Mujeres en la ciencia

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Sobre la cátedra “Mujeres en la Ciencia”:

 

El proyecto de la cátedra “Mujeres en la ciencia: IA y futuro” nació el 17 de mayo de 2021 durante la sesión de firma nacida de la colaboración entre la Organización Mundial Islámica para la Educación, la Ciencia y la Cultura, ICESCO y la Universidad Euromed de Fez.

 

Se trata de una cátedra íntegramente dedicada a la promoción de la ciencia y, en particular, de la inteligencia artificial entre niñas y mujeres.

La Cátedra “Mujeres en la ciencia: IA y futuros” tiene como objetivo contrarrestar el problema de la infrarrepresentación femenina en el campo de la ciencia a través de diversas actividades destinadas a aumentar la captación, retención y progresión de las mujeres en la ciencia y particularmente en la Inteligencia Artificial.

El objetivo de esta Cátedra es crear un ecosistema de excelencia en Inteligencia Artificial, para promover y asegurar la participación de mujeres investigadoras en este campo, a través de colaboraciones con expertos internacionales y la formación de investigadores e innovadores.

La investigación llevada a cabo en esta Cátedra reforzará el papel de ICESCO y de la Universidad EUROMED de Fez como centro de investigación único en inteligencia artificial y permitirá a Marruecos hacer valer su soberanía tecnológica en Inteligencia Artificial a través de sus diversas aplicaciones.

 

 

Objetivos :

 

La Cátedra “Mujeres en las Ciencias: IA y Futuros” se estructura en torno a cuatro objetivos principales:

1. Construye un talento

Formar científicos y directivos altamente cualificados en Inteligencia Artificial para satisfacer las crecientes necesidades del mercado y consolidar el papel de la mujer en las profesiones del futuro.

2.Desarrollar conocimientos

Intensificar y mejorar la investigación científica en IA garantizando al mismo tiempo la representación de las mujeres.

3. Asegurar la transferencia

Promover la adquisición de conocimientos en IA por parte de las organizaciones y el público, la transferencia de tecnologías a la industria y el emprendimiento.

4. Involucrar a la comunidad

Desarrollar una red sólida tanto a nivel nacional como internacional en inteligencia artificial.

Durante los primeros años, la Cátedra desarrollará programas de innovación en inteligencia artificial en el ámbito de la salud como respuesta a necesidades urgentes como las planteadas durante la pandemia de la Covid-19. Este trabajo de investigación movilizará consorcios multidisciplinares para utilizar la IA y la ingeniería digital para combatir las pandemias y fortalecer los sistemas sanitarios mediante la investigación de tratamientos, el desarrollo de dispositivos para seguir la evolución de la pandemia, el desarrollo de tecnologías que garanticen la monitorización remota de los pacientes y la asistencia al personal sanitario.

Además, la Cátedra desarrollará programas de investigación de vanguardia en el ámbito de las ciudades inteligentes, la industria 4.0, Fin Tech, Agri Tech y Energy Tech mediante el desarrollo de algoritmos capaces de optimizar la toma de decisiones por interacción con un entorno. El objetivo es desarrollar un programa de investigación colaborativa y apoyar proyectos centrados en la interdisciplinariedad.

 

 

Contactar :

 

Maha Gmira

Pr. Maha Gmira

m.gmira@ueuormed.org

 

Pr. Maha Gmira es profesora de la Escuela de Ingeniería Digital e Inteligencia Artificial (EIDIA) de la Universidad Euromed de Fez.

Es ingeniera egresada del Polytechnique Montréal con maestría en ingeniería industrial y doctorado en inteligencia artificial.

Tiene una experiencia reconocida en inteligencia artificial y completó su tesis doctoral en inteligencia artificial en la Universidad de Montreal, en los mejores laboratorios del mundo, a saber, la Cátedra de Excelencia de Canadá en ciencia de datos para la toma de decisiones en tiempo real y el MILA dirigido por el Pr. Yoshua Bengio.

Es miembro de varios institutos y grupos de investigación de prestigio, reconocidos como líderes mundiales en ciencia de datos e inteligencia artificial: Canada Excellence Chair in Data Science for Real-Time Decision-Making, IVADO, CIRRELT, GERAD, etc.