BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//CERN//INDICO//EN BEGIN:VEVENT SUMMARY:IA & Ciencia: Investigando con máquinas DTSTART:20261002T140000Z DTEND:20261016T230000Z DTSTAMP:20260814T182800Z UID:indico-event-346@jupyterhd.redclara.net DESCRIPTION:Speakers: Luis Nunez (Universidad Industrial de Santander)\n\n  \nInvestigar con máquinas: la inteligencia artificial y el futuro de la ciencia en la universidad\nFacultad de Ciencias · Universidad Industrial de Santander · Bucaramanga\, Colombia\nModalidad mixta — Sesión virtu al: 2 de octubre de 2026 · Jornadas presenciales: 15 y 16 de octubre de 2 026\nEl evento\nLa Facultad de Ciencias de la UIS organiza Investigar con máquinas\, un encuentro transdisciplinario para examinar el impacto de l a IA generativa en la investigación científica y en la formación de inv estigadores. Durante dos días y medio\, organizados en tres bloques\, in vestigadores\, docentes y estudiantes pondrán a prueba las herramientas\, debatirán sus alcances y reflexionarán sobre las oportunidades\, los ri esgos y los desafíos éticos de hacer ciencia con IA en las ciencias bás icas.¿Qué significa hacer ciencia con inteligencia artificial? En torno a esta pregunta\, nuestra facultad se reúne para explorar cómo la IA gen erativa está transformando los procesos de descubrimiento\, la enseñanza universitaria y la manera misma en que se produce y se valida el conocimi ento. A partir de la práctica directa\, la discusión abierta y la reflex ión crítica\, el evento busca construir una visión compartida sobre el papel de estas tecnologías en la Biología\, la Química\, la Matemática y la Física\, atendiendo tanto a sus posibilidades como a sus límites y a las condiciones para una adopción responsable en una universidad públ ica del Sur Global.\nInformaciones claves\nRegistro y costos\n\nLos cupos son limitados y todos los participantes deben registrarse. El comité orga nizador local confirmará la aceptación del/de la  aspirante registrada\ nSe les dará preferencia en la aceptación a quienes contribuyan con un p óster en el cual describan el uso de la IA en su tema de investigación\n Los miembros de la comunidad UIS están exentos del pago de matrícula\, p ero deben registrarse y contar con la aceptación del Comité Organizador Local\nEl costo de la matrícula para los aspirantes externos\, registrado s y aceptados por el Comité Organizador Local es de $100.000 \n\nFechas importantes\n\nLos resúmenes de los pósteres y los registros se aceptar án hasta el 21 de septiembre\nLas aceptaciones se informarán el 28 de se ptiembre\nLas matrículas podrán pagarse hasta el 1 de octubre.\n\nEstruc tura: dos días y medio\, en tres bloques: Practicar\, discutir y reflexi onar.\n\n2 de octubre · Virtual · Media jornada — Práctica. Las pers onas participantes exploran las herramientas y alcanzan una base común an tes de los debates presenciales. \n15 de octubre · Presencial — Descub rimiento. La IA como nueva herramienta para el descubrimiento científico a través de las distintas disciplinas científicas.\n16 de octubre · Pre sencial — Reflexión. Ética\, capacidades y gobernanza.\n\nObjetivos\n\ nDiscutir el impacto de la inteligencia artificial\, en especial de la IA generativa\, en los procesos de investigación científica y en la formaci ón de investigadores.\nIdentificar oportunidades\, riesgos y desafíos é ticos asociados a la integración de herramientas de IA en la generación de conocimiento y en la educación universitaria.\nPropiciar espacios de d iálogo transdisciplinario entre investigadores\, docentes y estudiantes p ara construir una visión compartida del papel de la IA en las ciencias b ásicas.\nPromover la alfabetización crítica en IA\, el desarrollo profe sional continuo y el uso estratégico de estas tecnologías en la Facultad de Ciencias.\n\nEjes temáticos\n\nLa IA en la investigación en ciencias básicas: posibilidades y límites. Modelos generativos\, aprendizaje pr ofundo y aplicaciones específicas en Biología\, Química\, Matemática y Física.\nTransformar la I+D con socios de IA.\n\n¿Qué papel comienza a desempeñar la IA en la generación de hipótesis\, el diseño experiment al\, la medición y la validación de hipótesis?\n¿Qué impacto tendrá la «agentificación» —el auge de los agentes autónomos de IA— en lo s descubrimientos científicos?\n\n\nTransformar la docencia universitaria con IA.\n\nNuevas competencias\, riesgos de dependencia tecnológica y el papel del docente.\nDiseño de entornos de aprendizaje asistidos por IA y adaptación curricular.\n¿Cómo formar investigadores capaces de seguir el ritmo acelerado de la IA?\n\n\nEpistemología y ética de la ciencia au mentada.\n\n¿Qué significa investigar con IA? Autoría\, juicio científ ico\, sesgos\, autonomía y creatividad.\nEl lugar del pensamiento crític o\, la intuición y el razonamiento abductivo frente a los algoritmos.\n\n \nDesigualdades en el acceso a la IA y gobernanza del conocimiento en el S ur Global.\n\nInfraestructura\, software\, datos y capacidades humanas par a integrar la IA en las instituciones.\nPolíticas institucionales para un a adopción responsable\, equitativa y abierta.\n\n\nProyecciones de futur o: ¿cómo será la ciencia dentro de cinco años?\n\nEscenarios de invest igación semiautónoma o autónoma.\nPosibles trayectorias para la ciencia abierta\, la economía del conocimiento y el papel de las universidades p úblicas. \n\n\n\nConferencistas invitados\nEl encuentro contará con la participación de destacadas voces de la academia\, la industria y la soci edad civil:\n\nRafael Martínez-Galarza Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian · Cambridge\, EE. UU.\nRaúl Ramos-Pollán Universidad de Antioquia\, Medellín\, Colombia\nFabio González Universidad Nacional de Colombia\, Colombia (TBC)\nLeonardo Pachón Guane Emerging Technologies\, Colombia\nCarolina Botero Cabrera Fundación Karisma\, Bogotá\, Colombia (TBC)\nCarlos Sandoval-Usme Universidad Nacional de Colombia\, Colombia\n\ nComité Científico\n\nRafael Martínez-Galarza Centre for Astrophysics | Harvard & Smithsonian\, EE. UU.\nFabio Martínez\, Universidad Industria l de Santander\, Colombia.\nJosé Ocariz\, Université de Paris\, Francia. \nLeonardo Pachón Guane\, Emerging Technologies · Colombia\nRaúl Ramos- Pollán Universidad de Antioquia\, Colombia\nCamila Rangel-Smith\, Turing Institute\, Reino Unido. \nArnold Romero Universidad Industrial de Santa nder\, Colombia\nCamilo Ruiz\, Universidad de Salamanca\, España.\nChris tian Sarmiento Cano Universidad Autónoma de Bucaramanga\, Colombia\nMaur icio Suárez-Durán Universidad de La Costa\, Colombia\nDavid Sierra-Porta  Universidad Tecnológica de Bolívar\, Colombia\nAlex Tapia Casanova Uni versidad de Medellín\, Colombia\nCarlos Uzcátegui. Universidad Industria l de Santander\, Colombia.\nManuel Vielma EPisteme Tech España\n\nComit é Organizador Local\n\nGilberto Arenas Díaz\nLuz Nayibe Garzón Gutiérr ez\nAndres Felipe Castaño González\nRonald Eduardo Paternina Salguedo\nJ ulio Roberto Pinzón Joya\nLuis A. Núñez \n\n\nTalleres pre encuentro\n Taller · OpenEvolve: descubrimiento de algoritmos con evolución guiada p or IA\n2 de octubre · Sesión virtual · Bloque práctico\, R. Ramos Pol lan (Univ Antioquia)\nOpenEvolve es un agente de codificación evolutiva d e código abierto\, inspirado en AlphaEvolve de Google DeepMind. Combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con algoritmos evolutivos para hacer e volucionar programas completos: a partir de una solución inicial y de un a función que mide su desempeño\, el sistema propone variantes de códig o con un LLM\, las evalúa automáticamente y selecciona las mejores\, rep itiendo el ciclo hasta descubrir soluciones cada vez más eficientes —y en ocasiones novedosas— con mínima intervención humana.\nPara la inves tigación científica\, esto abre una vía concreta hacia el descubrimient o automatizado: optimizar algoritmos numéricos\, explorar el espacio de p osibles soluciones a un problema y proponer construcciones matemáticas o diseños experimentales que superen a los concebidos a mano. En este talle r conoceremos su lógica y lo pondremos a funcionar sobre un caso práctic o.\nEn el taller:\n\nComprender el bucle evolutivo: población de programa s\, mutación con LLM\, evaluación y selección.\nDefinir un problema y s u función de evaluación (fitness).\nEjecutar OpenEvolve en un ejemplo y analizar las soluciones que surgen.\nDiscutir alcances\, límites\, costos computacionales y buenas prácticas para su uso en investigación.\n\nTal ler · Agentes para el descubrimiento en ciencia\n2 de octubre · Sesión virtual · Bloque práctico — Dicta: Rafael Martínez-Galarza (Center fo r Astrophysics | Harvard & Smithsonian)\nLos agentes de IA son sistemas c onstruidos sobre grandes modelos de lenguaje que no se limitan a responder : planifican\, razonan\, usan herramientas (ejecutar código\, consultar b ases de datos y literatura\, manejar instrumentos o simulaciones) y actúa n en ciclos\, evaluando sus propios resultados para decidir el siguiente p aso. Este taller explora cómo pasar de un asistente que da respuestas a u n colaborador capaz de realizar tareas de investigación de varios pasos.\ nVeremos cómo estos agentes pueden intervenir a lo largo del ciclo cient ífico —revisar la literatura\, generar y refinar hipótesis\, diseñar y ejecutar análisis\, interpretar datos e iterar— y qué significa la a gentificación para el descubrimiento en las ciencias básicas. A partir de ejemplos aplicados\, discutiremos tanto su potencial como sus límites de confiabilidad y el papel que conserva el investigador.\nEn el taller:\n \nAnatomía de un agente: planificación\, herramientas\, memoria y evalua ción.\nAgentes aplicados a un problema científico real: del dato a la in terpretación.\nConstruir o ejecutar un agente de descubrimiento sencillo y observar su comportamiento.\nVerificación\, reproducibilidad\, límites de la autonomía y criterio humano en la investigación asistida por agen tes.\n\n\nhttps://jupyterhd.redclara.net/event/346/ IMAGE;VALUE=URI:https://jupyterhd.redclara.net/event/346/logo-2949424158.p ng LOCATION:Aula Máxima de Ciencias (Fac Ciencias UIS) URL:https://jupyterhd.redclara.net/event/346/ END:VEVENT END:VCALENDAR