[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Charla Nicolás Zilberstein

[Bernardo Marenco]

Hola. Les recuerdo la charla de Nico, es este miércoles a las 14.

Saludos

El lun, 24 nov 2025 a las 15:41, Bernardo Marenco (<bmarenco en fing.edu.uy>)
escribió:

> Hola a todos. El miércoles 3/12 a las 14:00 hs en el salón de Seminarios
> del IMERL tendremos una charla de Nicolás Zilberstein, quien está de visita
> por Montevideo. Su charla está muy relacionada con las cosas que vio Joan
> Bruna en su curso de principios de mes, por lo que si les interesó ese
> curso les recomiendo fuertemente que vayan. Va más información abajo.
>
> Saludos
>
> ##################################################################
> *Título: *De muestreo guiado a solucionadores aprendidos: modelos de
> difusión para problemas inversos
>
> *Abstract: *Los modelos de difusión han demostrado recientemente un éxito
> notable en muchos dominios de aplicación, proporcionando potentes priors
> generativos para resolver problemas inversos. En esta charla, discutiré un
> conjunto de algoritmos que aprovechan estos modelos como priors
> estructurales. Comenzaré presentando dos enfoques complementarios y
> plug-and-play para muestreo con restricciones que utilizan modelos
> preentrenados. El primero se basa en técnicas variacionales, lo que permite
> una inferencia rápida con modelos de difusión latente como Stable
> Diffusion. Luego, introduciré un método de muestreo con restricciones capaz
> de evitar activamente regiones inseguras o no deseadas en el espacio de
> datos, permitiendo muestrear bajo restricciones explícitas de seguridad. En
> la segunda parte de la charla, iré más allá del uso de modelos de difusión
> preentrenados y mostraré cómo aprender modelos que eliminen las
> aproximaciones propias de los métodos plug-and-play. Esto incluye un modelo
> universal basado en modelos de energía y difusión anisotrópica, capaz de
> abordar una amplia familia de problemas inversos lineales con un único
> modelo compartido. Finalmente, presentaré un método basado en flow matching
> para la reconstrucción de grafos. En conjunto, la charla ofrecerá una
> perspectiva unificada sobre cómo utilizar modelos de difusión para resolver
> problemas inversos en diferentes modalidades.
>
> *Bio*: Soy candidato a doctor en Ingeniería Eléctrica y de Computadoras
> en la Universidad Rice, en Houston, TX. Realicé pasantías de investigación
> en InterDigital en Los Altos, CA (verano de 2024) y en el Center of
> Computational Neuroscience del Flatiron Institute en Nueva York, NY (verano
> de 2025). Recibí la beca Ken Kennedy–HPE Cray Graduate Fellowship en 2024.
>
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------------ próxima parte ------------
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