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.vo1760456890g.tec1760456890inoc-1760456890efatn1760456890as@di1760456890nater1760456890oal1760456890
Dr. Carlos Daniel Fischer ra.vo1760456890g.tec1760456890inoc-1760456890efatn1760456890as@re1760456890hcsif1760456890c1760456890

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Seminario del Dr. Nicolás Cruz (TU-Berlin, Alemania)

nico-cruzDesde el 6/3/2023 al 17/3/2023 recibiremos la visita del Dr. Mariano Nicolás Cruz Bournazou, del Chair of Bioprocess Engineering de la Technische Universität Berlin de Alemania. El Dr. Nicolás Cruz tiene una gran experiencia en el área Model Based Optimization of Bioprocesses .

El Jueves 09/3/2023 a las 10:30hs. en nuestro instituto INGAR (Avellaneda 3657, Santa Fe) se dictará el seminario The KIWI-biolab: automating bioprocess development.

Actualmente, se encuentra trabajando junto con el Dr. Ernesto Martínez, destacado investigador de nuestro instituto, en modelos para la automatización de bioprocesos, en el marco del proyecto KIWI Biolab. El KIWI-biolab (Künstliche Intelligenz für Wissensbasierte Integrierte Biolabore) reúne a importantes científicos internacionales en inteligencia artificial, aprendizaje automátizado e ingeniería de bioprocesos para explorar las oportunidades y los desafíos de la automatización en los procesos biotecnológicos.
kiwi-biolab

Convocatoria Becas Posdoctorales 2023

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Becas posdoctorales 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 posdoctorales hasta el 3 de marzo 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

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. Producción de bioetanol y biomasa a partir de lactosuero aplicando procesos basados en membranas
  6. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  7. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  8. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  9. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  10. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  11. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  12. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  13. 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
  14. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica

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

Requisitos para becas posdoctorales

Los postulantes deberán ser egresados de doctorados en ingeniería o afines, o próximos a obtener el título indicado.

Enviar:

  • Currículum vitae: incluir domicilio, correo electrónico y teléfono.
  • Título de Doctorado y/o constancia de alumno regular del doctorado.
  • Citar tema(s) de interés.

Informes

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

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Concurso Cargo CPA en INGAR

El instituto INGAR está realizando la búqueda para un cargo de Profesional de Apoyo a la Investigación.

El perfil solicitado es el de un graduado universitario con título de grado como Ing. en Biotecnología, Ing. Químico, Bioquímico, Lic. en Biotecnología o carreras afines.

Dentro de las tareas a realizar por el Profesional, se destacan:

  • Diseñar y montar equipamiento a escala banco/piloto para la realización de experimentos de degradación biológica de efluentes en el Laboratorio de Procesos de INGAR
  • Diseñar plantas de tratamiento de efluentes incluyendo conocimientos para la caracterización analítica de efluentes industriales tenores de DBO- DQO-metales pesados experimentos de degradación biológica de efluentes en el Laboratorio de Procesos de INGAR
  • Identificar y caracterizar microorganismos de uso industrial para su aplicación en procesos y la obtención de productos

La inscripción de las postulaciones al cargo se harán desde el 15 de febrero al 10 de marzo.

Más información acá

DESALCOHOLIZACIÓN PARCIAL DE VINOS MEDIANTE TECNOLOGÍA DE PERVAPORACIÓN

Estamos llevando a cabo en INGAR este proyecto en conjunto con Grupos del INTA Luján de Cuyo  (Mendoza) y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (Olavarría). Estos procesos híbridos basados en membrana nos permiten procesar productos como el vino para alcanzar condiciones deseadas como disminución del contenido alcohólico sin reducciones considerables en su calidad. A su vez el enfoque en el diseño conceptual que llevamos a cabo en nuestro grupo nos permite obtener las alternativas más convenientes tanto desde el punto de vista económico como ambiental.

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Premio internacional a la Dra. María Julia Blas

Dra. María Julia BlasLa Dra. María Julia Blas, investigadora de nuestro instituto, fue distinguida con el premio Young Simulation Scientist Award 2022, otorgado por The Society for Modeling and Simulation International (SCS).

Este premio es concedido a jóvenes investigadores sobresalientes que rápidamente en su carrera han demostrado excelencia y muestran un gran potencial de liderazgo en la fronteras del Modelado y Simulación.

La Dra. María Julia Blas es profesora del Departamento de Ingeniería de Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) e investigadora de nuestro instituto. Su investigación se centra en la representación computacional de la Especificación de Sistemas de Eventos Discretos (DEVS), sus variantes y extensiones. Sus trabajo más recientes abordan la representación computacional de multiformalismos basados en DEVS y en el desarrollo de un marco teórico que soporte la simulación de modelos DEVS basados en múltiples extensiones del formalismo original. Como parte de su tesis doctoral, ha desarrollado una extensión de DEVS, denominada RoutedDEVS (RDEVS) que facilita el modelado de rutas de eventos sobre modelos DEVS. Con este trabajo, ha sido distinguida con el premio ACM SIGSIM Best Ph.D. Student Paper Award (2017) y DEVS Modeling and Simulation Ph.D. Dissertation Award (2020). Además, ha colaborado como coordinadora en la organización de numerosas conferencias, como Annual Modeling and Simulation Conference (ANNSIM) y Winter Simulation Conference (WSC).

Es un gran reconocimiento, que por otro lado, no sorprende a aquellos que trabajan diariamente con ella y conocen su calidad.

Convocatoria Becas 2022

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Becas doctorales del CONICET 2022

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 el 31 de julio de 2022.

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

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. Producción de bioetanol y biomasa a partir de lactosuero aplicando procesos basados en membranas
  6. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  7. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  8. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  9. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  10. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  11. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  12. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  13. 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
  14. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica

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

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.vo1760456890g.tec1760456890inoc-1760456890efatn1760456890as@ra1760456890gnIsa1760456890ceb1760456890

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

Dr. Ignacio E. GrossmannLa semana del 8/12 al 12/12 recibiremos la visita del Dr. Ignacio Grossmann, del departamento de Ingeniería Química de la Universidad Carnegie Mellon de Estados Unidos. Dictará dos seminarios relacionados con la energía y su optimización.

El Jueves 09/12 a las 11hs. en la Facultad de Ingeniería Química (FIQ-UNL) se dictará un seminario en modalidad mixta presencial y virtual.

Para participación presencial completar este formulario: https://forms.gle/B2SdTpwisUKMN85h6

Para participación virtual completar este formulario: https://forms.gle/9iH7eTJohfwxGHW97

El Viernes 10/12 a las 11hs. se dictará otro en INGAR, en el auditorio del CCT de la calle Güemes, para contar con un espacio amplio que pueda tener el aforo necesario.

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.

Seminario 9/12: Recent Advances in Computational Methods for the Discrete and Continuous Optimization of Energy Systems

Seminario 10/12: Optimization of Power Systems Infrastructure Planning with High Renewables Penetration

 

 

 

Vinculación con Laboratorio Provincial LIF

Se ha firmado y se encuentra en ejecución un convenio de asistencia científico-tecnológica entre el LIF SE y el instituto INGAR.

El LIF (Laboratorio Industrial Farmacéutico) es un organismo autárquico dependiente de la Provincia de Santa Fe, y cuya función es la fabricación de medicamentos para abastecer el sistema de salud público provincial y nacional.

El proyecto consiste en la realización de un Relevamiento Integral de Aplicaciones LIF, encuadrado en los objetivos del Plan Estratégico del organismo para establecer un camino a mediano plazo que permita al LIF adaptarse a los cambio tecnológicos que implican los tiempos actuales.

Vinculación LIF-INGAR

Vinculación LIF-INGAR Vinculación LIF-INGAR Vinculación LIF-INGAR

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