Salvador Elías Venegas Andraca es un científico, emprendedor y consultor mexicano dedicado a la investigación científica, la docencia, el desarrollo tecnológico, la transferencia de tecnología y conocimiento en el circuito academia-industria-gobierno, la transformación empresarial y el desarrollo económico basado en la ciencia, la gestión de la tecnología y la innovación.

Las credenciales académicas de Salvador reflejan su pasión por el trabajo científico interdisciplinario y la creación de ciencia y tecnología de alto nivel: es Doctor en Física y Maestro en Ciencias por la Universidad de Oxford, así como Maestro en Administración e Ingeniero en Sistemas Electrónicos por el Tecnológico de Monterrey. Además, en 2008 hizo una estancia postdoctoral, en calidad de profesor visitante, en la Universidad de Harvard.  

Actualmente, Salvador es profesor de planta en el Tecnológico de Monterrey y profesor de asignatura en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Además, es fundador e investigador principal del grupo global de investigación The Unconventional Computing Lab.

Salvador fundó el cómputo cuántico en México y es una autoridad mundial en computación cuántica. Ha escrito más de sesenta artículos científicos y es autor de dos libros: "Quantum Walks for Computer Scientists" (Morgan and Claypool, 2008), el primer libro dedicado al estudio de las caminatas cuánticas desde la perspectiva de la ciencia computacional, y "Quantum Image Processing" (Springer, 2020), el primer libro dedicado al almacenamiento, procesamiento y recuperación de información visual empleando sistemas cuánticos. Además, es co-autor de trece white papers sobre tecnología cuántica y ciberseguridad publicados por el Foro Económico Mundial. El trabajo científico de Salvador cuenta con más de tres mil cien citas en Web of Science.

Los temas de investigación de Salvador incluyen las siguientes disciplinas: algoritmos cuánticos, inteligencia artificial, caminatas cuánticas, biología cuántica, criptografía cuántica, ciberseguridad digital y cuántica, aprendizaje maquinal cuántico (quantum machine learning), procesamiento cuántico de imágenes, ingeniería cuántica de software y el análisis algorítmico de problemas NP duros y NP-completos.

Salvador ha formado capital humano a nivel de licenciatura, maestría y doctorado y ha impartido decenas de conferencias científicas en Alemania, Arabia Saudita, Argentina, Brasil, Canadá, Colombia, Egipto, El Salvador, El Vaticano, Estados Unidos, Emiratos Árabes Unidos, Japón, México, Perú, Reino Unido y Uruguay. Además, ha co-organizado más de 20 congresos, seminarios y talleres en México, Estados Unidos y Reino Unido. Salvador ha sido profesor visitante en la Universidad de Harvard, la Universidad Autónoma de Yucatán, la Universidad del Valle (Colombia), la Universidad Sergio Arboleda (Colombia), la Universidad de Bahía Blanca (Argentina) y la Universidad de Montevideo (Uruguay).

Entre otros reconocimientos, Salvador es miembro del Quantum Economy Network del Foro Económico Mundial, miembro de la Academia Mexicana de Ciencias, nivel 3 del Sistema Nacional de Investigadores (ciencias físico-matemáticas), Senior Member y Distinguished Speaker de la Association for Computing Machinery, Editor Asociado de la revista científica Quantum Information Processing,  Premio Rómulo Garza 2015, Profesor destacado del Tecnológico de Monterrey (2021, 2022, 2024), miembro de la Academia Mexicana de Computación y desde 2020 forma parte de 2% de científicos más citados en el mundo, en su área de especialidad. 

Soy licenciada en Matemáticas por la UNAM, con formación en riesgos financieros, derivados y en el manejo de información, automatización y análisis aplicados al ámbito financiero. Con 15 años de experiencia en la industria financiera, mi carrera se ha enfocado en utilizar herramientas matemáticas para la gestión de riesgos y la toma de decisiones, especialmente en el análisis y la interpretación de los movimientos del mercado.

Desde 2017, me desempeño como Subdirectora de Riesgos Financieros en Santander, liderando el análisis de riesgos y la evaluación de portafolios mediante técnicas matemáticas y estadísticas para mitigar riesgos en mercados financieros. Previo a esto, trabajé como consultora en Indra, donde lideré un proyecto clave de actualización y mejora de sistemas de gestión de riesgos financieros, optimizando modelos de valuación y sensibilidades. También fui Subgerente de Riesgo de Mercado, Liquidez y Contraparte en Interacciones.

En el ámbito académico, he participado en mesas redondas en el Congreso de Matemáticas y colaboro activamente con la Sociedad Matemática Mexicana (SMM), contribuyendo al desarrollo de las matemáticas aplicadas en la industria. Además, mi participación en el ICIAM 2023 en Japón derivó en una publicación en Springer.

Mi experiencia se centra en el análisis del riesgo de mercado y la interpretación de los movimientos del mercado, utilizando modelos matemáticos para explicar y gestionar los riesgos en mercados financieros complejos.

El Dr. Jorge Xicoténcatl Velasco Hernández es uno de los investigadores más influyentes en biología y epidemiología matemática de México. Es investigador titular C del Instituto de Matemáticas de la UNAM desde 2014 e Investigador Nacional Emérito del SNII. Su trayectoria de 34 años abarca la generación de conocimiento y la formación de recursos humanos, el desarrollo tecnológico y la vinculación en salud pública, energía y transferencia tecnológica. Pionero en el estudio de bifurcaciones y multiestabilidad, escalas múltiples en procesos infecciosos, modelación de VIH, dengue, Chagas y de conducta humana en modelos epidemiológicos, el Dr. Velasco cuenta con los índices bibliométricos más altos del país en su área. En 2013 organizó el Nodo Multidisciplinario de Matemáticas Aplicadas (NoMMA) que desempeñó un papel importante durante la pandemia. El Dr. Velasco coordinó el modelamiento para la generación de escenarios, evaluación de riesgo y priorización de vacunas. Se asesoró a la Rectoría de la UNAM, la SECTEI-CDMX, la Dirección General de Epidemiología y al Gobierno de Querétaro, el SAGE - OMS y el Grupo Técnico Asesor de Vacunas COVID-19. Publicó el primer modelo sobre COVID-19 en México y fue entrevistado por Nature. Desde su incorporación a la UNAM hace 14 años ha supervisado, 14 posdoctores (9 mujeres), 5 cátedras CONACyT (2 mujeres), 10 tesistas de licenciatura, 7 de maestría y 8 de doctorado (6 mujeres), dirige tres tesis doctorales (2 mujeres) manteniendo una política activa de inclusión y formación interdisciplinaria. Su visión integradora que articula ciencia básica, aplicaciones sociales e industria, ha sido decisiva para la consolidación del Instituto de Matemáticas en Juriquilla. Con una combinación excepcional de liderazgo, productividad, impacto social, colaboración internacional y formación de excelencia, el Dr. Velasco Hernández representa uno de los perfiles científicos más sólidos y versátiles de México, capaz de articular conocimiento de frontera con estrategias aplicadas de alto impacto. Su trabajo, en muy poco tiempo ha fortalecido la infraestructura científica nacional y de la UNAM, promoviendo redes interinstitucionales, formando expertos con liderazgo académico y profesional, e incidiendo en el diseño de políticas de salud pública informadas por modelos epidemiológicos rigurosos. Su compromiso con la multidisciplinariedad científica y su legado en múltiples áreas del conocimiento constituye una aportación relevante quehacer científico de excelencia en México y lo convierten en un líder académico innegable en la comunidad de las matemáticas aplicadas en el país.

Gloria L. Osorio G. nació en Oaxaca de Juárez, Oaxaca, el 28 de mayo de 1987. En 2009 obtuvo el grado de Ingeniera en Electrónica por el Instituto Tecnológico de Oaxaca. En 2011, el grado de  Maestra en Ciencias en Ingeniería Electrónica por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo (CENIDET), Cuernavaca, Mor., México,  el Doctorado en Ciencias en Ingeniería Electrónica por el CENIDET en 2015 y el Doctorado en Automática, Procesamiento de Señales y Ciencias de la Computación por la Universidad de Lorraine en Longwy, Francia en 2015. Desde 2015, labora en el CENIDET como profesora-investigadora, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, sus áreas de interés son: diseño de observadores, sistemas singulares, diagnóstico de fallas y control tolerante a fallas.  

Ramsés H. Mena es actuario por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y maestro en Ciencias Matemáticas por la misma institución. Obtuvo el grado de doctor en Estadística por la Universidad de Bath, Reino Unido, en diciembre de 2003. Poco después se incorporó al Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, donde actualmente se desempeña como Investigador Titular C en el área de Estadística y funge como director desde 2020.

 Sus líneas de investigación comprenden la Estadística Bayesiana, los procesos estocásticos aplicados, los métodos de simulación y otras disciplinas afines. El doctor Mena cuenta con más de 80 publicaciones y ha dirigido estudiantes en todos los niveles académicos. Fue presidente de la Asociación Mexicana de Estadística y, desde 2022, es Elected Fellow de la International Society for Bayesian Analysis (ISBA). 

Su trayectoria científica ha sido reconocida con diversos premios y distinciones entre los que se encuentran los otorgados por la UNAM (RDUNJA-2014), el CONAHCyT (SNII-3), la Fundación Fulbright García Robles, el International Centre for Economical Research, así como con designaciones honoríficas, entre ellas la de Global Chair Visiting Professor otorgada por la Universidad de Bath. Recientemente, recibió un reconocimiento en la conferencia Best of Statistical Science 2025 por parte de la Southeast Texas Chapter of the American Statistical Association. 

Mario Xavier Canche es Licenciado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Yucatán. Estudió el Doctorado en Ciencias de la Computación y la Maestría en Ciencias con especialidad en Computación y Matemáticas Industriales en el CIMAT, especializándose en visión computacional, procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial en general. Desde su egreso de la maestría ha laborado en instituciones públicas y privadas, tales como el Banco de México (Investigación y Desarrollo), Sferea Mobi (Desarrollo de aplicaciones), HEBA Ideas y Undercurrency (Soluciones Industriales); aplicando técnicas de aprendizaje máquina, procesamiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. También ha formado parte de la planta docente del Tecnológico de Monterrey, de la Anáhuac y de la Universidad Virtual del Estado de Guanajuato (UVEG). Actualmente es Data Scientist Senior Expert de la AI Factory - BBVA México y tiene como principal actividad la coordinación de equipos de Data Scientists para la innovación, optimización y mejora de los productos y servicios de BBVA México.