<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><b><font color="#674ea7">Dada la situación actual en relación al COVID-19, el IFLySIB realiza sus seminarios en formato virtual. Para ello, invitamos a la comunidad a participar a través del link </font></b><a href="https://meet.google.com/yry-whzt-uwh" target="_blank"><b>https://meet.google.com/yry-whzt-uwh</b></a></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><b><font color="#674ea7">Para acceder al espacio virtual, les pedimos que se identifiquen con su nombre a partir de 10:20hs.</font></b><br></div><div dir="ltr"><b><font color="#674ea7"><br></font></b></div><div dir="ltr"><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="4">Charla IFLYSIB VIRTUAL</font></b></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="4">Viernes 3/9, 10:30hs. </font></b></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="2">Link: </font></b><a href="https://meet.google.com/yry-whzt-uwh" target="_blank"><b>https://meet.google.com/yry-whzt-uwh</b></a></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><br></div></div></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div></div><div><b>Título: </b> <b>Frustración y Machine Learning en física experimental de  sistemas magnéticos.<br></b></div><div><b><br></b></div><div><b>Expositor:</b> </div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px"><div class="gmail_quote"><div class="gmail_attr"><div class="gmail_attr"><div class="gmail_quote"><div class="gmail_attr"><div class="gmail_attr"><div><b>Dr. Santiago Grigera</b></div><div>Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos<br>Universidad Nacional de La Plata | CONICET<br>La Plata, Argentina <br></div></div></div></div></div></div></div></blockquote><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div><br></div><div><b><font color="#000000">Resumen:</font></b> <br></div></div></div><div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div>Una de las tareas de la física experimental es medir. Tradicionalmente una gran parte del problema ha sido obtener los datos. Esto no ha cambiado del todo, pero actualmente el desarrollo de determinadas técnicas experimentales permite adquirir un número de datos extraordinariamente grande: un experimento de difracción de neutrones, por ejemplo, arroja, a menudo, un 1Tb de datos luego de unos pocos días de medición. El problema entonces no es solo obtener los datos, sino también saber qué hacer con ellos.<br><br>Este problema, manipular un vasto número de datos, es común a distintos campos del conocimiento. Para enfrentarlo se desarrollan continuamente diversas estrategias. Entre ellas, el Machine Learning (aprendizaje automático/ aprendizaje de máquinas), que comprende un rango variado de algoritmos y herramientas de modelado empleados con este propósito. Con origen en espacios tan disímiles como el tratamiento de imágenes, el reconocimiento de lenguajes y la conducción de automóviles, el Machine Learning ha sido gradualmente incorporado en distintas disciplinas científicas.<br><br>En esta charla, haré una breve introducción al Machine Learning, su aplicación a algunos problemas de materia condensada experimental y luego discutiré  cómo puede contribuir al análisis de experimentos y a la comprensión de la física de un problema específico: hielos de spin. <br></div><div><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>--<br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><font size="4"><span style="font-family:arial"><b>Comisión ChIFLy</b></span></font></div><div><span style="font-family:arial">______________________________________________</span></div><span style="font-family:arial"><div><br></div></span><span style="color:rgb(29,34,40);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif">Si no tenés interés en recibir los avisos de las ChIflys, escribinos.</span></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>