| 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 |
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 |
| 05-07-2018 |
Keywords:
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 03-07-2019 |
Keywords:
grafo
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/4 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 |
| 15-12-2022 |
Design and development of software code for polar 3D printing
Design and program the algorithms to be able to convert a generic STL file into a set of commands to be able to print in polar coordinates: radial, angular and height variable, using a laser printer available in the DIMM. Carry out a 3D visual representation of the material addition process in polar coordinates of the available mechatronic system. Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 27-06-2023 |
Development of Web Platform for translatation and annotation of radiological reports
Joint project with Professor Jocelyn Dunstan (DCC UC) and Radiology PhD UC (Cecilia Besa, Medicina UC) to develop a web platform that allows us to translate English-Spanish radiological reports and label entities in the reports as well as images. The purpose is for this platform to serve doctors to label images and reports and later, with the data, train AI models that automatically write the radiological report in Spanish from a medical image. Evaluation method: Nota 1-7, with 0/3 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 |
| 04-10-2023 |
Prerequisites:
IIC2233
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |