Desmintiendo información

La dirección del INGAR quiere dar a conocer a la opinión pública que el día 03/04/24, en el programa ¿LA VES? del canal TN que conduce el periodista Jonathan Viale, que tiene una importante difusión a nivel nacional, se dio a conocer INFORMACION FALSA respecto de la cantidad de contratos que tiene CONICET. En el programa se afirmó que el CONICET tiene 10.834 contratos temporales. CONICET tiene 1600 empleados administrativos, de los cuales 1300 son contratos Art. 9. El periodista incluyó en sus cifras las becas doctorales y postdoctorales que no son contratos sino becas (estipendios) para realizar estudios de posgrado, todos los becarios de CONICET ingresan por medio de concursos. La información del personal que tiene CONICET se puede consultar en la página WEB del organismo que figura bajo el rótulo de CONICET en CIFRAS:

https://cifras.conicet.gov.ar/publica/

En el siguiente video de youtube se pueden ver los datos falsos de Viale y las desmentidas a tales afirmaciones:

Comunicado del Consejo Directivo del CONICET Santa Fe

“Rechazamos enfáticamente la solicitud recibida verbalmente de autoridades del organismo para que proveamos listas de personal a quienes no se renovarían sus contratos el próximo 31/03, y reafirmamos la necesidad de continuar con dichas contrataciones para preservar las actividades de investigación que se realizan en el organismo”.

placa-logo-cctEl Consejo Directivo del Centro Científico Tecnológico (CCT) CONICET Santa Fe, comunica su posición frente a la rescisión de contratos del personal bajo la modalidad de Art. 9 en CONICET.

Queremos dejar en claro que no estamos de acuerdo con la no renovación de estos contratos dado que el personal que trabaja en dicha modalidad en el ámbito del CCT Santa Fe, es imprescindible para realizar las tareas necesarias a nuestra operación diaria. Así lo hemos manifestado cumpliendo con lo solicitado en el artículo cuarto del decreto 84/2023 que expresa “En el caso de que las autoridades decidan renovar dichos contratos, deberán fundar la decisión demostrando la necesidad de continuar con la contratación”. Para todos los agentes, tanto para los que ya cesaron en su contrato en diciembre p/pdo, como para aquellos cuyo contrato vence el próximo 31/03, este Consejo Directivo ha solicitado la renovación, adjuntando debidos fundamentos para continuar con la contratación. Estas solicitudes, junto con las justificaciones y las tareas que realizan cada uno de ellos fueron elevadas en tiempo y forma por medio del sistema de comunicaciones oficiales GDE a las autoridades correspondientes del CONICET.

Por estas razones rechazamos enfáticamente la solicitud recibida verbalmente de autoridades del organismo para que proveamos listas de personal a quienes no se renovarían sus contratos el próximo 31/03, y reafirmamos la necesidad de continuar con dichas contrataciones para preservar las actividades de investigación que se realizan en el organismo.

Aprovechamiento de la cáscara de arroz para la generación de sílice y energía térmica

El Instituto de Desarrollo y Diseño (INGAR, CONICET-UTN) junto con el instituto INCAPE (CONICET-UNL)cascara arroz desarrollaron un proceso inédito en la región con el cual se obtiene óxido de silicio a partir de la cáscara de arroz. Dicho material es un insumo importante utilizado en múltiples industrias.

En el sector industrial se generan a diario enormes volúmenes de residuos que, en la gran mayoría de los casos, generan problemas ecológico-ambientales. Con el avance de la ciencia y la generación de nuevos conocimientos, los descartes agroindustriales pueden transformarse en importantes oportunidades de desarrollo productivo.

Por parte de nuestro instituto, trabajaron los investigadores Pío Aguirre, Ignacio Schmidhalter, Carlos D. Fischer, Sergio F. Mussati, Miguel C. Mussati y Diego G. Oliva.

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Trabajo entre INGAR y LIF con Cannnabis Medicinal

Fotos: gentileza prensa LIFEl Instituto de Desarrollo y Diseño (INGAR, CONICET-UTN) y Laboratorio Industrial Farmacéutico (LIF) de la provincia Santa Fe, trabajan en conjunto para mejorar y optimizar la etapa de extracción de aceite de cannabis para uso medicinal.

Este martes 29 de agosto, en las instalaciones de INGAR, se llevó a cabo una reunión entre los equipos de trabajo de ambas instituciones donde el Instituto hizo entrega del primer informe sobre el rendimiento de extracción de cannabis y muestras de extracto de tres variedades con diferentes composiciones de cannabinoides: CBD, CBD/THC y CBG.

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Seminario del Dr. Ignacio Grossmann (Carnegie Mellon University, EE.UU.)

Dr. Ignacio E. GrossmannEn esta semana recibiremos la visita del Dr. Ignacio Grossmann, del departamento de Ingeniería Química de la Universidad Carnegie Mellon de Estados Unidos.

El Jueves 6/7 a las 11:30hs. dictará el seminario “Dynamic scheduling of batch operations and customer order transactions in a chemical supply chain” en la sala de conferencias de nuestro instituto INGAR.

El Prof. Grossmann es el director del “Center for Advanced Process Decision-making” que comprende un total de 20 compañías de petróleo, químicas y de ingeniería y es un referente mundial en el área de Ingeniería de Procesos.

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Premio internacional a la Dra. Gabriela Corsano

A través de la International Network of Universities (INU), la investigadora de nuestro instituto Gabriela Corsano resultó seleccionada para realizar una estadía en la Universidad Rovira i Virgili, España.

Foto cortesía FIQ-UNL

Foto cortesía FIQ-UNL

La red INU dio a conocer los cinco seleccionados de la convocatoria al Researcher Mobility Award 2023. Mediante este premio-estímulo, se beneficia a los ganadores con un apoyo económico para realizar estancias en universidades miembro de la red.

Durante la están en el exterior, la Dra. Gabriela Corsano desarrollará tareas de investigación conjunta con el grupo SUSCAPE – SUStainability using Computer Aided Process Engineering tools de la URV relacionados a la optimización en el diseño de cadenas de suministros utilizando metodologías basadas en programación matemática.

La investigadora contó que el intercambio está programado para octubre de este año y expresó que, en cuanto a la actividad de investigación, estudiarán y desarrollarán nuevas técnicas de optimización multi-objetivo para ser aplicadas en modelos de planificación de procesos sustentables. “El grupo SUSCAPE posee una amplia y reconocida experiencia en el uso combinado de técnicas de modelado multi-criterio y principios de Evaluación del Ciclo de Vida. Por otro lado, mi grupo de investigación tiene extensa trayectoria en la formulación de modelos matemáticos y desarrollo de estrategias de optimización aplicados a sistemas de producción, en una amplia gama de situaciones y escenarios”, describió.

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Participación en PASI 2023

Becarios Doctorales e Investigadores del INGAR fueron seleccionados para participar del evento internacional PASI 2023: Pan-American Advanced Studies Institute on Optimization and Data Science for Net-Zero Carbon and Sustainability llevado a cabo entre el 30 de Mayo y el 3 de Junio en la ciudad de Buenos Aires.

Durante los 4 días del evento, asistieron a diferentes cursos y seminarios sobre investigaciones líderes en las áreas de sostenibilidad, carbono neto cero y cambio climático.

Asimismo, el director de nuestro institudo, Dr. Aldo Vechietti dictó un seminario.

Los asistentes al evento fueron Milagros Verrengia, Aldana Tibaldo, Nicolás Vanzetti, Sebastián Pereira y Lucas Porporatto.

Más información del evento

Convocatoria Becas Doctorales 2023

Becas Doctorales del CONICET 2023

Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines.

Inscripción de aspirantes a becas doctorales hasta Agosto de 2023.

Áreas y temas de interés

Aprendizaje Computacional y Sistemas Inteligentes

  1. Aprendizaje computacional de conocimiento heurístico para rescheduling de sistemas de producción
  2. Negociación automatizada de contratos inteligentes (Smart Contracts) en mercados Peer-to-Peer de Prosumidores
  3. Aprendizaje por refuerzos con representaciones profundas para scheduling y planificación industrial
  4. Programación probabilística de sistemas inteligentes usando inferencia activa
  5. Selección Autónoma de Hiper-Parámetros en Algoritmos para Aprendizaje por Refuerzos
  6. Agentes Inteligentes para la Negociación Automatizada usando Grafos de Conocimiento y Modelos de Lenguaje a Gran Escala

Ingeniería de Procesos y Bioprocesos

  1. Modelos cibernéticos de biorreactores para optimización, monitoreo y control
  2. Desarrollo de un proceso para la producción de dextran en reactores de membranas
  3. Rutas óptimas de procesamiento de aceites
  4. Diseño on-line de experimentos en el marco de la industria 4.0
  5. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  6. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  7. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  8. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  9. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  10. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  11. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  12. Diseño y optimización de procesos de refrigeración por absorción y de sistema híbridos compresión-absorción usando fuentes de energía renovables o calor residual de procesos
  13. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica
  14. Diseño Conceptual de procesos Híbridos Basados en Membranas
  15. Modelos de Optimización para la Producción Eficiente de Bioenergía

Modelado y Simulación

  1. Formalización de un simulador basado en eventos multi-formalismo
  2. Identificación de patrones y anti-patrones jerárquicos en modelos basados en eventos discretos
  3. Infraestructura de modelado conceptual para la simulación de eventos discretos
  4. Modelado conceptual y definición de lenguajes de especificación de gemelos digitales para activos de la Industria 4.0

Requisitos para becas doctorales

Dirigidas a Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines, o estudiantes próximos a finalizar los grados indicados. Las becas se otorgan a estudiantes con un destacable desempeño académico.

Enviar:

  • Currículum vitae: incluir domicilio, correo electrónico y teléfono.
  • Certificado analítico de notas (incluyendo aplazos y promedio) de la carrera universitaria. En caso de no poseerlo, enviar listados de notas incluyendo aplazos.
  • Promedio histórico de la carrera (imprescindible para la presentación final).
  • Citar tema(s) de interés.

Informes

INGAR
Avellaneda 3657. Ciudad de Santa Fe (CP 3000). Argentina
Tel: (+54-342) 4535568 / 4534451

ra.vo1714009324g.tec1714009324inoc-1714009324efatn1714009324as@ra1714009324gnIsa1714009324ceb1714009324

 

 

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Encuentro tecnológico – Cadena de valor de Cannabis sativa L

Dra. Daniela LaoretaniLa Dra. Daniela Laoretani participó como expositora del Encuentro Tecnológico para el Desarrollo de la industria del Cannabis en Santa Fe realizado el viernes 5 de mayo de 2023 en el Conicet Santa Fe, que contó con la participación de usuarios, productores, grupos de investigación, emprendedores, asociaciones, cooperativas y empresas de servicios y productos de Cannabis sativa L, que junto con científicos y autoridades, intercambiaron información y diferentes proyectos en los cuales se está trabajando en esta industria naciente.

En el marco de las presentaciones Científico-Tecnológicas del EJE TEMÁTICO: Inflorescencias de Cannabis sativa L. como materia prima, Daniela realizó la presentación: “Diseño de proceso y rendimiento en obtención de aceite de Cannabis“.

Crónica del encuentro del “Diario El Litoral”

Búsqueda de candidato/a a beca con formación en Química, Biotecnología, Ing. en Alimentos, Agronomía, Ing. Industrial o afines

Beca Doctoral CONICET 2024

Temas de investigación:

  • PRODUCCIÓN DE DEXTRAN EN REACTORES DE MEMBRANAS
  • RUTAS ÓPTIMAS DE PROCESAMIENTO DE ACEITES
  • RECUPERACIÓN DE SOLVENTES EN PROCESOS INDUSTRIALES

beca-laoretaniPerfil requerido del postulante:

Estar recibido al 1 de abril del 2024
Titulo de grado: Ing. o Lic. en Alimentos, Ing. o Lic. en Química, Biotecnólogo, Ing. Agrónomo, Industrial o carreras afines.
Promedio: igual o superior al histórico de su carrera.

Lugar de trabajo: INGAR – CONICET – UTN
Contacto:
Dra. Daniela Soledad Laoretani ra.vo1714009324g.tec1714009324inoc-1714009324efatn1714009324as@di1714009324nater1714009324oal1714009324
Dr. Carlos Daniel Fischer ra.vo1714009324g.tec1714009324inoc-1714009324efatn1714009324as@re1714009324hcsif1714009324c1714009324

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