| 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 |
| 19-06-2023 |
Análisis de noticias sobre migrantes
Los estudiantes trabajarán en grupo analizando base de datos de noticias (prensa escrita y TV) en Chile con aplicaciones de machine learning para clasificar las noticias en función del texto descrito.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/3 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
SimSpread-Ensemble - Development of an ensemble network-based method for drug discovery
SimSpread is a novel computational method to predict protein–ligand interaction that combines network-based inference with chemical similarity, useful for predicting drug targets, virtual screening, and drug repositioning. This project proposal intents to improve several limitations of SimSpread. Hypothesis: The combination of predictions obtained from SimSpread that use different similarity cutoffs into a single score using a machine learning (ML) model will increase predictive performance, eliminate empty predictions and eliminate the need to optimize similarity cutoff parameter, resulting in a more straightfoward and user-friendly model to predict drug-target interactions. Tasks: • Propose an ensemble predictive model. • Implement a hyperparameter optimization. • Compare the predictive performance. Candidates should have good programming skills.
Keywords:
machine learning
bioinformatica
red
red social
aprendizaje maquina
Proteínas
Diseño de fármacos
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 20 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 14-12-2022 |
Instituto Milenio iHEALTH
El Instituto Milenio iHEALTH tiene como misión desarrollar métodos innovadores que integren imágenes médicas, ingeniería e inteligencia artificial para mejorar las atenciones médicas basadas en imágenes con el objetivo, a largo plazo, de que ésta sea una alternativa más asequible y accesible a todos los chilenos. En este contexto existen diferentes oportunidades de investigación de pregrado interdisciplinaria, una gran parte de ellas remuneradas, con los profesores de iHEALTH, cuya lista y areas de investigación se encuentran disponible: https://i-health.cl/es/researchers-and-staff/. Ser parte de iHEALTH involucra participación con un gran grupo de investigadores, series de seminarios, talleres de diferentes habilidades, etc.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 8/10 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 11-11-2022 |
Deep learning para reducción de artefactos en tomografía dental
En la tomografía dental los implantes metálicos, como tapaduras, producen artefactos visuales que limitan la utilidad de estas imágenes en la práctica. La teoría matemática de la tomografía permite proponer un método para reducir estos artefactos. Sin embargo, la implementación de este método en la práctica es complejo. Este proyecto tiene por objetivo evaluar el uso de herramientas de aprendizaje profundo para implementar este método, o bien para desarrollar uno con un mejor desempeño a partir de datos sintéticos. Trabajo conjunto entre Prof. Carlos Sing Long (IMC) y Prof. Benjamin Palacios (MAT).
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 22-08-2022 |
Análisis automatizado de procesos de evacuación utlizando registros de cámaras
El proyecto busca indagar acerca de los procesos de evacuación que ocurrieron en la comuna costera de Cartagena el 15 de enero de 2022, cuando una erupción volcánica en el archipiélago de Tonga implicó el establecimiento de un estado de precaución por tsunami en las costas de Chile. Para analizar esta evacuación en la ciudad se utilizarán los registros en video de las cámaras de seguridad ubicadas en el borde costero de la ciudad. Estos registros serán analizados automáticamente con técnicas de machine learning, para poder determinar y evaluar un conjunto de métricas, incluyendo los tiempos de reacción y tasa de evacuación de la población, velocidad de movimiento de las personas, y posibles cuellos de botella en el espacio urbano, entre otros.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 4/4 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 21-07-2022 |
Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud - iHEALTH
La atención médica y, particularmente las imágenes médicas, están bajo una gran presión. Lo anterior se debe a diversas razones como por ejemplo que sus costos operacionales son elevados, se requiere de personal altamente capacitado que es escaso, no son completamente eficientes en la entrega de diagnósticos de patologías en etapas tempranas y el acceso a estas tecnologías es limitado. El Instituto Milenio iHEALTH tiene como misión desarrollar métodos innovadores que integren imágenes médicas, ingeniería e inteligencia artificial para mejorar las atenciones médicas basadas en imágenes con el objetivo, a largo plazo, de que ésta sea una alternativa más asequible y accesible a todos los chilenos. En este contexto existen diferentes oportunidades de investigación de pregrado interdisciplinaria, una gran parte de ellas remuneradas, con los profesores de iHEALTH, cuya lista y areas de investigación se encuentran disponible: https://i-health.cl/es/researchers-and-staff/.
Keywords:
machine learning
deep learning
resonancia magnética
Imágenes Médicas
imágenes cardiacas
Problemas Inversos
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 8/10 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 05-07-2022 |
Empleo de técnicas Machine Learning para estimar curvas de características dinámica de sitios
En el marco del proyecto Fondef ID 19i10021 y también bajo el apoyo de CIGIDEN se desarrolló una plataforma para la visualización de mapas multi-amenazas: https://experience.arcgis.com/experience/eedd0b9a835041efbaf04dcaae7bea6f/ Como parte de ese desarrollo, se generaron algoritmos para predecir características escalares de un sitio mediante ML como paso intermedio para estimar escenarios de movimiento sísmico. El objetivo de esta investigación es expandir este enfoque desarrollando y entrenando un modelo que permita predecir atributos vectoriales de un sitio, i.e. curvas que caracterizan de manera mucho más precisas las características de vibrar de un sitio cuando ocurre un evento sísmico. Todo el trabajo de recolección análisis de datos ya se encuentra efectuado, por lo tanto el alcance de esta oportunidad es enfocarse en el desarrollo del modelo ML predictivo propiamente tal.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 5 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 01-06-2022 |
Predicción de contactos termo-elasto-hidrodinámicos por medio de métodos de aprendizaje automático
La reducción de las pérdidas por fricción y desgaste en los tribo-contactos lubricados de elementos de máquinas o componentes mecánicos sometidos a grandes cargas es esencial para desarrollar sistemas energéticamente eficientes y fiables. En particular, la modelización de los contactos concentrados y termo-elasto-hidrodinámicamente lubricados (TEHL), en los que se superponen la deformación elástica local de las superficies de fricción y la formación de una lámina de fluido hidrodinámico, es comparativamente compleja y computacionalmente costosa. Basado en resultados previos, este proyecto estudiantil se basará en la hipótesis de que los métodos de aprendizaje automático predicen las características de los contactos con gran exactitud y más rápidamente que los complejos modelos de simulación. Los datos de las simulaciones de contacto se utilizarán para entrenar enfoques de aprendizaje automático, como Artificial Neural Networks.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 06-07-2021 |
Scientific Machine Learning
Explorar metodos para resolver ecuaciones diferenciales parciales utilizando algoritmos de Machine learning
Keywords:
machine learning
Scientific Computing
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 5 créditos y tiene 1/8 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 17-10-2023 |
Machine learning to forecast heat waves
Heat waves occur every time more frequently and are more intense in Chile due to global warming. These extreme weather events have a severe impact on public health, the industry, and agronomy. Preparing for heat waves requires skillful prediction of when they occur and how intense they will be. This project involves the design of artificial intelligence algorithms based on machine learning to predict the likelihood of heat waves in Chile. The activities include collecting data from open sources, the design of mathematical algorithms, and programming in Python
Keywords:
machine learning
cambio climatico
Prerequisites:
IIC1103
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 02-10-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 12-07-2023 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 05-07-2023 |
Optimization and Machine Learning in complex problems under uncertainty
This opportunity aims to explore different topics and methodologies in the area of Optimization in complex problems, especially when there is uncertainty in data or model parameters. This is a natural concern in almost all real optimization applications and has become increasingly relevant in recent years. In addition, the methods that come from the areas of Machine Learning and Artificial Intelligence provide great opportunities to complement traditional methods. The research will explore problems in complex areas such as natural resources and health systems management. At least the Optimization course and the Optimization Methods course are required. A good management of Probabilities and Statistics also helps
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 19-06-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Keywords:
machine learning
bioinformatica
red
red social
aprendizaje maquina
Proteínas
Diseño de fármacos
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 14-12-2022 |
Millenium Institute iHEALTH
The mission of the Millenium Institute for Intelligent Healthcare Engineering – iHEALTH- is to develop innovative methods that integrate medical imaging physics, engineering, and artificial intelligence to improve medical imaging-based healthcare by making it more accurate, efficient, and effective, and in the long term, more affordable and accessible to all Chileans. In this context there are different interdisciplinary undergraduate research opportunities, most of them paid, with iHEALTH professors, whose list and research areas are available: https://i-health.cl/es/researchers-and-staff/. Being part of iHEALTH involves working with a large group of researchers, participating in a series of seminars, workshops on different skills, etc.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 8/10 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-12-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 05-12-2022 |
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 11-11-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 22-08-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 4/4 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 21-07-2022 |
Intelligent Healthcare Engineering- iHEALTH
Healthcare, and medical imaging in particular, is under big pressure due to rising costs, shortage of highly trained staff, inefficient early diagnosis, and limited access. The mission of the Millenium Institute for Intelligent Healthcare Engineering – iHEALTH- is to develop innovative methods that integrate medical imaging physics, engineering, and artificial intelligence to improve medical imaging-based healthcare by making it more accurate, efficient, and effective, and in the long term, more affordable and accessible to all Chileans. In this context there are different interdisciplinary undergraduate research opportunities, most of them paid, with iHEALTH professors, whose list and research areas are available: https://i-health.cl/es/researchers-and-staff/.
Keywords:
machine learning
deep learning
resonancia magnética
Imágenes Médicas
imágenes cardiacas
Problemas Inversos
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 8/10 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 05-07-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 01-06-2022 |
Prediction of Thermo-elastohydrodynamic contacts by machine learning approaches
Reducing friction and wear losses in the lubricated tribo-contacts of heavily loaded machine elements or mechanical components is essential for developing energy-efficient and reliable systems. In particular, the modeling of concentrated and thermo-elasto-hydrodynamically lubricated (TEHL) contacts, in which local elastic deformation of friction surfaces and the formation of a hydrodynamic fluid film are superimposed, is comparatively complex and computationally expensive. Based on previous results, this student project will be based on the hypothesis that machine learning methods predict contact characteristics with high accuracy and faster than complex simulation models. Data from contact simulations will be used to train machine learning approaches, such as Artificial Neural Networks.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 09-01-2022 |
Visual Language Navigation for Indoor Mobile Robot
Navigation and planning techniques for an indoor mobile robot guided by instruction in natural language.
Prerequisites:
IIC2613
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 05-01-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 06-07-2021 |
Keywords:
machine learning
Scientific Computing
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/8 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-01-2020 |
Graph neural networks for unstructured data in cardiovascular disease
Traditional deep learning approaches rely on structured data, such as images, to make predictions. However, there are cases where the data is unstructured, such as the geometry of the heart. This type of information can be represented with graphs. In this study, we will develop a novel type of neural network that can operate on these graphs and make predictions about cardiovascular diseases. Evaluation method: Nota 1-7, with -1/4 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 27-06-2019 |
Face Recognition in young adults
In this research, the aim is to test and develop new techniques that can establish if two face images, one from an adolescent and one from young adults, are from the same person or not.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/5 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |