Coloquio: Advanced microscopy techniques to enable the discovery of molecular mechanisms that regulate cell migration
- 12-06-2025 14:00 |
- Aula Federman
Natalia Ares
University of Oxford
Machine learning, la tecnología detrás de hazañas como ChatGPT, la victoria de AlphaGo sobre un campeón mundial de Go y la capacidad de reconocer rostros con precisión superior a la humana, ahora está causando una verdadera revolución en la ciencia de materiales y dispositivos cuánticos.
En esta charla voy a explicar cómo estamos utilizando machine learning para estudiar chips semiconductores a escalas nanométricas; dispositivos con los que esperamos fabricar una nueva generación de computadoras, que llamamos cuánticas.
Al igual que un jugador de Go o ajedrez que consigue balancear estrategias de corto y largo plazo, nuestros algoritmos pueden tomar decisiones inteligentes. Estas decisiones le permiten extraer la mayor cantidad de información sobre los dispositivos y usarla para encontrar rápidamente los efectos cuánticos que buscamos. Voy a mostrar cómo estos avances están abriendo puertas en el mundo de la ciencia, haciendo que tareas complejas sean más fáciles y precisas que nunca.
Uriel Morzan
IFIBA. UBA & Conicet
Durante los últimos 3 mil millones de años, los componentes moleculares de la vida han evolucionado para convertirse en algunos de los agentes de interconversión de energía térmica, lumínica y química mas eficientes conocidos hasta el momento. En este seminario, mostraré cómo la combinación de métodos de estructura electrónica, dinámica molecular y ciencia de datos puede ayudar a develar algunos de los aspectos clave de esta eficiencia, sentando así
las bases para el diseño de dispositivos biocompatibles con propiedades ópticas y catalíticas sin precedentes.
Juan Pablo Paz
IFIBA. UBA & Conicet
En este coloquio, que representa la “vuelta al ruedo” del charlista tras cuatro años de gestión en el hoy difunto MINCyT, se presentará un resumen del estado de situación de la tecnología que, parece ser hoy, la más prometedora para construir computadoras y simuladores cuánticos. Estos dispositivos consisten en circuitos superconductores diseñados y manipulados utilizando las técnicas y conocimientos acuñados en la rama de nuestra disciplina que hoy se conoce con el nombre de “electrodinámica cuántica de circuitos”. Consisten en pequeñas unidades fabricadas con junturas Josephson y otros elementos que se comportan como átomos artificiales y que están interconectadas por resonadores de radiofrecuencia, que almacenan excitaciones cuánticas del campo electromagnético. En este contexto se presentará una nueva idea: el diseño de una compuerta que, controlada por el estado cuántico de uno de estos átomos artificiales, genera estados compactados del campo electromagnético en uno de los resonadores (“squeezed states”). Se describirá cómo construir este dispositivo, que constituye una compuerta cuántica universal, lo que implica que combinada con otras de más fácil factura que afectan a los átomos y los resonadores por separado, puede utilizarse para cumplir cualquier tarea. La nueva compuerta resulta útil para preparar ciertos estados de manera sencilla. Sus propiedades serán discutidas en la charla, y se mostrará un método para utilizarlos, codificando la información cuántica en los resonadores, que es capaz de detectar fácilmente la huella del proceso más común que la degrada: la pérdida de fotones.
Thomas Seon
Instituto Franco-Argentino de Dinámica de Fluidos para el medio ambiente (IFADyFE), CNRS, UBA, CONICET.
Ice accretion on airplanes, wires, or roadways, the formation of ice falls, ice stalactites, frozen rivers or aufeis, are a few examples of ice structures formed by the solidification of capillary flows (drop, rivulet, film). Among the many scientific questions that remain open regarding these phenomena, the effect of freezing on the contact line motion is undoubtedly one of the most important and mysterious. In this talk, we experimentally investigate this intricate coupling of advancing contact line and freezing by exploring the spreading of a water droplet on a cold substrate in various situations. This work allows us to propose the main mechanisms that explain the splashing and arrest behaviours of a contact line due to solidification.
Diego Shalom
Sophy Lab, INFINA, UBA, CONICET
El uso de herramientas de Inteligencia Artificial/Machine Learning/Deep Learning se está extendiendo hacia cada vez más aspectos de la vida cotidiana. En esta charla compartiré mi experiencia laboral en Entelai, una empresa argentina de base tecnológica, especializada en el análisis automatizado de imágenes médicas. La tarea que voy a contar comienza con la segmentación de lesiones, un algoritmo de aprendizaje automático que detecta lesiones en imágenes de RMN de cerebro. Dado que el crecimiento de estas lesiones tiene implicancias clínicas, detectar lesiones crecientes tiene gran relevancia. Utilizamos pares de imágenes en tiempos sucesivos para realizar un seguimiento longitudinal de cada lesión. Para determinar si una lesión crece es necesario comparar sus tamaños a lo largo del tiempo. Y para esa comparación, debemos asignar una incerteza en la determinación de esos tamaños, tarea nada sencilla.