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DisciplinaTitulo de la BecaTema de la BecaRequisitosFecha límite de recepción de candidaturasMail de contacto
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Ciencias de la Computación - Ingenierías y Tecnologías
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Inteligencia computacional/artificial; Sistemas Cognitivos; Neurociencia computacional; Neural Data ScienceEstudio de modelos de redes neuronales artificiales generando memorias corticales emergentesAprendizaje por máquina (machine learning) en inteligencia artificial neuronal; Algoritmos y análisis para comprender procesos neuronales. Principios de codificación cognitiva. Análisis a nivel neuronal de problemas causantes de enfermedades neurológicas (por ejemplo, Alzheimer) implicadas en memorias. Colaboración con investigadores de la Universidad Nacional de la Plata (Argentina), y University of California-San Diego (Estados Unidos).
Haber finalizado la carrera de grado antes del 1 de abril de 2024 (fecha de inicio); promedio mínimo superior al promedio histórico de la carrera (o equivalente); no más de 2 (dos) aplazos en finales dentro de la carrera. Esencial: Título universitario de grado vinculado a la informática, computación/sistemas, ciencia cognitiva, neurociencia o carreras afines. Enviar CV y antecarta describiendo el interés y afinidad temática; Envío de la información de contacto (nombre, posición y email) de 3 personas dentro de la academia que puedan dar referencias; Pasión por trabajar en proyectos científicos y tecnológicos. Ser un buen miembro del equipo. Dedicación al puesto: Jornada completa.
4 agosto 2023.jafernandez@intia.exa.unicen.edu.ar
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Inteligencia computacional/artificial; Sistemas Cognitivos; Neurociencia computacional; Neural Data Science.
Análisis in-silico de los componentes esenciales del sistema neuronal cortical de navegación
Redes neuronales basadas en tecnología de Google DeepMind y machine learning; Algoritmos y análisis para comprender el sistema de navegación cerebral. Desarrollo de control neuro-inspirado aplicado a robots simulados inteligentes. Principios de codificación cognitiva. Análisis a nivel neuronal de problemas causantes de enfermedades neurológicas (por ejemplo, Alzheimer) implicadas en memorias. Colaboración con investigadores de la Universidad Nacional de la Plata (Argentina), CIFICEN-CONICET (Argentina) y Baylor College of Medicine (Estados Unidos).
Haber finalizado la carrera de grado antes del 1 de abril de 2024 (fecha de inicio); promedio mínimo superior al promedio histórico de la carrera (o equivalente); no más de 2 (dos) aplazos en finales dentro de la carrera. Esencial: Título universitario de grado vinculado a la informática, computación/sistemas, ciencia cognitiva, neurociencia o carreras afines. Enviar CV y ante carta describiendo el interés y afinidad temática; Envío de la información de contacto (nombre, posición y email) de 3 personas dentro de la academia que puedan dar referencias; Pasión por trabajar en proyectos científicos y tecnológicos. Ser un buen miembro del equipo. Dedicación al puesto: Jornada completa.
4 agosto 2023.jafernandez@intia.exa.unicen.edu.ar
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Inteligencia computacional/artificial; Sistemas Cognitivos; Neurociencia computacional; Neural Data Science; Robótica.
Desarrollo de algoritmos para el entendimiento de memorias episódicas en redes neuronales para control robótico móvil
Redes neuronales basadas en tecnología de Google DeepMind y machine learning; Algoritmos y análisis para comprender el sistema de navegación cerebral. Desarrollo de control neuro-inspirado aplicado a robots físicos tipo Pioneer o eventualmente acuáticos. Colaboración con investigadores de CIFICEN-CONICET (Argentina) y Baylor College of Medicine (Estados Unidos).
Título universitario de grado vinculado a la informática, computación/sistemas, ciencia cognitiva, neurociencia o carreras afines. Enviar CV y antecarta describiendo el interés y afinidad temática; Envío de la información de contacto (nombre, posición y email) de 3 personas dentro de la academia que puedan dar referencias; Haber finalizado la carrera de grado antes del 1 de abril de 2024 (fecha de inicio); promedio mínimo superior al promedio histórico de la carrera (o equivalente); no más de 2 (dos) aplazos en finales dentro de la carrera. Esencial: Pasión por trabajar en proyectos científicos y tecnológicos. Ser un buen miembro del equipo. Dedicación al puesto: Jornada completa.
4 agosto 2023.jafernandez@intia.exa.unicen.edu.ar
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Inteligencia computacional/artificial; Sistemas Cognitivos; Neurociencia computacional; Neural Data Science; Robótica.
Desarrollo de algoritmos de detección de características salientes en imágenes durante navegación espacial
Aprendizaje por máquina (machine learning) en inteligencia artificial neural; Algoritmos neuronales de Google DeepMind; Algoritmos y análisis para comprender el sistema de navegación cerebral. Desarrollo de control neuro-inspirado aplicado a robots simulados inteligentes. Principios de codificación cognitiva. Análisis a nivel neuronal de problemas causantes de enfermedades neurológicas (por ejemplo, Alzheimer) implicadas en memorias. Colaboración con investigadores de la Universidad Nacional de la Plata (Argentina), CIFICEN-CONICET (Argentina) y Baylor College of Medicine (Estados Unidos).
Título universitario de grado vinculado a la informática, computación/sistemas, ciencia cognitiva, neurociencia o carreras afines. Enviar CV y ante carta describiendo el interés y afinidad temática; Envío de la información de contacto (nombre, posición y email) de 3 personas dentro de la academia que puedan dar referencias; Haber finalizado la carrera de grado antes del 1 de abril de 2024 (fecha de inicio); promedio mínimo superior al promedio histórico de la carrera (o equivalente); no más de 2 (dos) aplazos en finales dentro de la carrera. Esencial: Pasión por trabajar en proyectos científicos y tecnológicos. Ser un buen miembro del equipo. Dedicación al puesto: Jornada completa.
4 agosto 2023.jafernandez@intia.exa.unicen.edu.ar
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Ciencias de la Computación - Ingenierías y TecnologíasPredicción de información clínica a partir de imágenes de DXA para el diagnóstico de enfermedades óseasEl uso de imágenes de Densitometría Ósea por absorciometría de doble haz de Rayos X es esencial para poder obtener información de interés para el diagnóstico de enfermedades óseas, ya que el uso de esta modalidad no requiere someter al paciente a dosis de radiación adicionales a la de la densitometría ósea. Actualmente los métodos que extraen información de estas imágenes se encuentran limitados a obtener una estimación de la calidad de la estructura del hueso y no están basados en técnicas de aprendizaje automático. El uso de técnicas de inteligencia artificial, junto con el análisis de la historia clínica del paciente, permitiría poder predecir la eventualidad de fracturas, correlacionar la estructura ósea con la presencia de enfermedades metabólicas y estimar la efectividad de un tratamiento, entre otras cuestiones. El trabajo se realizará en conjunto con instituciones médicas de referencia de Argentina y con Centros de Investigación de Jaén, España y Kiel, Alemania donde se espera que el aspirante pueda aplicar a becas para realizar estancias de investigación en el marco de la beca de doctorado.Graduado al 1 de abril de 2024 de Ing. de Sistemas, carreras afines o Licenciaturas relacionadas a la Física/Medicina/Biología con aptitudes informáticas. Promedio con aplazos superior al promedio histórico de la carrera. 31 de julio de 2023jmassa@intia.exa.unicen.edu.ar
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Ciencias de la Computación - Ingenierías y TecnologíasAnálisis de la microarquitectura ósea a partir de imágenes multimodalesActualmente, para el diagnóstico de Osteoporosis y otras enfermedades de los huesos, el análisis de la microarquitectura ósea se lleva a cabo utilizando diferentes modalidades de imágenes médicas, tales como Rayos X, absorciometría de doble haz de Rayos X, Micro Resonancia Magnética, Micro Tomografía Computada, entre otros. En este proyecto se propone utilizar imágenes de un equipo novedoso de última generación de tomografía computada periférica (XtremeCT) el cual posee una resolución de una calidad comparable a la de una biopsia de hueso y desarrollar métodos de evaluación de la calidad de la microarquitectura ósea, validando estos métodos con la información extraída de otras modalidades de imágenes médicas. Se planifica utilizar métodos de inteligencia artificial de forma de obtener una solución robusta frente a los cambios en las tecnologías de obtención de imágenes. El trabajo se realizará en conjunto con instituciones médicas de referencia de Argentina y con Centros de Investigación de Jaén, España y Kiel, Alemania donde se espera que el aspirante pueda aplicar a becas para realizar estancias de investigación en el marco de la beca de doctorado.Graduado al 1 de abril de 2024 de Ing. de Sistemas, carreras afines o Licenciaturas relacionadas a la Física/Medicina/Biología con aptitudes informáticas. Promedio con aplazos superior al promedio histórico de la carrera. 31 de julio de 2023jmassa@intia.exa.unicen.edu.ar
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Ciencias de la Computación - Ingenierías y TecnologíasOptimización del tiempo de estimación de Dosis en Radioterapia En el tratamiento del cáncer, la radioterapia, que consiste en el uso de radiación ionizante, es una técnica muy efectiva cuando es aplicada con precisión. Para ello, se requiere poder estimar apropiadamente la distribución de dosis en un medio biológico. Hoy en día, los tiempos necesarios para realizar esta estimación con precisión, exceden los de una práctica médica. En los últimos años, se han propuesto una serie de técnicas de optimización pero todas ellas conllevan un deterioro en la calidad de los resultados. Se propone en este proyecto, aplicar técnicas de precálculo, paralelización, estructuras de datos avanzadas y aprendizaje automático para reducir los tiempos de cálculo y acercarlos a los requeridos por la práctica. El trabajo se realizará en conjunto con investigadores en física de radiación de Argentina y Alemania.Graduado al 1 de abril de 2024 de Ing. de Sistemas, carreras afines o Licenciatura en Física y carreras afines con aptitudes informáticas. Promedio con aplazos superior al promedio histórico de la carrera. 31 de julio de 2023jmassa@intia.exa.unicen.edu.ar
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Arquitectura de software / Ingeniería de Software / Machine LearningExplicabilidad aplicada a Diseño de Software basado en Búsqueda" (PICT 2021-00757)A definir, basado en alguno de los objetivos/temáticas del proyecto PICTConocimientos de programación y/o ciencia de datos, título de grado en Computación o carreras afines.Fines de Octubre 2023andres.diazpace@isistan.unicen.edu.ar
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InformáticaBeca Interna Doctoral CONICETSistemas de Recomendación a Grupos de Usuariosde acuerdo a las Bases Becas Doctorales CONICET 202328 de julio de 2023silvia.schiaffino@gmail.com, ariel.monteserin@isistan.unicen.edu.ar
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InformáticaBeca Interna Doctoral CONICETSistemas de recomendación conscientes de daño online en redes socialesde acuerdo a las Bases Becas Doctorales CONICET 202328 de julio de 2023daniela.godoy@isistan.unicen.edu.ar
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InformáticaBeca Interna Doctoral CONICETTécnicas de gamificación y crowdsensing aplicadas a la conducción segurade acuerdo a las Bases Becas Doctorales CONICET 20234 de agosto de 2023ariel.monteserin@isistan.unicen.edu.ar
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Ciencias de la ComputaciónMovilidad urbana inteligente mediante crowdsensingMinería de datos urbanos y descubrimiento de conocimiento mediante técnicas de crowdsensingIngeniero/a de Sistemas o título equivalente correspondiente a estudios de duración no inferior a 4 (cuatro) años y una formación académica análoga.
Las becas pueden iniciar desde 01/11/2023 al 31/03/2024. Se debe manifestar el interés al menos un mes y medio antes de la fecha estimada de inicio de la beca.
marcelo.armentano@isistan.unicen.edu.ar
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Ciencias de la ComputaciónBeca Interna Doctoral CONICETEscalabilidad y optimización de Web-GIS mediante procesamiento de datos en el cliente Ingeniero/a de Sistemas o título equivalente correspondiente a estudios de duración no inferior a 4 (cuatro) años y una formación académica análoga.28 de julio de 2023azunino@gmail.com
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Física
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Física de fluidos
Inestabilidades y formación de patrones de gotas en películas líquidas delgadas
La formación de estructuras de gotas sobre substratos con materiales poliméricos u otros líquidos de diferentes reologías tiene aplicaciones industriales diversas relacionadas con la uniformidad o la periodicidad de los patrones resultantes. Las inestabilidades de los líquidos sobre sustratos especiales que conducen a la formación de gotas, que pueden o no solidificarse a posteriori, conducen a estructuras no triviales, aún para fluidos simples. En especial, el tema a investigar consistirá en el estudio de las inestabilidades de línea de contacto que se generan en el borde de una gota sometida a fuerza centrífuga. El objetivo es diseñar configuraciones que permitan estudiar los procesos de fragmentación y de formación de patrones debidos a las inestabilidades líquidas producidas por esta fuerza junto con las de contacto y de tensión superficial usando técnicas ópticas de diagnóstico y modelos teóricos y computacionales. Se planea explorar posibles extensiones de este tema a problemas en escala nanométrica, como ya se ha hecho exitosamente en el grupo de trabajo con otras configuraciones y metodologías.
Beca dirigida a Lic. en Física e Ingenieros. No se requiere experiencia previa en el área. Si durante la carrera de grado no se ha cursado alguna materia con contenidos de Mecánica del Continuo o de Fluidos, estos conocimientos pueden adquirirse asistiendo como oyente al curso de grado correspondiente en la Facultad (el cual es dictado por integrantes del grupo de trabajo)30 de noviembre de 2023jdiez@ifas.exa.unicen.edu.ar
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FluidodinámicaInestabilidades inerciales en junturas microfluídicas
e propone estudiar las inestabilidades hidrodinámicas en junturas de canales en forma de cruz (junturas tipo X) donde interaccionan dos fluidos. El problema tiene especial relevancia en el ámbito de la dinámica de fluidos a pequeña escala y de los dispositivos microfluídicos, siendo las junturas de microcanales componentes esenciales para el control del flujo y la mezcla de fluidos. Se estudiarán inestabilidades de origen inercial que dan lugar a fenómenos de múltiples vórtices con especial atención a las variaciones temporales del flujo y a su estructura interna. Se explorarán las potenciales aplicaciones de estos flujos al mezclado de especies líquidas y al atrapamiento de partículas inmersas en el fluido. La metodología de estudio será tanto numérica como experimental. Se prevé colaborar en esta temática con investigadores del Grupo de Medios Porosos de la UBA y de Fluides, Automatique et Systèmes Thermiques (FAST, Francia). La fecha límite de recepción de candidaturas está pensada para el próximo cierre de beca doctoral o postdoctoral de Conicet. Puede conversarse la presentación en futuras convocatorias.
Tener un título de grado en Física, Matemática o Ingeniería.
3 de agosto de 2023jmgomba@gmail.com
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Ciencias Biológicas - Ecología
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Ciencias Biológicas-EcologíaDispersión de semillas por vertebrados como un servicio ecosistémico para la regeneración de ambientes semiáridosEl estudio evaluará la importancia y eficiencia de distintos vertebrados (principalmente el zorro gris pampeano) como dispersores de semillas de plantas leñosas en zonas protegidas y no protegidas con actividad ganadera, así como en áreas afectadas por incendios en estos ambientes. Las tareas incluirán la estimación de la producción de frutos, la identificación de los vertebrados que dispersan las semillas mediante la observación directa y el uso de cámaras trampa, y la recolección de semillas dispersadas mediante la captura de aves y la búsqueda de excrementos de carnívoros.Se valorarán los conocimientos sobre sistemas de información geográfica, análisis estadísticos, y del idioma inglés para el análisis de la información recolectada. Para solicitar la beca, se debe haber completado la Licenciatura y/o Máster antes del 1 de abril de 2024. Lugar de Trabajo: Instituto Multidisciplinario sobre Ecosistemas y Desarrollo Sustentable - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN).17 de julio de 2023jzanon@conicet.gov.ar, eduardo.mezquida@uam.es
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Ciencias Biológicas-EcologíaEl puma como depredador tope y predador de ganado doméstico en el semidésierto del centro de Argentina: el equilibrio que promueva su conservación.El estudio pretende generar conocimiento sobre la demografía, uso del tiempo y el espacio, relaciones con especies silvestres presa, competidoras y en especial con el ganado doméstico, del puma en ambientes semiáridos del centro de Argentina, útil para desarrollar recomendaciones que hagan posible su permanencia y funcionalidad como depredador tope en coexistencia con actividades productivas.Se valorarán los conocimientos sobre sistemas de información geográfica, análisis estadísticos, y del idioma inglés para el análisis de la información recolectada. Para solicitar la beca, se debe haber completado la Licenciatura y/o Máster antes del 1 de abril de 2024. Lugar de Trabajo: Instituto Multidisciplinario sobre Ecosistemas y Desarrollo Sustentable - Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN).17 de julio de 2023jzanon@conicet.gov.ar, eduardo.mezquida@uam.es
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Ciencias Biológicas-Ecología-El tema de investigación tiene como objetivo central desarrollar y aplicar una técnica novedosa para obtener estimaciones poblacionales confiables sobre especies de ungulados nativos e introducidos, como guanco, ciervo colorado y jabalí europeo. Esta técnica utilizará drones con cámaras digitales para obtener imágenes de la zona de estudio que luego serán procesadas aplicando métodos basados en inteligencia artificial para identificar los individuos de las especies objeto del estudio.Se valorarán los conocimientos sobre sistemas de información geográfica, análisis estadísticos, programación, y del idioma inglés para el análisis de la información recolectada. Para solicitar la beca, se debe haber completado alguna carrera universitaria para abril de 2024 en las siguientes áreas: Ingeniería, Física, Matemática, áreas relacionadas con las ciencias ambientales.17 de julio de 2023jzanon@conicet.gov.ar, eduardo.mezquida@uam.es
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