Laboratorio de
Simulación de Eventos Discretos
Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires (DC-FCEyN-UBA)
Instituto de Ciencias de la Computación (ICC-CONICET/UBA)
Twitter: @SEDLab_ICC Contacto: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Investigación
Nuestro laboratorio desarrolla nuevos fundamentos teóricos, metodologías y herramientas de software para el modelado y simulación de sistemas complejos.
Nuestro objetivo es hacer avanzar el estado del arte en la construcción asistida y sistematizada de modelos de simulación por medio de la composición incremental de subcomponentes heterogéneos (multi-dominio, multi-escala, multi-paradigma) de un sistema.
Para estas tareas nos basamos en formalismos derivados de la teoría general de sistemas, con el fin de poder integrar sistemas dinámicos continuos, de tiempo discreto y de eventos discretos bajo descripciones unificadoras.
Nuestro enfoque facilita y promueve el estudio interdisciplinario de sistemas complejos, por ejemplo aquellos que integran fenómenos naturales, sociales y cibernéticos. Nuestras publicaciones pueden accederse aquí.
Modelado
Utilizamos diversas técnicas para modelar sistemas en áreas diversas como física de altas energías, redes de comunicaciones, vehículos no tripulados, sistemas socioeconómicos y socioambientales, entre otras.
Desarrollamos nuevos sustentos teóricos como por ejemplo teoría de la representación de fenómenos emergentes, representación de ecuaciones diferenciales en entornos 3D reticulados y representación de sistemas de gran escala mediante flujos de energía, entre otros.
Las principales técnicas son máquinas de estados finitos, modelado basado en agentes, ecuaciones diferenciales, ecuaciones en diferencia, autómatas celulares (entre otras) todas ellas representadas dentro del marco del formalismo DEVS (Discrete EVent Systems specification).
Simulación
Desarrollamos nuevos algoritmos para darle comportamiento a los modelos mejorando las características de las simulaciones como ser su eficiencia, paralelismo, ejecución distribuída, análisis de sensibilidad ante dispersión de parámetros y co-simulación entre diferentes sistemas, entre otras.
Control
Un aspecto presente en todos los sistemas que estudiamos es el diseño de estrategias de control, para hacer converger el comportamiento de los sistemas bajo estudio a objetivos de comportamiento deseables al menor costo posible.
Docencia
Cada año dictamos la materia optativa Simulación de Eventos Discretos para carreras de grado y posgrado.
El curso tiene un formato que permite aprender metodologías de modelado y técnicas de simulación a diversos niveles. Tanto alumnos con conocimiento previo de programación como aquellos que traen conocimiento en sus áreas investigación o trabajo (por ejemplo biología, economía, física, etc.) desarrollan habilidades para plantear preguntas, especificar modelos y realizar simulaciones sobre sistemas de la más diversa índole. Tal como sucede en la mayoría de los proyectos reales en la industria o la academia que se apoyan en simulación computacional, personas de formación diversa aplica miradas variadas ("modelos mentales") sobre una misma problemática.
En el curso aprendemos técnicas que permiten converger a especificaciones comunes y no ambiguas ("modelos formales") que puedan producir simulaciones útiles para responder las preguntas de partida.
La técnica a la que prestamos mayor atención es conocida como DEVS (Discrete EVent Systems specification), un formalismo de modelado y simulación que facilita la expresión simultánea de sistemas continuos, de tiempo discreto y de eventos discretos.
Herramientas de modelado y simulación
Utilizamos y contribuimos al avance de las siguientes herramientas, en colaboración con sus grupos de desarrollo.
Colaboraciones
Instituciones y Laboratorios con los que desarrollamos proyectos en colaboración
Fermilab
Simulación de trayectoria de partículas en física de altas energías.
CERN
Simulación de redes de datos complejas para experimentos físicos de gran escala.
LAR-FIUBA
Modelado, simulación y control híbrido de sistemas ciberfísicos.
LIU
Herramientas y metodologías de simulación basadas en Modelica. Modelos Globales.
RTSync
Herramientas y metodologías de simulación basadas en DEVS.
FAUBA
Modelado y simulación basada en agentes para sistemas socio-ambientales con aplicación a la agricultura.
Fundación Sadosky
Nuevas tecnologías aplicadas a la educación.
Miembros
Investigadores y tesistas de posgrado y grado supervisados y co-supervisados realizando sus investigaciones en nuestro laboratorio.
Director
Dr. Rodrigo Castro
Profesor Adjunto UBA
Investigador Adjunto CONICET
Investigadores Formados
Dr. Esteban Lanzarotti
Investigador Asistente CONICETSimulación de sistemas biológicos
Posdoctorandos
Dr. Ezequiel Pecker Marcosig
Becario CONICETSimulación de sistemas ciberfísicos
Dr. Matías Bonaventura
Simulación de redes de datos
Dr. Lucio Santi
Simulación de sistemas de partículas
Estudiantes de Doctorado
Tobias Carreira Munich
Becario UBA
Simulación de sistemas socioeconómicos complejos
Estudiantes de Doctorado co-supervisados
Alexis TcachDoctorado en Cs. de la Computación
Director: Esteban Mocskos (FCEN-UBA)
Mariana Bergonzi
Becaria CONICET
Doctorado en Cs. de la Computación
Director: Ernesto Kofman (FCEIA-UNR)
Tesistas de Licenciatura
Alejandro MignanelliLicenciatura en Cs. de la Computación
Ezequiel Armando PuertaLicenciatura en Cs. de la Computación
Leandro GroismanLicenciatura en Cs. de la Computación- Francisco RoslanLicenciatura en Cs. de la Computación
Lucas FigarolaLicenciatura en Cs. de la Computación- Diego GarcíaLicenciatura en Cs. de la Computación
- Julian Gutierrez OstrovskyLicenciatura en Cs. de la Computación
Becaries de Iniciación a la Investigación en Ciencias de la Computación
Gisela ConfalonieriLicenciatura en Cs. de la Computación- Ignacio Gonzalez TaflerLicenciatura en Cs. de la Computación
Infraestructura y Ciencia de Datos
A.U.C. Mariano Zapatero
COVID19
Our Simulation Lab has switched all of its efforts to designing tools that can help in
offering better answers to face the covid-19 outbreak.
All of our researchers and students are relentlessly devoting extra efforts around the clock to
tackle relevant questions by means of modeling and simulation techniques.
We are part of a broader effort driven by an interdisciplinary group of scholars at the School of Exact and Natural Sciences, University of Buenos Aires,
with the main goal of advicing our policy makers in the management of the crisis.
If you are a researcher or a policy maker and think we can be of any help please contact us at sedlab@dc.uba.ar
| This section is being updated on a regular basis |
Examples of simulation models under development:
- Individual-based indirect infection dynamics driven by particle-space interaction
- Cellular Automata-based 2D spread dynamics
You can see elaborated scenarios here
Social distancing: a) Strict b) Some nearby shopping allowed c) Some nearby shopping and working allowed
- Continuous time SEIR dynamics based on Ordinary Differential Equations
a) Natural evolution, no social distancing b) Intermitent periods of very strict (supression) and less strict (mitigation) distancing
- Network of SEIRs with influence between neighboring clusters
