| 02-01-2024 |
Desarrollo de redes neuronales artificiales para procesamiento de datos astronómicos (v2)
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 o equivalente), pero no de astrofísica.
Keywords:
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 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 |
| 08-06-2023 |
Integración de plataformas de noticias para visualizar conversaciones en redes sociales
Disponemos de un visualizador de conversaciones en redes sociales. La IPRE consiste en integrar el visualizador con varias plataformas de noticias de manera de que el visualizador pueda mostrar conversaciones actuales. La IPRE requiere capacidades en scraping, manejo de APIs, procesamiento de datos masivos y limpieza de datos. Deseable: Procesamiento masivo de datos pero el mínimo es bases de datos y scraping.
Prerequisitos:
IIC2413
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 20-12-2022 |
Simulación de redes sociales en línea para intervenciones en campañas de desinformación
Este proyecto tiene por objetivo extender el simulador de redes sociales hashkat, el cual se basa en simulación basada en agentes. El software simula interacciones en redes sociales de gran escala, como Twitter, y permite definir perfiles de usuarios (agentes) como por ejemplo celebridades, bot y usuarios esporádicos. En esta IPRE extenderemos el simulador para agregar características a los mensajes compartidos. Se pretende agregar al simulador dos características: polaridad de los mensajes e incivilidad de los mensajes. Los usuarios tendrán un perfil para interactuar con el mensaje que estará condicionados a la polaridad e incivilidad de los mensajes. Los entregables de la IPRE son: - Código del proyecto en github. - Ejemplos y simulaciones usando hashkat++ - Documentación del proyecto (manual del simulador). Referencia a hashkat: https://hashkat.readthedocs.io/en/latest/ThisIsHashkat/ https://link.springer.com/article/10.1007/s13278-017-0424-7
Keywords:
simulación
Redes sociales
Prerequisitos:
IIC2433
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 02-01-2024 |
Keywords:
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 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 |
| 08-06-2023 |
Integración de plataformas de noticias para visualizar conversaciones en redes sociales
Prerequisites:
IIC2413
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 20-12-2022 |
Prerequisites:
IIC2026
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 20-12-2022 |
Keywords:
simulación
Redes sociales
Prerequisites:
IIC2433
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |