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Grupos de Investigación

970971 - DSYSD - DINÁMICA DE SISTEMAS DESORDENADOS

Centro:	F. CIENCIAS FISICAS
Ámbito - Área AEI:	ÁREA DE EXPERIMENTALES - FÍSICA Y CIENCIAS DEL ESPACIO
Valoración :	BUENO (87.00)
Acrónimo - E_Mail:	DSYSD - adecelle@ucm.es
Director/es:	DECELLE , AURELIEN FABRICE ; FERNANDEZ PEREZ, LUIS ANTONIO
Miembros:	CATANIA , GIOVANNI ; GONZALEZ-ADALID PEMARTIN, ISIDORO ; MARTIN MAYOR, VICTOR ; MUÑOZ SUDUPE, ANTONIO ; NAVAS GOMEZ, ALFONSO DE JESUS ; ROSSET , LORENZO ; SEOANE BARTOLOME, BEATRIZ
Descripción:	El grupo "Dinámica de sistemas desordenados" se centra en la investigación de diferentes sistemas complejos, en particular, aquellos caracterizados por estar fuertemente desordenados y tener una dinámica extremadamente lenta, como es el caso de los vidrios estructurales, los vidrios de espín, las proteínas o los problemas de inferencia o aprendizaje de redes neuronales en ciencias de la computación. Su enfoque y sus métodos están siempre en la frontera entre la física estadística y computacional. En este sentido, están tanto interesados en conocer las propiedades físicas de estos sistemas (propiedades dinámicas, diagrama de fase, etc.), como en el desarrollo de nuevas técnicas computacionales y algoritmos para acelerar las simulaciones de estos materiales o la resolución de problemas de optimización. Relacionado con este último punto, el grupo tiene una notable experiencia en la construcción y explotación de ordenadores dedicados en física (como por ejemplo los supercomputadores Janus y Janus II).
Líneas de investigación:	Estudio de las propiedades físicas de diferentes tipos de sistemas desordenados: vidrios (estructurales y magnéticos), proteínas intrínsecamente desordenadas y problemas de inferencia y aprendizaje en Ciencias de la Computación.; Estudio de las propiedades dinámicas de aprendizaje y de los diagramas de fase de modelos de Machine Learning.; Aplicación de técnicas y conceptos heredados de la física estadística de sistemas desordenados a problemas de optimización en Física, Biología e Inteligencia Artificial, incluyendo el desarrollo y explotación de máquinas dedicadas.; Quantum annealing, con énfasis en la comparación de la complejidad computacional sobre ordenadores clásicos y cuánticos.
Palabras clave:	Sistemas desordenados; Física computacional; Biología computacional; Machine learning; Teoría estadística de campos; Dinámica fuera del equilibrio; Mecánica estadística; Computación Cuantica y Quantum Annealing; Métodos de Monte Carlo