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SUMMARY:Modelos de Simulación para Escenarios de COVID-19 en Argentina
DESCRIPTION:Los invitamos a la próxima charla del seminario a cargo de Rodrigo Castro\, profesor en Exactas/UBA e investigador del Instituto UBA-CONICET de Ciencias de la Computación (ICC).\n\n\n\n\n\nQuien: Rodrigo Castro\, Exactas-UBA/ICC-CONICET\n\n\nCuándo: Jueves 17/12 11AM\n\n\nLink zoom:  https://exactas-uba.zoom.us/j/94443673957\nTambién lo podes ver en youtube acá:\nhttps://www.youtube.com/channel/UCzcbeaNQEIhOFBRBdYx1NEA\n\n\n\n\n\nTítulo: Modelos de Simulación para Escenarios de COVID-19 en Argentina \nResumen: 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.\nLas 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. 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. \nRodrigo 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.\nEs Profesor Adjunto del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA 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.\nEs el Investigador Responsable del proyecto «Proyección de tendencias y evaluación de escenarios de intervención para la epidemia COVID-19 en Argentina mediante Modelado y Simulación Computacional» financiado por la Agencia Nacional de I+D+i. \n\nPodes ver todas las charlas acá
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Axel Ariel Lew
DESCRIPTION:Título: «Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning»\nDirector: Agustín Gravano\nJurados: Pablo Turjanski y Pablo Brusco\n\nResumen:\nEl campo de Inteligencia Artificial\, y en particular el Aprendizaje Automático\, es cada día más utilizado y tiene cada vez mayor adopción tanto en diferentes industrias como en investigaciones de diversas áreas. Se pueden encontrar usos en campos como medicina\, psiquiatría o finanzas\, donde su uso trae grandes beneficios. En esta tesis nos proponemos utilizar herramientas del área de aprendizaje automático para realizar un trabajo colaborativo con investigadores del área de biología\, quienes estudian el comportamiento del Tordo Pico Corto\, una especie de pájaro que tiene un comportamiento parasitario. A partir de radiotransmisores colocados en ejemplares de esta especie\, y de antenas colocadas en el área de estudio\, utilizaremos el aprendizaje automático para poder estimar la posición de estos y así realizar diferentes estudios y análisis sobre el comportamiento de los mismos. La hipótesis central que vamos a analizar sugiere que los pájaros de esta especie tienen un comportamiento social monógamo. A través de diferentes experimentos\, analizando el tiempo que cada pareja de pájaros pasan juntos\, y la distancia a la que se encuentran entre sí\, encontramos evidencia que sugiere que esta hipótesis es cierta.
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