Browsing by Author "Pezoa Rivera, Raquel Andrea"
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Thesis Clasificación de tareas cognitivas a partir de señales EEG usando redes neuronales artificiales(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024-11) Varela Fernández, Diego Pablo; Pezoa Rivera, Raquel Andrea; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informática; Saavedra Ruiz, Carolina VeronicaEl análisis de señales cerebrales, en particular mediante electroencefalografía (EEG), ha adquirido una importancia significativa en la investigación de la cognición humana y en el diagnóstico de trastornos neurológicos. Este trabajo se enfoca en la clasificación de tareas cognitivas —leer, contar y reposo— a partir de señales EEG utilizando redes neuronales artificiales. Se han implementado varios modelos, incluyendo arquitecturas basadas en transformers, para identificar y diferenciar patrones cerebrales complejos asociados con cada tarea. Los resultados se evaluaron utilizando métricas como precisión (accuracy) y F1-score, con el objetivo de desarrollar una solución automatizada y precisa que contribuya tanto a la investigación en neurociencia como a aplicaciones clínicas avanzadas, tales como interfaces cerebro-computadoraThesis Desarrollo de un modelo y sistema de análisis de espesores de bandas de correas transportadoras mediante el uso de herramientas de inteligencia de negocios en la división minera Antucoya de Antofagasta Minerals(2024-10) Panire Lique, Marcelo Hernán; Godoy Barrera, Pedro Francisco; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informática; Pezoa Rivera, Raquel AndreaEn Minera Antucoya, dedicada a la extracción de cobre, se reciben periódicamente informes de desgaste de espesores de las bandas de correas transportadoras, elaborados por una empresa externa. Estos informes requieren mayor detalle, información y mejores gráficas. Por ello, se propone una mejora mediante la implementación de herramientas de inteligencia de negocios o business intelligence. Para lograrlo, se lleva a cabo la extracción de datos de los informes actuales mediante un proceso llamado ETL (Extracción, Transformación y Carga). Posteriormente, se crea una base de datos que permite generar nuevos informes y realizar análisis predictivos con Python. Como resultado, se obtiene un informe más completo e interactivo, con gráficas predictivas del desgaste de la banda a lo largo del tiempo, lo que contribuye a reducir tiempos de trabajo y mejora el análisis.Thesis Identification of boosted tau pairs at atlas experiment using deep neural networks(Universidad Técnica Federico Santa María, 2022-01) Zavala Torres, Javier Alejandro; Torres Lopez, Claudio Esteban; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informática; Pezoa Rivera, Raquel AndreaMeasurements related to high-energy physics events producing a pair of tau particles are essential to search for new physics because it is one of the most important ecays of the Higgs boson. Scientists in CERN’s ATLAS experiment are working on the development of algorithms dedicated to the identificaon of pairs of tau particles. This work focuses on the development of a computational algorithm for identifying the generation of a pair of tau particles of the type boosted, which includes (i) reducon and validation of the data set composed of the pair signal of taus boosted and the background corresponding to hadron jets (ii) development of an algorithm based on deep neural networks to classify events into signal or background, (iii) validation of the proposed method and comparison with the current solution. The experiments carried out resulted in an F1 score of 0.989, reaching 99.9 % of the current solution, and a background rejection of 9, 460 · 102 was obtained for the working point very loose with signal efficiency 0.95, reaching 74.6 % of the current solution.Thesis Utilización de algoritmos cuánticos para mejorar rendimiento de simulaciones de nanoestructuras de una y dos dimensiones(Universidad Técnica Federico Santa María, 2023-10) Norambuena Leiva, Javier Ignacio; Pezoa Rivera, Raquel Andrea; Suárez Morell, Eric; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informática; Florez Uribe, Juan ManuelLa computación cuántica se ha vuelto un tema de interés en países del primer mundo debido al desarrollo de máquinas de sobre 100 qubits, es por ello por lo que, es importante involucrarse en esta área por las proyecciones en el futuro próximo y las posibilidades que ofrece el uso de máquinas cuánticas frente a las tradicionales. Este trabajo constituye una primera versión de un esquema de flujo de trabajo, además de un análisis en torno al uso de recursos de las aplicaciones de métodos cuánticos para el estudio de sistemas físicos de la materia condensada y quimica cuantica, en el contexto de la física computacional. Estas técnicas se pusieron a prueba en diferentes estructuras para generar un constaste con las técnicas más famosas en el área.
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