Seminarios: La aplicación del Supercómputo de problemas diversos
Dr. Peter Ludwig Rodríguez y Domínguez Kessler, CIO, 24 de octubre de 2024.
Actualmente, nos enfrentamos a un calentamiento global acelerado debido a la acumulación de gases de efecto invernadero. Una economía basada en energías renovables es un enfoque potencial para mantener nuestro nivel de vida, a la vez que se reducen las emisiones de dióxido de carbono en la atmósfera. En esta charla, se abordarán los principales retos a resolver para la transición hacia una economía del hidrógeno. Se presentarán estudios recientes de simulación computacional dedicados a la caracterización de catalizadores para celdas de combustible, así como de materiales nanoestructurados para el almacenamiento de hidrógeno, con especial atención al papel de la simulación computacional en el desarrollo de nuevos catalizadores.
Bioinformatics is a multidisciplinary field of science that connects physics, chemistry, mathematics, biology, statistics and computer science. The development of bioinformatics methods was burned out in 1990 as a result of the explosion of biological data resulting from advancements in molecular biology and genomics. Bioinformatics involves the analysis of distinct types of data such as DNA, RNA, and protein sequences. As the volume of biological data grew exponentially, it became clear that traditional methods were insufficient to extract meaningful insights. This behavior led the researcher to incorporate AI algorithms to bioinformatics. Machine Learning is a leaf of AI that performs knowledge discovery across learning from specific datasets and performs predictions or classification. In conclusion, the history of bioinformatics is a journey from basic sequence analysis to a multidisciplinary field that harnesses the power of machine learning. This partnership has unlocked insights into biology that were previously unimaginable, shaping our understanding of diseases, evolution, and the intricate workings of living organisms. As technology advances, the collaboration between bioinformatics and machine learning holds the potential to drive further breakthroughs in biological research and healthcare.
- Primeras etapas de crecimiento epitaxial de semiconductores sobre Si(hhl).
- Transiciones de fases Ferroeléctricas en perovskitas laminares
Dr. Javier Alanis, CIACyT, UASLP, 18 de abril del 2024.
Se presentan dos casos de estudio a primeros principios mediante el uso de la Teoría del Funcional de la Densidad y Cristalografía.
Primeras etapas de crecimiento epitaxial de semiconductores sobre Si(hhl).
Estudio teórico de las etapas iniciales del crecimiento epitaxial de GaAs/GaN sobre superficies de Si(hhl).
El crecimiento epitaxial de semiconductores III-V y III-N sobre substratos de Si ha sido de gran interés durante mucho tiempo debido a sus ventajas tecnológicas y económicas en la fabricación de dispositivos como circuitos integrados fotónicos y transistores de alta movilidad electrónica. Desde esta perspectiva es imperativo el crecimiento epitaxial de semiconductores como GaAs y/o GaN sobre substratos de Si. La obtención de películas epitaxiales de alta calidad cristalina de estos materiales sobre substratos de Si tiene variadas limitantes intrínsecas estructurales como lo son las diferencias en tamaño de celda unitaria y el crecimiento de un material polar en un no polar. Se ha mostrado en estudios experimentales que el uso de substratos de Si con diferentes direcciones cristalográficas tiene un fuerte impacto en la densidad de defectos cristalinos producidos durante el crecimiento epitaxial [1]. En este caso de estudio se presenta el posible origen de las diferencias en calidad cristalina en el crecimiento de GaAs/GaN sobre distintos substratos de Si(hhl).
Transiciones de fases Ferroeléctricas en perovskitas laminares.
Estudio teórico-experimental de las transiciones de fase ferroeléctricas de perovskita laminar Sr2Nb2O7.
Las perovskitas y perovskitas laminares son familias de compuestos que presentan propiedades físicas interesantes, como lo son las propiedades ferroeléctricas, ferromagnéticas y multiferroicas. Debido a su topología laminar, las perovskitas laminares presentan propiedades diferentes a su contraparte no laminar con misma fórmula química, como lo es la ferroelectricidad. Los compuestos de estas familias de perovskitas laminares presentan transiciones de fase similares al cambiar las condiciones termodinámicas de presión y/o temperatura. De particular interés han sido el subgrupo de perovskitas laminares Brandon-Megaw (AnBnX3n+2) que exhibe propiedades ferroeléctricas intrínsecas con varios de sus miembros teniendo Temperaturas de Curie elevadas. En este caso de estudio se presenta el origen de las sucesiones de fase para la perovskita laminar Sr2Nb2O7 y la posible sucesión de transiciones de fases ferroeléctricas para la subfamilia Brandon-Megaw.
En este estudio teórico de los óxidos de metales de transición, se apoya en el uso de equipos computacionales avanzados y se fundamenta en la teoría funcional de la densidad. Este enfoque teórico posibilita una comprensión profunda y precisa de las propiedades geométricas, electrónicas, magnéticas y catalíticas de estas nanopartículas. Al emplear modelos teóricos, podemos prever el comportamiento de los óxidos de metales de transición a nivel nanoestructural con una gran exactitud, lo que resulta fundamental para el diseño y la optimización de materiales con propiedades específicas. Este trabajo teórico constituye una herramienta invaluable para explorar nuevas aplicaciones y abordar desafíos tecnológicos en diversas áreas. Por ejemplo, permite identificar las condiciones óptimas para mejorar la eficiencia magnética de las nanopartículas de óxidos de metales de transición, un aspecto crucial en aplicaciones como la nanomedicina, la nanoelectrónica y la nanocatálisis. Además, proporciona una base sólida para el diseño racional de nanoestructuras con propiedades magnéticas y catalíticas mejoradas, lo que contribuye significativamente al avance de la ciencia de materiales y la ingeniería de nanomateriales.
En este seminario se presentará el Diplomado en Inteligencia Artificial para Informática de la Salud organizado por el Grupo de Ciencia e Ingeniería Computacionales, la División de Biología Molecular y el Centro de Salud Móvil del IPICYT.
Este diplomado tiene el propósito de formar especialistas en los aspectos teóricos y prácticos del análisis y la ciencia de datos, capaces de recolectar, limpiar, analizar y destilar la información contenida en las bases de datos de las instituciones de salud, con el objetivo de apoyar a los tomadores de decisiones en el diseño de las estrategias y políticas públicas para mejorar la atención en salud.
El programa enfatiza la formación e integración de equipos de trabajo multidisciplinarios formados por ingenieros de datos, analistas y científicos de datos, especialistas en inteligencia de datos para la salud y expertos en ciencias de la salud para desarrollar proyectos orientados a resolver problemas de salud prioritarios de la población mexicana.
Los cristales líquidos discóticos (CLD) son un tipo de cristales líquidos compuestos por moléculas orgánicas con forma de disco. Estos materiales poseen propiedades interesantes, como, por ejemplo, el auto-ensamblado de fases formadas por columnas unidimensionales de moléculas, las cuales además presentan un orden bidimensional en la posición de los centros de los ejes de las columnas. Dichas propiedades han motivado el estudio de los CLD, buscando aplicaciones en campos como la opto-electrónica.
En esta charla presentaré algunos resultados obtenidos al simular, mediante el método de Monte Carlo en el ensamble NpT, a una nanogota esférica de un CLD cuya superficie promueve que las partículas del fluido adopten una orientación planar. Abordaré los cambios en las transiciones de fase que observamos con respecto a un sistema no confinado y los defectos topológicos que encontramos en este sistema.
Dr. Manuel Ramos, UACJ, 29 de enero del 2023
The Molybdenum Disulfide (MoS2) have been studied with intensity in the past 20 years, its chemical structure was first reported by Linus Pauling, proposing a series of two-dimensional sheets stacked by weak van der Waals interaction. Later, the mineral was first used as lubricant to avoid the wear/tear of mechanical parts, and as “workhorse” in catalytic procedure known as hydrodesulphurization of crude oil and recently in the field of nanoelectronics. This talk will present a comprehensive panorama of the exceptional properties of this low dimension material, with special emphasis in the electronic structure when interacts with indium-tin-oxide (ITO) by theoretical and experimental data from RF-sputtering deposits of ITO-MoS2 thin films (~100nm-300nm), moreover, the talk presents data of I-V curves, atom probe tomography, scanning and transmission electron microscopy and density functional theory calculations. Results, indicate 〈110〉-orientation are aligned perpendicular to the ITO film with principal reflections at (002), (100), (101), (201), APT reveals MoS+2, MoS+3 as major evaporated molecular ions and indicates no significant diffusion/segregation of Mo or S species within ITO layer. Density functional theory calculations indicate ITO and MoS2 conform a Schottky barrier due to d-orbital interactions creating an ohmic contact with n-type Schottky barrier height (Φn) of − 1.6 eV for 2H and − 1.2 eV for 3R MoS2 and contact resistance of about 1 Ωcm2 when in contact with transparent ITO and semiconducting MoS2 can produce an efficiency of 2.48% as measured in proposed hybrid organic-semiconductor solar cell prototype.
Dr. Rodrigo Aguilera del Toro, DIPC, 15 de diciembre del 2022
El ilmenene de hierro es un nuevo material bidimensional que se ha exfoliado recientemente del titanato de hierro natural que se encuentra en el mineral de ilmenita, un material que abunda en la superficie terrestre. En este trabajo, investigamos teóricamente las propiedades estructurales, electrónicas y magnéticas de los titanatos tipo ilmenene basados en metales de transición 2D. El estudio del orden magnético revela que estos ilmenenes suelen presentar un acoplamiento antiferromagnético intrínseco entre los metales magnéticos 3d que decoran ambas caras de la capa de Ti-O. Además, los ilmenenes basados en metales de transición 3d tardío, como CuTiO3 y ZnTiO3, se vuelven ferromagnéticos y compensados por espín, respectivamente. Nuestros cálculos, incluido el acoplamiento espín-órbita, revelan que los ilmenenes magnéticos tienen grandes energías de anisotropía magnetocristalina cuando la capa 3d deja de estar llena o medio llena, y su orientación de espín está fuera del plano para los elementos por debajo de la mitad del llenado de los estados 3d y en el plano arriba. Estas interesantes propiedades magnéticas de los ilmenenes los hacen útiles para futuras aplicaciones espintrónicas porque podrían sintetizarse como ya se hizo en el caso del hierro.
Dr. Pedro Ojeda May, UMEA, 13 de octubre del 2022
En esta charla trataremos el tema de la computación de alto rendimiento (HPC) y sus aplicaciones en simulaciones moleculares. Diferentes conceptos de HPC serán mencionados, así como diferentes recomendaciones para el manejo efectivo del tiempo de cómputo.
Dr. J. Jesús Acosta Elias y Dr. Ricardo Espinosa Tanguma, UASLP, 30 de septiembre del 2022
En esta plática se presentan resultados obtenidos mediante simulación de dinámica molecular de la interacción del virus SARS-CoV-2 y su receptor el ACE2. A principios del 2020, cuando las primeras observaciones empezaban a ser publicadas respecto a la pandemia del covid-19, algunas parecían indicar que las mujeres embarazadas tendían a ser asintomáticas lo que originó la hipotética idea de que podría deberse a la suplementación que por protocolo se les hace de ácido fólico. Se han propuesto diversos mecanismo de acción del ácido fólico y sus metabolitos en la interacción de este virus y la célula huésped, por ejemplo que reduce la actividad de la proteasa 3CLpro o que desestabiliza a la proteína de espiga, sin embargo en el trabajo que aquí se describe brevemente se encontró que un metabolito, el dihidrofolato parece reducir la interacción del SARS-CoV-2 y su receptor el ACE2.
Dr. Roberto Flores Moreno, UDG, 19 de agosto del 2022
Se describe el cálculo de energías de ionización utilizando una serie de Taylor truncada a segundo y tercer orden, dado que el primer orden corresponde a tomar directamente las energías orbitales. Las correcciones de alto orden se obtienen utilizando teoría de perturbaciones de la densidad auxiliar. La perturbación corresponde a un cambio en las ocupaciones orbitales que a su vez resulta en un cambio del número total de electrones. Este enfoque solo requiere el cálculo DFT de la estructura neutra y por ello es adecuado para el muestreo en métodos como la dinámica molecular Born-Oppenheimer. Hay una conexión íntima con el cálculo de funciones de Fukui analíticas. Ionizaciones y dobles ionizaciones electrónicas se calcularon y los resultados se compararon con métodos de funciones de propagador electrónico. Se encuentra que la aproximación de segundo orden tiene buena exactitud en general, pero también se realizaron cálculos hasta tercer ordena Estos cálculos de primeros principios proveen información estructural muy valiosa en la interpretación de mediciones electroquímicas. Ejemplos de aplicación nos permiten demostrar el potencial del enfoque y la posibilidad de explotar ampliamente el uso de supercómputo.
Dr. Edgar Lara, Unidad de Investigación Biomédica de Zacatecas, IMSS, 8 de julio del 2022
En esta plática se presentan resultados obtenidos mediante simulación de dinámica molecular de la interacción del virus SARS-CoV-2 y su receptor el ACE2. A principios del 2020, cuando las primeras observaciones empezaban a ser publicadas respecto a la pandemia del covid-19, algunas parecían indicar que las mujeres embarazadas tendían a ser asintomáticas lo que originó la hipotética idea de que podría deberse a la suplementación que por protocolo se les hace de ácido fólico. Se han propuesto diversos mecanismo de acción del ácido fólico y sus metabolitos en la interacción de este virus y la célula huésped, por ejemplo que reduce la actividad de la proteasa 3CLpro o que desestabiliza a la proteína de espiga, sin embargo en el trabajo que aquí se describe brevemente se encontró que un metabolito, el dihidrofolato parece reducir la interacción del SARS-CoV-2 y su receptor el ACE2.
Dr. Abraham Vidal, INECOL, 17 de junio del 2022
En esta plática se presentan resultados obtenidos mediante simulación de dinámica molecular de la El diseño de interfases bioelectrocatalíticas (IBE) es un tópico que ha recibido mucha atención en tiempos recientes. La sinergia entre las moléculas de origen biológico y diversos materiales es necesaria para el desarrollo de biosensores con alta sensibilidad y selectividad molecular, síntesis de compuestos o diferentes procesos catalíticos. Las IBE se componen de biomoléculas, como proteínas, ácidos nucleicos o incluso sistemas complejos como microrganismos. Las enzimas tipo oxidoreductasas son candidatas ideales para el diseño de BEI, debido a su actividad catalítica intrínseca y sus propiedades estructurales, favorecen el proceso de transferencia de carga cuando se inmovilizan sobre superficies conductoras. La inmovilización covalente es uno de los métodos más usados para prolongar el tiempo de vida de las enzimas, así como para modular los procesos de detección. Sin embargo, es necesario utilizar estrategias y metodologías robustas que nos permitan seleccionar a los mejores candidatos para el diseño de IBE más eficientes. Las metodologías de simulación computacional de alto rendimiento, como dinámica molecular (DM), que es una herramienta alternativa ampliamente utilizada para investigar la estructura, dinámica y termodinámica de biomoléculas. Para este estudio, usamos como biomateriales a las enzimas peroxidasa de rábano (Horseradish Peroxidase) y multicobre fenol oxidasa de Aspergillus niger; modelamos las interacciones intermoleculares por diversas metodologías de simulación con ayuda del software Amber18 y recursos disponibles en las supercomputadoras Miztli (DGTIC-UNAM) y Thubat Kaal II – CNS-IPICyT A.C., para seleccionar arquitecturas moleculares adecuadas para su acoplamiento a nanomateriales que funcionan como colectores de corriente. De acuerdo a nuestros resultados, las interacciones electrostáticas de los nanomateriales permiten interacciones favorables con alcanotioles cargados positivamente como el 4-aminotiofenol y caso contrario, con moléculas cuyo grupo funcional confiere una carga superficial negativa como el ácido 4-mercaptobenzóico, ambos casos para la enzima peroxidasa. Estas estrategias permitirán ahorrar tiempo y recursos durante el diseño y construcción de las IBE.
Dr. Francisco Sánchez Ochoa, UNAM, 20 de mayo del 2022
En la actualidad, el uso de Supercómputo y teorías de campo promedio, como la bien conocida Teoría del Funcional de la Densidad (DFT), junto con el método de la supercelda han permitido el estudio de las propiedades físicas y químicas de sistemas periódicos con varios cientos o miles de átomos en materia condensada. El uso de superceldas en cálculos de estructura electrónica, además, permite estudiar la interacción de sistemas en bulto (3D), superficies o sistemas bidimensionales (2D) y nanoalambres o nanotubos (1D) con cualquier otra perturbación. Sin embargo, el empleo de superceldas en cálculos con DFT implica un mecanismo de “doblamiento de bandas” en el espacio reciproco de la supercelda mostrando así un “pajar” de estados electrónicos en la estructura de bandas. Esto da lugar a una difícil interpretación de las interacciones físicas en la estructura de bandas del sistema perturbado en comparación con las bandas de la celda primitiva del sistema puro. En esta platica, se mostrará una herramienta que permite filtrar estados electrónicos de un sistema perturbado, por medio del cálculo del peso espectral, que tengan alguna conexión con los estados de la celda primitiva del sistema puro. Además, se presentarán algunos resultados obtenidos sobre sistemas de grafeno-grafeno en bicapa y grafeno-WS2 como superredes de moiré bidimensionales empleando esta herramienta de filtrado.
Dr. Salvador Ruíz Correa, CNS-IPICYT, 22 de abril del 2022
En este seminario se presentará el Diplomado de Inteligencia Artificial Aplicada organizado por el Grupo de Ciencia e Ingeniería Computacionales del IPICYT. Este tiene el propósito dar a conocer las múltiples bondades y el impacto de la inteligencia artificial en la actualidad, lo cual es de sumo interés para el desarrollo de las tecnologías emergentes. Estará particularmente dirigido a estudiantes y público general que deseen participar en la versión 2022-2023.
I.T.I. Jesús Alaníz Hernández, CNS-IPICYT, 28 de enero del 2022
Egresado de la Universidad Tecnológica Tula – Tepeji donde estudió la Ingeniería en Tecnologías de la Información, obtuvo una maestría en Tecnologías de la Información en la Universidad Interamericana. Durante más de 6 años estuvo como jefe de área de Supercómputo, donde sus principales actividades era brindar soporte y soluciones en la administración del cluster Thubat Kaal I y II, así como optimización de aplicaciones para cálculo en paralelos con fines académicos, programación paralela, inteligencia artificial, big data, entre otros. Cuenta con amplia experiencia en diseños e instalación de clústers para desarrollar computo de alto rendimiento. Actualmente se encuentra como coordinador Técnico de eCloud & TICS en el Centro Nacional de Supercómputo.
Estudio de la interacción proteína-ligando utilizando Dinámica Molecular Clásica
Dr. Juan Pedro Palomares Baez, UAS, 17 de diciembre del 2021
Es licenciado en Física por la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Universidad Autónoma de Sinaloa. Realizó su Maestría y Doctorado en Ciencias aplicadas en el IPICYT. Ha realizó múltiples estancias de postdoctorado en instituciones internacionales tales como: el Instituto de Física Teórica de la Universidad de Kassel en Alemania, el departamento de Física, Universidad de Génova, Italia, y el Laboratorio de Química-Física d`Orsay, en la Universidad de París-Sud, en Orsay, Francia. Actualmente es profesor de tiempo completo en la Facultad de Ciencias Químicas de la Universidad Autónoma de Chihuahua. Cuenta con la distinción de SNI nivel I. Su principal área de investigación se enfoca al Estudio de propiedades de nanopartículas mono y bimetálicas mediante el uso de métodos semiempíricos y bajo el marco de la teoría del funcional de la densidad (DFT) usando cómputo en paralelo.
Dr. Sinhué López Moreno, IPICYT, 28 de septiembre del 2021
Obtuvo el grado de Doctor en Ciencias de Materiales en el Cinvestav Querétaro. Realizó un posdoctorado en la Universidad de La Laguna (Tenerife, Islas Canarias, España), así como en la Facultad de Ciencias en la UNAM (Ciudad de México). Después se desarrollo como Profesor Investigador Titular B en la Escuela Superior de Cd. Sahagún (UAEH). Posteriormente se incorporó al Centro de Investigación en Corrosión (UACAM) dentro del programa de Catedras CONACYT. En la actualidad sigue en el programa de Cátedras en la División de Materiales Avanzados del IPICYT, donde realiza investigación teórica en materiales en bulto y de baja dimensionalidad utilizando cálculos de primeros principios y equipo de cómputo avanzado. Además, pertenece al Grupo de Ciencia e Ingeniería Computacionales en el CNS-IPICYT. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores con Nivel I.
Dr. Cesare Ovando Vázquez, IPICYT, 29 de octubre del 2021
Es egresado de la licenciatura en Ingeniera Física por parte de la UAM-Azcapotzalco. Cuenta con un doctorado en Ciencias con especialidad en Física por el Cinvestav Zacatenco. Realizó una estancia de investigación doctoral en el INFN, Génova Italia y tres estancias posdoctorales en el Langebio y en la unidad Irapuato del CINVESTAv antes de incorporarse al CNS IPICYT como catedrático CONACYT. Actualmente es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I y su linea de investigación se enfoca en el uso y desarrollo de métodos Bioinformáticos e Inteligencia Artificial (IA) aplicados al estudio de ARNs, ARNs cross-kingdom y del síndrome metabólico (MetS). Actualmente dirige el laboratorio de Bioinformática e IA (AI-BioLab) CNS-IPICYT, es miembro del Grupo de Ciencias e Ingenierías Computationales del CNS-IPICYT y docente del Diplomado de Inteligencia Artificial Aplicada en el CNS-IPICYT.
Dr. Isidoro Gitler, ABACUS-IPN, 28 de septiembre del 2021
Isidoro Gitler es matemático por la Universidad Nacional Autónoma de México, Doctor en Matemáticas por la Universidad de Waterloo, con maestría en Matemáticas por el Massachusetts Institute of Technology (MIT) en EUA. Investigador del Departamento de Matemáticas del Centro de Investigación y Estudios Avanzados desde 1992. Desde el 2012 ha encabezado el Proyecto ABACUS: Un Espacio Nacional de Ciencia y Tecnología de Clase Mundial Especializado en Matemáticas Aplicadas y Cómputo de Alto Rendimiento y actualmente dirige el Laboratorio de Matemática Aplicada y Cómputo de Alto Rendimiento del Cinvestav. Fue Jefe del Departamento de Matemáticas del Cinvestav durante ocho años (2003-2011) y Presidente de la Sociedad Matemática Mexicana (SMM) (2010 al 2012). Es miembro de la Academia Mexicana de Ciencias (AMC) y del Sistema Nacional de Investigadores (SNI).
