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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): Andreas Peter Schuller Ver en la plataforma
21-12-2022	Plataforma de Software basada en Cloud Computing y técnicas de IA para mejorar la Educación Medica. El proyecto de investigación multidisciplinar reúne a las escuelas de Ingeniería y Medicina en la creación de una plataforma global basada en servicios de Cloud Computing y técnicas de IA para mejorar la Educación Médica. El estudiante realizará un trabajo de investigación en esta temática y desarrollará una solución de software que será incorporada como una funcionalidad a la plataforma educacional. Keywords: machine learning medicina Cloud computing aprendizaje maquina educacion medica Prerequisitos: no tiene. Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 5/5 vacantes disponibles	Mentor(es): Hugo Andrés Neyem Ver en la plataforma
24-07-2020	Mobile Machine Learning: Investigación y Desarrollo Los framework y técnicas de aprendizaje de máquina proporcionan varios cambios revolucionarios para el desarrollo de aplicaciones en dispositivos móviles e IoT. Esto se debe a la capacidad de esta tecnología para reforzar las aplicaciones en estos dispositivos, es decir, para permitir más experiencias de usuario, entre otras cosas más. La investigación y desarrollo está orientada a identificar ventajas y desventajas de diferentes ML (Machine Learning) Frameworks que permiten desarrollar aplicaciones para entornos móviles (por ejemplo basados en Android o iOS). El alumno realizará un trabajo de investigación de las diferentes propuestas de ML Frameworks y desarrollará una aplicación aplicada a un escenario en particular. Para el desarrollo del proyecto, el alumno cuenta con dispositivos y acceso al software para el desarrollo. Keywords: machine learning aplicaciones moviles aprendizaje maquina IoT Prerequisitos: no tiene. Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/10 vacantes disponibles	Mentor(es): Hugo Andrés Neyem Ver en la plataforma

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06-12-2024	Keywords: Materiales Construcción Optimización Reologia aprendizaje maquina Prerequisites: None. Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants	Mentor(s): David Esteban Acuña Ureta Ivan Navarrete 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): Andreas Peter Schuller Open in the plataform
21-12-2022	Keywords: machine learning medicina Cloud computing aprendizaje maquina educacion medica Prerequisites: None. Evaluation method: Nota 1-7, with 5/5 available vacants	Mentor(s): Hugo Andrés Neyem Open in the plataform
24-07-2020	Mobile Machine Learning: Research and Development The framework and techniques of machine learning provide a number of revolutionary changes for the development of applications on mobile devices and IoT. This is due to the ability of this technology to enhance the applications in these devices, that is to say, to allow for more user experiences, among other things. Research and development is oriented to identify advantages and disadvantages of different ML (Machine Learning) Frameworks that allow to develop applications for mobile environments (for example based on Android or iOS). The student will perform a research work of the different proposals of ML Frameworks, and will develop an application applied to a particular scenario. For the development of the project, the student has devices and software access for the development. Keywords: machine learning aplicaciones moviles aprendizaje maquina IoT Prerequisites: None. Evaluation method: Nota 1-7, with 1/10 available vacants	Mentor(s): Hugo Andrés Neyem Open in the plataform