Scientific Computing Group

Dada la complejidad de los problemas actuales, las aproximaciones experimental y teórica precisan de una contraparte computacional. Es en este contexto donde se centra el trabajo de nuestro grupo: la creación y aplicación de modelos matemático-computacionales al estudio de problemas reales de interés científico o ingenieril. Nuestro grupo aborda esta tarea construyendo modelos físico-matemáticos que traducimos en eficientes herramientas software.

Nuestro interés actual se centra en el tratamiento de sistemas de elementos interrelacionados. Esta aproximación (redes complejas), a pesar de su novedad, ha demostrado ser extremadamente útil para el análisis, interpretación y predicción del comportamiento de sistemas complejos. Ejemplos típicos de los mismos son: el sistema económico, las redes sociales, internet, la www, el sistema metabólico, el genoma o el conjunto de enfermedades humanas con base genética. Los estudios realizados en este campo muestran la existencia de un comportamiento común de los sistemas descritos por redes independientemente de su naturaleza física (económica, social, biológica o tecnológica). En este amplio campo, hemos orientado nuestro trabajo al desarrollo y aplicación de modelos y técnicas computacionales para la identificación, descripción y control de la estructura interna de redes complejas. El punto clave en este contexto es la identificación de grupos de entidades relacionadas (comunidades) en la red.

 

Líneas de investigación

 

En nuestro grupo consideramos las siguientes líneas de investigación:

Metodológicas

  1. Generación de modelos de prueba,benchmarks, y validación de métodos de detección de comunidades
  2. Desarrollo de métodos de detección de comunidades para tratamiento en entornos computacionales distribuidos de problemas de gran volumen (big data)

Aplicadas

  1. Ciberseguridad
  2. Evolución de comunidades en redes sociales
  3. Identificación de compuestos bioactivos con similar actividad biológica y predicción de efectos secundarios

La componente aplicada, en particular, supone una vía extraordinaria de la colaboración con equipos de otras disciplinas.

 


Información de contacto

Dr. Alfonso Niño Ramos
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Dra. Camelia Muñoz Caro
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Tel.: (+34) 926 295 300 ext.  6474 / 3720
Fax: (+34) 926 295 354

 

Página web

http://scicom.esi.uclm.es/