Explorando la naturaleza con Machine Learning

El coloquio tendrá lugar el viernes 28 de julio en nuestro horario habitual de las 14 hs en la sala de seminarios del Instituto (Pasaje Gutiérrez 1415 -1er piso)

-Título-

Explorando la naturaleza con Machine Learning

-Resumen-

En este coloquio, discutiremos varias técnicas de Machine Learning, empezando por el Análisis de Componentes Principales (PCA), un algoritmo de reducción de dimensionalidad frecuentemente empleado en la Biología. Profundizaremos en sus limitaciones y en cómo este método se utiliza como punto de partida para algoritmos más sofisticados desarrollados en los últimos años, los cuales son capaces de identificar patrones sutiles en los datos que de otra manera podrían permanecer ocultos.

Presentaremos diversas aplicaciones de estas técnicas, con especial énfasis en un estudio en el que se utilizaron para analizar la interacción ultrasónica entre los murciélagos y las polillas nocturnas, un ejemplo representativo de una carrera armamentística evolutiva que ha durado 60 millones de años. Este enfoque nos permitió descubrir la existencia de un mecanismo de mimetismo darwiniano en el ámbito del ultrasonido (Ref. 1) reportado por primera vez.

Finalmente, expondremos cómo la combinación de ecuaciones diferenciales y redes neuronales, alimentadas con datos obtenidos a través de las redes sociales, puede ser utilizada para predecir brotes del virus COVID-19. Este trabajo interdisciplinario fue llevado a cabo durante el período de cuarentena, con la colaboración de investigadores del CAB, CITEDEF, la UNAM de México, y el MIT de Estados Unidos.

-Disertante-

El Dr. Matías Núñez es investigador del CONICET y reparte su trabajo entre  el Centro Atómico Bariloche y el INIBIOMA, en el grupo de Ecología Cuantitativa. Completó su licenciatura en el Instituto Balseiro, centrándose en la teoría del caos y en el desarrollo de métodos para su estabilización. Realizó su doctorado en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, en Estados Unidos, especializándose en física cuántica aplicada al estudio de materiales.

Su trabajo de investigación abarca diversos frentes, incluyendo sistemas complejos, machine learning  y sus aplicaciones en biología y física. De manera paralela, está involucrado en aplicaciones y desarrollos.  Actualmente lidera un proyecto en el marco de la Fundación Sadosky, coordinando a un equipo interdisciplinario de investigadores de La Plata, Mendoza y Buenos Aires. Junto con la empresa Neufitech, están empleando nuevas tecnologías de inteligencia artificial, como modelos de lenguaje tipo ChatGPT, para potenciar las capacidades de comunicación de personas con dificultades en el habla. En el mismo marco, participa en otro proyecto junto a la empresa URBAN relacionado con el reconocimiento de patrones urbanos mediante técnicas de machine learning para  simulaciones sociales con el fin de evaluar la implementación de políticas públicas.

Los coloquios del INIBIOMA son un espacio para compartir trabajos en curso, proyectos, propuestas y experiencias entre grupos de investigación del instituto, invitados/as nacionales/internacionales, y de otros centros de investigación.

Los/las esperamos

Grupo Organizador de COLOQUIOS

Adriana Ruggiero ruggieroa@comahue-conicet.gob.ar
Maricel Graña Grilli  ggmaricel@comahue-conicet.gob.ar

María Eugenia Ghio mghio@comahue-conicet.gob.ar