Se invita a alumnos e interesados a participar de la Defensa del Proyecto de Graduación del alumno Atuel Elías Villegas Andina, titulado “Optimización de hiperparámetros en modelos reducidos adaptativos, con aplicaciones a ondas gravitacionales y el proyecto ligo”, para obtener el título de grado de Licenciado en Física, FACET – UNT.
El proyecto final se realizó bajo la dirección del Dr. Manuel Tiglio y co-dirección del Dr. Carlos Figueroa.
El acto académico se llevará a cabo el martes 2 de mayo, a las 14:30 hs, en la Sala de Audiovisuales, Block 3, 1er Piso, FACET, UNT.
El tribunal examinador serán los doctores: Ana Georgina Elias, Graciela Molina y Benjamín Straube.
Resumen: La inferencia de parámetros para una colisión binaria de agujeros negros es un área de gran importancia dentro de la ciencia de ondas gravitacionales, sobre todo con el trabajo conjunto de los interferómetros LIGO, VIRGO y KAGRA generando una gran cantidad de datos para ser analizados. El estándar actual para realizar esta inferencia requiere la producción de funciones de onda en tiempo real, lo que no es posible utilizando relatividad numérica. Los modelos sustitutos de orden reducido son una gran alternativa que permite generar resultados precisos en el orden de los milisegundos.
En esta tesis se trató el problema de la optimización de hiperparámetros para un sistema de aprendizaje supervisado, el cual consiste en la primera etapa de la construcción de un modelo sustituto. Este sistema de aprendizaje es un refinamiento del método de las bases reducidas, ya utilizado en la construcción de modelos sustitutos.
Para la optimización se utilizaron métodos bayesianos, los cuales se utilizan bastante dentro de la ciencia de datos, sobre todo en los últimos años debido a la necesidad de crear modelos cada vez más complejos y precisos. Se comparó el método con la búsqueda aleatoria y se obtuvieron buenos resultados, mostrando una clara superioridad de la optimización bayesiana.