MATEMÁTICA · MECÁNICA · INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Desarrollo métodos de aprendizaje automático para sistemas mecánicos incorporando estructura geométrica y principios físicos.
Soy matemática, profesora e investigadora en el Departamento de Matemática de la Universidad Nacional del Sur.
Trabajo en mecánica geométrica, ciencia de datos e inteligencia artificial, investigando la aplicación de redes neuronales con estructura geométrica y principios físicos a sistemas mecánicos y de control.
Desarrollo métodos de aprendizaje automático combinando mecánica geométrica con redes neuronales con estructura física para resolver la dinámica de sistemas mecánicos.
Me motiva explorar la aplicación de estas herramientas en la modelización, simulación y comprensión de problemas reales cuando los enfoques estándar no son suficientes.
Hago docencia universitaria en matemática pura y aplicada con una mirada conceptual y actual, para formar profesionales capaces de enfrentar los problemas complejos de la actualidad.
REDES NEURONALES LAGRANGIANAS Y HAMILTONIANAS · SISTEMAS MECÁNICOS CON RESTRICCIONES · SIMETRÍAS Y REDUCCIÓN · CONTROL
Estudio métodos de aprendizaje automático que incorporan la estructura matemática y física de los sistemas mecánicos mediante redes neuronales lagrangianas y hamiltonianas, con el objetivo de aprender dinámicas que preserven sus propiedades físicas.
Lagrangian neural networks for nonholonomic mechanics.
V.A. Díaz, L.M. Salomone, M. Zuccalli. Chaos, Solitons, and Fractals, 2025.
Explicit equations from orbit reduction: One and two stages.
V.A. Díaz y M. Zuccalli. International Journal of Geometric Methods in Modern Physics, 2020.
Generalized variational calculus for continuous and discrete mechanical systems.
V.A. Díaz y D. Martín de Diego. Journal of Geometric Mechanics, 2018.
Estoy abierta a explorar colaboraciones académicas, proyectos interdisciplinarios y actividades de vinculación.