Titles(s):

• Doctorado Investigador principal
• Investigador CONACyT

Biografía:

Yaxk’in Coronado es un científico de datos que obtuvo una licenciatura en Física de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), un doctorado en Astrofísica de la UNAM (2015) y una maestría en Astronomía del Instituto (2010). Mi interés en la ciencia de datos comienza con modelos hidrodinámicos aplicados a agujeros negros, buscando una conexión entre los modelos teóricos y observacionales en chorros astrofísicos. Los modelos matemáticos desarrollados tienen un amplia gama de aplicaciones en particular para los modelos sociales debido a su complejidad y nuevas descripciones a partir de los datos.

Mi interés en modelos estadísticos y la modelación de aplicaciones computacionales de sistemas físicos, en particular del área sociofísica para sistemas complejos,me llevan a una linea de investigación para el óptimo manejo de los recursos humanos y naturales en comunidades urbanas y rurales, a través de métodos estadísticos de las ciencias sociales. A nivel de posgrado, he impartido cursos sobre métodos de análisis multivariante y realizado labor docente en la UNAM en Facultad de Ciencias y universidades privadas. En áreas relacionadas a física, informática y programación y recientemente seminarios de investigación en el CIAD.

Grados:

Doctorado en Ciencias (Astrofísica), UNAM, 2015

Investigación:

Mi investigación actual se centra en modelos sociales estadísticos aplicados en el contexto de sistemas de complejidad, a comunidades rurales y su interacción con los medios económicos, sociales y ambientales. Muchos de los proyectos en los que participo están enfocados en el desarrollo sostenible de las comunidades rurales del Estado de Hidalgo, con una visión integral de los datos, a patir de los canales oficiales y datos primarios, obtenidos de los campesinos o productores en las actividades agrícolas, buscando a través de modelos estadísticos y herramientas como machine learning (aprendizaje de maquina) y deep learning (aprendizaje profundo) opciones disponibles para el desarrollo territorial. Los proyectos también tienen en cuenta desarrollos en el área de agrobiotecnología en un esquema de ciencias de la complejidad, colaborando con el Centro de Ciencias de la Complejidad (C3), para construir una red de interacción con enfoque bayesiano en la plataforma Species del C3-LNCC-CONABIO. Los modelos desarrollados utilizan diferentes herramientas desde la minería de datos, algoritmos de aprendizaje automático y métodos de aprendizaje profundo, empleando algoritmos de identificación y clasificación de patrones, modelos estadísticos bayesianos y sistema de información geográfica.

Selected Publications:

• I. Cabrera Y. Coronado, E. Benítez, S. Mendoza, D. Hiriart, M. Sorcia., “A hydrodynamical model for FERMI-LAT gamma-ray light curve of Blazar PKS 1510-089”, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Jun. 2013, https://doi.org/10.1093/mnrasl/slt063
• Coronado, S. Mendoza., “Hydrodynamics associated to the X-ray light curve of A062-00”, Astrophysics and Space Science, Dic. 2015, https://doi.org/10.1007/s10509-015-2550-x
• Coronado, O. López-Corona S. Mendoza, “Understanding the light curves of the HST-1 knot in M87 with internal relativistic shock waves along its jet ” Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Apr. 2016, https://doi.org/10.1093/mnras/stw1624
• Leyva, D.; De la Torre, M.; Coronado, Y. Sustainability of the Agricultural Systems of Indigenous People in Hidalgo, Mexico. Sustainability 2021, 13, 8075. https://doi.org/10.3390/su13148075
• Coronado, Y., Navarro, R., Mosqueda, C. et al. SARS-CoV-2 in wastewater from Mexico City used for irrigation in the Mezquital Valley: quantification and modeling of geographic dispersion. Environmental Management (2021). https://doi.org/10.1007/s00267-021-01516-4