1. CONICET
  2. Comunidad CONICET
  3. CAMILO JUAN MININNI
Comunidad CONICET
MININNI, CAMILO JUAN

Investigador adjunto

Especialidad
Bioingeniería
Disciplina Científica
Ingeniería Civil, Eléctrica, Mecánica e Ingenierías Relacionadas - Biología
Tema
Estudio de la coadaptación entre conectividad rígida y plástica mediante modelado con redes neuronales recurrentes con plasticidad Hebbiana
Lugar de Trabajo
INSTITUTO DE BIOLOGIA Y MEDICINA EXPERIMENTAL (IBYME, CONICET-F-IBYME)
Depende de
  • CONSEJO NACIONAL DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS Y TECNICAS
  • FUNDACION DE INSTITUTO DE BIOLOGIA Y MEDICINA EXPERIMENTAL
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Dirección:
VUELTA DE OBLIGADO 2490, piso PB, C1428ADN - Capital Federal - Argentina
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Resumen Información suministrada por el agente en SIGEVA
Aptitudes en investigación:Realizó cirugía de implantación de dispositivos de fijación y cánulas. Desarrolló protocolos de entrenamiento en ratas. Implementó protocolos en software ?Med?. Entrenó ratas en tareas de discriminación auditiva. Manufacturó tetrodos. Realizó registros electrofisiológicos con tetrodos en ratas despiertas comportándose. Implementó análisis de la actividad neuronal en MATLAB y Mathematica: medidas de teoría de la información, causalidad de Granger, reducción de dimensio... Aptitudes en investigación:Realizó cirugía de implantación de dispositivos de fijación y cánulas. Desarrolló protocolos de entrenamiento en ratas. Implementó protocolos en software ?Med?. Entrenó ratas en tareas de discriminación auditiva. Manufacturó tetrodos. Realizó registros electrofisiológicos con tetrodos en ratas despiertas comportándose. Implementó análisis de la actividad neuronal en MATLAB y Mathematica: medidas de teoría de la información, causalidad de Granger, reducción de dimensionalidad dirigida, coherencia spike-potencial de campo. Implementó y desarrolló modelos computacionales: modelos de Hodgkin y Huxley, modelos leaky integrate-and-fire, modelos de Ising, modelos formales de aprendizaje por refuerzo.Entrenó redes neuronales artificiales mediante gradiente descendiente, algoritmos genéticos, estrategias evolutivas. Desarrolló métodos de ajuste originales
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Líneas de Investigación

Modelos formales de toma de decisiones y aprendizaje; modelos de redes neuronales aplicados a neurociencia teórica

Ciencias naturales y exactas

  • Ciencias biológicas
  • Otros tópicos biológicos
Capacidades Tecnológicas

1 - Electrónica, TICs y telecomunicaciones

1.2 - Procesado de información, Sistemas de información, Gestión de la carga de trabajo

  • 1.2.3 - Inteligencia artificial (IA)
  • 1.2.16 - Simulaciones

6 - Ciencias biológicas

6.1 - Medicina, Salud humana

  • 6.1.12 - Neurología, investigación cerebral
Palabras Clave
BIOLOGICALLY PLAUSIBLE ALGORITHMIC ALIGMENTNEURAL NETWORKSAPRENDIZAJE POR REFUERZOSYNAPTIC PLASTICITY MODELSREINFORCEMENT LEARNINGALINEAMIENTO ALGORTIMICO BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLEMODELOS DE PLASTICIDAD SINAPTICAREDES NEURONALES
Formación Académica

2011 - 2016

Doctor de la Universidad de Buenos Aires en Ciencias Biológicas

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

2004 - 2010

Licenciado en Ciencias Biológicas

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

Formación de RRHH
Codirector de:
SZMIDT, FEDERICO
Becarios

SZMIDT, Federico Becarios

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