destacado – Chilam – Laboratorio para la simulación de Sistemas Complejos y Adaptativos

Novedades

EPI-PUMA Casos de uso

¿Podemos predecir los riesgos de la Covid-19? La plataforma de inteligencia epidemiolóǵca EpIPUMA genera predicciones entrenadas en datos históricos de miles de condiciones diferentes.

Chilam es una iniciativa reciente, liderada por el C3 – Centro de Ciencias de la Complejidad de la Universidad Nacional Autónoma de México, que integra varios proyectos de investigación que comparten un propósito común: aplicar big-data y Machine Learning a problemas de alto impacto social, con un marco teórico común, modelos predictivos de aprendizaje automático […]

Proyectos

Conductome

Proyecto de investigación que identifica y analiza las relaciones causales entre factores que influyen en la conducta humana vinculada a la obesidad con el objetivo de construir un modelo mental, que abarca conceptos como creencias, percepción de sí mismo y del mundo.

EPI-SPECIES

Determinar y caracterizar el paisaje epidemiológico donde se desarrolla una zoonosis, es el primer paso para entender su complejidad. Este conocimiento es fundamental para la predicción de futuros riesgos, ya que nos permite crear escenarios

Proyecto 42

Es un Proyecto de investigación que nació de la necesidad de conocer más a fondo las causas del Síndrome Metabólico (hipertensión, dislipidemia, diabetes/prediabetes, obesidad) y el sobrepeso en México

EpI-PUMA

En síntesis, un usuario podrá crear rápidamente su propio modelo predictivo centrado en una predicción vinculada a una decisión en un ambiente amigable donde no se requiere conocimientos especializados, ni de modelación ni de aprendizaje de máquinas.

SPECIES

SPECIES es una herramienta interactiva para el análisis de nichos ecológicos y la distribución potencial de especies pronosticadas.

Miembros

Para Chilam, la colaboración y conocimiento transdisciplinario es fundamental para abordar los enormes retos que supone el análisis y desarrollo de los sistemas complejos, es por eso que integra el talento de diversas entidades e instituciones académicas y gubernamentales, organizaciones y empresas, como miembros activos y colaboradores.

Chilam – Laboratorio para la simulación de Sistemas Complejos y Adaptativos

Introducción

Objetivo de los modelos

Modelo predictivo de ensamble de personas

Aprendizaje de máquinas

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Proyecto 42

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SPECIES

Miembros

Colaboración institucional

Financiamiento