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(1) Estructura de investigación del Instituto de Cálculo: En el Instituto de Cálculo se desarrolla una actividad de investigación estable a través de los años que involucra a un grupo consolidado de investigadores de distintas áreas de la matemática, la física y la computación. Asimismo, se trabaja en la resolución de problemas de otras áreas de la ciencia que requieran apoyo de matemáticos, físicos y computadores, incluyendo entre otros, asesoramiento en estadística, finanzas, métodos numéricos, investigación operativa y mecánica de fluidos. Con relación a la producción científica del bienio 2011-2012, los investigadores del IC colaboraron o lideraron diversos proyectos de investigación subsidiados por distintas agencias nacionales e internacionales. Los resultados de sus investigaciones dieron origen a más de 70 publicaciones en revistas internacionales con referato. Se escribieron una decena de capítulos de libros y 1 libro. Se llevaron a cabo alrededor de una decena de convenios y/o órdenes de trabajo de proyectos de transferencia a la industria y el Estado. El Instituto cuenta con 11 investigadores formados (9 de ellos son investigadores de Conicet) y 9 becarios de doctorado. Además constituye la base de tres carreras de posgrado de la UBA: Maestría en Estadística Matemática, Carrera de Especialización en Estadística Matemática y Carrera de Especialización en Estadística para Ciencias de la Salud. Los directores y miembros de los comités académicos de estas carreras de posgrado son todos investigadores del Instituto. Desde julio pasado, se ha instalado en el marco del Instituto el nodo central de la Plataforma Bioinformática Argentina, plataforma dependiente del Mincyt creada para el desarrollo de la Bioinformática en el país. Las principales áreas de investigación que se desarrollan actualmente en el Instituto de Cálculo son 6: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Investigación Operativa Estadística Mecánica de Fluidos Computacional Sistemas Complejos aplicados a Problemas Sociales Grafos y Algoritmos Biofísica 1. Investigación Operativa Desde el Instituto de Cálculo trabajamos en conjunto con profesores del Departamento de Computación en temas aplicados de Investigación Operativa. Consideramos que la Universidad pública debe estar vinculada con el medio productivo, el Estado y las organizaciones sin fines de lucro, a fin de resolver problemas del mundo real. En nuestro caso, la Investigación Operativa y la Optimización son disciplinas que pueden aportar mucho en este sentido. A la Investigación Operativa se la puede definir como la ciencia de la toma de decisiones. Consiste en el desarrollo de métodos y algoritmos capaces de analizar simultáneamente miles de variables y escenarios posibles, a fin de decidir políticas óptimas para un problema dado. Algunas de sus posibles aplicaciones son: problemas de logística y transporte, planificación de la producción, distribución eficiente de recursos humanos, diseño de redes, planificación de horarios, diseño de fixtures deportivos, gestión de licitaciones. Nuestro grupo cuenta con experiencia en proyectos de estas características, vinculados con el Estado, con el sector privado y con organizaciones sin fines de lucro. Es importante aclarar que no pretendemos transformarnos en una consultora ni competir con ellas: somos parte de la Universidad pública y como tal, nos interesa aportar a la solución de problemas del mundo real que además presenten desafíos académicos concretos. Esto permitirá que se generen nuevos proyectos de investigación, se publiquen nuevos trabajos, surjan nuevos temas de tesis, etc., es decir, el mundo de las aplicaciones retroalimentando a la investigación académica y viceversa. En los últimos años hemos participado de diversos proyectos aplicados, tanto aquí en la Argentina como en colaboración con académicos de la Universidad de Chile. Los principales que podemos destacar son los siguientes: distribución eficiente de censistas en el censo nacional 2010 de la Provincia de Buenos Aires; optimización del recorrido de los camiones para la recolección de residuos de la ciudad de Buenos Aires; programación de la Liga Nacional de Vóley de la Argentina y de la Primera y Segunda División del fútbol chileno; planificación de la producción y de la logística en empresas salmoneras del sur de Chile; gestión de licitaciones combinatorias para el Estado chileno y para el gobierno de la ciudad de Buenos Aires. Actualmente estamos comenzando a trabajar en 3 proyectos con diferentes municipios de la provincia de Buenos Aires: uno en La Matanza, consistente en el desarrollo de un simulador de tránsito que permita definir políticas para el rediseño del tránsito pesado; otro en Morón, con el objetivo de hacer más eficiente el recorrido de los camiones de recolección de residuos reciclables; y un tercero con Avellaneda (en conjunto con la Universidad de Avellaneda), para ordenar el tránsito vehicular y peatonal en las principales arterias que conectan al municipio con la ciudad de Buenos Aires. Varios de estos proyectos que ya se han finalizado derivaron en trabajos publicados en revistas internacionales del área, así como también en trabajos de tesis de grado y posgrado en la UBA y en la Universidad de Chile. 2. Estadística Uno de los principales objetivos del área de investigación en Estadística en el IC es el estudio de procedimientos robustos y de métodos no paramétricos o semiparamétricos. El área de Estadística Robusta se aboca al desarrollo de métodos que permiten inferencias certeras bajo pequeñas desviaciones de los supuestos. La conveniencia de utilizar procedimientos robustos sobre los clásicos es que son confiables, aún cuando algunos supuestos del modelo no se verifiquen o haya datos atípicos en la muestra, sin perder eficiencia cuando el modelo asumido es válido. Estudios realizados muestran que en la mayoría de los conjuntos de datos utilizados existe entre un 5% y un 10% de datos atípicos, lo que muestra la relevancia y necesidad de técnicas robustas. El área de Estimación No Paramétrica y Semiparamétrica ha ganado mucha importancia, en los últimos años como un medio para explorar la naturaleza de fenómenos no lineales complejos. La idea de estos procedimientos es dejar que los datos muestren la estructura subyacente en lugar de imponer un modelo predeterminado. Los investigadores de diversos campos, tales como Biología, Medicina y Meteorología, se percataron de la importancia de utilizar estos métodos para resolver sus problemas a través de técnicas adaptivas. En nuestro grupo desarrollamos actualmente procedimientos robustos para diversos modelos estadísticos. Entre los modelos paramétricos de nuestro interés se incluyen regresión lineal, no lineal, modelo lineal generalizado y análisis multivariado para los que se desarrollan procedimientos de alto punto de ruptura, aún en presencia de observaciones faltantes y de datos atípicos en cada componente, como es el caso de datos provenientes de microarreglos. Asimismo, consideramos métodos robustos para modelos semiparamétricos tales como modelos parcialmente lineales y direccionales. En general, todos estos modelos tratados poseen numerosas aplicaciones en diversas áreas de la ciencia y el conocimiento. Consideramos muy importante la transferencia de nuestros resultados a investigadores de otras disciplinas. Por lo tanto, para las metodologías propuestas se desarrollan algoritmos de computación que permitan una implementación de manera amigable y de fácil uso. Esto facilita la utilización de nuestros resultados a investigadores de distintas áreas. 3. Mecánica de Fluidos Computacional En esta línea se trabaja en la simulación numérica aplicada a distintos problemas de la mecánica del continuo, en las ramas mecánica de fluidos y mecánica de sólidos. La investigación está motivada por tres problemas de la ingeniería donde la utilización de simulación numérica resulta una herramienta fundamental: la modelización de flujos, la modelización de estructuras unidimensionales (ambas modelizaciones relacionadas con la generación de energía a partir del recurso eólico) y la modelización hidrodinámica bidimensional de ríos, estuarios y bahías. Como marco general se utiliza el paradigma de ejecución paralela en clusters Beowulf, implementado sobre el protocolo MPI para resolver las diversas ecuaciones diferenciales relacionadas con estos problemas. Los conocimientos adquiridos al aplicar técnicas de programación paralela a los modelos mencionados anteriormente resultan de gran utilidad para extender la utilización de estas técnicas a la resolución en el futuro de otros problemas de la mecánica del continuo. La necesidad de resolución de problemas cada vez más complejos mediante métodos numéricos computacionales demanda la modificación de los paradigmas de programación de los códigos que los implementan. Por otro lado, el surgimiento y popularización en las últimas décadas de los clusters tipo Beowulf, con arquitectura paralela de memoria distribuida, como equipamiento estándar para cálculo paralelo, obliga al rediseño de los códigos de simulación numérica para aprovechar las capacidades de dichas máquinas. En este sentido, el protocolo MPI se plantea como la alternativa más comúnmente utilizada como base en dichas implementaciones para el manejo de la comunicación a través del pasaje de mensajes. Para esto se está extendiendo un “framework” orientado a la resolución de ecuaciones en derivadas parciales por medio de los métodos de elementos finitos y espectrales desarrollado en lenguaje C/C++. Este “framework” incorporará la resolución en forma paralela, incorporando interfaces a las bibliotecas de MPI. 4. Sistemas Complejos aplicados a Problemas Sociales Uno de los primeros intentos de usar herramientas y técnicas de las ciencias exactas para estudiar problemas del mundo social se originó en 1944 a partir del trabajo de J. Von Neumann y O. Morgenstern, quienes aplicaron la teoría de juegos a fenómenos económicos. Más adelante y desde la sociología, los trabajos de Axelrod dieron un gran impulso a los modelos basados en agentes (1984). Más recientemente, desde la física estadística, se intentó estudiar a los sistemas sociales ubicándolos en el marco de los sistemas complejos. Es decir, sistemas caracterizados por tener un comportamiento colectivo que no puede inferirse de manera simple a partir del comportamiento individual de sus integrantes. Estos suelen presentar propiedades emergentes como coordinación, y características relevantes como transiciones de fase. En este sentido, se formularon modelos simples que tratan de captar aspectos claves de algunos sistemas sociales y económicos, como modelos de formación y propagación de opiniones, epidemias, y lenguajes, modelos de agentes que compiten por recursos escasos, entre otros. En muchos casos, estos modelos se han generalizado para introducir interacciones entre los agentes, una noción similar a la temperatura, un campo externo, intentando modelar otros ingredientes de los sistemas reales usando técnicas de la física estadística. Esta línea de trabajo se enmarca en el área de los Sistemas Complejos y se propone abordar problemas sociales usando herramientas y técnicas de la física estadística, combinándolas con otras de estadística, de dos formas: 1) modelando sistemas sociales mediante modelos basados en agentes y 2) desarrollando herramientas para aplicar en problemas reales del área social, buscando responder a preguntas específicas formuladas por investigadores del área social. En este último caso, buscando validar finalmente los resultados encontrados. Una herramienta fundamental en esta línea son las redes complejas, que en el último tiempo han mostrado ser sumamente útiles para describir sistemas complejos provenientes de diversas áreas de la ciencia (redes bioquímicas, sociales, entre otras). En este sentido, nos proponemos desarrollar métodos de construcción de redes complejas que expresen las relaciones que existen en un sistema social dado. En el trabajo con datos reales, conocer esta red puede ser de interés, por ejemplo, detectar los grupos de agentes fuertemente relacionados entre sí, lo que puede brindar información desconocida acerca de algunos de esos agentes, y acerca de qué tienen en común los nodos que integran los grupos. En el caso de los modelos basados en agentes, es interesante estudiar si las propiedades de la red subyacente se relacionan con las propiedades emergentes del modelo, como ocurre en muchos sistemas complejos reales. 5. Grafos y Algoritmos En esta línea de investigación se estudian algunas clases de grafos y se analizan algunos de los problemas clásicos de teoría de grafos (conjunto independiente máximo, clique máxmo, coloreo de vértices o aristas de un grafo, recubrimiento mínimo), restringidos a esas clases. Uno de los objetivos es, dado un problema y una clase de grafos, averiguar la situación de ese problema en términos de complejidad computacional, para la clase en cuestión. O bien intentamos probar que el problema es intratable computacionalmente (NP-Hard) para la clase, o bien hallamos algoritmos polinomiales que resuelven el problema para cualquier grafo perteneciente a la clase. Muchos de estos problemas están motivados por problemas reales de la Investigación Operativa, y en ese sentido, existe una ligazón importante entre esta línea de trabajo y la línea 1) definida en este documento. Se estudian también caracterizaciones estructurales de diferentes clases de grafos y se buscan caracterizaciones parciales o totales de las mismas, por medio de estructuras prohibidas. Existen muchos problemas abiertos de este tipo en clases de grafos bien estudiadas, para las cuales no se conocen este tipo de caracterizaciones. 6. Biofísica El Dr. Leonardo Boechi es el primer investigador que se ha sumado al área de Biofísica del Instituto. Con formación de grado en ciencias biológicas, de postgrado en ciencias químicas y luego de un postdoctorado en ciencias físicas, este investigador busca combinar las herramientas matemáticas que se producen en el Instituto con problemas biofísicos de gran relevancia. En particular, se estudia el plegamiento de proteínas de membranas, un área fundamental para las ciencias biológicas y muy poco explorada tanto desde un punto de vista experimental como teórico. Dado que las proteínas de membrana representan la mayor fuente de blancos de las drogas comerciales, y que el diseño racional de drogas necesita de grandes mejoras desde un punto de vista teórico, la investigación que aquí se desarrolla busca encontrar mejoras en el diseño de drogas para ser aplicado directamente a proteínas de membrana. El objetivo es hacer crecer esta área en el Instituto en el mediano plazo a través de la incorporación de becarios y tesistas, así como también a partir de la interacción con la Plataforma de Bioinformática, que se describe a continuación. A mediados de este año se ha instalado en el Instituto de Cálculo el nodo central de la Plataforma de Bioinformática Argentina (BIA). BIA es un proyecto financiado por el MINCyT mediante el subsidio de plataformas tecnologicas para el desarrollo de la Bioinformatica a nivel nacional. Está dirigida por un equipo multidisciplinario de profesionales, liderados por el Dr. Adrián G. Turjanski, quien desempeña la Dirección General y por el Dr. Marcelo A. Marti, quien es el responsable de la Unidad Científica Tecnológica de la Plataforma. BIA está formada por cinco nodos científicos y un nodo central. El Nodo Central tiene como rol el desarrollo del software, la instalación del hardware y la coordinación científico-técnica de BIA. Incluye profesionales dedicados al desarrollo científico-tecnológico de distintos proyectos, personal administrativo y encargados de ventas. AREAS DE VACANCIA: Es política primordial del Instituto incorporar al mismo académicos de primer nivel en las distintas disciplinas pertenecientes a la Matemática Aplicada y en otras que pertenezcan a diferentes áreas de la ciencia pero que puedan potenciarse mediante herramientas sofisticadas de cálculo. El Instituto ya es hoy un centro de referencia a nivel nacional, regional e internacional en temas de Estadística Matemática, y comienza a tener desarrollos incipientes en otras áreas. Debemos lograr generar nuevas áreas y fortalecer otras, como ser Optimización Combinatoria, Cálculo Numérico, Ecuaciones Diferenciales, Economía Matemática, Estadística y Probabilidad desde un punto de vista más aplicado, Física Matemática, Teoría de Juegos, Sistemas Dinámicos, Informática Teórica, Bioestadística, Biología Computacional, Biofísica, Neurociencia Computacional, Sistemas Complejos. Los 2 cargos nuevos de Profesor Adjunto, dedicación exclusiva, en el Instituto de Cálculo (uno de ellos en Matemática Aplicada y el otro en Matemática Aplicada a las Ciencias Naturales) llamados recientemente a Concurso contribuirán sin dudas al crecimiento del Instituto en la dirección señalada. Asimismo, la reciente incorporación de Leonardo Boechi, especialista en Biofísica que ha regresado al país tras una estadía posdoctoral en USA y se ha integrado al IC como investigador del Conicet, junto a la instalación en el Instituto de la plataforma de Bioinformática del Mincyt, dirigida por el Dr. Adrián Turjanski, permiten empezar a abrir una línea dentro del Instituto de mucha trascendencia para el país, como es la de la aplicación de técnicas físico-matemáticas y computacionales para problemas de la biología. (2) Lista de cargos solicitados En esta oportunidad el Instituto presenta dos pedido conjuntos, uno con el Departamento de Computación (DC) y otro con el Departamento de Matemática (DM). En el primer caso, se trata de un Profesor Adjunto, dedicación exclusiva, área Big Data, que se propone tenga afiliación compartida entre el Instituto y el DC, realizando su docencia en el DC. A continuación damos una argumentación de la importancia de tener un investigador full-time en temas de Big Data. En las últimas décadas ha habido una explosión en nuestra capacidad de adquirir, almacenar y procesar datos en un volumen y de una diversidad sin precedentes. Sin embargo, nuestra habilidad para extraer conocimiento a partir de estos datos es limitada, las técnicas que se han desarrollado son ad-hoc y los esfuerzos están principalmente compartimentados por aplicación. “Big Data”, también conocida como “la ciencia de los datos” incorpora elementos de ciencias de la computación y matemática con el objetivo de desarrollar y aplicar técnicas que permitan la extracción sistemática de conocimiento de grandes volúmenes de datos heterogéneos. La humanidad ha generado conocimiento a partir de datos desde sus inicios, pero hoy tenemos una situación única y novedosa. Aunque desde los 60’ la computación se ofrece como la disciplina capaz de procesar y dar valor a datos digitales, la singularidad de este momento es el volumen y heterogeneidad de los datos disponibles y la disponibilidad de capacidad de cómputo para procesarlos. Este cambio de escala presenta a la vez una oportunidad y un desafío que intenta abordar “la ciencia de los datos” a partir de los avances recientes y la gestión de nuevos desarrollos tecnológicos en los campos de la electrónica, computación y matemática. Tenemos sistemas que administran datos de todo tipo, desde estructurados (como los almacenados en las bases de datos), pasando por semi-estructurados (incluyendo todo lo que se encuentra en la web, en formato de texto libre, imagen y sonido), y los provenientes de una creciente cantidad de disciplinas científicas y de las redes sociales. Hemos desarrollado nuevas técnicas analíticas basadas en avances importantes en matemática aplicada, estadística, minería de datos, inteligencia artificial y algorítmica. Pero queda muchísimo campo abierto aún para seguir avanzando. Consideramos que el potencial ocupante de dicho cargo podrá incorporarse a trabajar con grupos interdisciplinarios y en temas de alto impacto para con el medio. En ese sentido, su doble afiliación ICDC le permitirá al investigador tener un fuerte vínculo con sus colegas de Computación, pero también interactuar fluidamente con los grupos de Estadística, Optimización, Biofísica y Bioinformáica, radicados actualmente en el IC, quienes podrán enriquecer sus actividades gracias a la presencia de un especialista en temas de Big Data. La lista de potenciales candidatos al cargo y sus respectivos CV’s han sido adjuntados en la presentación del Departamento de Computación. En el segundo caso, se trata de un Profesor Adjunto, dedicación simple, área Probabilidad y Estadística. Se propone que haga su docencia en el Departamento de Matemática. En caso que quien gane el cargo sea un investigador del Conicet, podría tener su lugar de trabajo de investigación tanto en el DM como en el Instituto de Cálculo. Cabe aclarar que en el IC queda vacante un cargo Adjunto de Dedicación Parcial (Área: Probabilidades) por renuncia de su titular (Mariela Sued). Quien ocupare este cargo ayudaría a cubrir el dictado de las materias de probabilidades y de estadística de las distintas licenciaturas y también de la Maestría de Estadística. Durante varios años, los Profesores del grupo de Estadística Matemática del Departamento de Matemática han desarrollado su labor de investigación principalmente en las áreas Estadística Robusta y Métodos no paramétricos trabajando estrechamente con los Profesores del área del Instituto de Cálculo. Sin embargo, en los últimos años este grupo se ha visto debilitado por la jubilación de dos de sus miembros. Cabe destacar que a pesar del contenido altamente matemático de la producción de este grupo, los resultados de la investigación que llevan a cabo tienen alta interés práctico para analizar datos de Ciencias Exactas, Naturales y Sociales. Es interés del Departamento de Matemática y del Instituto de Cálculo fortalecer el vínculo con los demás Departamentos de la Facultad y poder cubrir las materias del área que necesitan los alumnos de las demás Licenciaturas de nuestra Facultad, a saber: • • • • • • • Biometría (Licenciatura en Ciencias Biológicas y Licenciatura en Paleontología), Biometría II (Licenciatura en Ciencias Biológicas), Métodos Estadísticos en Ciencias de la Atmósfera 1 y 2 (Licenciatura en Ciencias de la Atmósfera), Métodos Estadísticos (Licenciatura en Oceanografía), Modelos de regresión (Licenciatura en Ciencias de la Computación) , Geoestadística (Licenciatura en Ciencias Geológicas), Estadística Técnica (Licenciatura en Tecnología de Alimentos). La teoría de probabilidades y de procesos estocásticos ha tenido un desarrollo prácticamente nulo en nuestro país a lo largo de décadas. Desde hace algunos años esta situación comenzó a revertirse con la repatriación de Pablo Ferrari, actualmente Prof. Titular del DM. Desde entonces un grupo sólido en el área de Probabilidades ha comenzado a formarse. Varios investigadores en etapa post-doctoral de distintos lugares del mundo se vieron atraídos. Algunos de ellos con intenciones de radicarse en el país. Creemos que la consolidación de un grupo de investigación en probabilidades y procesos estocásticos será muy provechoso tanto para el DM como para el IC y para distintas disciplinas que se desarrollan en la facultad e interactúan con la matemática (biología, física, computación, entre otras). La lista de potenciales candidatos al cargo y sus respectivos CV’s, han sido adjuntados en la presentación del Departamento de Matemática. El Instituto cuenta con espacio físico adecuado y suficiente para la incorporación de investigadores en los cargos solicitados. (3) Lista de mejoras en la oferta académica de la Facultad Consideramos que la Facultad en su conjunto debe poner especial interés en los problemas interdisciplinarios. Se ha hecho bastante en este sentido en los últimos años, pero todavía hay campo para seguir avanzando. La potencialidad que nos da una Facultad de Ciencias, donde conviven matemáticos con biólogos, químicos con computadores, o físicos con especialistas en Ciencias de la Atmósfera o de la Tierra, es una ventaja que no deberíamos desaprovechar. Asimismo, nuestro compromiso en la resolución de problemas del Estado o de la Industria debe ser mucho mayor. También en estos temas la Facultad ha mostrado un gran avance en los últimos tiempos, fundamentalmente a través del empuje que le ha dado al tema el grupo de transferencia que funciona en la Secretaría de Investigación. Pero mucho más importantes serán los cambios en la medida de que haya un compromiso conjunto de todos los Departamentos e Institutos de la Facultad. Por ello, sería importante que una buena cantidad de los nuevos cargos que la Facultad vaya generando, se otorguen pensando en estos dos grandes conceptos: la interdisciplina y el impacto en el medio de nuestras investigaciones. Es en esta dirección es que han avanzado la mayor parte de las políticas que el Ministerio de Ciencia y Técnica ha impulsado en los últimos años, y es en esta misma dirección que debería seguir avanzando la principal Facultad de Ciencias de la Argentina. (4) Cumplimiento de las expectativas de los cargos otorgados en años anteriores La decisión de esta Comisión el año pasado, refrendada este año por el Consejo Directivo de la Facultad, de llamar a Concurso 2 cargos nuevos de Profesor Adjunto, dedicación exclusiva, en el Instituto de Cálculo (uno de ellos en Matemática Aplicada y el otro en Matemática Aplicada a las Ciencias Naturales) es una excelente señal para aportar al crecimiento del Instituto en la dirección que se ha volcado en el último tiempo. La propuesta aquí formulada cuenta con el aval unánime del Comité Académico del Instituto de Cálculo.
