Universo Startup 3
- 17-04-2026 16:30 |
- Aula 1401. Cero + Infinito
Andres Chacoma
UBA- Conicet
En deportes de red como el Pádel y el Vóley, los rallies representan la sucesión de eventos que ocurren desde el servicio inicial hasta que uno de los dos equipos marca un punto. Durante estos intercambios, los atletas se enfrentan a un entorno dinámico y complejo, en el que deben adaptarse de manera continua tanto a las acciones de sus compañeros como a las de sus oponentes. Estas decisiones, que requieren un alto nivel de precisión, deben tomarse en fracciones de segundo, bajo condiciones de exigencia física, mental y muchas veces con información incompleta.
Este entorno complejo plantea un desafío significativo para su estudio, debido a la gran cantidad de grados de libertad involucrados: las múltiples interacciones entre jugadores, el movimiento del balón, las posiciones cambiantes, entre otros. Sin embargo, mediante la implementación de modelos probabilísticos parsimoniosos, es posible reducir la complejidad del sistema, capturando sus aspectos esenciales. Estos modelos permiten describir cómo las interacciones de cooperación entre compañeros, y de competencia con los rivales, dan lugar a patrones emergentes que influyen directamente en el resultado del rally.
Este enfoque ofrece una nueva perspectiva sobre el análisis de la performance, proporcionando un marco teórico para entender cómo factores individuales y colectivos, pueden contribuir a la dinámica general del juego. Así, se pueden explicar la emergencia de observables globales que permiten no solo describir la evolución del juego, sino también proponer métricas cuantificables que puedan ser utilizadas para mejorar el rendimiento deportivo y el diseño de estrategias.
Christian Schmiegelow
Departamento de Física. UBA-Conicet
En esta charla hablaré de dos temas. Primero, contaré sobre uno de los experimentos más recientes que realizamos en el Laboratorio de Iones y Átomos Fríos (LIAF) del DF UBA-CONICET, donde medimos lo que se conoce como el efecto Doppler rotacional. Es decir, un efecto Doppler que es sensible a la dirección de movimiento del objeto en dirección transversal al haz que lo mide. Este esquivo efecto fue predicho hace varios años, pero hasta hoy no había prueba clara de su existencia. Los experimentos muestran claramente que sus propiedades físicas, a pesar de ser antiintuitivas, eran las esperadas y permiten la observación de fenómenos aún más raros, como las llamadas “super patadas”, en las que un fotón puede transferirle a un átomo un momento mayor que ħk. Luego, hablaré sobre una nueva serie de experimentos que estamos desarrollando en el LIAF, en los que buscamos perfeccionar los métodos actuales de enfriamiento láser de sólidos. Explicaré los principios de la técnica de enfriamiento anti- Stokes, los avances en el laboratorio y las perspectivas para los próximos años.
Agustin Freiberg Hoffmann
Facultad de Psicología
Las dificultades que presentan los estudiantes universitarios para superar exitosamente los primeros años de la carrera han capturado el interés y la preocupación de las autoridades universitarias, principalmente en los últimos tiempos. Este fenómeno ocurre tanto a nivel nacional como internacional y se vincula principalmente a la falta de hábitos de estudio con la que egresan los alumnos del nivel secundario de educación. En este contexto, se presenta la temática de la autorregulación de los aprendizajes en los estudiantes universitarios, describiendo su proceso y el modo en que este fenómeno puede afectar al rendimiento académico. Se mencionan las distintas dimensiones que pueden ser autorreguladas, y, diferentes variables relacionadas que ofrecen información relevante para la mejora de los aprendizajes. Se enumeran una serie de medidas que pueden contribuir con la mejora de las habilidades autorregulatorias de los estudiantes. Finalmente se presenta una aplicación para dispositivos móviles diseñada para promover las estrategias de aprendizaje autorregulado en los estudiantes universitarios.
Rodrigo Diaz
Instituto de Ciencias Físicas (ICIFI; UNSAM / CONICET), Escuela de Ciencia y Tecnología (UNSAM) y Centro de Inteligencia Artificial Interdisciplinaria (ECyT, UNSAM)
En la búsqueda de desentrañar los misterios de nuestro universo, el descubrimiento y caracterización de planetas extrasolares ha sido uno de los empeños más cautivantes de la astronomía moderna. Los procesos de formación y evolución de los exoplanetas se han puesto de manifiesto gracias a casi 30 años de esfuerzos observacionales y teóricos.
Al mismo tiempo, la revolución de los datos está cambiando radicalmente la forma de investigar en diversos campos de las ciencias físicas, desde la física de partículas a la dinámica molecular, pasando por la cosmología. El ámbito de la ciencia exoplanetaria no es una excepción. Los avances en la ciencia de datos y el aprendizaje automático se están convirtiendo en herramientas indispensables para explotar plenamente los conjuntos de datos disponibles y prepararse para futuros instrumentos.
De hecho, la ciencia exoplanetaria se encuentra en la intersección de dos olas de transformación, donde la interacción dinámica entre la tecnología de observación de vanguardia y las herramientas analíticas basadas en datos prometen marcar el comienzo de una nueva era de descubrimientos y revelaciones. En esta charla, presentaré una visión general del estado del campo, y algunos resultados obtenidos por nuestro equipo utilizando herramientas de aprendizaje automático para mejorar las capacidades de detección de las técnicas actuales o la operabilidad de distintos instrumentos.