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17/04/2026

Ignasi Puch Giner defendió su tesis doctoral, dirigida por Víctor Guallar Tasies, en Campus Norte el día 16 de abril de 2026. Titulada “Optimization of Monte Carlo and Molecular Dynamics Techniques for Receptor–Ligand Binding Studies”, la tesis se centra en el aprovechamiento del marco teórico de los métodos de Monte Carlo para diseñar un protocolo aplicable a la caracterización energética de las interacciones ligando-proteína. Además, estas metodologías, combinadas con otras técnicas computacionales, se han aplicado en tres colaboraciones orientadas a casos reales relacionados con patologías del sistema nervioso y del sistema cardíaco.

03/02/2026

Descripció We are pleased to announce the Workshop and School on “Frontiers in Ultracold Quantum Gases”, part of the XLI Trobades Científiques de la Mediterrània – Josep Miquel Vidal and supported by the Catalonia Quantum Academy, which will take place on 10–12 June 2026 at the Institut Menorquí d’Estudis, in Mahón, Menorca (Spain).

18/12/2025

David Conesa defendió su tesis “Modelos Matemáticos Empíricos y Estructurales para Sistemas Biológicos: Casos de Estudio en COVID-19 y Dinámica Cardíaca” en la EPSEB, Campus Sud, el 18 de diciembre. Bajo la dirección del Dr. Enric Álvarez Lacalle, la tesis desarrolla diferentes modelos matemáticos empíricos, predictivos y mecanísticos para estudiar y analizar dos ramas de la biología: la epidemiología en el contexto de una pandemia como la de COVID-19 y la dinámica cardíaca.

17/12/2025

En un proyecto conjunto entre los grupos de investigación GCM (Departamento de Física) y NEMEN (Departamento de Ingeniería Química), la doctoranda Maahin Mirzay Shahim, proveniente de Azerbaiyán del sur, en Irán, ha desarrollado nuevos materiales catalizadores combinando aleaciones en estado vítreo y óxido de 6 por Eloi Pineda y Lluis Soler

02/11/2025

Benet Eiximeno Franch defendió su tesis codirigida por Oriol Lehmkuhl Barba e Ivette Maria Rodríguez Pérez el 31 de octubre de 2025 en el Campus Nor. La tesis se titula "High performance computing and artificial intelligence para dimensionalidad reducción de turbulentos flows" e investiga cómo la inteligencia artificial a gran escala puede ayudar a la compresión de datos de simulaciones aerodinámicas para entender mejor los fenómenos caóticos de la turbulencia