Unión de pregrado y postgrado: estudiantes cuentan inédito trabajo sobre machine learning

Un alumno del Doctorado en Física juntó conocimientos con un egresado de Ingeniería Informática y desarrollaron un estudio que ya fue publicado en el sitio científico británico IOP Science. Ambos, fueron liderados por Ariel Norambuena, investigador del Centro Multidisciplinario de Física, que valoró la interdisciplina aplicada en el trabajo. Para leer el estudio, ingresa AQUÍ. 

Diego Tancara (29) es estudiante del doctorado en Física con Mención en Óptica e Información Cuántica, en tanto, José Fredes (26), recientemente egresó de Ingeniería Civil en Informática y Computación. La historia de ambos se cruzó hace un par de años y hoy son un ejemplo del trabajo conjunto e interdisciplinario que pretende fomentar la U. Mayor.

Liderados por el académico, Dr. Ariel Norambuena, quien pertenece al Centro Multidisciplinario de Física, la dupla trabajó en el desarrollo de la tesis de Diego Tancara llamada “Modelos de Aprendizaje Automáticos (Machine Learning) para predecir propiedades dinámicas en sistemas cuánticos”.

La investigación ya está publicada en el sitio científico británico IOP Science, que destacó la propuesta de creación de modelos de datos relacionados con la transición de fase dinámica. “En el modelo hicimos variar el componente del campo magnético, ya que es un parámetro de control usual, entonces lo que hicimos nosotros fue clasificar cuando ocurren estos fenómenos y cuando no”, explica el Dr. Ariel Norambuena.

Metodologías

El trabajo entre los estudiantes fue dividido y permitió que José Fredes hiciera los algoritmos de Machine Learning clásicos, mientras que Diego Tancara hizo los estudios definiendo la función de Kernel cuántico para determinar las propiedades dinámicas en sistemas cuánticos, ocupando la inteligencia artificial.

Sobre el trabajo en conjunto, José Fredes comentó: “Con Diego nos conocimos el 2020 por un grupo de investigación en cuántica. Yo andaba buscando si había algo disponible para trabajar en Machine Learning y siento que esta investigación fue una muy buena instancia. Prácticamente no se da esta relación entre pregrado y doctorado, por lo que siento que aprendí distintos puntos de vista para colaborar en la academia”.

Por su lado, Diego Tancara dio su visión acerca del trabajo y detalló que “empezamos a trabajar desde el 2021 en esta investigación y siento que aprendí mucho porque José es de Informática y yo del lado de la Física, entonces se dio una sinergia bien buena y ambos aprendimos del nicho del que el otro es especialista”.

A su vez, el Dr. Norambuena cerró diciendo que “la investigación entre los tres fue muy buena, porque se juntaron dos disciplinas y dos formas de estudio con postulados distintos pero complementarios para llegar a cumplir los objetivos”.

José Fredes, alumno de pregrado. 

Diego Tancara, alumno de postgrado.