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)
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

  Imagen 

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

descarga

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

Resultado de imagen para 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.

Imagen relacionada

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.

Imagen relacionada

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

  • castroDr. Rodrigo Castro
    Profesor Adjunto UBA
    Investigador Adjunto CONICET

Estudiantes de Doctorado

  • Lic. Lucio Santi
    Doctorado en Cs. de la Computación
  • bonaventuraLic. Matías Bonaventura
    Doctorado en Cs. de la Computación
  • Daniel FoguelmanLic. Daniel Foguelman
    Doctorado en Cs. de la Computación
  • Ezequiel Pecker MarcosigIng. Ezequiel Pecker MarcosigDoctorado en Ingeniería

Estudiantes de Doctorado co-supervisados

  • Alexi TcachAlexis TcachDoctorado en Cs. de la Computación
    Director: Esteban Mocskos (FCEN-UBA)
  • Sebastián PessahSebastián PessahDoctorado en Ciencias Agrarias
    Director: Diego Ferraro (FA-UBA)

Tesistas de Licenciatura

  • Gisela ConfalonieriLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Alejandro DanósAlejandro DanósLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Lucas RossiLucas RossiLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Pedro RodríguezPedro RodríguezLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Hernán ModrowHernán ModrowLicenciatura en Cs. de la Computación
  • Diego GarcíaDiego GarcíaLicenciatura en Cs. de la Computación

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

 ezgif.com crop particle2

 

  • Cellular Automata-based 2D spread dynamics

 CellDEVS
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

SEIR

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