Resumen
El Departamento de Posgrado de la FCEFN informa sobre el Curso de Posgrado “Optimización basada en simulación y gemelos digitales en HPC"
El Departamento de Posgrado de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFN) informa sobre el Curso de Posgrado “Optimización basada en simulación y gemelos digitales en HPC”, aprobado por Resolución N°34-26-CD-FCEFN. La actividad estará a cargo del Dr. Miguel Mendez Garabetti.
Destinatarios del curso de posgrado
El curso está destinado a Graduados/as universitarios/as con título de grado de al menos cuatro años de duración, preferentemente vinculados al Doctorado en Ciencias de la Informática o áreas afines.
Fecha, modalidad e inscripción
El cursado se desarrollará de manera virtual sincrónico durante octubre – noviembre del 2026, con fecha a confimar.
Para consultas o más información, comunicarse al correo electrónico: posgrado.secretaria@unsj-cuim.edu.ar.
El link de inscripción se habilitará 45 días antes del inicio del curso.
Sobre el docente a cargo
El Dr. Miguel Ángel Méndez-Garabetti es Ingeniero en Telecomunicaciones, Máster en Dirección Estratégica en Tecnologías de la Información y Doctor en Ciencias de la Computación. Además cuenta con una destacada trayectoria en investigación, docencia y gestión académica en las áreas de computación de alto rendimiento (HPC), simulación, inteligencia artificial y sistemas inteligentes.
Actualmente se desempeña como Investigador Posdoctoral en la Universidad Nacional de La Plata, Director de la Maestría en Teleinformática de la Universidad de Mendoza y miembro del Comité Académico del Doctorado en Ciencias de la Informática de la Universidad Nacional de San Juan.
También, ha dirigido numerosos proyectos de I+D+i vinculados a simulación, optimización y predicción mediante técnicas computacionales avanzadas, cuenta con publicaciones en revistas científicas internacionales de alto impacto y ha sido distinguido con el Premio Dr. Raúl Gallard a la mejor tesis doctoral en informática de Argentina.
Su actividad académica se complementa con una amplia experiencia docente de grado y posgrado y una destacada trayectoria profesional en el desarrollo de sistemas de simulación y arquitecturas de alto rendimiento.
Sobre el curso de posgrado
Este curso resulta de gran importancia por su enfoque interdisciplinario y aplicado, integrando ciencia de datos, aprendizaje automático y modelos analíticos para fortalecer los procesos de toma de decisiones organizacionales en contextos complejos.
La propuesta combina herramientas descriptivas, predictivas y prescriptivas con una perspectiva ética y crítica, permitiendo a los participantes desarrollar competencias para resolver problemas reales en áreas como logística, salud, ingeniería y gestión organizacional.
Además, promueve la articulación entre teoría y práctica mediante el trabajo con casos reales y proyectos integradores orientados a la toma de decisiones basada en evidencia.
