.

National Library of Medicine, USA

Fabien Gandon Speaker at SIMBig 2020

La Dra. Dina Demner-Fushman es una Científica del Centro Nacional Lister Hill de Comunicaciones Biomédicas, NLM. .Dr. Demner-Fushman es investigador principal en varios proyectos de NLM en las áreas de extracción de información para apoyo de decisiones clínicas, investigación y desarrollo de bases de datos EMR e indexación de imágenes y textos para apoyo y educación en decisiones clínicas. Las consecuencias de estos proyectos son el sistema de apoyo a la decisión basado en la evidencia en uso en el NIH Clinical Center desde 2009, un motor de recuperación de imágenes, Open-i, lanzado en 2012, y un servicio automático de preguntas y respuestas. La Dra. Demner-Fushman obtuvo su título de doctora en medicina del Instituto Médico Estatal de Kazan en 1980 y su doctorado en investigación clínica (PhD) en Ciencias Médicas en el Instituto Médico y Estomatológico de Moscú en 1989. Obtuvo su maestría y doctorado en Informática del Universidad de Maryland, College Park en 2003 y 2006, respectivamente. Obtuvo su licenciatura en Ciencias de la Computación en Hunter College, CUNY en el año 2000. Es autora de más de 180 artículos y capítulos de libros en los campos de recuperación de información, procesamiento del lenguaje natural e informática biomédica y clínica. Es coautora de un libro de texto en Biomedical Natural Language Processing publicado en 2014. El Dr. Demner-Fushman es miembro del Colegio Estadounidense de Informática Médica (ACMI), editor asociado del Journal of the American Medical Informatics Association, y miembro fundador del Grupo de Interés Especial de la Asociación de Lingüística Computacional sobre el procesamiento biomédico del lenguaje natural. Como secretaria de este grupo, ha sido una organizadora esencial del taller anual ACL BioNLP desde 2007. La Dra. Demner-Fushman ha recibido fuertes reconocimientos de personal y premios NLM de actos especiales desde 2002. Recibió el Premio NIH 2012 de Merit, un Premio 2013 NLM Regents para Becas o Logros Técnicos y un 2014 NIH Office of the Director Honor Award.

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Tomkins, Andrew

Research, PhD

Google, USA

Andrew Tomkins Speaker at SIMBig 2020

El Dr. Andrew Tomkins se unió a Google Research en 2009, donde se desempeña como Director de Investigación e Inteligencia de máquinas, actualmente trabajando en aprendizaje automático y comprensión de datos geográficos. Antes de estos proyectos, trabajó en la medición, modelado y análisis de contenido, comunidades y usuarios en la World Wide Web. Antes de unirse a Google, pasó cuatro años en Yahoo! sirviendo como Vicepresidnte dentro de la organización de Investigación, y Científico Jefe de la organización de búsqueda de Yahoo. Antes de esto, pasó ocho años en el Centro de Investigación Almaden de IBM, donde se desempeñó como cofundador y científico jefe en el proyecto WebFountain. El Dr. Tomkins es autor de más de 100 documentos técnicos y 90 patentes emitidas. Sus publicaciones técnicas incluyen dos premios en papel de la International World Wide Web Conference (2000, 2003), más un premio en papel de la Conferencia Internacional de ACM sobre Búsqueda en la Web y Minería de Datos (2015). Ha trabajado en los consejos editoriales de IEEE Computer, ACM Transactions en la Web e Internet Mathematics. Ha copresidido el programa técnico para la Conferencia Internacional de la World Wide Web (2008), la Conferencia de ACM sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos (2010) y la Conferencia Internacional de ACM sobre Búsqueda en la Web y Minería de Datos (2017). Recibió una licenciatura en Matemáticas e Informática del MIT y un doctorado en CS de la Universidad Carnegie Mellon.

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HORROCKS, Ian

Professor, PhD

University of Oxford, UK

Ian Horrocks Speaker at SIMBig 2020

El Dr. Ian Horrocks es profesor titular en el Departamento de Informática de la Universidad de Oxford y profesor visitante en el Departamento de Informática de la Universidad de Oslo. Sus intereses de investigación incluyen la representación del conocimiento basado en lógica y el razonamiento y las tecnologías semánticas, con un enfoque particular en los lenguajes de ontología y aplicaciones. Fue autor de los estándares de lenguaje ontológico OIL, DAML + OIL y OWL, presidió el grupo de trabajo W3C que estandarizó OWL 2. Desarrolló muchos de los algoritmos, técnicas de optimización y sistemas de razonamiento que sustentan las aplicaciones OWL. Ha participado en numerosos proyectos de investigación nacionales e internacionales, y fue Director Científico del proyecto Optique, financiado por la UE, que está implementando tecnologías semánticas en las industrias de generación de energía y petróleo y gas. Es miembro de la Royal Society, miembro de la Academia Europaea, miembro de la Asociación Europea de Inteligencia Artificial y miembro de la British Computer Society. Ha publicado más de 200 artículos en importantes conferencias y revistas internacionales, ganando los mejores premios en papel en KR'98, AAAI-2010 e IJCAI-2017, y un premio de prueba de tiempo en ISWC-2013. Él es uno de los científicos informáticos más citados del Reino Unido, con más de 46,000 citas y un índice h de 91.

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Rodrigues, Francisco

Associate professor, PhD

University of São Paulo, Brazil

Ian Horrocks Speaker at SIMBig 2020

El Dr. Francisco Rodrigues Es profesor asociado de sistemas complejos y ciencia de datos en el Instituto de Matemáticas e Informática de la Universidad de São Paulo y jefe del grupo de sistemas complejos. Durante un año (2018-2019), fue profesor visitante en el Instituto de Matemáticas de la Universidad de Warwick, trabajando en el Centro para la Ciencia de la Complejidad. Fue galardonado con una cátedra visitante Leverhulme. Sus actividades de investigación están en redes complejas, modelos epidémicos, dinámicas de sincronización y ciencia de datos. En particular, está interesado en estudiar cómo la estructura de la red influye en la evolución de los procesos dinámicos, como la sincronización de osciladores acoplados o la propagación de enfermedades en las redes sociales.

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Teisseire, Maguelonne

Professor, PhD

Cirad and TETIS Laboratory, France

Andrew Tomkins Speaker at SIMBig 2020

La Dra. Maguelonne Teisseire recibió un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Méditerranée, Francia, en 1994. Sus intereses de investigación se centraron en el diseño y modelado conductual. En 1995-2008, fue profesora asistente de ciencias de la computación e ingeniería en la Universidad de Montpellier y Polytech’Montpellier, Francia. Dirigió el Grupo de Minería de Datos en el Laboratorio de Laboratorio LIRMM, Montpellier, Francia, de 2000 a 2008. Actualmente es Profesora de Investigación y se unió al laboratorio de TETIS en marzo de 2009. Su interés en la investigación se centra en enfoques avanzados de minería de datos cuando considera esos datos están ordenados por tiempo. En particular, está interesada en la minería de texto y los patrones secuenciales. Su investigación participa en diferentes proyectos apoyados por el Gobierno Nacional (RNTL) o proyectos regionales. Ha publicado numerosos artículos en revistas y conferencias arbitradas sobre modelado de comportamiento o minería de datos.

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Fechas Importantes


  • 7 de Julio, 2020 31 de Julio, 2020

    Articulos largos, Articulos cortos y Demostraciones
  • 15 de Agosto, 2020 12 de Setiembre, 2020

    Notificación de aceptación
  • 15 de Setiembre, 2020 15 de Octubre, 2020

    Versiones listas
  • 1 - 3 de Octubre, 2020

    Conferencia Online

CONTRIBUCIONES


Publicaciones de la conferencia

Todos los artículos de SIMBig 2020 se publicarán con la serie Springer CCIS (Comunicaciones en Informática y Ciencia de la Información).

(Por confirmar)

Artículos SIMBig (Principal)

Contribuciones para la conferencia principal

Más Detalles

Artículos SNMAM

Redes sociales y análisis de medios y minería.

Más Detalles

DISE Special Track

Track on Data-drIven Software
Economía

Más Detalles

Sponsor



Premio: SIMBig vs COVID


SIMBig 2020 otorgará premios a los 3 mejores trabajos de la conferencia. Además, se otorgarán premios a los trabajos que propongan métodos contra la crisis generada por COVID-19.
Los premios serán:

1er Puesto


$ 250

(825 soles)

2do Puesto


$ 150

(495 soles)

3er Puesto


$ 100

(330 soles)

UBICACIÓN Y LUGAR DEL EVENTO


Este año, la conferencia es totalmente VIRTUAL debido a la crisis de COVID-19

Totalmente GRATIS: No hay ningún costo asociado con la inscripción y publicación.

ContactO


Juan Antonio Lossio Ventura


Ph.D. in Computer Science Stanford University, USA

Hugo Alatrista Salas


Ph.D. in Computer Science Universidad del Pacífico, PERU