Temas:
- Redes Complejas
- Física estadística
- Sistemas auto-organizantes
- Minería de datos
- Movilidad urbana
Descripción: La modelación matemática tradicional ha sido útil para describir y estudiar ciertos fenómenos y aspectos de sistemas complejos como la movilidad urbana, los mercados financieros, las enfermedades emergentes o la vida artificial.
Sin embargo, tales modelos no han sido capaces de describir la complejidad a distintas escalas o de los agentes participantes. También puede ser que, al tratar de modelar la complejidad para crear sistemas complejos artificiales o entenderlos mejor, la modelación matemática analítica no sea suficiente y entonces sea necesario recurrir a la simulación a través de la minería de datos.
La Inteligencia Computacional juega un papel importante en el C3, tanto por las metodologías que proporciona a las diversas líneas de investigación, como porque se desarrolla como un área de investigación en sí misma, que permite explorar diferentes escenarios, así como el papel de distintos tipos de interacciones y agentes.
Responsable:
Dra. Ana Leonor Rivera López
Corresponsable:
Dr. Juan Claudio Toledo Roy
Proyectos:
Se investigan y desarrollan algoritmos, estrategias heurísticas y programas computacionales para encontrar soluciones “óptimas” a problemas en los cuales la complejidad combinatoria (problemas NP) no permite una búsqueda exhaustiva. Se desarrolla una aplicación para apoyar al Centro Nacional de Trasplantes para la asignación de órganos entre pacientes receptores y donantes.
Académicos:
Humberto Andrés Carrillo Calvet, FC-UNAM, 
Javier García García, C3-UNAM, 
José Luis Jiménez Andrade, FC-UNAM
Alumnos:
Adolfo Marin Arriaga. FC-UNAM
Se investigan y diseñan algoritmos y métodos basados en redes neuronales artificiales para hacer descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos: de información biológica (e.g. genomas), de artículos de investigación científica (análisis cienciométrico), experimentos de física nuclear (e.g. análisis de curvas de Bragg) y de estudios demográficos (análisis de trayectorias escolares).
Académicos:
Humberto Andrés Carrillo Calvet, FC-UNAM,
Javier García García, C3-UNAM, javiergarcia@c3.unam.mx
Úrsula Xiomara Iturrarán FC-UNAM
Lorena Parra, Instituto Nacional de Geriatría
Juan Jaime Vega Castro, Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares
Elio Atenógenes Villaseñor García, INFOTEC, CONACyT
José Luis Jiménez Andrade, FC-UNAM
Alumnos:
Ibis Anette Lozano Díaz. FFyL-UNAM
John Henry Parker Gutiérrez, Maestría en Ciencias e Ingeniería de la Computación
Rubén Sánchez Perdomo, FFyL-UNAM
Se analizan datos de información genética (genomas completos) mediante el empleo de la bioinformática para descubrir secuencias de interés biomédico. La explotación de los datos obtenidos de fuentes curadas como el GenBank facilita la identificación de secuencias con potencial uso en el diagnóstico de enfermedades infecciosas, así como para el empleo en candidatos vacunales.
Académicos:
Humberto Andrés Carrillo Calvet, FC-UNAM,
Armando Acosta, Universiti Sains Malaysia
María Elena Sarmientos, Universiti Sains Malaysia
Romel Calero Ramos, C3-UNAM, 
Implementar una plataforma web de cribado virtual que actualice, gestione y notifique resultados de acoplamiento molecular entre compuestos obtenidos de la base de datos PubChem Bioassay y dianas terapéuticas y sus proteínas homólogas. El resultado de este proyecto facilita el desarrollo de fármacos asistido por computadoras así como el estudio de fármacos y su relación con moléculas biológicamente activas.
Académicos:
Humberto Andrés Carrillo Calvet, FC-UNAM,
Romel Calero Ramos, C3-UNAM, romel.calero@c3.unam.mx
Dany Naranjo Feliciano, Centro Nacional de Sanidad Agraria, Cuba
Pedro Valiente, Facultad de Biología, Universidad de La Habana, Cuba
Jesús Bouza Figueroa, Instituto Finlay de Vacunas, Cuba
Diego E. Barreto Gomes, Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidad Federal do Rio de Javierneiro, Brazil