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La ponencia tiene como objetivo explicar los antecedentes del urbanismo basado en datos, a partir de los estudios de medición del uso del espacio público de Jan Gehl, y la adaptación al lenguaje computacional de la arquitectura de Yona Friedman en la década de 1970. Tras la crisis del urbanismo funcionalista, varias voces críticas abogaron por la construcción de espacios públicos centrados en el peatón y con más interacciones entre viandantes. Se abría la puerta a incorporar en el diseño el comportamiento humano a partir de grandes bases de datos. Tanto La humanización del espacio urbano como Hacia una arquitectura científica anticiparon algunas de las preguntas fundamentales que hoy centran el debate sobre el urbanismo basado en datos y las ciudades inteligentes y sostenibles.

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En este trabajo se presenta un estudio sobre la dinámica de las poblaciones de orbitadores (escombros espaciales, asteroides, entre otros) en el cual se analiza las efemérides de cada pieza para conocer su dinámica orbital, considerando una base de datos con más de 15 mil piezas (9,744 Troyanos y 5,561 Griegos), un propagador numérico y algunos modelos orbitales perturbados que describen analíticamente la dinámica. El núcleo del trabajo aborda el desafío computacional de procesar un volumen masivo de datos mediante: (i) propagación de alta precisión, con el uso de la herramienta OrbitSAT y el integrador numérico, para obtener los pasos de integración de alta resolución y efemérides; (ii) computación de alto rendimiento, aplicando estrategias de programación en paralelo (OpemMP) y secuencial, en la gestión de los registros de efemérides, optimizando significativamente el tiempo de CPU; y (iii) algoritmos de segmentación para generar agrupaciones por "bins" (basado en reglas de Sturges, Scott y Freedman-Diaconis) para clasificar objetos según distancias mínimas entre órbitas discretizadas.

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El estudio de la estructura espacial de los Objetos Estelares Jóvenes (YSOs) requiere herramientas capaces de lidiar con la complejidad multiescala inherente a los procesos de turbulencia, contracción gravitacional y fragmentación en nubes moleculares. Este trabajo propone el uso de herramientas de Análisis de Datos Topológicos (TDA) para determinar la morfología de complejos estelares. Se aplican diagramas de persistencia para extraer la jerarquía de densidades en las distribuciones puntuales de YSOs. Utilizando simulaciones y datos observacionales, se evalúan descriptores geométricos y topológicos para caracterizar la estructura en regiones de formación estelar, primer paso para la extracción significativa de agrupamientos y cavidades.

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The presentation will explore how text analysis can be applied to comparative legal research. Focusing on four Environmental Impact Assessment (EIA) frameworks in the European Union and Asia-Pacific,  the study transforms legal texts into structured datasets using based text mining techniques. A combination of dictionary-based phase analysis, TF-IDF metrics, bigram frequency analysis and modal verb distribution is used to examine procedural emphasis, distinctive terminology, recurrent legal expressions and normative tone. The results highlight differences in lexical concentration, environmental terminology and prescriptive language across jurisdictions. The study demonstrates how data science tools can enhance transparency, replicability and analytical depth in the comparative study of regulatory frameworks.

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Antecedentes. El síndrome de Brugada (BrS) es una canalopatía cardiovascular hereditaria poco frecuente asociada con riesgo de fibrilación ventricular y muerte súbita cardíaca (MSC), que se cree que causa entre el 4% y el 12% de todas las MSC. El BrS se caracteriza por un patrón electrocardiográfico típico que puede ser variable y, en ocasiones, permanecer oculto, lo que afecta al diagnóstico de esta enfermedad. La estratificación del riesgo y el manejo de los pacientes siguen siendo un desafío, ya que el único riesgo aceptado es la presencia de paro cardíaco reanimado o síncope arritmogénico, y la gran mayoría de los pacientes se diagnostican en la fase preclínica (asintomática) con una incidencia anual de MSC del 0,5% al 1%.
Objetivos. El estudio tuvo como objetivo investigar la utilidad de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) obtenida de registros Holter ECG de 24 horas, junto con técnicas de clasificación automática, para estimar este riesgo arrítmico en pacientes con BrS.
Métodos. Se analizaron 91 pacientes con BrS (25 sintomáticos, 66 asintomáticos). Las señales fueron preprocesadas mediante filtrado digital y detección automática de picos R (algoritmo Pan–Tompkins), extrayéndose los intervalos RR y segmentando los registros en ventanas de 30 minutos. Para cada segmento se calcularon biomarcadores de VFC en dominios temporal, frecuencial y fractal: RRmean, SDNN, RMSSD, LF, HF, LFnorm, HFnorm, relación LF/HF y exponentes DFA. El análisis estadístico comparó múltiples subgrupos (sintomáticos vs. asintomáticos, hombres/mujeres, día/noche). Para la clasificación automática se entrenaron distintos modelos de aprendizaje supervisado (SVM, KNN, Random Forest, redes neuronales) utilizando los biomarcadores de VFC como características.
Resultados. Los resultados mostraron que, aunque muchos biomarcadores no diferenciaban sistemáticamente a los grupos, sí existieron diferencias significativas en indicadores asociados a la variabilidad global como σRRmean y σHR, que fueron superiores en pacientes asintomáticos. Esto sugiere una mayor reserva autonómica y predominio parasimpático en dicho grupo, frente a un perfil más rígido y simpático en los sintomáticos. También se hallaron diferencias por sexo en parámetros como DFA y LF/HF, donde las mujeres sintomáticas mostraron un equilibrio autonómico algo mayor que los hombres sintomáticos. Respecto a la clasificación automática, la exactitud alcanzó valores superiores al 80%, con especificidades de hasta el 100%, especialmente en SVM y KNN. No obstante, la sensibilidad fue variable y los resultados dependieron fuertemente de la partición de datos, debido a la escasez de pacientes sintomáticos, lo que obliga a interpretar los resultados con cautela.
Conclusiones. Los biomarcadores de la VFC contienen información fisiológica relevante para distinguir perfiles de riesgo en BrS. Los modelos automáticos tienen potencial para apoyar la estratificación del riesgo. Sin embargo, se requieren bases de datos más amplias, la inclusión de un grupo control y la incorporación de más características electrocardiográficas y clínicas para mejorar la robustez de los modelos y avanzar hacia una predicción personalizada y fiable.

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Se aplican técnicas de Machine Learning, en especial Random Forest, para identificar estrellas jóvenes usando datos fotométricos (magnitudes y colores), y se compara con el uso de técnicas tradicionales que se utilizan en Astronomía.

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El Programa de Doctorado en Ciencia de Datos y Big Data inició con la cohorte del 2025. Cuatro estudiantes doctorales están ahora en su 2do año y han obtenido avances significativos en sus respectivas tesis: Cristina Caro (Modelos de Predicción de Riesgos Financieros Integrando Factores Ambientales, Sociales y de Gobernanza); Pablo Beret (A Fuzzy Multimodal Emotion Recognition System for Social Robotics); Luis Alvarado (Optimizing Conversational Business Intelligence Models: Toward Real-Time Personalized and Adaptive Interaction Using Artificial Intelligence); Iván Moreno (Predictive Selection of Optimal Language for Reasoning Tasks in LLLM via Internal Representation Analysis). En esta sesión, se dará un breve resumen de tales resultados preliminares; además, se mencionarán las temáticas de los cinco estudiantes de la recién iniciada cohorte 2026.
Se espera animar a los miembros del centro a continuar postulando temáticas para tesis en este programa de doctorado o a incorporarse en temáticas ya planteadas que puedan ser de interés común.

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We have used X-ray light curves from XMM-Newton, Swift, and MAXI, to investigate how aperiodic variability can be used to identify different types of X-ray sources. Starting with X-ray Binaries, the accretion process, whether driven by a disk or fed by stellar winds, leaves unique footprints in the variability due to differences in the size of the emitting zone, the mass accretion rate, etc. We have trained an automatic classification model using light curves from well-known X-ray binaries to enable 'on-the-fly' classification for upcoming space missions like THESEUS, from the European Space Agency. Providing early identification is essential for timely alerts and the coordination of multi-wavelength follow-up observations.

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Esta presentación introduce un Atlas de implementación urbana que convierte narrativas de “buenas prácticas” en evidencia comparable para apoyar la toma de decisiones en sostenibilidad y acción climática. A partir de un corpus de casos documentados en múltiples contextos (con énfasis en América Latina y el Caribe), el proyecto aplica métodos mixtos para codificar y analizar resultados, lecciones aprendidas, obstáculos de implementación y condiciones de transferibilidad. El objetivo es doble. Por un lado, cerrar la brecha entre ideas y proyectos aplicados, Por otro lado, proporcionar una herramienta que facilite el aprendizaje entre ciudades, informando políticas, diseño urbano y estrategias de intervención con mayor precisión y sensibilidad contextual.

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El diseño de dispositivos de asistencia para la marcha suele abordarse mediante enfoques fragmentados que analizan de forma aislada las condiciones de salud, la eficiencia biomecánica y las barreras psicosociales, como el estigma o el miedo a la caída. Para superar esta desconexión, este trabajo presenta una propuesta metodológica orientada a la construcción de índices integrados. La metodología parametriza la percepción subjetiva del paciente, su rendimiento cinemático obtenido mediante análisis de movimiento sin marcadores y su carga de morbilidad clínica, integrando estas variables en un espacio vectorial multidimensional. A partir de esta estructura se desarrollan índices compuestos capaces de identificar patrones de riesgo subyacentes -como barreras psicosociales o situaciones de falsa seguridad del usuario- y de traducir estas vulnerabilidades fenotípicas en criterios útiles para el diseño de dispositivos de asistencia a la marcha.

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Ventricular tachyarrhythmias remain a leading cause of sudden cardiac death in structurally remodeled hearts. Despite major advances in imaging and electrophysiology, clinical risk stratification and procedural endpoints still relypredominantly on global surrogates and protocol-dependent inducibility tests, which may fail to capture the underlying substrate complexity. The central hypothesis is that reentry arises when anatomical remodeling creates permissive slow-conduction pathways, and local activation–recovery timing enables wavefront–waveback interactions to exploit them. The main objective is to develop and apply mechanistically grounded computational models to identify structural and functional determinants of ventricular arrhythmic vulnerability.