Archivos de la Categoría: investigación

Premio internacional a la Dra. Gabriela Corsano

A través de la International Network of Universities (INU), la investigadora de nuestro instituto Gabriela Corsano resultó seleccionada para realizar una estadía en la Universidad Rovira i Virgili, España.

Foto cortesía FIQ-UNL

Foto cortesía FIQ-UNL

La red INU dio a conocer los cinco seleccionados de la convocatoria al Researcher Mobility Award 2023. Mediante este premio-estímulo, se beneficia a los ganadores con un apoyo económico para realizar estancias en universidades miembro de la red.

Durante la están en el exterior, la Dra. Gabriela Corsano desarrollará tareas de investigación conjunta con el grupo SUSCAPE – SUStainability using Computer Aided Process Engineering tools de la URV relacionados a la optimización en el diseño de cadenas de suministros utilizando metodologías basadas en programación matemática.

La investigadora contó que el intercambio está programado para octubre de este año y expresó que, en cuanto a la actividad de investigación, estudiarán y desarrollarán nuevas técnicas de optimización multi-objetivo para ser aplicadas en modelos de planificación de procesos sustentables. “El grupo SUSCAPE posee una amplia y reconocida experiencia en el uso combinado de técnicas de modelado multi-criterio y principios de Evaluación del Ciclo de Vida. Por otro lado, mi grupo de investigación tiene extensa trayectoria en la formulación de modelos matemáticos y desarrollo de estrategias de optimización aplicados a sistemas de producción, en una amplia gama de situaciones y escenarios”, describió.

Mas información

Participación en PASI 2023

Becarios Doctorales e Investigadores del INGAR fueron seleccionados para participar del evento internacional PASI 2023: Pan-American Advanced Studies Institute on Optimization and Data Science for Net-Zero Carbon and Sustainability llevado a cabo entre el 30 de Mayo y el 3 de Junio en la ciudad de Buenos Aires.

Durante los 4 días del evento, asistieron a diferentes cursos y seminarios sobre investigaciones líderes en las áreas de sostenibilidad, carbono neto cero y cambio climático.

Asimismo, el director de nuestro institudo, Dr. Aldo Vechietti dictó un seminario.

Los asistentes al evento fueron Milagros Verrengia, Aldana Tibaldo, Nicolás Vanzetti, Sebastián Pereira y Lucas Porporatto.

Más información del evento

Convocatoria Becas Doctorales 2023

Becas Doctorales del CONICET 2023

Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines.

Inscripción de aspirantes a becas doctorales hasta Agosto de 2023.

Áreas y temas de interés

Aprendizaje Computacional y Sistemas Inteligentes

  1. Aprendizaje computacional de conocimiento heurístico para rescheduling de sistemas de producción
  2. Negociación automatizada de contratos inteligentes (Smart Contracts) en mercados Peer-to-Peer de Prosumidores
  3. Aprendizaje por refuerzos con representaciones profundas para scheduling y planificación industrial
  4. Programación probabilística de sistemas inteligentes usando inferencia activa
  5. Selección Autónoma de Hiper-Parámetros en Algoritmos para Aprendizaje por Refuerzos
  6. Agentes Inteligentes para la Negociación Automatizada usando Grafos de Conocimiento y Modelos de Lenguaje a Gran Escala

Ingeniería de Procesos y Bioprocesos

  1. Modelos cibernéticos de biorreactores para optimización, monitoreo y control
  2. Desarrollo de un proceso para la producción de dextran en reactores de membranas
  3. Rutas óptimas de procesamiento de aceites
  4. Diseño on-line de experimentos en el marco de la industria 4.0
  5. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  6. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  7. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  8. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  9. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  10. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  11. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  12. Diseño y optimización de procesos de refrigeración por absorción y de sistema híbridos compresión-absorción usando fuentes de energía renovables o calor residual de procesos
  13. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica
  14. Diseño Conceptual de procesos Híbridos Basados en Membranas
  15. Modelos de Optimización para la Producción Eficiente de Bioenergía

Modelado y Simulación

  1. Formalización de un simulador basado en eventos multi-formalismo
  2. Identificación de patrones y anti-patrones jerárquicos en modelos basados en eventos discretos
  3. Infraestructura de modelado conceptual para la simulación de eventos discretos
  4. Modelado conceptual y definición de lenguajes de especificación de gemelos digitales para activos de la Industria 4.0

Requisitos para becas doctorales

Dirigidas a Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines, o estudiantes próximos a finalizar los grados indicados. Las becas se otorgan a estudiantes con un destacable desempeño académico.

Enviar:

  • Currículum vitae: incluir domicilio, correo electrónico y teléfono.
  • Certificado analítico de notas (incluyendo aplazos y promedio) de la carrera universitaria. En caso de no poseerlo, enviar listados de notas incluyendo aplazos.
  • Promedio histórico de la carrera (imprescindible para la presentación final).
  • Citar tema(s) de interés.

Informes

INGAR
Avellaneda 3657. Ciudad de Santa Fe (CP 3000). Argentina
Tel: (+54-342) 4535568 / 4534451

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Encuentro tecnológico – Cadena de valor de Cannabis sativa L

Dra. Daniela LaoretaniLa Dra. Daniela Laoretani participó como expositora del Encuentro Tecnológico para el Desarrollo de la industria del Cannabis en Santa Fe realizado el viernes 5 de mayo de 2023 en el Conicet Santa Fe, que contó con la participación de usuarios, productores, grupos de investigación, emprendedores, asociaciones, cooperativas y empresas de servicios y productos de Cannabis sativa L, que junto con científicos y autoridades, intercambiaron información y diferentes proyectos en los cuales se está trabajando en esta industria naciente.

En el marco de las presentaciones Científico-Tecnológicas del EJE TEMÁTICO: Inflorescencias de Cannabis sativa L. como materia prima, Daniela realizó la presentación: “Diseño de proceso y rendimiento en obtención de aceite de Cannabis“.

Crónica del encuentro del “Diario El Litoral”

Seminario del Dr. Nicolás Cruz (TU-Berlin, Alemania)

nico-cruzDesde el 6/3/2023 al 17/3/2023 recibiremos la visita del Dr. Mariano Nicolás Cruz Bournazou, del Chair of Bioprocess Engineering de la Technische Universität Berlin de Alemania. El Dr. Nicolás Cruz tiene una gran experiencia en el área Model Based Optimization of Bioprocesses .

El Jueves 09/3/2023 a las 10:30hs. en nuestro instituto INGAR (Avellaneda 3657, Santa Fe) se dictará el seminario The KIWI-biolab: automating bioprocess development.

Actualmente, se encuentra trabajando junto con el Dr. Ernesto Martínez, destacado investigador de nuestro instituto, en modelos para la automatización de bioprocesos, en el marco del proyecto KIWI Biolab. El KIWI-biolab (Künstliche Intelligenz für Wissensbasierte Integrierte Biolabore) reúne a importantes científicos internacionales en inteligencia artificial, aprendizaje automátizado e ingeniería de bioprocesos para explorar las oportunidades y los desafíos de la automatización en los procesos biotecnológicos.
kiwi-biolab

Convocatoria Becas Posdoctorales 2023

posdoc2023

Becas posdoctorales del CONICET 2023

Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines.

Inscripción de aspirantes a becas posdoctorales hasta el 3 de marzo de 2023.

Áreas y temas de interés

Aprendizaje Computacional y Sistemas Inteligentes

  1. Aprendizaje computacional de conocimiento heurístico para rescheduling de sistemas de producción
  2. Negociación automatizada de contratos inteligentes (Smart Contracts) en mercados Peer-to-Peer de Prosumidores
  3. Aprendizaje por refuerzos con representaciones profundas para scheduling y planificación industrial
  4. Programación probabilística de sistemas inteligentes usando inferencia activa
  5. Selección Autónoma de Hiper-Parámetros en Algoritmos para Aprendizaje por Refuerzos

Ingeniería de Procesos y Bioprocesos

  1. Modelos cibernéticos de biorreactores para optimización, monitoreo y control
  2. Desarrollo de un proceso para la producción de dextran en reactores de membranas
  3. Rutas óptimas de procesamiento de aceites
  4. Diseño on-line de experimentos en el marco de la industria 4.0
  5. Producción de bioetanol y biomasa a partir de lactosuero aplicando procesos basados en membranas
  6. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  7. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  8. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  9. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  10. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  11. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  12. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  13. Diseño y optimización de procesos de refrigeración por absorción y de sistema híbridos compresión-absorción usando fuentes de energía renovables o calor residual de procesos
  14. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica

Modelado y Simulación

  1. Formalización de un simulador basado en eventos multi-formalismo
  2. Identificación de patrones y anti-patrones jerárquicos en modelos basados en eventos discretos
  3. Infraestructura de modelado conceptual para la simulación de eventos discretos

Requisitos para becas posdoctorales

Los postulantes deberán ser egresados de doctorados en ingeniería o afines, o próximos a obtener el título indicado.

Enviar:

  • Currículum vitae: incluir domicilio, correo electrónico y teléfono.
  • Título de Doctorado y/o constancia de alumno regular del doctorado.
  • Citar tema(s) de interés.

Informes

INGAR
Avellaneda 3657. Ciudad de Santa Fe (CP 3000). Argentina
Tel: (+54-342) 4535568 / 4534451

ra.vo1732277350g.tec1732277350inoc-1732277350efatn1732277350as@ra1732277350gnIsa1732277350ceb1732277350

DESALCOHOLIZACIÓN PARCIAL DE VINOS MEDIANTE TECNOLOGÍA DE PERVAPORACIÓN

Estamos llevando a cabo en INGAR este proyecto en conjunto con Grupos del INTA Luján de Cuyo  (Mendoza) y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (Olavarría). Estos procesos híbridos basados en membrana nos permiten procesar productos como el vino para alcanzar condiciones deseadas como disminución del contenido alcohólico sin reducciones considerables en su calidad. A su vez el enfoque en el diseño conceptual que llevamos a cabo en nuestro grupo nos permite obtener las alternativas más convenientes tanto desde el punto de vista económico como ambiental.

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Premio internacional a la Dra. María Julia Blas

Dra. María Julia BlasLa Dra. María Julia Blas, investigadora de nuestro instituto, fue distinguida con el premio Young Simulation Scientist Award 2022, otorgado por The Society for Modeling and Simulation International (SCS).

Este premio es concedido a jóvenes investigadores sobresalientes que rápidamente en su carrera han demostrado excelencia y muestran un gran potencial de liderazgo en la fronteras del Modelado y Simulación.

La Dra. María Julia Blas es profesora del Departamento de Ingeniería de Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) e investigadora de nuestro instituto. Su investigación se centra en la representación computacional de la Especificación de Sistemas de Eventos Discretos (DEVS), sus variantes y extensiones. Sus trabajo más recientes abordan la representación computacional de multiformalismos basados en DEVS y en el desarrollo de un marco teórico que soporte la simulación de modelos DEVS basados en múltiples extensiones del formalismo original. Como parte de su tesis doctoral, ha desarrollado una extensión de DEVS, denominada RoutedDEVS (RDEVS) que facilita el modelado de rutas de eventos sobre modelos DEVS. Con este trabajo, ha sido distinguida con el premio ACM SIGSIM Best Ph.D. Student Paper Award (2017) y DEVS Modeling and Simulation Ph.D. Dissertation Award (2020). Además, ha colaborado como coordinadora en la organización de numerosas conferencias, como Annual Modeling and Simulation Conference (ANNSIM) y Winter Simulation Conference (WSC).

Es un gran reconocimiento, que por otro lado, no sorprende a aquellos que trabajan diariamente con ella y conocen su calidad.

Convocatoria Becas 2022

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Becas doctorales del CONICET 2022

Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines.

Inscripción de aspirantes a becas doctorales hasta el 31 de julio de 2022.

Áreas y temas de interés

Aprendizaje Computacional y Sistemas Inteligentes

  1. Aprendizaje computacional de conocimiento heurístico para rescheduling de sistemas de producción
  2. Negociación automatizada de contratos inteligentes (Smart Contracts) en mercados Peer-to-Peer de Prosumidores
  3. Aprendizaje por refuerzos con representaciones profundas para scheduling y planificación industrial
  4. Programación probabilística de sistemas inteligentes usando inferencia activa
  5. Selección Autónoma de Hiper-Parámetros en Algoritmos para Aprendizaje por Refuerzos

Ingeniería de Procesos y Bioprocesos

  1. Modelos cibernéticos de biorreactores para optimización, monitoreo y control
  2. Desarrollo de un proceso para la producción de dextran en reactores de membranas
  3. Rutas óptimas de procesamiento de aceites
  4. Diseño on-line de experimentos en el marco de la industria 4.0
  5. Producción de bioetanol y biomasa a partir de lactosuero aplicando procesos basados en membranas
  6. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  7. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  8. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  9. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  10. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  11. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  12. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  13. Diseño y optimización de procesos de refrigeración por absorción y de sistema híbridos compresión-absorción usando fuentes de energía renovables o calor residual de procesos
  14. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica

Modelado y Simulación

  1. Formalización de un simulador basado en eventos multi-formalismo
  2. Identificación de patrones y anti-patrones jerárquicos en modelos basados en eventos discretos
  3. Infraestructura de modelado conceptual para la simulación de eventos discretos

Requisitos para becas doctorales

Dirigidas a Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines, o estudiantes próximos a finalizar los grados indicados. Las becas se otorgan a estudiantes con un destacable desempeño académico.

Enviar:

  • Currículum vitae: incluir domicilio, correo electrónico y teléfono.
  • Certificado analítico de notas (incluyendo aplazos y promedio) de la carrera universitaria. En caso de no poseerlo, enviar listados de notas incluyendo aplazos.
  • Promedio histórico de la carrera (imprescindible para la presentación final).
  • Citar tema(s) de interés.

Informes

INGAR
Avellaneda 3657. Ciudad de Santa Fe (CP 3000). Argentina
Tel: (+54-342) 4535568 / 4534451

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40 aniversario del Instituto INGAR

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Para celebrar los 40 años, en el marco de las restricciones sanitarias necesarias para enfrentar la pandemia del COVID-19, el INGAR invita a sumarse a un encuentro -vía ZOOM- con los referentes históricos y los actuales del Instituto.

El martes 8 de septiembre a las 10.30 horas, estarán presentes para transmitir sus experiencias tanto como los desafíos futuros del organismo: el Dr. Ramón Cerro, primer director del INGAR; la Dra. Ana Franchi, presidenta de CONICET; el Ing. Héctor Aiassa, Rector de la UTN; el Dr. Carlos Piña, Director CONICET Santa Fe; el Ing. Rudy Grether, Decano UTN Santa Fe y el Dr. Aldo Vecchietti, Director de la casa.

Link para unirse al festejo

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