El Grupo de Biomateriales fue formado en el año 2018, luego de un proceso de varios años de investigación. Surge como una respuesta nacional hacia una corriente mundial donde se impulsa el uso de materiales de origen biológico, en nuestro caso materiales lignocelulósicos.
El grupo es conformado principalmente por el personal docente y de apoyo a la academia de la Escuela de Ingeniería Forestal.
El área de trabajo del grupo se enfoca en materiales lignocelulósicos, principalmente madera y fibras. No obstante, otros materiales lignocelulósicos son estudiados, entre los que destaca la palma aceitera, el bambú y otro tipo de plantas perennes de importancia comercial.
En el caso de la madera se trabajan aspectos de modificación química, mecánica y térmica para el mejoramiento de sus propiedades, alargar su durabilidad biológica, mejorar su comportamiento estructural o ante la radiación solar.
En relación con los otros materiales lignocelulósicos, junto con la madera, se busca implementar nuevas opciones de utilización y desarrollar productos con las modificaciones antes planteadas. Todos estos aspectos son abordados científicamente con la finalidad de obtener el mejor resultado posible.
GENFORES se conformó en el año 2002, como un programa permanente de vinculación en investigación y desarrollo en mejoramiento genético y silvicultura clonal, entre La Escuela de Ingeniería Forestal del TEC y un grupo de organizaciones de pequeños productores, empresas y/o reforestadores costarricenses.
La cooperativa es dirigida por el Ph.D. Olman Murillo Gamboa, especialista en Mejoramiento Genético Forestal.
Las empresas u organizaciones interesadas en mejoramiento genético forestal deben iniciar un programa durante 2 años, vía asesoría a través de un contrata con la FUNDATEC.
Se debe realizar un pago de US $500 al mes.
Posteriormente se formaliza el ingreso a GENFORES por aprobación de la Asamblea de miembros activos.
Ph.D. Olman Murillo Gamboa
Director de GENFORES
(Indefinido)
(Indefinido)
(Prorrogable)
Implementación Multi-FPGA de modelos computacionales cerebrales biológicamente precisos de óptimo costo computacional
Pese a los gigantescos avances en el conocimiento neurocientífico en las últimas décadas sobre el cerebro humano, este sigue siendo un órgano que oculta múltiples misterios. Recientemente se ha buscado expandir el conocimiento de dicho órgano bajo el modelo de redes neuronales biológicamente precisas, que permitan realizar estudios masivos sobre su comportamiento, sin necesidad de la experimentación in-vivo.
El gran problema de estos modelos es su excesivo costo computacional, que obliga a la búsqueda de alternativas de procesamiento masivo.
Una vía alternativa es la de optimizar dichos modelos sin perder la precisión buscada. Ello significa evaluar alternativas no necesariamente basadas en los modelos computacionales tradicionales de optimización, tal como el uso de técnicas heurísticas para la toma de decisiones, desarrollar sistemas de tecnologías mixtas (analógico-digitales) o el uso de representaciones numéricas alternativas con las cuales reducir los costos computacionales.
Una primera aproximación al problema, partirá de la implementación de algunos de los modelos más prometedores actuales en una red masiva basada en FPGAs para obtener rápidamente un piso de comparación entre el estado del arte actual validado y los futuros aportes que se pudieran derivar de esta investigación.
Proyecto de grado para el Doctorado Académico en Ingenieria TEC-UCR.
(Indefinido)
