Oportunidades de Investigación Públicas

28-06-2024 Exploratorio en comunicaciones y redes IoT multi-salto sobre entornos afectados por marea
Esta propuesta ofrece un acercamiento a temas de investigación en el ámbito de comunicaciones inalámbricas con foco en redes multi-salto en entornos acuáticos afectados por marea. La primera parte de la investigación consiste en familiarizarse con el modelo de propagación de dos rayos y su simulación. La segunda parte consiste en extender la problemática a nivel de red y evaluar como el impacto de las mareas modifica la topología de red. El objetivo del trabajo es evaluar alternativas de diseño de nuevos métodos que involucren parámetros como la altura, la distancia, la frecuencia de operación y/o la polarización de la antena. El postulante debe tener interés en trabajar con la teoría de grafos, algoritmos de optimización y modelos de propagación de radiofrecuencia. El trabajo es principalmente teórico y de simulación, pero podría involucrar set de datos experimentales recolectados previamente.
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles

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25-06-2024 Comunicación y sensado inalámbrico integrado para IoT en entornos acuáticos
Esta investigación explorará el impacto de la reflexión de señales inalámbricas en el agua en las comunicaciones en entornos acuáticos con un enfoque experimental. La primera parte de la investigación consiste en familiarizarse con el modelo de propagación de dos rayos, su simulación y el modelado/análisis de datos recopilados en campañas experimentales anteriores. La segunda parte involucrará experimentos del mundo real con plataformas/dispositivos basados ​​en tecnologías comerciales como WiFi, LoRa y/o BLE. El objetivo es validar la viabilidad de i) la detección del nivel del agua con señal inalámbrica y ii) la evaluación del rendimiento de la comunicación inalámbrica cuando se ve influenciada por variaciones en el nivel del agua.
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles

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30-05-2024 Análisis de géneros musicales en base a redes booleanas y de grafos
Mediante el entrenamiento de redes booleanas y de grafos se busca determinar mapas de organización de géneros musicales mediante el análisis de métricas de redes. Deseable conocimientos de redes, programación en Mathematica, Julia, Python o similar.
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles

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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

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14-07-2023 Creatividad computacional en redes generativas de audio
Modelar y estudiar la creatividad de redes neuronales profundas que son capaces de generar contenido de audio o música.
Keywords:       creatividad Redes neuronales música
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 4/5 vacantes disponibles

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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

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Public Research Opportunities

28-06-2024
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/3 available vacants

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28-06-2024
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants

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25-06-2024 Integrated sensing and wireless communication for IoT in water environments
This research will explore the impact of wireless signal reflection off water on communications in aquatic environments with an experimental focus. The first part of the research involves familiarizing oneself with the two-ray propagation model, its simulation, and the modeling/analysis of data collected in prior experimental campaigns. The second part will involve real-world experiments with platforms/devices based on commercial technologies such as WiFi, LoRa, and/or BLE. The goal is to validate the feasibility of i) water level sensing with wireless signal and ii) the assessment of wireless communication performance when influenced by variations in the water level.
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants

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30-05-2024
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants

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20-12-2023
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants

Mentor(s): Open in the plataform
30-11-2023
Prerequisites:  IIC2433

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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14-07-2023 Computational creativity in generative networks for audio
Keywords:       creatividad Redes neuronales música
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 4/5 available vacants

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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

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16-12-2022
Keywords:       Redes neuronales funciones racionales
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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17-08-2022
Prerequisites:  IIC2233

Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants

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26-07-2021
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/6 available vacants

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21-01-2021 Reasoning over knowledge graphs using vector embeddings
Knowledge graphs are one of the hottest topics in artificial intelligence today as they allow increasing the reasoning capabilities of neural networks. Extracting information from these graphs is complex, but this year new techniques have been presented to do it efficiently through machine learning techniques using vector embeddings. We want to study algorithmically robust and optimal ways to carry out this process based on the state of the art of data structures and algorithms.
Keywords:       algoritmos Redes neuronales grafos
Prerequisites:  IIC2133

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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05-12-2018 Deep neural networks for music and audio
The idea is to address various processes in the processing and generation of audio signals and music using neural networks deep.
Keywords:       Redes neuronales música audio
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/5 available vacants

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