APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO DE MODELOS GUIADO POR LA FISICA
SMILE SE FUNDAMENTA EN EL APRENDIZAJE AUTOMATICO CIENTIFICO QUE ES UN CAMPO DE INVESTIGACION EMERGENTE CENTRADO EN LA EXPLOTACION DE TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO DE ENORME EXITO EN EL TRATAMIENTO DE DATOS PARA LA SOLUCION DE...
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Descripción del proyecto
SMILE SE FUNDAMENTA EN EL APRENDIZAJE AUTOMATICO CIENTIFICO QUE ES UN CAMPO DE INVESTIGACION EMERGENTE CENTRADO EN LA EXPLOTACION DE TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO DE ENORME EXITO EN EL TRATAMIENTO DE DATOS PARA LA SOLUCION DE PROBLEMAS COMPLEJOS EN LAS CIENCIAS FISICAS Y LA INGENIERIA, EN CONCRETO, SMILE CONTRIBUIRA EN TRES RETOS INDUSTRIALES DETERMINADOS CONJUNTAMENTE CON SEAT, WORLD SENSING Y ESI-GROUP, ESTA DISEÑADO COMO UN PROYECTO UNICO DONDE TODOS TRABAJAN JUNTOS Y LAS CONTRIBUCIONES DE LOS DIFERENTES EQUIPOS SE ENTRELAZAN PARA APROVECHAR SINERGIAS Y COMPLEMENTARIEDADES,EL PROYECTO DESARROLLARA ESTRATEGIAS COMPUTACIONALES NOVEDOSAS PARA SIMULAR PROBLEMAS INDUSTRIALES COMBINANDO TECNOLOGIA DE USO INTENSIVO DE DATOS Y MODELOS CON SIMULADORES DE FRONTERA BASADOS EN LA FISICA (INCLUIDOS MODELOS REDUCIDOS), CADA GRUPO APORTARA SU PROPIA EXPERIENCIA INDIVIDUAL EN CADA ASPECTO DE LA INVESTIGACION, PERO EL PROYECTO HA SIDO DISEÑADO COMO UN PROYECTO UNICO EN EL QUE TODOS LOS EQUIPOS TRABAJAN JUNTOS, ASI, LOS TRES EQUIPOS CONTRIBUIRAN A CADA TAREA, AUNQUE SOLO UN LIDER SE ENCARGARA DE LA EJECUCION DE CADA TAREA, CADA OBJETIVO CIENTIFICO Y TECNOLOGICO EN SMILE TIENE UN INVESTIGADOR PRINCIPAL DE CUALQUIERA DE LAS TRES INSTITUCIONES, ESTE LIDER SE ELIGE EN FUNCION DE SU EXPERIENCIA Y DE LAS TAREAS ASIGNADAS INDEPENDIENTEMENTE DE SU UBICACION,EL PROYECTO LIDERADO POR UNIZAR, APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO DE MODELOS GUIADO POR LA FISICA, ABORDA EL DISEÑO DE ESTRATEGIAS NOVEDOSAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CIENTIFICO EN LAS QUE EL INGREDIENTE FUNDAMENTAL ES EL APROVECHAMIENTO DE AQUELLAS LEYES FISICAS QUE SEAN CONOCIDAS PARA EL FENOMENO EN CUESTION, QUE SERAN IMPUESTAS EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE COMO SESGOS COGNITIVOS, DE ESTA MANERA, SE EVITA EL CARACTER DE "CAJA NEGRA" DE LAS TECNICAS HABITUALES (PARTICULARMENTE, DE LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS, CUYO COMPORTAMIENTO ES AUN POCO COMPRENDIDO), SE MAXIMIZA SU INTERPRETABILIDAD Y SU EXACTITUD, A LA VEZ QUE SE MINIMIZA LA CANTIDAD DE DATOS NECESARIOS, TODO ELLO CONSTITUYE, A GRANDES RASGOS, LA TAREA 3 DEL PROYECTO COORDINADO, APRENDIZAJE AUTOMATICO CIENTIFICO\ASIMILACION DE DATOS\CUANTIFICACION DE LA INCERTIDUMBRE\ACTUALIZACION DE MODELOS\MODELOS REDUCIDOS\GEMELOS DIGITALES COGNITIVOS
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