machine learning

Tres papers de integrantes de la Unidad de Data Science UdeC (UDS) fueron aceptados por la prestigiosa conferencia ICML (International Conference on Machine Learning), reconocida a nivel mundial, no solo por abordar temas de inteligencia artificial, sino que también, por incluir workshops dedicados a temáticas específicas. Uno de estos workshops es el «Machine Learning for Astrophysics», donde se exploran aplicaciones de machine learning e inteligencia artificial en el campo de la astrofísica. Es en este workshop que fueron aceptados para su publicación tres papers de miembros de la UDS. De ellos, el paper «Positional Encodings for Light Curve Transformers», de Daniel Moreno, fue seleccionado para un oral presentation, en donde realizará una charla sobre su investigación. En este trabajo, Daniel utiliza metodologías similares a los modelos de lenguaje tipo Chat GPT para clasificar estrellas variables o curvas de luz de estrellas variables, investigando una forma de abordar la temporalidad en estas series de datos y logrando resultados sobresalientes respecto a otros trabajos publicados.  Por otro lado, se encontrará en forma de poster la investigación de Guillermo Cabrera, director UDS, “Domain Adaptation for Multi-band Photometric Classification», donde se explora la adaptación del dominio para desarrollar un modelo capaz de clasificar datos utilizando diversas fuentes de información, como diferentes telescopios. Esta metodología busca mejorar la generalización y robustez de los modelos de machine learning. Y, el paper denominado «Multi-Class Deep SVDD: Anomaly Detection Approach in Astronomy with Distinct Inlier Categories», de Manuel Pérez, subdirector UDS. Trabajo que presenta un enfoque de detección de anomalías en astronomía, específicamente para el proyecto ALeRCE, con el objetivo de encontrar objetos raros en el espacio y caracterizar diferentes tipos de procesos cósmicos.  La conferencia ICML se llevará a cabo del 23 al 29 de julio en Hawái. Para Manuel Pérez, este tipo de instancias son de suma importancia, “ya que nos permiten dar a conocer nuestro trabajo y contribución científica, especialmente en el área de machine learning para astronomía y astrofísica”.  “Ser aceptados e ir a la conferencia nos brinda la oportunidad de interactuar con expertos en el área y establecer lazos para eventuales colaboraciones en futuros proyectos. Además, nos permite mantenernos actualizados sobre los últimos avances en inteligencia artificial a nivel mundial”, agregó Manuel Pérez. La ICML es una de las conferencias más importantes en el área de inteligencia artificial en la astrofísica, y se llevará a cabo por segunda vez, lo que evidencia la creciente relevancia de la aplicación de inteligencia artificial en la astrofísica, además de diversos sectores.