El BIFI es un centro pionero y referencia en muchas líneas de trabajo y cuenta con una abultada experiencia en proyectos de transferencia. En esta sección puedes ver las posibles contribuciones para tu proyecto consultando nuestro amplio catalogo tecnológico.
En el BIFI existen laboratorios experimentales e instalaciones para la caracterización estructural y funcional de los sistemas biológicos dependientes de proteínas para aplicaciones médicas y/o tecnológicas. Trabajamos en:
Los instrumentos del BIFI están disponibles para sus miembros así como para investigadores externos (por favor, póngase en contacto con el personal para más detalles):
Más información sobre las infraestructuras de aquí.
Contacto:
Adrián Velázquez-Campoy (Calorimetría, SPR, HTS): adrianvc@unizar.es
Olga Abián (Espectroscopia, Cromatografía): oabifra@unizar.es
Ramón Hurtado-Guerrero (Difracción de Rayos X): rhurtado@bifi.es
José Alberto Carrodeguas (Microscopía, Centrifugación): carrode@unizar.es
El Instituto BIFI es uno de los centros de investigación más reconocidos en el mundo dedicados al estudio de las Redes Complejas. La actividad investigadora del Grupo COSNET (http://cosnet.bifi.es), fundado en el año 2003 por el Profesor Yamir Moreno está orientada hacia la aplicación de diferentes herramientas y métodos de la Física Estadística para comprender mejor la estructura y la dinámica de los sistemas complejos, así como al desarrollo de aplicaciones prácticas válidas para muchos fenómenos y procesos del mundo real. Los resultados obtenidos se pueden aplicar a un amplio espectro de disciplinas relacionadas con las ciencias naturales, sociales y las nuevas tecnologías.
Durante los últimos años, uno de los problemas a los que nos hemos enfrentado debido a que los modelos propuestos por la teoría matemática de grafos se quedaron muy alejados de las necesidades reales, es la caracterización y modelización de la estructura de redes complejas a través de nuevos conceptos y técnicas. Como resultado, se han identificado una serie de principios unificadores y de propiedades estadísticas comunes a la mayoría de redes reales. Por otra parte, se ha demostrado también que la arquitectura de estos sistemas está indisolublemente ligada al funcionamiento de los mismos. Numerosos estudios se han centrado también en un tema que aglutina a los procesos de percolación y difusión que tienen lugar en estas redes, para intentar comprender así una gran variedad de fenómenos que van desde la propagación de enfermedades infecciosas hasta el análisis del flujo de información y la resistencia de las redes a determinados ataques y fallos aleatorios.
Además, existe otra rama de investigación que surgió impulsada por los nuevos hallazgos promovidos por la modelización de las redes complejas. Esta consiste en estudiar el comportamiento de grandes sistemas dinámicos que interactúan a través de topologías complejas. Este interés en las propiedades de las unidades dinámicas de las redes tiene sus raíces en la naturaleza misma de procesos y fenómenos naturales en disciplinas como la Física, la Biología, la Ingeniería y la Sociología. De esta forma, fenómenos como la sincronización, el surgimiento de la cooperación en sistemas sociales y biológicos, así como la dinámica regulatoria de genes y otros procesos bioquímicos podrían entenderse mediante el análisis de la estructura y la dinámica de los componentes del sistema. La expectativa es que la comprensión y la modelización de la estructura de una red compleja nos permita saber más sobre su comportamiento dinámico y funcional.
Los grandes avances en la tecnología de la información durante la última década han generado una gran cantidad de datos provenientes de la industria, la academia, el sector gubernamental y el sector público. Nuestra investigación tiene como objetivo fundamental analizar los datos provenientes de diversas fuentes para obtener una panorámica más completa de la dinámica que subyace detrás de numerosos sistemas complejos (económicos, sociales, tecnológicos, biológicos, etc.), y desarrollar así modelos en grado de predecir la misma. Hemos desarrollado las herramientas y técnicas necesarias para analizar estos datos, visualizarlos y difundirlos entre las partes interesadas. Estas herramientas teóricas y computacionales tienen un impacto directo en el análisis de sistemas reales y son de gran utilidad para la comunidad académica y para los usuarios de la industria y del sector público.
Un ejemplo de nuestras capacidades para la transferencia de la innovación es la creación de la empresa: Kampal Data Solutions ( http://www.kampal.com/ ) cuyo modelo de negocio hace uso de nuestros de nuestros conocimientos y experiencia en redes complejas.
El BIFI es uno de los centros a nivel nacional que cuenta con más recursos de computación al servicio de la investigación.