¿Quiénes Somos?

El grupo se ha enfocado en la formación de talento humano en biología matemática y matemáticas aplicadas, mediante la dirección de tesis de pregrado y posgrado, y la realización de proyectos de investigación financiados interna y externamente, con colaboración nacional e internacional. Entre sus logros se cuentan la organización del Primer Encuentro de Biología Matemática en Nariño, la consolidación de redes académicas y la obtención de la categoría A1 en la clasificación de grupos del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MinCiencias). Muchos de sus egresados y miembros se desempeñan hoy como investigadores y académicos en universidades nacionales e internacionales.

A medida que GIBIMMA ha adquirido experiencia, ha ampliado sus líneas de trabajo para incluir áreas emergentes e imprescindibles en la investigación contemporánea, como las ciencias ambientales, ciencias básicas, ingenierías y la inteligencia artificial aplicada a la modelación matemática, manteniendo siempre un enfoque interdisciplinario.

  1. Diversificar la investigación en el programa de Licenciatura en Matemáticas mediante proyectos inclusivos, interdisciplinarios e interinstitucionales.
  2. Fortalecer los lazos académicos entre los programas de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y facultades afines.
  3. Contribuir al desarrollo científico, tecnológico y productivo a nivel regional y global.
  4. Posicionar al Departamento de Matemáticas y Estadística como referente investigativo a nivel nacional e internacional.

De este modo, GIBIMMA continúa generando conocimiento e impacto desde la convergencia entre las matemáticas, las ciencias biológicas, ambientales y computacionales, aportando soluciones a los retos actuales y futuros.

Misión

El Grupo de Investigación en Biología Matemática y Matemática Aplicada (GIBIMMA) tiene como misión fortalecer la investigación científica en la Universidad de Nariño mediante el desarrollo de estudios interdisciplinarios que integren las matemáticas con las ciencias biológicas, ambientales y computacionales. El grupo busca aportar a la solución de problemáticas regionales y globales a través de la modelación matemática, la innovación y la formación de talento humano altamente calificado, contribuyendo al avance del conocimiento y al desarrollo sostenible de la región.

Visión

El Grupo GIBIMMA proyecta consolidarse como un referente regional en investigación interdisciplinaria en biología matemática, matemáticas aplicadas e inteligencia artificial, fortaleciendo la colaboración académica dentro de la Universidad de Nariño y con otras instituciones nacionales e internacionales. El grupo aspira a contribuir de manera sostenida al desarrollo científico y tecnológico, a la formación de investigadores y a la aplicación del conocimiento matemático para comprender y resolver problemáticas reales de la región y del entorno nacional.

Objetivo General

Contribuir al fortalecimiento de la investigación en la Universidad de Nariño, orientando sus esfuerzos hacia la solución de problemáticas regionales mediante el uso de herramientas de la Biología Matemática y la Matemática Aplicada.

Objetivos Específicos

1

Crear y consolidar la línea de estudio e investigación en biomatemática dentro de la Universidad de Nariño.

2

Aportar a la solución de problemas científicos y tecnológicos en áreas como la biología, la medicina, las ingenierías, las ciencias básicas, las ciencias humanas y otras disciplinas en las que la biomatemática y las matemáticas aplicadas puedan ser empleadas.

3

Contribuir en la formación en investigación básica y aplicada de los estudiantes de la institución, fomentando el pensamiento crítico, la creatividad y el trabajo interdisciplinario.

4

Colaborar e interactuar con otros grupos de investigación de carácter regional, nacional e internacional en el desarrollo de proyectos conjuntos.

5

Promover la divulgación del conocimiento científico a través de eventos académicos, publicaciones y actividades de extensión.

6

Fomentar la incorporación de nuevas herramientas tecnológicas, como la inteligencia artificial y la modelación computacional, que potencien la investigación en biomatemática y áreas afines.