XLIII. IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR
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Resumen
La coyuntura global causada por el COVID-19 nos ha llevado a repensar nuestros métodos
de enseñanza. La educación superior no es ajena a esa transformación, y a consecuencia, los
docentes e investigadores hemos implementado nuevas técnicas y metodologías en nuestros
proyectos. En el campo de la astronomía toman cada día más fuerza los algoritmos de
Machine Learning por su versatilidad y alto poder de predicción, que resulta de la puesta en
marcha de estas técnicas a grandes conjuntos de datos. Existen varios proyectos que he
implementado con mis estudiantes: el primero explora la potencialidad de las redes
neuronales para mejorar la estimación de algunos parámetros cosmológicos del modelo
estándar ΛCDM. El segundo utiliza un algoritmo no supervisado de K-means para clasificar
cuásares (objetos muy luminosos y distantes), a partir de diferentes propiedades físicas
observadas por el SDSS (Sloan Digital Sky Survey) en las campañas 12 y 14. A partir de los
espectros de poderosos agujeros negros a grandes corrimientos al rojo, y otras propiedades
físicas detectadas por el Sloan, generamos una clasificación de cuásares que presentan ciertas
líneas de absorción.
El objetivo fundamental de este trabajo es mostrar el impacto que tiene la implementación
de modernas técnicas de Machine Learning en proyectos de investigación con estudiantes de
Ingeniería y las perspectivas de estos proyectos en otras disciplinas.
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aprendizaje de máquinas, aprendizaje profundo, educación superior, redes neuronales.
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