charla 2 de septiembre
by SEMINARIO IMAL
Viernes 2 de septiembre - 15:30 hs
Fernando Gaspoz
"Aproximación FEM casi-óptima para optimización con restricciones de EDP”
Resumen. Consideramos soluciones de elementos finitos a problemas de optimización cuadrática, donde el estado depende del control a través de una ecuación diferencial parcial lineal. Explotando la estructura del sistema de optimización, demostramos que el error combinado del estado y del estado adjunto de la discretización variacional en espacios FEM está acotado por el mejor error de aproximación en los espacios discretos subyacentes. La constante en este límite depende de la raíz cuadrada inversa del parámetro de regularización de Tikhonov. Además, si los operadores de acción del control y observación del estado son compactos, esta constante de cuasi-mejor aproximación se vuelve independiente del parámetro de Tikhonov ya que el tamaño de la malla tiende a 0 y proporcionamos relaciones cuantitativas entre el tamaño de la malla y el parámetro de Tikhonov asegurando esta independencia. También derivamos generalizaciones de estos resultados cuando la variable de control se discretiza o cuando se toma de un conjunto convexo.
Bio. Fernando Gaspoz se recibió de Licenciado en Matemática Aplicada en la FIQ (UNL) y se doctoró en la misma universidad con una beca del CONICET en el IMAL donde prosiguió sus estudios de investigación con una beca posdoctoral. Fue Investigador Posdoctoral en Alemania en la Universität Duisburg-Essen, Universit ̈at Duisburg-Essen y en Technische Universität Dortmund. Se desempeñó como docente en estas mismas Unidades Académicas. Es autor de numerosos artículos y dictó charlas en eventos nacionales e internacionales. Actualmente se desempeña como Profesor Adjunto en la FIQ.
Modo de conexión : la charla será presencial y transmitida por ZOOM. Los datos de conexión son:
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ID de reunión: 892 2743 0870
Código de acceso: ?*?11Xsixy
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Seminario del IMAL
Instituto de Matemática Aplicada del Litoral - UNL - CONICET
https://imal.conicet.gov.ar
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 years, 5 months
charla 19/8
by SEMINARIO IMAL
Viernes 19 de agosto - 15:30 hs
Enzo Ferrante
"Cirugía de gradientes en redes neuronales para generalización de dominio”
Resumen. En aplicaciones de la vida real, como la clasificación de imágenes, los modelos de redes neuronales artificiales a menudo se enfrentan a escenarios en los que hay un cambio en la distribución de datos entre los dominios de entrenamiento y prueba. Cuando el objetivo es hacer predicciones sobre distribuciones de datos diferentes a las que han sido vistas durante el entrenamiento, se incurre en un problema de generalización de dominio. Los métodos para abordar este problema aprenden un modelo utilizando datos de múltiples dominios de origen, y luego aplican este modelo al dominio de destino. Cuando se entrena una red neuronal con datos provenientes de varios dominios por medio del algoritmo de gradiente descendente, los gradientes provenientes de cada dominio contienen información específica que es irrelevante para los demás, incluido el dominio de prueba. Nuestra hipótesis es que dicho desacuerdo puede degradar la capacidad de generalización del modelo. En este trabajo [1], caracterizamos los gradientes en conflicto que surgen en escenarios de cambio de dominio y diseñamos nuevas estrategias de acuerdo de gradiente basadas en "cirugía de gradientes" para aliviar su efecto. Nuestro enfoque es validad experimentalmente en el problema de clasificación de imágenes con tres conjuntos de datos multidominio, proveyendo evidencia empírica sobre las mejoras ofrecidas por nuestro método.
[1]: Domain Generalization via Gradient Surgery. L Mansilla, R Echeveste, D Milone, E Ferrante. International Conference on Computer Vision (ICCV 2021). Link: [ https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Mansilla_Domain_Gen... | https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Mansilla_Domain_Gen... ] .
Bio. Enzo estudió Ingeniería de Sistemas en la UNICEN (Tandil, Argentina), realizó el Doctorado en Informática en la Université Paris-Saclay y el INRIA (París, Francia), fue alumno visitante en la Universidad de Stanford (California, EEUU) e investigador Fullbright en el Massachussets General Hospital y la Escuela de Medicina de Harvard (Boston, EEUU), realizó su postdoctorado en el Imperial College London (Londres, Reino Unido) y a fines de 2017 volvió a la Argentina como investigador repatriado al sinc(i): Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional dependiente del CONICET y la Universidad Nacional del Litoral. Allí lidera la línea de investigación en Machine Learning para el análisis de imágenes biomédicas. Es también docente en la UNL, en la Universidad Torcuato Di Tella y en la Universidad de San Andrés. En el año 2020 recibió el premio Estímulo de la Academia Nacional de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, y el premio Ciencia y Tecnología del Mercosur, por sus contribuciones al área de inteligencia artificial y el análisis de imágenes biomédicas. Es además miembro de la Academia Joven de Argentina.
Modo de conexión : la charla será presencial y transmitida por ZOOM. Los datos de conexión son:
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ID de reunión: 892 2743 0870
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Ruta Nac. No. 168, Paraje El Pozo - 3000 Santa Fe, Argentina
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3 years, 7 months
12/8 : homenaje a Roberto Macías y charla
by SEMINARIO IMAL
Viernes 12 de agosto - 15:30 hs
En homenaje a Roberto Macías
Beatriz Viviani: "Semblanza de Roberto Macías"
Hugo Aimar: "Metrización y aleatorización del conjunto de los espacios métricos con medida probabilística”
Bios.
Beatriz Viviani , discípula de Roberto Macías, es Licenciada en Matemática por la Universidad Nacional de Córdoba y Doctora en Ciencias Matemáticas por la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA. Investigadora Principal del CONICET en el IMAL y Profesora Titular de la UNL.
Hugo Aimar es Licenciado en Matemática por la Universidad Nacional de Río Cuarto y Doctor en Ciencias Matemáticas por la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA. Investigador Superior del CONICET y Profesor Titular de la UNL en el IMAL.
Modo de conexión: la charla será presencial y transmitida por ZOOM. Los datos de conexión son:
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ID de reunión: 850 3041 9723
Código de acceso: [ mailto:&@hw%5e+Qp8K | &@hw^+Qp8K ]
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3 years, 7 months
charla 12/08/2022
by SEMINARIO IMAL
Viernes 12 de agosto - 15:30 hs
Hugo Aimar
"Metrización y aleatorización del conjunto de los espacios métricos con medida probabilística”
Resumen. A partir de ejemplos sencillos mostramos la necesidad de considerar espacios métricos de probabilidad aleatorios. Con el objeto de poder definir algunos parámetros estadísticos básicos de tales estructuras aleatorias, para medir sus propiedades de concentración, es conveniente y hasta necesario metrizar la clase de los espacios métricos probabilísticos. Abordamos este problema reuniendo técnicas de Hausdorff, Gromov, Kantorovich y Wasserstein que son la base de la teoría de Transporte Óptimo.
Bio. Hugo Aimar es Licenciado en Matemática por la Universidad Nacional de Río Cuarto y Doctor en Ciencias Matemáticas por la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA. Investigador Superior del CONICET y Profesor Titular de la UNL en el IMAL.
Modo de conexión: la charla será presencial y transmitida por ZOOM. Los datos de conexión son:
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ID de reunión: 850 3041 9723 Código de acceso: [ mailto:&@hw%5e+Qp8K | &@hw^+Qp8K ]
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3 years, 7 months