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Datos de acceso a sala Zoom
https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/83708999613?pwd=b1ZvUHlMaHZnTGpoWkpvRXg1RWgyZz09
ID de reunión: 837 0899 9613
Se encuentra abierta la convocatoria de la Comisión Sectorial de Investigación Científica (CSIC) de Udelar: “Programa de Apoyo a situaciones imprevistas y urgentes que afectan actividades de investigación”. Su objetivo es proveer recursos en el corto plazo para facilitar la continuación de actividades de investigación que se encuentren comprometidas seriamente por algún tipo de imprevisto.
El programa podrá destinar un monto de hasta $150.000 pesos uruguayos para atender imprevistos cuya solución urgente sea requisito para la continuidad de un proyecto de investigación en la Universidad de la República.
¿Quiénes pueden presentarse?
Se reciben postulaciones "por goteo" de parte de docentes de la Universidad de la República con cargos presupuestados (titulares o interinos) de grados 2 a 5 que sean formalmente responsables de proyectos de investigación o, en caso de no tener cargos presupuestados, sean responsables de proyectos de investigación financiados por CSIC.
Por más información:
https://www.csic.edu.uy/sites/csic/files/bases/Bases%20Imprevistos%202023.pdf
Del 23 de octubre al 10 de noviembre de 2023 se realizará el tercer Workshop en Sistemas Ciber Físicos (SCF) y la primera escuela de primavera de SCF. Consistirá en diversas actividades como cursos, charlas y exposiciones, en donde participarán especialistas nacionales y extranjeros.
Los Sistemas Cíber Físicos (SCF) integran computación, redes y procesos físicos que se realimentan e impactan entre sí. Su principal desafío consiste en combinar abstracciones que han evolucionado durante siglos para modelar los sistemas físicos (por ejemplo: ecuaciones diferenciales y procesos estocásticos) con abstracciones de las ciencias de la computación (algoritmos y programas), y pasar de la noción de "qué es" de las ciencias experimentales a la de "cómo se hace".
Los cursos y charlas del evento impactarán no solo en el afianzamiento de los vínculos academia-industria, sino también en la formación de estudiantes de grado y posgrado en áreas en fuerte desarrollo e impacto social y productivo: la automatización, la IoT, las ciudades inteligentes, la agricultura y otros campos de aplicación que están comenzando a materializarse en Uruguay.
Se dictarán tres cursos cortos de grado y posgrado en las áreas de infraestructura de cómputo, redes de comunicación y robótica; además de realizarse charlas y presentaciones académicas y de la industria, a cargo de destacados investigadores de instituciones nacionales, de Argentina, México y Alemania.
La actividad es organizada por el Grupo MINA del Instituto de Computación de la Facultad de Ingeniería, el cual está formado por investigadores y estudiantes en diversas disciplinas de áreas de investigación de los SCF.
Por más información e inscripciones:
Este jueves 19 de octubre de 2023 se realizará el Seminario de Energía: “Pronóstico de la demanda diaria de energía eléctrica en Uruguay” a cargo de la Dra. Bibiana Lanzilotta y la MSc. Silvia Rodríguez-Collazo de la Facultad de Ciencias Económicas y Administración, UdelaR.
Tendrá lugar a las 14.30 h en el Salón 703 (Salón Rojo) de la Facultad de Ingeniería. También será posible asistir por zoom mediante el siguiente enlace:
- https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/89410993051?pwd=TlFCZk9VR0V3ejBwMG…
- ID de reunión: 894 1099 3051
- Código de acceso: 1qU*Sjttg@
Resumen:
En esta charla se describirá un modelo para la demanda diaria de electricidad en Uruguay, identificando la incidencia de días especiales (efectos del calendario, días festivos, entre otros) y variables climáticas como temperatura, humedad, viento y heliofanía. Se propondrá un modelo no lineal para representar la asociación entre el consumo de energía y las variables climáticas. Aplicando modelos de cambio de Markov y considerando los meses cálidos y fríos por separado, se identificarán quiebres en la función de demanda de energía asociados con umbrales de temperatura. El análisis predictivo durante 2020, el primer año de la emergencia sanitaria de COVID-19, muestra que la crisis sanitaria no deterioró el rendimiento del modelo.