34 resultados para aplicaciones mòbils


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Se estudiara la síntesis, caracterización y aplicación de Materiales Nanoscópicos (Nanoestructurados, MN y Nanocomposites, NC), con propiedades definidas en el campo de la Energía, Medio Ambiente y Bioingeniería, especialmente las MCM y SBA ( MCM-41 y MCM-48, SBA-1, SBA-3, SBA-15 y SBA-16, Silíceas o Al/Ga/Ti como Heteroátomo, y la Al-SBA-3, recientemente desarrollada por nosotros, primera publicación a nivel mundial). Se pondrá énfasis en el diseño, preparación y caracterización de sus réplicas con C (CMK-1 y CMK-3). Determinación y optimización de las estrategias de síntesis de MN y NC y Nano especies Activas en nuevos catalizadores (Ir/ TiO2, Pt/Pd etc.), cuyas propiedades fundamentales (estructurales, electrónicas, conductividad, actividad catalítica, etc.) sean aplicables en los Campos Citados. Comprensión de los parámetros que definen dichas propiedades, relación estructura/actividad, rediseño y aplicaciones de MN y NC en dos procesos específicos (de los cuales ya hemos publicado resultados): Energía y Medioambiente: 1) Almacenamiento de H2, Adsorción/Absorción de H2 en los MN Silíceos y Carbonosos y NC y Desarrollo de NC híbridos formados por reservorios en base a los MN por oclusión de nano-alambres moleculares de polímeros orgánicos, modificando las propiedades de conductividad / semiconductividad y adsorción de H2; 2) Estudio de las reacciones de hidrotratamiento catalítico (HDT), que comprende la hidrogenación, la hidrodesulfurizacion (HDS) y la hidrodenitrogenacion (HDN) de compuestos refractarios presentes en los cortes de combustibles. La determinación del mecanismo de las reacciones de HDS y HDN.

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En este proyecto se investigan 3 subáreas de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en contextos educativos. Las 3 áreas son 1) agentes conversacionales automatizados que actúan como instructores virtuales o sistemas de tutoring automatizado, 2) asistentes virtuales que llevan a cabo una tarea dada bajo la instrucción de un aprendiz avanzado, y 3) plataformas de programación de chatbots como una herramienta educativa para enseñar conceptos básicos de ciencias de la computación. La hipótesis de este proyecto es que tanto los tutores como los asistentes conversacionales automatizados deben incluir una representación contextual rica que identifique lo entendido por el aprendiz hasta el momento y ser capaces de realizar inferencias sobre ella para poder guiar mejor su aprendizaje. Los objetivos de este proyecto incluyen el desarrollo de algoritmos de inferencia contextuales apropiados para instructores y asistentes virtuales, el desarrollo de algoritmos para la programación simplificada de chatbots, la evaluación de estos algoritmos en pruebas piloto en escuelas y la realización de un curso online abierto masivo para estudiantes de secundario del programa Conectar Igualdad que quieran aprender sobre Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación. El método a utilizar será la realización de recolección de corpus (interacciones humano-humano de las interacciones tutor-aprendiz), la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural como la generación por selección y la interpretación por clustering y maximum entropy models usando características sintácticas, semánticas y pragmáticas. Se desarrollarán los algoritmos siguiendo una metodología estándar de Ingeniería de Software y se evaluarán en experiencias piloto en escuelas secundarias así como en un curso online abierto y masivo. Además se dictará un curso de capacitación docente para la incorporación de las tecnologías producidas a sus cursos. Como resultado se espera la contribución al área de Inteligencia Artificial con aplicaciones en Educación de algoritmos evaluados empíricamente en entornos educativos reales del nivel medio. Además, se espera contribuir a las metodologías de enseñanza de Ciencias de la Computación en el nivel medio. Este proyecto es relevante a la realidad nacional y mundial de falta de recursos humanos formados en las Ciencias de la Computación y al crecimiento mundial que el área de Inteligencia Artificial en general y de Sistemas de diálogo (o interfaces conversacionales) en particular ha tenido en los últimos años con el crecimiento exponencial de la tecnología en la vida diaria.

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Este proyecto combina una serie de líneas de trabajo que, en esencia, estudian interacciones moleculares débiles y propiedades fisicoquímicas de diversos solutos en distintos medios. En todos los casos se procura comprender los factores que determinan la interacción de un soluto con su medio ya sea homogéneo o heterogéneo y aplicar estos conocimientos a diversos procesos, fundamentalmente en medios supramoleculares auto-organizados. Los medios supramoleculares que se estudian son: micelas inversas con agua u otros solventes polares sustitutos confinados en su corazón polar y vesículas. En este proyecto se desarrollan métodos que optimizan la detección de diferentes tipos de interacciones no-covalentes con distintas moléculas pruebas en los diferentes medios y, a partir de esto obtener aplicaciones diversas. Se trata de comprender los factores que determinan la solubilización, ubicación y/o reactividad de las moléculas pruebas en diferentes sitios del medio supramolecular y de esta manera obtener información acerca de las diferentes interacciones específicas en cada sitio del sistema supramolecular, lo cual es fundamental para el reconocimiento molecular ("inteligencia"). En definitiva estos estudios están orientados a: i) entender la adaptabilidad de nuevos sistemas supramoleculares para utilizar los resultados en el diseño de métodos de síntesis, electrosíntesis y catálisis dentro de los principios de la química sostenible o química verde y en la prevención a problemas de impacto ambiental tal como la remediación de aguas contaminadas por hidrocarburos y la degradación de pesticidas utilizando estrategias no convencionales; ii) la comprensión de fenómenos de transferencia de carga en sistemas auto-organizados y membranas biológicas; iii) el desarrollo de nuevos métodos de detección electroquímicos para compuestos de interés biológico, en medicina, alimentos y farmacología. También, dentro de los objetivos hay una componente muy fuerte de formación de recursos humanos como se aprecia en el número de becarios ya incorporados y a incorporar. La integración de estos conocimientos multidisciplinarios crea un ámbito sumamente beneficioso para la formación de doctorandos tan necesarios para el país ya que tendrán la oportunidad de participar en temas de investigación variados, relacionados con disciplinas diferentes, lo que sin duda será un valor añadido en su formación.

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En Argentina, en consonancia con el resto del mundo, la Nanotecnología es considerada un área estratégica. Sin embargo, las investigaciones en Nanobiotecnología todavía constituyen un área de vacancia. El uso de nanomateriales para desarrollar plataformas bioanalíticas que permitan la construcción de biosensores ofrece múltiples ventajas y una promisoria perspectiva de aplicación en diversas áreas. En la actualidad, los laboratorios de análisis clínicos, la industria farmacéutica y alimentaria, y los laboratorios de control bromatológico y ambiental requieren de metodologías analíticas que proporcionen resultados exactos, reproducibles, rápidos, sensibles y selectivos empleando pequeños volúmenes de muestra, con un mínimo consumo de reactivos y una producción de deshechos limpia y escasa. Las investigaciones en nanobiosensores se encuentran dirigidas hacia el logro de estas metas. Uno de los grandes desafíos es lograr biosensores miniaturizados con potencialidad para el desarrollo de dispositivos de medición descentralizada (“point of care”) y la detección simultánea de multianalitos. Aún cuando se han hecho innumerables desarrollos en los casi 50 años de vida de los biosensores, todavía hay numerosos interrogantes por dilucidar. La modificación con nanomateriales juega un rol preponderante en los transductores tanto en los electroquímicos como en los plasmónicos. El uso de películas delgadas de Au para SPR modificadas con grafeno u óxido de grafeno, es un campo de una enorme potencialidad y sin embargo es muy poco explotado, por lo que reviste gran importancia. En lo referido a la capa de biorreconocimiento, se trabajará con moléculas capaces de establecer interacciones de bioafinidad, como los anticuerpos y también moléculas que son muy poco usadas en nuestro país y en Latinoamérica como ADN, aptámeros, PNA y lectinas. RESUMEN: El Objetivo general de este proyecto es desarrollar nuevas plataformas bioanalíticas para la detección de diferentes eventos de bioafinidad a partir de la integración de transductores electroquímicos (EQ) y plasmónicos con materiales nanoestructurados (nanotubos de carbono, nanoláminas de grafeno, nanoalambres metálicos); biomoléculas (ADN, “peptide nucleic acid” (PNA), aptámeros, anticuerpos, lectinas) y polímeros funcionalizados con moléculas bioactivas. Las arquitecturas supramoleculares resultantes estarán dirigidas al desarrollo de biosensores EQ y plasmónicos para la cuantificación de biomarcadores de relevancia clínica y medioambiental. Se funcionalizarán CNT, grafeno, óxido de grafeno, nanoalambres metálicos empleando homopéptidos y proteínas con alta afinidad por cationes metálicos, los que se integrarán a transductores de carbono y oro y biomoléculas de reconocimiento capaces de formar complejos de afinidad (antígeno-anticuerpo, aptámero-molécula blanco, ADN-ADN, PNA-ADN, lectinas-hidratos de carbono, ligandos-cationes metálicos y avidina-biotina). Se sintetizarán y caracterizarán nuevos monómeros y polímeros funcionalizados con moléculas bioactivas y/o grupos rédox empleando diferentes rutas sintéticas. Se desarrollarán genosensores para la detección del evento de hibridación de secuencias de interés médico (cáncer de colon y de mama, tuberculosis); aptasensores para la detección de marcadores proteicos de T. cruzi, enfermedades cardiovasculares y contaminantes catiónicos; inmunosensores para la detección de biomarcadores proteicos relacionados con enfermedades cardiovasculares y cáncer; y biosensores de afinidad con lectinas para la detección de hidratos de carbono. La caracterización de las plataformas y las señales analíticas se obtendrán empleando las siguientes técnicas: voltamperometrías cíclica, de pulso diferencial y de onda cuadrada; stripping; resonancia de plasmón superficial; espectroscopía de impedancia electroquímica; microscopías de barrido electroquímico, SEM, TEM, AFM,SNOM, espectroscopías: UV-vis, FTIR,Raman;RMN, TGA y DSC.