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

CUANDO

1-3 Octubre

20-22 Agosto

2020
DÓNDE

Online

Universidad del Pacifico

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.

University of Manchester logo

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.

University of Florida logo

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.

NIH logo

Gandon, Fabien

Senior Researcher, PhD

Inria, France

Fabien Gandon Speaker at SIMBig 2020

El Dr. Fabien Gandon es director de investigación e investigador principal en Inria, Francia. El doctorado de Fabien en 2002 fue pionero en el uso conjunto de inteligencia artificial distribuida (IA) y web semántica para administrar una variedad de fuentes de datos y usuarios por encima de una arquitectura web. Luego, como líder de proyectos de investigación en la Universidad Carnegie Mellon (EE. UU.), Propuso métodos de inteligencia artificial para hacer cumplir las preferencias de privacidad al consultar y razonar sobre datos personales. En 2004, reclutado como investigador en Inria, comenzó a estudiar modelos y algoritmos para integrar las redes sociales y los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el conocimiento en la Web, manteniendo a los humanos informados. En 2012 se convirtió en el representante de Inria en el W3C y fundó Wimmics, un equipo conjunto de investigación sobre el puente de la semántica social y formal en la Web con métodos de IA. En 2017 estableció y se convirtió en el director del laboratorio de investigación conjunta entre Inria, el motor de búsqueda QWANT. El mismo año también se hizo responsable de la convención de investigación entre el Ministerio de Cultura e Inria con un interés especial por los datos y aplicaciones culturales. En 2018, Fabien se convirtió en vicepresidente de ciencias del centro de investigación de Inria Sophia Antipolis - Méditerranée. A lo largo de los años y desde 2002, Fabien nunca dejó de enseñar Web Semántica y datos vinculados, y fue autor de varios MOOC, más sobre Fabien en http://fabien.info

Irnia logo

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.

Google logo

Fechas Importantes


  • 7 de Julio, 2020 31 de Julio, 2020

    Articulos largos, Articulos cortos y Demostraciones
  • 15 de Agosto, 2020 31 de Agosto, 2020

    Notificación de aceptación
  • 7 de Setiembre, 2020 15 de Setiembre, 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).

Artículos SIMBig (Principal)

Contribuciones para la conferencia principal

Más Detalles

Artículos SNMAM

Redes sociales y análisis de medios y minería.

Más Detalles

DSEco Special Track

Ciencia de Datos y
Economía

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

(625 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

Cualquier costo está asociado con el registro y la 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