| 30-11-2023 |
Desarrollo de redes neuronales artificiales para procesamiento de datos astronómicos.
Esta IPRE tiene como objetivo desarrollar redes neuronales artificiales (ANNs) para el análisis de un vasto conjunto de datos obtenidos durante varios años por el Atacama Cosmology Telescope, un telescopio cosmológico dedicado a observar el cielo en longitudes de ondas milimétricas para estudiar la radiación de fondo cósmico (CMB). Dicha radiación corresponde a la señal remanente del Big Bang, y sobre ella se superponen las señales de múltiples tipos de objetos astronómicos (cúmulos, galaxias, planetas, etc.), lo cual plantea desafíos para la generación de mapas del CMB, pero además abre la oportunidad a interesantes descubrimientos científicos. Los estudiantes investigarán y aplicarán distintos métodos de minería de datos y ANNs para optimizar el pre-procesamiento de datos del ACT, mejorar el proceso de construcción de mapas del CMB, y detectar otras señales de interés astronómico. Se requieren conocimientos previos de machine learning (IIC2433), pero no de astrofísica.
Prerequisitos:
IIC2433
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 14-07-2023 |
Creatividad computacional en redes generativas de audio
Modelar y estudiar la creatividad de redes neuronales profundas que son capaces de generar contenido de audio o música.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 4/5 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 17-08-2022 |
Un problema de oceanografia, abordado con redes neuronales
La mayoría del oxígeno que respiramos se produce en el océano, por algas unicelulares microscópicas. Uno de los grupos más comunes, conocidos por sus floraciones explosivas, son los cocolitofóridos, cuyas células son esferas cubiertas por escudos calcificados elípticos o circulares. Las características geométricas de estos escudos son indicadores de la calidad del agua y las condiciones ambientales, y sirven para cuantificar el cambio climático y la acidificación del océano. Por el momento, no existen métodos sencillos para seleccionar y detectar estadísticas sobre estas formas y para estudiar poblaciones de algas y su evolución en el tiempo del fitoplancton oceánico. El proyecto propuesto es una continuación de un trabajo empezado con César Bravo y consiste en perfeccionar redes neuronales de clasificación de imágenes para detectar y clasificar automáticamente características de los escudos calcificados de cocolitofóridos (Proyecto asociado al Club de Investigación en Data Science)
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 20-12-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 30-11-2023 |
Prerequisites:
IIC2433
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 14-07-2023 |
Computational creativity in generative networks for audio
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 4/5 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 27-06-2023 |
Segmentation and classification of rocks in mining operations.
ChatGPT Within the field of the mining industry, one of the main activities is the fragmentation and crushing of rocks for material extraction. In this context, the accurate detection of rocks in mining operations becomes crucially relevant. However, rock recognition remains a problem. One of the challenges lies in the segmentation and classification of rocks based on their size. From this perspective, the objective of this undergraduate research project (IPRE) is to carry out the manual labeling of rocks present in mining operations and evaluate the performance of two neural network-based algorithms for rock detection and classification.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 16-12-2022 |
Keywords:
Redes neuronales
funciones racionales
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 17-08-2022 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 21-01-2021 |
Reasoning over knowledge graphs using vector embeddings
Knowledge graphs are one of the hottest topics in artificial intelligence today as they allow increasing the reasoning capabilities of neural networks. Extracting information from these graphs is complex, but this year new techniques have been presented to do it efficiently through machine learning techniques using vector embeddings. We want to study algorithmically robust and optimal ways to carry out this process based on the state of the art of data structures and algorithms.
Prerequisites:
IIC2133
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 05-12-2018 |
Deep neural networks for music and audio
The idea is to address various processes in the processing and generation of audio signals and music using neural networks deep.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/5 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |