Astropartículas y Multimensajeros
La comunidad propone una estrategia de formación modular estructurada que incluye:
- Cursos cortos y centrados (8 horas en dos semanas) en ciencia de datos, instrumentación y temas específicos como monografía o meteorología espacial.
- Formación práctica mediante FabLabs y sesiones prácticas en instrumentación.
- Un programa de dos semestres de nivel medio: visión general en el primero y herramientas especializadas (p. ej., simulaciones) en el segundo.
- Prácticas y escuelas intensivas: prácticas de investigación de 2 semanas o 3 meses, con el apoyo de la colaboración con proyectos como LAGO.
- Formatos flexibles para adaptarse a estudiantes de diferentes calendarios académicos y trayectorias académicas, incluyendo estudiantes de grado avanzados.
- Inclusión de aprendizaje asincrónico y proyectos de ciencia ciudadana para ampliar la participación.
Física de altas energías
- Creación de Cursos Modulares Generales: Desarrollar un conjunto de módulos centrales que cubran temas fundamentales en física de altas energías (HEP) teórica y experimental, física de detectores y física de aceleradores, y sus aplicaciones (incluida la física médica).
- Rutas de Aprendizaje a Medida: Permitir a los estudiantes personalizar sus cursos en función del tema de su tesis y sus intereses de investigación, garantizando una formación específica y relevante.
- Formato de Impartición: Ofrecer cursos en formatos híbridos (en línea y presenciales) para maximizar la accesibilidad para estudiantes de diferentes regiones, incluyendo aquellas con infraestructura limitada.
- Co-Supervisión de Tesis: Promover la co-supervisión de tesis de posgrado en las instituciones de la red EL-BONGÓ, conectando a los estudiantes con mentores con experiencia diversa.
- Seminarios: Estas sesiones cuentan con la participación de expertos invitados en física de altas energías y física médica, brindando a los estudiantes acceso a investigación de vanguardia, aplicaciones prácticas y desafíos actuales en ambos campos.
Geofísica
El marco de formación sigue un modelo modular y adaptable, estructurado en torno a los siguientes pilares:
- Áreas principales: Instrumentación, fundamentos teóricos, ciencia de datos y prácticas de investigación.
- Aprendizaje híbrido: Combinación de cursos en línea, contenido asincrónico y talleres de campo presenciales.
- Taller de verano: Sesiones intensivas de formación en campo de corta duración centradas en la recopilación y el análisis de datos.
- Integración curricular: Integración de módulos de geofísica como asignaturas optativas o seminarios en los programas de maestría existentes.
- Diseño colaborativo de cursos: Las instituciones desarrollan conjuntamente el contenido de los cursos, adaptan los materiales localmente y supervisan la investigación conjunta.
- Fortalecimiento de capacidades técnicas: Formación en instrumentación, adquisición de datos, modelado e IA para aplicaciones geocientíficas.
- Participación ciudadana: Inclusión de iniciativas de ciencia ciudadana y hackatones para aumentar la participación y la relevancia social.
Inteligencia artificial y Computación de alto rendimiento
El marco de formación de la comunidad HPC-IA comprende:
- Cuatro cursos modulares:
- Arquitecturas de IA y computación.
- Modelos de IA federados y escalables.
- Consideraciones éticas en IA.
- Implementación y validación de sistemas de IA.
- Diseño flexible del programa: los estudiantes pueden matricularse en uno o varios módulos según la disponibilidad y el interés.
- Destinatarios: estudiantes de máster, doctorado y estudiantes universitarios avanzados.
- Prácticas e intercambios: estructurados para el segundo y tercer año del proyecto EL-BONGÓ (2026-2027).
- Talleres y seminarios: impartidos por expertos internacionales y regionales.
- Hackatones e iniciativas de ciencia ciudadana: para promover la participación y la aplicación práctica.
- Integración interdisciplinar: vinculando la formación computacional con las necesidades de otros ámbitos científicos.