Optimización de procesos estocásticos usando diferenciación automática

Este programa de investigación se centra en el estudio y comprensión de las transferencias de energía, su eficiencia y las fluctuaciones asociadas en procesos estocásticos de sistemas mesoscópicos sujetos a significativas fluctuaciones térmicas. Como ejemplo típico están los sistemas de partículas coloidales disueltas en un solvente que pueden ser manipuladas por pinzas ópticas, los motores biomoleculares, los microcircuitos eléctricos, los micro osciladores mecánicos, la biomasa microbiana, etc. Debido su reducido tamaño, estos sistemas son muy susceptibles a fluctuaciones térmicas. El objetivo general es establecer bases teóricas para el desarrollo de mecanismos de transferencia de energía a nivel microscópico y mesoscópico. Para alcanzar este propósito, proponemos diseñar protocolos de control para sistemas mesoscópicos que optimicen el trabajo realizado y faciliten la transición del sistema desde una configuración en equilibrio térmico a una nueva configuración, asegurando una rápida equilibración térmica. Este diseño se hará computacionalmente, simulando el sistema y posteriormente ajustando el protocolo de control para optimizarlo. Este ajuste es posible hacerlo con la ayuda de herramientas de aprendizaje automático en redes neuronales artificiales, en particular la diferenciación automática.