| 12-07-2023 |
Algoritmos de reconocimiento y clasificación automática de registros de evacuación por tsunami
El objetivo de esta investigación es aplicar algoritmos de reconocimiento y clasificación automática de imágenes para analizar videos capturados por cámaras de vigilancia durante la evacuación costera decretada en la ciudad de Cartagena, Chile, el 15 de enero de 2022, a raíz de la amenaza de un tsunami producido por una erupción volcánica en el archipiélago de Tonga. El análisis busca identificar y evaluar los comportamientos de evacuación de las personas, de forma tal de mejorar las políticas de prevención del riesgo y manejo de emergencias en nuestro país. Es necesario que los estudiantes tengan conocimientos previos de aprendizaje de máquina, e idealmente algoritmos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes y/o videos.
Prerequisitos:
IIC2233
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 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 |
| 12-07-2023 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 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 |
| 17-08-2022 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |