[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Charla Nicolás Zilberstein

[Bernardo Marenco]

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.

##################################################################
--
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <http://listas.cmat.edu.uy/pipermail/seminario-probabilidad-estadistica/attachments/20251124/409c1d3d/attachment.html>