Programa de Ciencia Computacional

1. Programa de Ciencia Computacional Chris Stephens Coordinador de Ciencia Computacional, MTUIC Simposio 16-19 de octubre 2007

2. ¿Qué es la Ciencia Computacional? • En lo grande… Ciencia dentro de… Modelación y Simulación por computadora • Es distinto a la Computación (un estudio matemático) • Es distinto a las dos ramas principales de la ciencia – experimento y teoría • Y dentro del MTUIC…

3. Ciencia Informática Ciencia Computacional Mercados financieros (simulación) Baja Parametricidad Alta Baja Deductividad Alta Alta Complejidad Baja Dinámica Desempeño estudiantil Mercados financieros Hidrodinámica Microarreglos HEP-ALICE Genética Poblacional Biodiversidad Minería de datos Modelaciónmatemática Física Economía Ingeniería Biología Química Sistemas Complejos

4. Objetivo El objetivo del programa es crear conocimiento, diseñar y desarrollar herramientas para la investigación y las aplicaciones, así como formar recursos humanos en Ciencia Computacional. El Macroproyecto integra el capital humano disperso en la UNAM para crear una subred interdisciplinaria de excelencia en esta temática.

5. El Programa de Ciencia Computacional: La “Numeralia” • Formación de una Red Académica y creación de una “Granja” de proyectos – el Programa NO es simplemente la suma de sus proyectos • 5 grupos integrados interdisciplinarios en plena marcha y 1 en incubación • Incorporan 8 entidades universitarias con la participación de 26 académicos, 8 técnicos por honorarios y 15 estudiantes (6 de licenciatura, 3 de maestría y 6 de doctorado) • Actividades y acciones fuera del contexto de los proyectos específicos (conferencias internacionales) • Producción • 19 trabajos publicados en revistas internacionales, 6 artículos en extenso Arbitrados en Memorias de Congresos Internacionales, 1 artículo en extenso Arbitrados en Memorias de Congresos Nacionales, elaborado 10 productos de tecnología, además de organización de 4 eventos académicos con participación de especialistas de alto nivel para la investigación y la formación de recursos humanos.

6. Desarrollo de Software Infraestructura Investigación Formación de Recursos Humanos

7. Infraestructura

8. Infraestructura: Red de Laboratorios ICN IFC Hidrodinámica Computacional Laboratorio de Bioinformática MTUIC IBT IIB FC Laboratorio de Sistemas Complejos Ciencia Informática

9. Infraestructura e Investigación: Computación en GRID: Cómputo de Alto Rendimiento, H. Benítez, IIMAS “Computación en equipo” Facultad de Ciencias, 16 + 40 procesadores IIMAS, 8 procesadores Postgrado de Cómputo, 4 procesadores Facultad de Ingeniería, 10 procesadores DGSCA, 8 procesadores IFC, 26 Nodos, 34 procesadores IBT, 35 Nodos, 70 procesadores CCG, 15 y 30 nodos OFERTA Proyecto de Cómputo de Alto Rendimiento DEMANDA Proyectos como el de Bioinformática Mercado de Conocimientos

10. Desarrollo de Software

11. Desarrollo de Software: La plataforma DINAMICA, H. Carrillo, L. Nava, FC DINÁMICA es un IDE (Integrated Development Environment)

12. Desarrollo de Software: La plataforma DINAMICA Profesores, investigadores y estudiantes pueden usar DINÁMICA para la investigación o la docencia de diferentes áreas de la ciencia.

13. Desarrollo de Software: UNAMALLA, P. Barrera, FC La solución de ecuaciones diferenciales por computadora requiere que se convierte el problema de un problema continuo a un problema discreto. Esto se logra a través de la generación de una malla El software genera una malla a partir de la selección de un contorno de frontera

14. Investigación

15. Investigación: Modelación de Sistemas Gaseosos, Radiativos y Gravitatorios: Dr. Alejandro Raga, Instituto de Ciencias Nucleares. • Problemas de hidrodinámica numérica (astrofísica, física de plasmas) • Simulación de fenómenos colectivos como el “plasmon” • El “plasmon” puede representar, por ejemplo, el pasaje del medio interestelar de una galaxia dentro del medio intergaláctico • Desarrollos recientes (últimos 3-4 años) permiten estudiar simulaciones en 3D no simplemente 2D

16. Investigación: Modelación de Sistemas Gaseosos, Radiativos y Gravitatorios: Dr. Alejandro Raga, Instituto de Ciencias Nucleares.

17. Investigación:Evolución del código genético y teoría neutral de evolución molecular con color, Dr. Marco José, IIB • ¿Qué es el origen del Código Genético Universal (CGU)? • Código relaciona ADN a proteínas (tripletes de nucleótidos a aminoácidos) pero problema del “huevo y la gallina” • Proponer un mundo de ARN y luego un código previo entre tripletes de ARN y aminoácidos que dio origen al CGU • “An extended RNA code and its relationship to the standard genetic code: an algebraic and geometrical approach” - Premiado por la Academia de Ciencias de Cuba

18. Investigación: Modelación matemática y computacional para la manufactura de componentes ingenieriles, Bernardo Hernández, FQ • Sector manufactura: 16.3 % del PIB en 20031 • La industria mexicana diseña y optimiza sus procesos mediante ensayo y error • Los paquetes de cómputo comerciales son caros y no se tiene acceso al código • La formulación matemática del problema es común a otros sistemas de interés para la ingeniería y la ciencia • Es deseable contar con objetos de aprendizaje para la enseñanza de la ingeniería • El método numérico (MEF) no estaba incluido, originalmente, en DINAMICA • 1 INEGI

19. Modelo matemático MICROESTRUCTURA TEMPERATURA DESPLAZAMIENTO PROPIEDADES MECÁNICAS DISTORSIÓN RESIDUAL ESFUERZOS RESIDUALES

20. Resultados: Lecho fluidizado

21. Formación de Recursos Humanos • Cursos y Conferencias • Apoyo al Postgrado de Ciencia y Ingeniería de la computación – 20 profesores invitados, sinodales de tesis • Tesis de Postgrado y de Licenciatura • Ejemplo: Tesis doctoral “Emergencia de Grados de Libertad Efectivos en Sistemas Adaptativos”, Jorge Cervantes, Postgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación, Septiembre 2007

22. Mezclamiento de materia genética en el meiosis: ¿porque ocurre y porque occurre con mas alta frecuencia en unos lugares especiales – “hot spots”? 1 Punto de recombinación 1 0 1 0 Dos “bloques” de genes con interacciones epistáticas dentro de un bloque pero no entre bloques 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 + 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 + 0 0 1 0 1 1 0 0 0 Muestra que el efecto de la recombinación es positivo si logra recombinar “bloques” pero negativo si recombinar partes que no son bloques Publicado en las Memorias de FOGA 2007 patrocinado por el MTUIC

23. Conclusiones • En el área de la Ciencia Computacional, el MTUIC ha dado un gran impulso en la formación de una red de interesados, tanto investigadores como técnicos y estudiantes, permitiéndolos descubrir y explotar sinergias nuevas y emergentes, promover la colaboración interdisciplinaria y lograr una mayor transferencia de conocimientos • Los productos de esta red se manifiestan en los cuatro elementos importantes de: infraestructura, software, investigación y formación de recursos humanos • El MTUIC esta proporcionando nuevas paradigmas para hacer la ciencia en la UNAM