En el marco de la convocatoria de proyectos lanzada por la Universidad Nacional de San Juan

Investigadores del ICATE resultan beneficiarios de un proyecto PDTS y cuatro PIC

Cinco propuestas dirigidas por miembros del ICATE resultaron beneficiadas.


De derecha a izquierda: Dra. Silvana Aciar, directora del proyecto; Lic. Graciela Gómez, jefa del Departamento de Geofísica y Astronomía (FCEFyN, UNSJ); Dr. Emilio Donoso, co-director del proyecto.

En el marco de la convocatoria 2022 de Proyectos de Desarrollo Tecnológico y Social (PDTS) y Proyectos de Investigación y Creación (PIC, también conocidos como CICITCA) lanzada por la Universidad Nacional de San Juan, propuestas dirigidas por miembros del ICATE resultaron beneficiadas. Se trata de proyectos de dos años de duración y financiamientos por $500.000 y $150.000, respectivamente. Los detalles a continuación.

 

Proyectos de Desarrollo Tecnológico y Social

Este proyecto tiene como finalidad desarrollar un Sistema Multimodal de Inteligencia Artificial para la Predicción Geoespacial de Incendios en la Provincia de San Juan. Dirigido por la Dra. Silvana Aciar y codirigida por el Dr. Emilio Donoso, ambos investigadores adjuntos de CONICET en ICATE, la propuesta es fruto de la colaboración entre el grupo de Inteligencia Artificial (IA) del ICATE, el Observatorio Ambiental del Centro Ambiental Anchipurac y docentes investigadores de la Universidad Nacional de San Juan.

Existen numerosos estudios que emplean la IA para predecir fenómenos catastróficos (incendios, inundaciones, avalanchas, huracanes, etc.), que aunque tienen un alto valor científico, lamentablemente son de escasa aplicación en entornos reales, fuera del laboratorio. Por otra parte, a nivel local el desarrollo de tecnologías de IA al servicio de la comunidad sanjuanina, de la industria o del gobierno, es escaso o directamente inexistente. Este proyecto propone transferir a la comunidad la investigación y el conocimiento adquirido por el grupo de IA del ICATE en el procesamiento de grandes volúmenes de datos geoespaciales para resolver el problema real de la predicción de incendios naturales y/o antropogénicos. Utilizando técnicas de Machine Learning con imágenes geoespaciales, información meteorológica, datos de actividades humanas, agrícolas e información demográfica, el objetivo es desarrollar un modelo predictivo, preciso y confiable. Dicho modelo servirá como herramienta para que los actores involucrados puedan diseñar medidas adecuadas de gestión, prevención y disminución del impacto negativo de los incendios forestales en la provincia.

 

Proyectos de Investigación y Creación

Los proyectos que resultaron beneficiarios para financiamiento en esta categoría, son los siguientes:

“Espectroscopía de estrellas tempranas con compañeros de baja masa”

Director: Dr. Carlos Saffe, investigador independiente de CONICET en ICATE
Objetivos:
  • Determinar si la presencia de compañeros de baja masa puede producir una diferencia en el patrón químico de las estrellas tempranas;
  • Determinar si el patrón químico lambda Bootis está vinculado con la presencia de planetas de tipo Júpiter calientes;
  • Determinar si la presencia de enanas marrones puede aumentar la frecuencia de estrellas Am entre las estrellas tempranas.

 

“Buscando estrellas candidatas a un mínimo de Maunder”

Director: Dr. Matías Flores Trivigno, investigador asistente de CONICET en ICATE.
Objetivos:
  • Conocer más sobre el “Mínimo de Maunder”, período en el cual la actividad solar se vio notablemente disminuida;
  • Mejorar la muestra de candidatos a un MM reportados.

 

“Formación de grafito en meteoritos de hierro IAB: un esfuerzo interdisciplinario en pos de comprender la génesis de los meteoritos de hierro no magmáticos”

Directora: Dra. Laura Noel García, becaria postdoctoral de CONICET en ICATE
Objetivos:
  • Proponer condiciones físico-químicas que tuvieran lugar durante la formación de las cliftonitas y, por lo tanto, de los meteoritos de hierro no magmáticos;
  • Hallar procesos en común en la formación de los meteoritos de hierro no magmáticos y de los mesosideritos;
  • Generar las bases para el establecimiento de una línea de trabajo interdisciplinar en Argentina para el estudio de meteoritos.

 

“Análisis multifrecuencia de blazares a partir de fuentes de rayos gamma en el plano galáctico”

Director: Cristian Israel Martinez, becario postdoctoral de CONICET en ICATE
Objetivos:
  • Desarrollar un método para la identificación de blazares a partir de fuentes de rayos gamma detectadas por la misión Fermi-LAT;
  • Estudiar los procesos físicos que tienen lugar en el interior de los blazares y su posible relación con otros tipos de galaxias con núcleos activos.