Biólogo por la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y Maestro en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Entre sus intereses se encuentran el aprendizaje de máquina, algoritmos bio-inspirados y estadística computacional, así como ecología, biogeografía y evolución biológica. Tiene experiencia como asesor y consultor en proyectos de desarrollo y cooperación internacional, y en investigación y docencia. Apasionado por la inteligencia artificial, la transformación digital y la sustentabilidad. A través de Bioalgoritmia, Salvador busca contribuir a la lucha contra el cambio climático, la contaminación y la pérdida de biodiversidad.
Con más de 35 años de experiencia en la gestión de vida silvestre, Adrián Reuter es un biólogo multilingüe egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) con estudios de posgrado en Biología Animal (UNAM) y Gestión Internacional de la Biodiversidad (Universidad Internacional de Andalucía, España) con experiencia en investigación aplicada, conservación y docencia. Ha colaborado con el gobierno del Reino Unido, UNODC, y actuado como instructor sobre comercio de y combate al tráfico de especies. Tras 15 años dirigiendo TRAFFIC Mesoamérica, de abril 2016 a febrero 2023 trabajó como Coordinador y Asesor Principal para Latinoamérica y el Caribe en materia de Combate al Tráfico de Especies para Wildlife Conservation Society (WCS), enfocándose en estrategias para combatir el comercio ilegal de especies.
J. Octavio Gutiérrez-García obtuvo su doctorado en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en CINVESTAV y el Instituto de Tecnología de Grenoble, respectivamente. Antes de convertirse en investigador de tiempo completo, fue investigador postdoctoral en el Instituto de Ciencia y Tecnología de Gwangju. El Consejo Mexicano de Ciencia y Tecnología lo ha reconocido como miembro Nivel 2 del Sistema Nacional de Investigadores. Ha publicado más de 50 artículos de investigación revisados por pares. Sus intereses de investigación incluyen inteligencia computacional, inteligencia artificial distribuida, sistemas distribuidos e interacción humano-computadora.
Edgar Roman-Rangel es investigador de tiempo completo especializado en Aprendizaje de Representaciones, Visión por Computadora y Procesamiento de Señales Multimodales, aplicados al patrimonio cultural y a desafíos sociales. Es miembro Nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores de México. De 2013 a 2017, fue investigador postdoctoral en el CVM-Lab de la Universidad de Ginebra, con una estancia en 2014-2015 como investigador visitante en el Instituto Nacional de Antropología e Historia de México (INAH). Obtuvo su doctorado en 2013 en la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL, Suiza) por su trabajo en visión por computadora y aprendizaje automático aplicado al análisis de imágenes de jeroglíficos mayas.