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   Dr.  Malvina Billères

Biografía corta:
Estudié física antes de obtener un doctorado en astrofísica en Montreal. Luego, me fui a trabajar a la ESO en Chile durante 5 años.
De vuelta en Francia, empecé a trabajar en el CEA en 2010 en el instituto LETI, en proyectos sobre localización magnética que necesitaban modelización física. Después de 2 años, tome la responsabilidad de un equipo mixto de ingenieros en electrónica y en procesamiento de señales. En 3 años, construí el tema del SHM (Structure Health Monitoring) basada en sensores MEMS para el departamento de Sistemas.
Ahora estoy a cargo de construir proyectos sobre SHM con asociados industriales y académicos.

Título provisional del curso MEMS-AL:
Los sistemas con micro-electrónica [MEMS]

Resumen del curso:
- Definición de un sistema micro electrónico
- Energía y recuperación de energía
- Comunicación: cableada y wireless
-  Procesamiento de datos y algoritmos
-  Un ejemplo de aplicación: el SHMM

 Ing. Susana Bonnetier

Biografía corta:
Susana Bonnetier es la coordinadora de relaciones internacionales de la Dirección Científica del Leti. Nació en Venezuela donde se graduó de bachiller y es titular de un BS y un MS en ingeniería mecánica del MIT (USA). Trabajó durante 15 años en la industria, como ingeniero de I+D en General Electric y Freescale Semiconductor (USA) y como ingeniero de producción y de política industrial y luego jefe de producto, marketing y ventas de Saint-Gobain (Francia). Se incorporó al CEA en el 2007 como jefe de proyecto y responsable de un laboratorio común entre el Leti y uno de sus socios industriales mayores. Luego lideró el programa "Carnot" de I+D del Leti, coordinando proyectos de investigación transdisciplinarios y colaborando con otros institutos de la red Carnot (http://www.instituts-carnot.eu/). Ha trabajado con equipos internacionales desde hace 25 años, en Europa y América, en las áreas de investigación, desarrollo, producción, innovación y transferencia tecnológica.

Título provisional del curso MEMS-AL:
Valorización de la Investigación y Transferencia Tecnológica

Resumen del curso:
Comenzaré hablando del paso de una invención a una innovación usando las etapas de madurez tecnológica o TRL (Technology Readiness Level). Enseguida presentaré varios estudios de casos reales de innovación y transferencia tecnológica a la industria: a grandes empresas, PIMEs y a Start-ups. Hablaré de la manera que los centros de investigación científica y tecnológica contribuyen al proceso de innovación, ilustrando con algunos de los programas del ecosistema del Leti y de Minatec.

 Ing.  Lorena Bolaños

Biografía corta:
Sigfox Colombia Country Director & Andean Region.
Ingeniera en Electronica y Telecomunicaciones de la Universidad del Cauca, Master en sistemas y Redes de Comunicaciones de la Universidad Politecnica de Madrid, MBA del Externado y Especialista en Marketing de la Universidad de Berkeley.  He trabajado toda mi vida en el sector Telecomunicaciones, desde diferentes perspectivas, inicialmente en areas técnicas, pero luego en areas relacionadas con Clientes y siempre en grandes clientes, tanto en operadores, como en Vendors, con la gran fortuna de haber empezado con las empresas cuando los proyectos estaban comenzando, ETB, Orbitel, Millicom (OLA), Idemia (Oberthur) y ahora y una vez más, llevo un reto emocionante, que es liderar el Proyecto Sigfox en la Region Andina.

Título provisional de la presentación:
El poder del IoT para cambiar el mundo

Resumen del curso:
Es una vision general de lo que se puede hacer con el IoT, lo que implica a nivel de telecomunicaciones y los paradigmas que intentamos cambiar desde Sigfox, para lograr la tan esperada masificación.

 Blandine Bussière

Biografía corta:
Blandine Bussière es responsable de Alianzas y Desarrollo Internacional en INRIA Chile. Es Magister en Relaciones Internacionales de la Universidad Paris 1 Panthéon Sorbonne. Ha trabajado en distintas instituciones dedicadas a la cooperación internacional en Europa y América Latina. En el marco de sus misiones en Inria Chile, se especializó en gestión e innovación tecnológica (Universidad Adolfo Ibáñez, Chile).

Llegó a Inria Chile en 2013, participando de la instalación inicial del Centro de Excelencia, en particular en la generación y el fortalecimiento de alianzas dentro del ecosistema de innovación chileno, incluyendo entidades públicas y privadas. Trabaja hoy en la intensificación de las colaboraciones en I+D de Inria Chile entre Chile, América Latina y Europa.

Título de la conferencia publica (Junto con el Dr. Claude Puech):

Presentación institucional INRIA, Chile
En la presentación se hablará de la génesis del centro, partiendo por dar contexto sobre Inria en Francia, sus centros, las tecnologías con las que se trabaja y las áreas de impacto de las mismas. Acto seguido, se dará a conocer el ecosistema chileno, las herramientas con las que cuenta el país y la llegada de Inria a Chile. Posteriormente se hablará de Inria Chile como tal, detallando sus objetivos, principales actividades, tecnologías con las que trabaja y algunos de sus principales proyectos. Para finalizar se informará a los asistentes sobre las oportunidades de vinculación con Inria Chile y el impacto que genera el centro en Chile y hacia Latinoamérica.

Estructura de la presentación:
 Inria en Francia:
●    Descripción
●    Centros
●    Principales Tecnologías en las que se trabaja
●    Áreas de Impacto

 Inria Chile:     
●    Descripción del Centro
●    Contexto Ecosistema Chileno (Principales herramientas)
●    Metas
●    ¿Qué hacemos?    
●    Core Business: Desarrollo Tecnológico
●    Principales Tecnologías
●    Cómo trabajamos (metodologías)
●    Proyectos significativos:
●    Alma    
●    LSST
●    CMB    
●    Oportunidades de vinculación con Inria (estudiantes, investigadores,
●    emprendimientos)
●    Impacto en Chile y para Latam

Dr. Carenne Ludeña

Biografía corta:
Luego de su doctorado en matemática estadística en la Universidad de Orsay (Francia) en 1996, trabajó por 15 años en el Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas en estadística de procesos y aplicaciones. A partir del 2011 coordinó la maestría de Modelos Aleatorios en la Facultad de Ciencias en la Universidad Central de Venezuela donde también puso en marcha el Laboratorio de Grandes Volúmenes de Datos para el análisis y visualización de datos complejos. A partir del 2016 vive en Bogotá donde actualmente es profesora de la Universidad Jorge Tadeo Lozano. Durante su carrera ha combinado sus intereses académicos con el desarrollo de aplicaciones en diversas áreas. Más recientemente se ha interesado en el desarrollo teórico y la aplicación de técnicas de analítica predictiva para el análisis de grandes volúmenes de datos en formatos variables incluyendo análisis de texto y grafos.

Título provisional del curso:
Técnicas de analítica de datos

Resumen del curso:
  1. Aprendizaje de máquinas y minería de datos (machine learning y data mining): clasificación, regresión, agrupamiento, técnicas de reducción de dimensiones.
  2. Minería de grandes volúmenes de datos: búsqueda de objetos similares, agrupamiento, grafos.
  3. Agregación de datos y análisis de datos secuenciales.
  4.Técnicas de almacenamiento distribuido y su procesamiento (Hadoop).
  5. Puesta en marcha de un laboratorio de análisis de datos con R o Weka y demos en una máquina virtual sobre un cluster Hadoop.

Dr. Julien Arcamone

 Biografía corta:
Julien Arcamone obtuvo el diploma de Ingeniero en Materiales por el INSA de Lyon (Francia) en 2003, y el doctorado (PhD) en Ingeniería Electrónica en 2007 por parte del CBM-IMB (CSIC) y la Universidad Autónoma de Barcelona (España). Después, trabajó como investigador científico titular en el grupo de micro y nanosistemas del CEA-Leti, Minatec, en Grenoble (Francia). Sus áreas de investigación han sido el diseño de dispositivos MEMS y NEMS para aplicaciones de sensores y actuadores avanzados, así como la integración de dispositivos nanomecánicos con circuitería CMOS. Dr Arcamone es autor o co-autor de más de 50 publicaciones internacionales, 1 libro y co-inventor de 9 patentes. En 2012, fue nombrado responsable de las colaboraciones industriales y business development en MEMS del CEA-Leti. Desde entonces, ha negociado y puesto en marcha numerosas colaboraciones bilaterales con las mayores empresas de MEMS a través del mundo. Es actualmente miembro del comité asesor técnico (Technical Program Committee) de la conferencia IEEE MEMS, y da clases de MEMS en el INSA de Lyon y el EPFL (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Suiza).

Título provisional del curso MEMS-AL:
Diseño y proceso de componentes, mercados y actores industriales, grandes tendencias

Resumen del curso:
MEMS : diseño y proceso de componentes (en particular, tomaremos 3 ejemplos: acelerómetros capacitivos, micrófonos capacitivos, y resonadores / filtros BAW), mercados y actores industriales, grandes tendencias (incluyendo una introducción a los NEMS).

Dr. Gustavo Ardila

  
Ing. Agustin Peláez Gaviria

 Biografía corta:
Ingeniero Electrónico de la UPB, realizó su tesis de pregrado en Airbus Space en Alemania y una maestría en Grenoble School of Business en Francia. Su tesis de maestría “Adopción de Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) en países en vía de desarrollo” sería la base para fundar su actual empresa (Ubidots). A la cabeza de Ubidots ha liderado su transformación desde un emprendimiento local a un startup global, desarrollando una plataforma IoT que ha empoderando a más de 30,000 ingenieros a construir aplicaciones para el Internet de las Cosas, al tiempo de atraer talento y capital de Silicon Valley hacia Colombia.

Título provisional del curso MEMS-AL:
Talento y capital globales, para productos globales

Resumen del curso:
Por qué algunos países generan tecnología para el mundo, y otros no? En ésta charla vamos a explorar algunas hipótesis al respecto, así como las mejores prácticas que hemos identificado en Ubidots para poder construir un producto digital que pudiera ser escalable globalmente. Finalmente miraremos la intersección entre esas mejores prácticas y las nuevas oportunidades que ofrece el Internet de las Cosas

  
 Dr. Claude Puech

 Biografía corta:
Claude es director ejecutivo de INRIA Chile. Es matemático de la Ecole Normale Supérieure en París y doctor en ciencias (Doctorat d’Etat) de Université Paris-Sud en Orsay. Es especialista reconocido y premiado a nivel internacional en computación gráfica e interacción humano-computador.  Antes de llegar a establecer y dirigir Inria Chile, en 2012, fue nombrado director de "Inria Futurs", iniciativa bajo la cual creó tres de los ocho centros que Inria tiene en Francia: Lille, Saclay y Bordeaux . En ese proceso generó fuertes vínculos de transferencia e innovación con las universidades e industrias de cada una de esas zonas, con especial conexión con sus respectivos polos de innovación.
 
Además de ser profesor de algunas de las más destacadas universidades en Francia y Estados Unidos, fue fundador y director de varios laboratorios en Francia, en particular uno –creado en conjunto por el CNRS, Inria y universidades de  Grenoble– dedicado a la computación gráfica, visión artificial y robótica.
 
Entre sus labores como asesor científico se encuentran el haber sido miembro del comité científico de Telecom/Orange en Francia (2004-2010); vicepresidente del comité científico del Max-Planck- Institute für Informatik en Saarbruecken, Alemania (2003-2011); consejero científico en matemáticas y ciencias de la computación del director del Departamento de Investigación del Ministerio de Investigación de Francia (1999-2001); director científico de Inria (2005-2010); vicepresidente (deputy leader) del departamento que reporta al director general de Investigación y al director general para la Educación superior, ambos del Ministerio de Educación Superior e Investigación de Francia (2010-2011), miembro del directorio científico de la Región de París (Ile-de- France; 2011-2015).

Título provisional del curso MEMS-AL:
Big Data: omnipresencia y visualización

Resumen del curso:
En una primera parte de la presentación se explorarán las transformaciones engendradas por un mundo de datos abundantes.
1. La primera transformación se refiere a la forma en que producimos y recopilamos datos hoy. Este fenómeno, llamado "big data", no es sólo una cuestión de volumen: fundamentalmente cambia la naturaleza misma de los datos que se pueden movilizar.
2. La segunda se relaciona con los fundamentos del valor: la escasez ha dado paso a la abundancia. Los datos no son tanto por lo que son, sino más bien por lo que hacen y por las posiciones estratégicas a las cuales entregan acceso.
3. La tercera transformación está vinculada al surgimiento de una economía de datos en tres facetas: datos como materia prima, datos como palanca y datos como activo estratégico. Mucho más que un bien que se vende y se compra a sí mismo, los datos son una herramienta poderosa para decidir, actuar y producir de manera diferente, pero también para tener lugar dentro de un ecosistema.
El frenesí actual sobre Big Data se apoya en el éxito de desarrollos recientes en términos de gestión eficiente de datos y métodos de aprendizaje automático. La presentación no podrá abordar, por falta de tiempo, estos temas importantes. Pero si bien estas herramientas proporcionan un valor inmenso, es importante recordar que son sólo eso: herramientas. El juicio humano está en el centro del análisis exitoso de los datos.

La segunda parte de la presentación se centrará en describir varios métodos de visualización interactiva de Big Data que aprovechan las excepcionales capacidades del sistema visual humano para integrar una cantidad y una diversidad importante de informaciones.
El centro de la pregunta sobre Big Data es: ¿qué tan bien nuestras herramientas ayudan a los usuarios a realizar mejores preguntas, formular hipótesis, detectar anomalías, corregir errores y crear modelos y visualizaciones mejoradas?
Interfaces de visualización innecesariamente complejas pueden impedir no sólo el ritmo del análisis de datos, sino también su amplitud y calidad. Para construir herramientas de análisis más eficaces, las opciones de sistemas avanzados deben ir de la mano con el diseño de la interfaz de usuario.
La representación visual es sólo la mitad de la ecuación. Los usuarios también deben interactuar con los datos con el fin de explorar, utilizando pan, zoom y filtro cruzado para comprender los patrones que abarcan múltiples dimensiones.
El enfoque de la presentación abarcará la descripción de una variedad de técnicas de visualización de información. Enfatizará la importancia de pensar las necesidades en términos abstractos, apartados del problema específico que hay que solucionar, y de su contexto.
Se destacarán e ilustrarán cinco métodos principales para enfrentar la complejidad de visualización de Big Data:
• Derivar nuevos datos para incluirlos en una nueva vista,
• Manipular una única vista que cambia a lo largo del tiempo,
• Utilizar múltiples vistas: yuxtaponiendo vistas coordinadas una al lado de la otra y superponiendo capas dentro de una sola vista,
• Reducir la cantidad de datos que se muestran en una vista,
• Incluir información de enfoque dentro del contexto circundante en una vista (“focus+context”).