Investigación

Nuestro laboratorio desarrolla nuevos fundamentos teóricos, metodologías y herramientas de software para el modelado, simulación y análisis 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

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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.


CD++

Simulación de sistemas complejos basados en el formalismo DEVS y Cell-DEVS
descarga

PowerDEVS Icon

PowerDEVS

Simulación de sistemas híbridos basados en DEVS y QSS

descarga

QSS Solver Icon

QSS Solver

Simulación de sistemas continuos e hibridos basados en QSS y micro-Modelica

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Resultado de imagen para open modelica

Open Modelica

Modelado y simulación de sistemas híbridos con el elenguaje Modelica

descarga

Colaboraciones

Instituciones y Laboratorios con los que desarrollamos proyectos en colaboración

fermilab

Fermilab

Simulación de trayectoria de partículas en física de altas energías.

Resultado de imagen para cern

CERN

Simulación de redes de datos complejas para experimentos físicos de gran escala.

 
Resultado de imagen para fiuba

 

LAR-FIUBA

Modelado, simulación y control híbrido de sistemas ciberfísicos.

logoLIU

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.

Ministerio de Ciencia arg

MinCyT Argentina

Modelado, Simulación y Análisis de Datos.

turismo

 

Turismo Argentina

Modelado, Simulación y Análisis de Datos.

buenosairespcia

 

MinSal Buenos Aires Provincia

Modelado, Simulación y Análisis de Datos.

Imagen relacionada

 

Fundación Sadosky

Nuevas tecnologías aplicadas a la educación.

fundar

Fundar

Modelado, Simulación y Análisis de Datos.

Miembros

Investigadores y tesistas de posgrado y grado supervisados y co-supervisados realizando sus investigaciones en nuestro laboratorio.

Director

  • castroDr. Rodrigo Castro
    Profesor Adjunto UBA
    Investigador Adjunto CONICET
    Modelado y simulación de sistemas complejos interdisciplinarios

Investigadores Formados

  • LanzarottiDr. Esteban Lanzarotti
    Investigador Asistente CONICET
    Simulación de sistemas biológicos
  • Ezequiel Pecker MarcosigDr. Ezequiel Pecker Marcosig
    Investigador Asistente CONICET
    Simulación de sistemas ciberfísicos

Investigadores Colaboradores (Grupo de Socioeconomía Computacional)

  • igal kejsefmanDr. Igal Kejsefman
    Investigador Asistente 
    IEALC-CONICET
    Análisis de estructura económica y sectores productivos
  • harracaDr. Martín Harracá
    Investigador Posdoctoral Asociado
    University of Surrey
    Gobernanza y competencia en plataformas digitales

Posdoctorandos

  • bonaventuraDr. Matías Bonaventura
    Postdoc Asocioado CERN
    Simulación de redes de datos
  • SantiDr. Lucio Santi
    Postdoc Asociado MELI
    Simulación de sistemas de partículas
  • pedrazaDra. Lucía Pedraza
    Becaria Posdoctoral Agencia I+D+i
    IA y simulación para agroecosistemas sustentables
    Director: Diego Ferraro (FAUBA-UBA)

Estudiantes de Doctorado

  • tobias carreiraTobias Carreira Munich
    Becario Doctoral UBA
    Simulación de sistemas socioeconómicos complejos
  • agustin caputo bugalloAgustín Caputo Bugallo
    Becario Doctoral CONICET
    Simulación de modelos socioeconómicos complejos

Estudiantes de Doctorado co-supervisados

  • Alexi TcachAlexis TcachDoctorado en Cs. de la Computación
    Director: Esteban Mocskos (FCEN-UBA)
  • Mariana BergonziMariana Bergonzi
    Becaria CONICET
    Doctorado en Cs. de la Computación
    Director: Ernesto Kofman (FCEIA-UNR)

Tesistas de Licenciatura

  • alejandromignanelliAlejandro MignanelliLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Leandro GroismanLeandro GroismanLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Francisco RoslanFrancisco RoslanLicenciatura en Cs. de la Computación
  • FigarolaLucas FigarolaLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Diego GarcíaDiego GarcíaLicenciatura en Cs. de la Computación
  • romzcykGerónimo RomzcykLicenciatura en Cs. de la Computación
  • pazValentín Paz MarcollaLicenciatura en Cs. de la Computación
  • santosAntonio SantosLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Matías PortnoyLicenciatura en Cs. de la Computación
  • bocaccioSebastián BocaccioLicenciatura en Cs. de la Computación
  • giudiceCarlos GiudiceLicenciatura en Cs. de la Computación

Asistentes de Investigación y Becaries de Iniciación a la Investigación en Ciencias de la Computación

  • Gisela ConfalonieriLic. Gisela Confalonieri
    Asistente de Investigación
    Algoritmos para visualización inmersiva e interactiva de datos
  • Ignacio Gonzalez TaflerIgnacio Gonzalez Tafler
    Beario BIICC
    Licenciatura en Cs. de la Computación

Infraestructura y Ciencia de Datos

  • zapateroA.U.C. Mariano Zapatero

Grupo de Modelado, Simulación y Análisis de Sistemas Socioeconómicos Complejos

El Grupo de Modelado, Simulación y Análisis de Sistemas Socioeconómicos Complejos combina una gama amplia de capacidades profesionales y científicas interdisciplinarias con experiencia en el asesoramiento, diseño de soluciones y ejecución de proyectos a la medida de las organizaciones tanto públicas, privadas como del tercer sector.

Estas capacidades incluyen técnicas de creación de modelos matemáticos, modelos de simulación computacional, modelos de inteligencia artificial, ciencia de datos y estadística aplicados a problemas socioeconómicos, combinados con la creación de herramientas de software y bases de datos con procesamiento en la nube.

Descargar el brochure aquí

La dirección está a cargo del Dr. Rodrigo Castro (ICC-CONICET), experto en modelos matemático-computacionales interdisciplinarios, mientras que el área de estudios socioeconómicos es coordinada por el Dr. Igal Kejsefman (IEALC-CONICET), experto en técnicas cuantitativas y de modelado de datos aplicados a la estructura económica y los sectores productivos

El grupo se completa con investigadores y becarios, tanto a nivel de grado como posgrado, con formación multidisciplinaria en computación, economía, sociología, ingenierías, matemática y física.

Actualmente cuenta con la participación de profesionales que incluyen a los investigadores Ernesto Kofman (CIFASIS-CONICET), Daniel Feierstein (CEG-CONICET), Pablo Amster (IMAS-CONICET), Diego Ferraro (IFEVA-CONICET), Martín Harracá (Centre of Digital Economy, U. of Surrey) y a los becarios Tobias Carreira Munich (ICC-CONICET), Agustin Caputo Bugallo (ICC-CONICET), Nahuel Arca (IMAS-CONICET), Felipe Ghersa (IFEVA-CONICET), Ignacio Gonzalez Tafler (DC-FCEyN-UBA), Antonio Santos (DC-FCEyN-UBA), incluyendo la colaboración para diversos proyectos del resto de los miembros del SEDLab.