Webinar by Lucas Lacasa

UBICS people 11/01/2021

Date: 14 January, 2021,  15:30h (CET, GMT+1, Barcelona/Madrid/Paris/Berlin)

Speaker: Lucas Lacasa, Reader in Applied Mathematics, Queen Mary University of London

Title:  "Reducing the stress on intensive care by optimally load balancing patients in the era of COVID-19"

Link to the video of the webinar:

https://www.youtube.com/watch?v=8L5hoTNPhMM&list=PLf7A47_ENtnLkXJ8QPspRIT5a0zz-1nPd&index=8

 

Abstract: 

As the number of cases of COVID-19 continues to grow, local health services across different countries are at risk of being overwhelmed with patients requiring intensive care. At the same time, surges and demand are not homogeneous across a country, as different regions see incidence grow or decline in an asynchronous way. This enables the possibility of balancing demand by sharing patients. In this talk I will describe a proposal that we put forward in late March 2020 during the first wave of COVID-19, which computes quasi-optimal re-routing strategies to either transfer patients requiring Intensive Care Units (ICU) or ventilators, constrained by feasibility of transfer. The method is general and applicable regionally or at a national level. I will give the details of the method and showcase it with realistic data from the United Kingdom and Spain. Depending on different ICU demand profiles, up to 1000 patients (per algorithm step) which would otherwise not receive care could be re-allocated without the needs of increasing capacity of the hospitals. I will also briefly discuss our experience in going from the scientific idea to the operationalised platform.

 

Paper

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0241027

Postdoctoral position announcement

UBICS projects 23/12/2020

Announcement of a postdoctoral position (1+1 years) in Barcelona. 
The goal is to investigate problems with multiple scales in flows in permeable media, both experimentally (at UB, with Jordi Ortín, UBICS member) and numerically (at IDAEA/CSIC., with Víctor Vilarrasa).
The application deadline is February 14, 2021.

More info here

Anuncio de un contrato postdoctoral (1+1 años) en Barcelona. 
El objetivo es estudiar problemas con múltiples escalas en flujos en medios permeables, con una vertiente experimental (en la UB, con Jordi Ortín, miembro del UBICS) y otra numérica (en el IDAEA/CSIC, con Víctor Vilarrasa).
La fecha límite de presentación de solicitudes es el 14 de Febrero próximo.

Puedes encontrar más información aquí. 
 

Moltes felicitats Dr. Joan Guardia i Dr. Albert Diaz Guilera

UB people 18/12/2020

Desde el UBICS volem felicitar al nou Rector de la UB i membre del UBICS, en Dr.Joan Guàrdia i al seu equip, igual que al nostre director, el Dr. Albert Diaz Guilera pel gran esforç i participació durant la campanya electoral i pel seu nou càrrec com a Comissionat per la coordinació dels Instituts de Recerca Propis.

Joan Guardia després d’haver obtingut el 54,28 % del vot ponderat en la segona volta de les eleccions al Rectorat que ha tingut lloc els dies 17 i 18 de desembre. L’altre candidat, Joan Elias, ha obtingut el 45,72 % del vot ponderat. Joan Guàrdia estarà al capdavant del govern de la Universitat durant un mandat de quatre anys. En la primera volta, els dos candidats havien obtingut un 49,65 % del vot ponderat en el cas de Joan Guàrdia, i un 32,56 %, en el cas de Joan Elias.

Joan Guàrdia, en la seva primera intervenció com a rector electe, ha assegurat que compta amb tota la comunitat universitària en la tasca que ha de fer d’ara endavant: «Demà comencem la feina i compto amb tothom». Ha esmentat tots els col·lectius universitaris: el PAS, els estudiants —als quals escoltarà «seriosament»—, i el PDI, sobre el qual ha manifestat la voluntat d’acabar amb la precarietat del professorat. «Hem de tenir una UB oberta al món», ha destacat el rector electe, i així mateix ha recordat la necessitat de continuar treballant per l’excel·lència.

Les eleccions, que per primera vegada s’han fet mitjançant votació electrònica, a causa de la COVID-19, s’han desenvolupat sense cap incident remarcable. Estaven convocades a votar més de 54.000 persones dels diferents col·lectius universitaris. Han votat 13.668 electors, que corresponen al 25,13 % del total del cens, una participació superior a la de la primera volta, que va ser del 21,56 %, i que representa un augment d’11,37 punts percentuals respecte a la segona volta de les eleccions del 2016, en què va votar un 13,76 % del cens.

Dels vots emesos aquests dos dies de votació electrònica, 13.127 han estat per als candidats i 541 han estat en blanc.

Joan Guàrdia Olmos és catedràtic de Metodologia de les Ciències del Comportament a la Facultat de Psicologia. Va arribar a la Universitat de Barcelona com a estudiant de la Facultat de Ciències Econòmiques i va compaginar aquests estudis amb els de Psicologia. Expert en estadística i en l’estudi sistemàtic de la conducta humana, ha fet docència a la Facultat de Psicologia, però també a Farmàcia, Economia i Empresa, Geografia i Història, Infermeria, Educació i Biologia.

Ha impartit seminaris i cursos i ha dirigit tesis doctorals a diverses universitats nacionals i internacionals. Ha publicat més de 30 llibres i més de 260 articles científics, a més de ser l’investigador principal de multitud de projectes de recerca. També ha ocupat diferents càrrecs de gestió acadèmica i, actualment, és membre de l’Institut de Neurociències de la UB i de l’Institut de Sistemes Complexos (UBICS), on fa recerca sobre neurociència quantitativa i computacional.

Moltes felicitats!!

Per a més informació, consulteu el web de les Eleccions al Rectorat 2020.

Webinar by Maria del Rio

UBICS people 17/12/2020

Date: 17 December, 2020,  15:30h (CET, GMT+1, Barcelona/Madrid/Paris/Berlin)

Speaker: Maria del Rio-Chanona, Institute for New Economic Thinking and Mathematical Institute, University of Oxford

Title:  "The economic impact of the COVID-19 pandemic: A non-equilibrium network model"

Link to the video of the webinar:

https://www.youtube.com/watch?v=lNaQQGDBRA8&list=PLf7A47_ENtnLkXJ8QPspRIT5a0zz-1nPd&index=7

 

Abstract: 

We develop a non-equilibrium production network model for predicting the economic impact of the COVID-19 pandemic. In the first part of this work, we made quantitative predictions of first-order supply and demand shocks for the U.S. economy associated with the COVID-19 pandemic at the level of individual occupations and industries. To analyze the supply shock, we classify industries as essential or non-essential and construct a Remote Labor Index, which measures the ability of different occupations to work from home. Demand shocks are based on a study of the likely effect of a severe influenza epidemic developed by the US Congressional Budget Office. Compared to the pre-COVID period, these shocks would threaten around 20% of the US economy’s GDP, jeopardise 23% of jobs and reduce total wage income by 16%. We then design an economic model to address the unique features of the COVID-19 pandemic. Our model also includes a production function that distinguishes between critical and non-critical inputs, inventory dynamics, and feedback between unemployment and consumption. We demonstrate that economic outcomes are very sensitive to the choice of the production function, show how supply constraints cause strong network effects, and find some counter-intuitive effects, such as that reopening only a few industries can actually lower aggregate output. Our results suggest that there may be a reasonable compromise that yields a relatively small increase in R0 and delivers a substantial boost in economic output. This corresponds to a situation in which all non-consumer facing industries reopen, schools are open only for workers who need childcare, and everyone who can work from home continues to work from home.

Nuevo libro "Los Jardines de la Antigüedad" del Prof. Lluis Pons

CEIPAC people 14/12/2020

El Prof. Lluis Pons Pujol, miembro del CEIPAC i del UBICS ha publicado nuevo libro titulado "Los Jardines de la Antigüedad". 

Aquí puedes encontrar el resumen del libro: 

"En la Antigüedad los jardines se crearon por diversos motivos: como aporte de verdura, plantas aromáticas y fruta a las cocinas modestas; como espacio abierto en las ciudades, como expresión de lujo y poder de aristócratas y reyes. Era un espacio dotado de simbolismo, arte y religión. Se pretende estudiar los jardines antiguos de modo global ya que muy distintas disciplinas se ocupan de ellos: la botánica describe cómo era su flora, la arqueología describe cómo se construyeron, la historia intenta explicar porqué. Eran fuentes de placer, hoy son para nosotros fuentes de conocimiento.

Este volumen reivindica el papel del jardín antiguo como fuente ineludible de datos históricos. Los jardines antiguos deben ser tratados por el historiador como una fuente más, distinta a las tradicionales (arqueologia, epigrafía, numismática, etc.), más compleja si cabe, pero extremadamente importante ya que proporciona datos de esa sociedad que no pueden proporcionar las demás disciplinas.

Se analizan los jardines del Egipto faraónico, los jardines de los monarcas asirios y de los soberanos persas, de Grecia y de Roma. Roma es la civilización mejor representada en el volumen ya que se tratan aspectos de metodología aplicada al estudio de los jardines y diversos casos de estudio: los Horti Pompeiani en Roma, dos villae del sur de la Lusitania, nuestra Barcino y Mutina (Módena)."

Más información aquí.

Webinar by Aleksandra Walczak

UBICS people 24/11/2020

Date: 26 November, 2020,  15:30h (CET, GMT+1, Barcelona/Madrid/Paris/Berlin)

Speaker: Aleksandra Walczak, ENS, Paris

Title:  “Dynamics of T-cell memory formation and reactivation after COVID-19"

Link to the video of the webinar:

https://www.youtube.com/watch?v=ffa6dnkoKd0&list=PLf7A47_ENtnLkXJ8QPspRIT5a0zz-1nPd&index=6

 

Abstract: 

The immune repertoire responds to a wide variety of pathogenic threats. Immune repertoire sequencing experiments give us insight into the composition of these repertoires. Since the functioning of the repertoire relies on statistical properties, statistical analysis is needed to identify responding clones. Using such methods I will describe the repertoire level response to the SARS-CoV-2, among other perturbations. More generally, I will show how immune repertoires provide a unique fingerprint reflecting the immune history of individuals, with potential applications in precision medicine.

Convocatòria ordinària de TARDOR de beques de col·laboració amb la UB

UB grants 20/10/2020

Us comuniquem que ha estat publicada a la adreça web de Beques i Ajuts al estudiant i a la Seu  Electrònica de la Universitat de Barcelona la següent convocatòria:

• Difusió de la publicació de la Convocatòria ordinària de TARDOR de 43 beques de col·laboració amb la Universitat de Barcelona (CODI 2020.9)

Trobareu les convocatòries a l'apartat de Convocatòria d'ajuts i subvencions de la Seu Electrònica de la Universitat de Barcelona.  Desde l'Institut UBICS ofertem 4 beques dins d'aquesta Convocatòria per estudiants de màster que vulguin realitzar el seu TFM amb un membre del UBICS.

Els estudiants interessats a demanar aquestes beques hauran d’omplir el formulari de sol·licitud a la Seu  fins el 20 de novembre.

 

 

Oferta de contrato predoctoral para Proyecto I+D Generación de Conocimiento: “Física estadística para ciudades: modelos estocásticos y experimentos públicos” (StatPhys4Cities, PID2019-106811GB-C33 TIPO B)

Ministeri projects 19/10/2020

Información para aplicar a la oferta - Ministerio:

https://www.ciencia.gob.es/portal/site/MICINN/menuitem.dbc68b34d11ccbd5d52ffeb801432ea0/?vgnextoid=490233572bed4710VgnVCM1000001d04140aRCRD

Investigadores principales:

Josep Perelló josep.perello@ub.edu / Miquel Montero miquel.montero@ub.edu

 

Resumen proyecto

Al menos desde la revolución científica, los modelos matemáticos interpretables han sido instrumentales para avanzar en nuestro conocimiento del mundo. La era del big data prometía facilitar el descubrimiento de modelos interpretables de sistemas naturales y socioeconómicos que anteriormente no se podían analizar de manera cuantitativa. Aún así, no hemos presenciado la esperada explosión de modelos matemáticos interpretables. En parte, esto es porque modelos de aprendizaje automático (machine learning) están de facto tomando su lugar. Sin embargo, muchos modelos de aprendizaje automático no son interpretables, por lo que un uso descontrolado de ellos puede tener consecuencias indeseadas cuando nuestras decisiones dependen de los resultados de estos modelos.

La aproximación de la física estadística, que se basan en usar modelos interpretables a nivel microscópico para entender el comportamiento macroscópico, nos brinda una posición única para establecer los fundamentos de algoritmos alternativos para la selección y validación de modelos interpretables que aprenderán de los datos pero que serán fundamentalmente distintos de los algoritmos de machine learning que conocemos.

Los sistemas socioeconómicos, y en particular las ciudades, presentan un contexto específico en que la necesidad de mejores modelos interpretables es crítica: entender los micro-motivos detrás del comportamiento humano es un paso necesario para explicar su comportamiento macroscópico social y para ser útiles en el proceso de toma de decisiones. Pese a las contribuciones de la física estadística a los fenómenos urbanos, muchas de las herramientas usadas no van más allá de la metáfora del bottom-up. Teniendo en cuenta el crecimiento esperado de las ciudades a escala mundial en la próxima década y la abundancia de datos urbanos, hay una necesidad imperiosa de poder obtener modelos interpretables y validables en un contexto urbano a partir de datos.

StatPhys4Cities enfocará estos retos en un esfuerzo coordinado que contribuirá en el avance de la investigación de problemas urbanos desde un punto de vista de la física estadística y que combinará modelos y métodos de teoría de redes, procesos estocásticos y fenómenos críticos con un enfoque data-driven. Específicamente, StatPhys4Cities tiene dos objetivos generales:

1. Desarrollar herramientas de selección y validación de modelos interpretables. Estas herramientas deben poder informar el proceso de obtención de nuevos datos para responder preguntas concretas.

2. Obtener una mejor comprensión de la movilidad, el bienestar y desigualdades en las ciudades vía el análisis/modelado/interpretación de datos existentes y de la adquisición de nuevos datos sobre estos temas.

En particular, la Universitat de Barcelona exploraremos los procesos estocásticos y los formalismos de caminos aleatorios en tiempo continuo para plantear nuevas formulaciones matemáticas en temas relacionados con la movilidad, el bienestar y las desigualdades. En la Universitat de Barcelona desarrollaremos experimentos públicos, inclusivos y participativos sobre movilidad y bienestar de los ciudadanos. Bajo la forma de ciencia ciudadana, los experimentos públicos refinarán preguntas de investigación planteadas con la participación de un grupo de ciudadanos preocupados sobre el tema. El enfoque quiere mejorar un conocimiento socialmente sólido listo para usarse por parte de los responsables de políticas públicas. El candidato desarrollará tareas transversales a estas temáticas.

ENGLISH VERSION

 

 

Neuronal cultures to study the brain and neurological disorders

Research Outreach papers 07/10/2020

Understanding the brain is essential, for example to treat neurological disorders that affect one in six people worldwide. However, studying the brain is challenging: it is so complex and difficult to access. Cell biologist Dr Daniel Tornero and neurophysicist Dr Jordi Soriano, from the University of Barcelona, developed neuronal cultures that can be used to study mechanisms involved in brain damage and recovery, to test the potential of stem cells to treat neurological disorders, and generate disease models that could help understand and diagnose neurodegenerative diseases.

More information here: https://researchoutreach.org/articles/neuronal-cultures-study-brain-neurological-disorders/

 

Geometric renormalization unravels self-similarity of the multiscale human connectome

UBICS papers 05/10/2020

Some members of the UBICS published a new paper in PNAS. The article titled "Geometric renormalization unravels self-similarity of the multiscale human connectome" was published by Muhua Zheng, Antoine Allard, Patric Hagmann, Yasser Alemán-Gómez, and M. Ángeles Serrano, the last August 2020.

Structural connectivity in the brain is typically studied by reducing its observation to a single spatial resolution. However, the brain possesses a rich architecture organized over multiple scales linked to one another. The researchers of the study explored the multiscale organization of human connectomes using datasets of healthy subjects reconstructed at five different resolutions. They found that the structure of the human brain remains self-similar when the resolution of observation is progressively decreased by hierarchical coarse-graining of the anatomical regions. Strikingly, a geometric network model, where distances are not Euclidean, predicts the multiscale properties of connectomes, including self-similarity. The model relies on the application of a geometric renormalization protocol which decreases the resolution by coarse-graining and averaging over short similarity distances. These results suggest that simple organizing principles underlie the multiscale architecture of human structural brain networks, where the same connectivity law dictates short- and long-range connections between different brain regions over many resolutions. The implications are varied and can be substantial for fundamental debates, such as whether the brain is working near a critical point, as well as for applications including advanced tools to simplify the digital reconstruction and simulation of the brain.

Congratulations!

More info: https://www.pnas.org/content/117/33/20244.short