[Todos] Miércoles 24/Agosto - 14hs: próximo Coloquio IAFE

[Daniel Gomez]

Estimadxs todxs,

Les paso el anuncio del próximo Coloquio del IAFE, que realizaremos de  
manera presencial:

Miércoles 24 de agosto, 14hs:

"Machine Learning en Física Atómica: un ejemplo inclusivo"
Dr. Darío Mitnik (IAFE)

Resumen:

Física y Computación. Geeks y Newbies. Aprendizaje supervisado y no
supervisado. Experimentales y Teóricos. En esta charla nadie quedará
afuera... Machine learning (ML) está produciendo un enorme impacto en
nuestra vida cotidiana. Probablemente habremos notado con cierto
resquemor, que en cualquiera de las revistas científicas que consultamos
habitualmente, aumentan las publicaciones que emplean métodos de
inteligencia artificial.

Esto puede atribuirse al incremento de los recursos computacionales, a los
avances en técnicas analíticas, y fundamentalmente al crecimiento
explosivo de datos. Sin embargo, existe otro factor a destacar, que
constituye uno de los beneficios subyacentes más notorios de ML: su
portabilidad y la aplicación general de estas técnicas que puede permitir
que expertos en dominios aparentemente inconexos puedan encontrar un
lenguaje común e interactuar. Con este espíritu, seleccionamos para esta
charla un único ejemplo de importancia fundamental en ciencia, tecnología
y medicina: el cálculo de la fuerza de frenamiento de partículas cargadas
en la materia.

Para el abordaje de este problema utilizamos dos técnicas de ML. Primero,
un método de aprendizaje no supervisado que permite el filtrado automático
de los datos. Luego, un método de aprendizaje supervisado, en el cual una
red neuronal aprende a calcular el proceso en cuestión con notable
precisión. Esperamos con este ejemplo, presentar un atisbo de las
posibilidades que nos ofrecen estas técnicas, brindando un punto de
partida instructivo y motivacional que pueda inspirar nuevos usos y
futuras colaboraciones. Si estos argumentos no han sido suficientemente
convincentes, tenemos otro: seguramente contás en tu haber con una gran
cantidad de datos, producto de observaciones, simulaciones fallidas,
experimentos, etc., que por algún motivo no has descartado aún, pero que
ya no sabes dónde poner. Nosotros podemos ayudarte.


Saludos,

Daniel Gómez


------------ próxima parte ------------
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Date: Mon, 22 Aug 2022 10:51:49 -0300
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