
Fernando Esponda Darlington
Es catedrático del Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Recibió su doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Nuevo México y un postdoctorado por la Universidad de Yale.
Ha servido como consejero técnico de las Naciones Unidas y de múltiples startups en México y Estados Unidos.
Tiene más de 15 artículos publicados en las áreas de seguridad de la información y sistemas complejos y su trabajo ha sido reportado en varios medios de alto impacto como en la revistas The Economist y BioMedical Computation.
Sus intereses están alrededor de la intersección de la biología y la computación. En particular ha desarrollado algoritmos de seguridad y privacidad de datos inspirados en el funcionamiento del sistema inmune al igual que modelos del comportamiento de las hormigas basados en ideas del aprendizaje de máquina. También ha implementado modelos de aprendizaje de máquina para aplicaciones como la detección de fraude y el otorgamiento crediticio.