Para difundir.
by Manuela Busaniche
La semana próxima tenemos seminario "Después de...."
Están todos invitados!!
AGENDA UNL | Charla: Después de... un viaje en mataplí
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AGENDA UNL | Charla: Después de... un viaje en mataplí
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3 años, 8 meses
charla 28/08
by SEMINARIO IMAL
Viernes 28 de agosto, 15:30 hs
Rodrigo Castro: "Modelos de Simulación para Escenarios de Covid-19 en Argentina: Matemática, Computación y Ciencia de Datos para el apoyo de Políticas Públicas"
Resumen: La situación de la pandemia de COVID-19 en Argentina presenta enormes desafíos interdisciplinarios para varias ramas de la ciencia (naturales, sociales, exactas, políticas, etc.), demandando respuestas en el lapso más corto posible en un contexto de emergencia sanitaria y económica. Las preguntas clave a responder cambian al ritmo de la evolución de la pandemia y la reacción de la sociedad, exigiendo análisis a varias escalas espaciales y temporales.
En esta serie de charlas presentamos enfoques desde los modelos matemáticos, la simulación computacional y la ciencia de datos aplicados a comprender la dinámica de la pandemia y proyectar posibles escenarios futuros. Se incluirá un análisis específico para la situación en Santa Fe. Los resultados forman parte de un proyecto interdisciplinario e interinstitucional en curso, cuyo objetivo es ofrecer un menú herramientas de información para apoyar la toma de decisiones en políticas públicas basadas en evidencia.
Bio: Rodrigo Castro es Ingeniero Electrónico y Doctor en Ingeniería por la Universidad Nacional de Rosario. Realizó su posdoctorado en el Instituto Politécnico Federal Suizo, ETH Zurich.
Actualmente es Profesor Adjunto del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires e Investigador Adjunto del Instituto UBA-CONICET de Ciencias de la Computación, donde es Secretario de Investigación y Director del Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos.
De particular relevancia para esta charla, Rodrigo es egresado de la Escuela Provincial Nº 6 Mariano Moreno y de la Escuela Industrial Superior de la Universidad Nacional del Litoral, ambas de la Ciudad de Santa Fe
Modo de conexión: La charla será transmitida por ZOOM. Inscribirse completando el siguiente formulario:
[ https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZ0qd--vrTMiGdT3tzSmbbJMD5q9QOVj... | https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZ0qd--vrTMiGdT3tzSmbbJMD5q9QOVj... ]
Luego de completar el formulario, recibirá un correo electrónico con las instrucciones para unirse al Seminario.
Si usted desea participar frecuentemente de los seminarios del IMAL por favor envíe un correo a seminarioimal(a)santafe-conicet.gov.ar para ser incluido en la lista que recibe el link a los seminarios. Debe indicar en el mail sus datos:
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Seminario del IMAL
Instituto de Matemática Aplicada del Litoral - UNL - CONICET
http://www.imal.santafe-conicet.gov.ar/index.php?ver=seminario
Ruta Nac. No. 168, Paraje El Pozo - 3000 Santa Fe, Argentina
Teléfono:(342) 4511370 - ext 4001/4003
E-mail: seminarioimal(a)santafe-conicet.gov.ar
3 años, 8 meses
[Seminario del IMAL "Carlos Segovia Fernandez"] charla 14/8
by SEMINARIO IMAL
Viernes 14 de agosto, 15:30 hs
Rodrigo Echeveste
"Dinámica cortical en circuitos recurrentes optimizados para realizar inferencia probabilística por muestreo"
Resumen: La dinámica neuronal de la corteza suele presentar una serie de características básicas, que hasta ahora no han podido ser explicadas en su conjunto bajo un único paraguas teórico. Estas características incluyen fuertes respuestas transitorias dominadas por inhibición, oscilaciones gamma, y variabilidad de ruido – todas estímulo-dependientes. En este trabajo presentamos un modelo unificado en el cual todos estos fenómenos dinámicos emergen como consecuencia de la implementación eficiente de una única función computacional: inferencia probabilística rápida. Para esto utilizamos un nuevo procedimiento del aprendizaje de máquinas para entrenar una red neuronal recurrente, respetando el principio de Dale, que representa una hiper-columna de la corteza visual primaria (V1). Para llevar a cabo la tarea, la red necesita modular no solamente la media (como es habitual), sino también la covarianza de la distribución estacionaria de respuestas, de modo de representar correctamente la distribución a posteriori correspondiente a un dado estímulo, inferida por un observador ideal. El circuito optimizado presenta una serie de propiedades interesantes. Primeramente, la red descubre una dinámica de no-equilibrio, como se utiliza en algunos de los más recientes algoritmos de muestreo para acelerar el proceso. El circuito también exhibe propiedades biológicas realistas para los que no fue directamente entrenado. Logra normalización divisiva, y muestra fuertes respuestas transitorias, así como también oscilaciones gamma, ambas moduladas por el contraste del estímulo. Llamativamente, estas propiedades no emergen si uno le pide a la red ajustar solamente respuestas medias. Este modelo nos permitió además hacer nuevas predicciones sobre la naturaleza de las respuestas transitorias que pudimos confirmar en un nuevo análisis de datos corticales. Para más información ver: [ https://rdcu.be/b6aV9 | https://rdcu.be/b6aV9 ]
Bio: Rodrigo Echeveste es Doctor en Física. Es egresado del Instituto Balseiro, donde obtuvo su tanto su título de grado como de maestría. Se doctoró en la Universidad Goethe de Frankfurt, Alemania, en 2016, y entre el 2016 y el 2019 realizó una estancia postdoctoral en el Laboratorio de Aprendizaje Computacional y Biológico (CBL) de la Universidad de Cambridge, en el Reino Unido. Desde el 2019 se desempeña en el sinc(i) de la ciudad de Santa Fe como Investigador Asistente del CONICET, investigando en las áreas de Neurociencia Computacional e Inteligencia Artificial.
Modo de conexión: La charla será transmitida por ZOOM. Inscribirse completando el siguiente formulario:
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3 años, 8 meses
