XLIII. IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR - García Peñaloza, Luz Ángela (Revista de Investigación Transdisciplinaria en Educación, Empresa y Sociedad - ITEES, 2020)
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.