Papers


| 8 JCR/Q1/Q2 | 6 Q3/Q4 | 4 preprints |

Academic presentations


  • 2024
    • [Seminar] Machine Learning for Astrophysical Data Analysis and Stellar Spectra Modeling, Exoplanet Group Seminar. University of Geneva, Geneva, CH.
  • 2023
    • [Seminar] Aprendizaje automático en el análisis de datos cosmológicos, Seminario del grupo de gravitación y cosmología del Instituto de Ciencias Físicas, ICF-UNAM, Cuernavaca, Morelos.
    • [Poster] Neural networks in cosmological data analysis, Addressing observational tensions in cosmology with systematics and fundamental physics (CosmoVerse). Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Lisboa, Portugal.
  • 2022
    • [Poster] Neural nets in cosmological analysis, VIII Essential Cosmology for the Next Generation, Playa del Carmen, Quintana Roo.
    • [Conference] Análisis de datos cosmológicos con redes neuronales, Mini Workshop on High Performance Computing in Science and Engineering, Universidad Autónoma de Hidalgo, Pachuca, Hidalgo.
    • [Poster] Dark matter halo analysis on N-body cosmological simulations with deep learning, LXV Congreso Nacional de Física, Universidad de Zacatecas, México.
    • [Poster] Neural networks in cosmological data analysis, 25th annual International Conference on Particle Physics and Cosmology (COSMO’22), Rio de Janeiro Planetarium, Brazil.
  • 2021
    • [Talk] SimpleMC y redes neuronales para modelos de energía oscura, COSMO Meeting III, ICF-UNAM, Cuernavaca, Morelos.
    • [Seminar] Inferencia Bayesiana y redes neuronales para modelos de energía oscura, Seminario de Teorías de Gravedad y Señales Observacionales, Universidad de Guanajuato.
    • [Seminar] Redes Neuronales: aplicaciones estadísticas en Cosmología Observacional, Seminario del grupo de gravitación y cosmología del Instituto de Ciencias Físicas, ICF-UNAM, Cuernavaca, Morelos.
    • [Poster] Neural network training within a Bayesian inference framework, X International Congress of Physics Engineering, UAM-Azcapotzalco, CDMX.
    • [Poster] The inverse problem of a dynamical system solved with genetic algorithms, X International Congress of Physics Engineering, UAM-Azcapotzalco, CDMX.
    • [Poster] Data Mining applied to interventional cardiology procedures, X International Congress of Physics Engineering, UAM-Azcapotzalco, CDMX.
  • 2020
    • [Seminar] Muestreo anidado, redes neuronales y SimpleMC, Seminario del grupo de gravitación y cosmología del Instituto de Ciencias Físicas, ICF-UNAM, Cuernavaca, Morelos.
    • [Talk] Métodos estadísticos con redes neuronales en cosmología observacional, V Encuentro de Modelado Matemático en Física y Geometría, BUAP, MCTP.
    • [Seminar] Redes Neuronales aplicadas a métodos estadísticos de la Cosmología Observacional, Seminario de estudiantes de cosmología, Cuernavaca, Morelos.
  • 2019
    • [Poster] Artificial Neural Networks as optimizers in Bayesian inference, I Taller conjunto de Deep Learning y Ciencia de Datos, CIMAT, Guanajuato, México.
    • [Poster] Estado del arte de la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales en Radiología diagnóstica, XIX International Symposium on Solid State Dosimetry, Zacatecas, México.
  • 2018
    • [Talk] Algoritmos de ciencias de datos para vacíos cósmicos, Escuela Nacional de Cosmología Guanajuato. Guanajuato, México.
    • [Poster] Cosmological evolution for magnetic universe based in a simple nonlinear electrodynamics, IX International Congress of Physics Engineering, UAM-Azcapotzalco, CDMX.
    • [Poster] Cosmic voids, spatial algorithms and data structures, IX International Congress of Physics Engineering, UAM-Azcapotzalco, CDMX.
  • 2017
    • [Talk] Analisis de datos cosmológicos para el estudio de vacíos cósmicos, Simposio de Tecnología Avanzada, CDMX.
    • [Conference] La Realidad Aumentada como herramienta didáctica en geometría 3D, LASERA, CDMX.

Peer reviews


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