Javiera Astudillo

Estudiante de magíster, bajo la tutela del profesor Karim Pichara.

Título: Aprendizaje de Máquinas para selección de candidatos informativos en datos astronómicos

Resumen

¿Cómo aprender patrones automáticamente a partir de los datos? Este es uno de los objetivos de Aprendizaje de Máquinas. Por medio de diversas herramientas estadísticas es posible desarrollar modelos que permitan regresionar o clasificar datos. En la primera parte de esta charla se abordará a grandes rasgos los objetivos y técnicas usadas en ML. En la segunda, se presentará el tema de investigación, que consiste en selección de candidatos más atractivos en cuanto a contenido de información. Lo último aplicado sobre series de tiempo y espectros astronómicos. La solución propuesta emplea mezclas de gaussianas, autoencoders variacionales y clasificadores del tipo random forest.

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Julio Hurtado

Estudiante de doctorado, bajo la tutela del profesor Alvaro Soto.

Título: Combatiendo Catastrophic Forgetting con máscaras aprendidas

Resumen

En los últimos años, los modelos de deep learning han tenido un gran impacto en los avances que se han realizado en diferentes áreas del conocimiento, superando el estado del arte en contextos como visión por computador y procesamiento de texto, generando soluciones a problemas de ingeniería, medicina e incluso ciencias básicas. Técnicas como transferencia del conocimiento han ayudado que estos modelos pueda traspasar lo aprendido de un contexto a otro, superando el problema de la escasez de datos en algunos casos. Pero estas técnicas no están exentas de problemas, en esta presentación vamos a hablar de uno de estos problemas conocido como Catastrophic Forgetting y de la investigación que estamos desarrollando para enfrentar dicho problema.

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Fernando Florenzano

Estudiante de magíster, bajo la tutela del profesor Juan Reutter.

Título: Distintas perspectivas a investigación en pregrado.

Resumen

Para cerrar esta versión de DCSeminario, les contaré sobre distintas experiencias de investigación de pregrado, para darles una perspectiva de sus distintas formas y alternativas. En particular, les contaré mis propias experiencias con trabajos de investigación en pregrado. Les hablaré de 2 trabajos distintos, a los cuales llegué por caminos diferentes, las desarrollé de formas muy distintas y obtuve resultados distintos. La primera fue el desarrollo de una herramienta de visualización para un problema de bases de datos RDF y la segunda es un trabajo teórico algorítmico que trabaja con autómatas en Extracción de Información.

Mi intención con esta charla es darles una idea de que investigaciones pueden hacer y que oportunidades pueden aprovechar con los cursos que están ya realizando. Y ojalá motivarlos a que se acerquen a algún profesor para que ustedes mismos trabajen en su propio desarrollo y ganen competencias fuera de los cursos de la universidad.

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Franco Muñoz

Estudiante de magíster, bajo la tutela del profesor Jorge Baier.

Título: Búsqueda en tiempo real con inteligencia artificial

Resumen

En esta presentación se hace una breve introducción al problema de búsqueda en tiempo real en entorno desconociodo. En particular, se revisa el problema de pathfinding en situaciones en las que se quiere llevar a un agente desde un punto de inicio a un objetivo, pero no se conocen los obstáculos. En estas situaciones el algoritmo usado debe ser capaz de adaptarse según los obstáculos que se van encontrando durante la ejecución. Además, presento brevemente mi investigación que consiste en hacer uso de redes neuronales para obtener mejores soluciones en este problema.

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Geraldine Monsalve

Estudiante de magíster, bajo la tutela del profesor Juan Reutter.

Título: Protocolos de generación de llaves Excalibur para una jerarquía de desencriptación DAG para múltiples participantes

Resumen

Un sistema de llaves con desencriptación jerárquica considera el siguiente escenario: Bob es empleado de Alice y le gustaría que Alice pueda acceder y desencriptar sus mensajes sin necesidad de revelar su llave secreta. La desencriptación jerárquica propone otorgarle a Alice la capacidad de desencriptar mensajes dirigidos a Bob, sin la capacidad de suplantarlo.

Revisaremos tópicos relevantes involucrados en esta tesis: tales como la encriptación de llave pública o protocolos de computación de múltiples participantes MPC.

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Adrián Soto

Estudiante de doctorado, bajo la tutela del profesor Juan Reutter.

Título: Extensiones del lenguaje de consulta SPARQL

Resumen

En la charla voy a hablar sobre el lenguaje de consulta de la web semántica, SPARQL. Si bien este lenguaje lleva varios años siendo utilizado, aún hay funcionalidades que son deseables tener y no son parte del estándar. Una es la adición de una funcionalidad recursiva, y la otra es poder consultar datos que son parte de la web que no necesariamente están en RDF, el formato de la web semántica. En la charla mostraré por qué estas dos funcionalidades son necesarias y las soluciones que hemos propuesto para incorporarlas a SPARQL, modificando un motor de bases de datos para añadir las funcionalidades. Ambas soluciones se han publicado en las dos conferencias más grandes del área de Web Semántica, ISWC y ESWC.

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