Seminario de Álgebra Lineal para Ciencia de Datos: CAFE y RIASC en Castro-Urdiales

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Seminario de Álgebra Lineal para Ciencia de Datos: CAFE y RIASC en Castro-Urdiales

Los días 16 y 17 de mayo de 2025 el Centro de Investigación en Álgebra Lineal, Análisis Matricial y Aplicaciones (ALAMA) acogió en el CIEM de Castro-Urdiales el Seminario de Álgebra Lineal para Ciencia de Datos, una cita imprescindible para estudiantes, profesores e investigadores interesados en los fundamentos y avances recientes de esta disciplina aplicada al tratamiento masivo de información. Organizado por el grupo CAFE de la Universidad de León dentro del Proyecto Estratégico “Técnicas Básicas de Ciberseguridad: Evaluación y Certificación Post-cuántica” y en colaboración con el Instituto de Investigación en Ciencias Aplicadas a la Ciberseguridad (RIASC), el evento ofreció inscripción gratuita y un programa diverso, distribuido entre la tarde del viernes y la mañana del sábado, que combinó ponencias de alto nivel con espacios de networking y debate.

El seminario arrancó el viernes con la apertura a cargo de María Teresa Trobajo (RIASC-ULE), seguida de intervenciones de investigadores del propio RIASC, como Noemí de Castro García, que presentó un caso de uso de embeddings en traducción automática para ciberseguridad, y Ángel Luis Muñoz Castañeda, que abordó códigos lineales con estructura Goppa. Tras la pausa, Domingo Gómez Pérez (UC) ilustró la transición de conceptos de álgebra lineal a aplicaciones de Transformers y LLMs en búsqueda semántica. El sábado continuó con sesiones sobre códigos convolucionales y matrices superregulares (Verónica Requena, UA) y un innovador enfoque de análisis topológico de datos (Eduardo Sáenz de Cabezón, UR). La clausura, conducida por Miguel Carriegos (RIASC-ULE), subrayó el éxito de una iniciativa que, gracias a la participación activa de CAFE y RIASC en organización, ponencias y asistencia, refuerza el papel de la Universidad de León como referente en la formación avanzada en matemáticas aplicadas y ciencia de datos.