El significado del espacio tiempo: agujeros negros y entrelazamiento cuántico
- 2025-07-22 17:00 |
- Aula Magna. Pab 2
Daniel R. Parisi
ITBA - CONICET
El término "materia activa" se refiere a sistemas fuera del equilibrio formados por agentes que consumen energía interna para generar movimiento autopropulsado, dando lugar
a comportamientos emergentes. En esta charla, exploraremos tres ejemplos de este tipo de sistemas:
a) Inspirados en la alta movilidad que presentan las células T, incluso en condiciones de densidad muy elevada, estudiaremos mediante sistemas ideales cómo la deformación de las partículas influye en su transporte.
b) Visitaremos la dinámica peatonal y discutiremos un enfoque prometedor de simulación basado en datos experimentales (data-driven simulation).
c) Finalmente, a partir de un modelo sencillo de dinámica peatonal, definiremos un comportamiento análogo al juego "mancha-zombie", que combina elementos de contagio y
dinámicas de presa-predador, dando lugar a patrones colectivos novedosos y mostrando una posible transición de fase.
Martin Caldarola
Single Quantum B.V.
En esta charla introduciré la tecnología detrás de los detectores de fotones únicos basados en nanohilos superconductores (SNSPD por sus siglas en inglés) que desarrollamos y producimos en Single Quantum. Presentaré sus métodos de caracterización para luego centrarme en diferentes aplicaciones que hemos estado desarrollando en la empresa, que van desde la imágenes para ciencias de la vida hasta la comunicación óptica en el espacio profundo.
Gabriella Cincotti
Department of Civil, Computer and Aeronautical Engineering. University Roma Tre
Enzo Tagliazucchi
UBA - CONICET
A lo largo de la vida, el cerebro humano muestra cambios estructurales y funcionales indicativos de distintas trayectorias de envejecimiento. En algunos casos, factores genéticos y ambientales pueden ocasionar un envejecimiento biológico acelerado, el cual se asocia a deterioro cognitivo y mayor incidencia de enfermedades neurodegenerativas.
En esta charla voy a presentar una serie de trabajos recientes que combinan métodos de aprendizaje automático con neuroimágenes multimodales para cuantificar estas trayectorias de envejecimiento y relacionarlas con posibles factores subyacentes. Además, voy a mostrar como modelos biofísicos basados en sistemas dinámicos pueden utilizarse para investigar los mecanismos neurobiológicos implicados en el envejecimiento cerebral, tanto en personas sanas como en pacientes.
Pablo Groisman
Dpto de Matemática Exactas-UBA e IMAS-CONICET
La geometría de la función de energía en sistemas físicos con una gran cantidad de componentes es tan importante como elusiva. Una situación similar ocurre con las funciones de pérdida en redes neuronales profundas y otros procedimientos de aprendizaje automático. En ambos casos es importante entender cuáles son los mínimos locales del sistema y otros aspectos de su geometría que contienen información clave sobre el comportamiento a largo plazo de los mecanismos de descenso por gradiente.
Vamos a considerar la energía del modelo de Kuramoto -un modelo bien establecido para estudiar fenómenos de sincronización- en grafos geométricos aleatorios. Estos grafos son relevantes porque permiten modelar tanto la aleatoriedad presente en los acoplamientos como su carácter espacial (a diferencia de los modelos de campo medio). Estudiaremos el rol de la topología de los grafos en la determinación del paisaje de la energía (mínimos locales, subconjuntos de nivel, etc.). Si el tiempo lo permite, analizaremos la importante cuestión del tamaño de las bases de atracción.