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Manuel P\u00e9rez Carrasco, Ingeniero Civil Industrial y estudiante del Mag\u00edster en Ciencias de la Computaci\u00f3n<\/a> ha vivido un a\u00f1o intenso, lleno de desaf\u00edos, y que culmin\u00f3 exitosamente con el Premio al Mejor Trabajo de Estudiantes presentado en la Conferencia Astroinformatics 2019, en Caltech, Pasadena, USA.<\/a><\/p>\n

Este reconocimiento internacional fue el resultado de una investigaci\u00f3n que Manuel inici\u00f3 con su memoria de t\u00edtulo y que fue evolucionando y cambiando mientras efectu\u00f3 una pasant\u00eda en el Instituto de Computaci\u00f3n Aplicada de la Universidad de Harvard<\/a>, que lidera el destacado acad\u00e9mico Pavlos Protopapas de Harvard University.<\/p>\n

El profesor Protopapas trabaja hace varios a\u00f1os con el acad\u00e9mico Guillermo Cabrera<\/a>, profesor gu\u00eda de Manuel P\u00e9rez en su tesis de mag\u00edster. En enero 2017, dict\u00f3 una Escuela de Verano en la Facultad de Ingenier\u00eda, espacio donde Manuel tuvo la ocasi\u00f3n de presentarle algunas ideas y donde comenz\u00f3 a gestarse una nueva l\u00ednea investigativa.<\/p>\n

\u201cDespu\u00e9s de la Escuela quedamos en que seguir trabajando juntos, porque a los dos nos gustaba el mismo t\u00f3pico, que era transfer learning. De hecho, en mi memoria de t\u00edtulo Pavlos Protopapas no estaba incluido originalmente, y cuando le contamos lo que est\u00e1bamos haciendo, se interes\u00f3 y se involucr\u00f3\u201d<\/strong>, cont\u00f3 Manuel, quien actualmente trabaja en la Unidad de Data Science de la FI UdeC.<\/p>\n

\u00bfDe qu\u00e9 trat\u00f3 tu memoria?
\n\u201cMi memoria consist\u00eda en hacer un cat\u00e1logo de morfolog\u00eda de galaxias utilizando inteligencia artificial por medio de redes neuronales a trav\u00e9s de transfer learning\u201d<\/strong>, a lo que Guillermo Cabrera agrega que la idea de la memoria de t\u00edtulo era que \u00e9l comenzara a familiarizarse en estas herramientas de inteligencia artificial, usando este cat\u00e1logo de morfolog\u00eda de galaxia. \u201cPero, lo que siempre pensamos que quer\u00edamos tratar de abordar era un problema un poco m\u00e1s complicado, que era lo que iba a desarrollar en su tesis de mag\u00edster, que es adaptaci\u00f3n de dominio\u201d.<\/strong><\/p>\n

Dicha memoria culmin\u00f3 con el env\u00edo de un paper que fue r\u00e1pidamente aceptado. \u00a0Pese a que con el env\u00edo de este paper Manuel cumpl\u00eda requisitos para haberse graduado del mag\u00edster, decidi\u00f3 iniciar una segunda investigaci\u00f3n. \u201cMe quedaban 7 u 8 meses de beca de articulaci\u00f3n por lo que decid\u00ed utilizar este tiemp para desarrollar una otra investigaci\u00f3n y seguir haciendo lo que me gusta\u201d<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfY c\u00f3mo se explica su\u00a0 investigaci\u00f3n? \u201cSupongamos que queremos hacer que un computador sea capaz de discriminar entre perros y gatos a trav\u00e9s de im\u00e1genes. Si contamos con la suficiente cantidad de im\u00e1genes y etiquetas (del orden de miles), podemos realizar f\u00e1cilmente esta tarea utilizando redes neuronales. Si este modelo neuronal fue entrenado utilizando im\u00e1genes de perros y gatos en parques, y ahora queremos reconocer perros y gatos con un fondo blanco, este modelo probablemente no va a ser bueno realizando esta tarea dado los cambios en la imagen. Lo mismo pasar\u00eda con im\u00e1genes de tumores o galaxias si se cambian las caracter\u00edsticas del tom\u00f3grafo o telescopio. La idea de la investigaci\u00f3n era crear un modelo que fuera capaz de corregir los cambios en los dominios, de manera de que con la menor cantidad de etiquetas de perros y gatos de fondo blanco posibles fuesemos capaces de discriminar con alta precisi\u00f3n explotando el conocimiento almacenado en las miles de etiquetas de perros y gatos de parque\u201d<\/strong>, cont\u00f3 Manuel, y frente a esa dificultad de llevar la teor\u00eda a la pr\u00e1ctica es que nace la segunda idea de investigaci\u00f3n y por lo que fue premiado en el Congreso.<\/p>\n

Entre tanto, Manuel estuvo tres semanas en Harvard, gracias a un convenio que se llama Harvard Chile. La idea era trabajar en la tesis, pero como ya la ten\u00eda lista, decidi\u00f3 proponer algo distinto, un nuevo m\u00e9todo para poder generar la adaptaci\u00f3n de dominio de manera de utilizar la menor cantidad de etiquetas posibles, \u201ctema que le gust\u00f3 mucho al profesor Pavlos y donde me invit\u00f3 a desarrollarla en una pasant\u00eda de 6 meses en su laboratorio\u201d.<\/strong><\/p>\n

Fue as\u00ed como en enero de este a\u00f1o, Manuel emprendi\u00f3 viaje a Boston, USA, espec\u00edficamente, al Instituto de Computaci\u00f3n Aplicada de la Universidad de Harvard.<\/p>\n

Al inicio fue complicado, pero r\u00e1pidamente se aclimat\u00f3 y sus temores, frente al idioma por ejemplo, se fueron enfrentando con pr\u00e1ctica y voluntad. Pero quiz\u00e1s lo m\u00e1s complejo fue que la idea con la que lleg\u00f3, que era buena, la tuvo que destruir. \u201cNos dimos cuenta que era muy compleja de realizar, empec\u00e9 a leer m\u00e1s y me di cuenta que en el tiempo que ten\u00eda no iba a alcanzar… Me voy a dar una semana para pensar, iba a la oficina, le\u00eda papers hasta que se me vino un chispazo\u201d<\/strong>, cont\u00f3 el Ingeniero Civil Industrial, quien adem\u00e1s hizo ayudant\u00eda en el curso Data science 2: Advanced topics in data science, curso obligatorio del master en data science de Harvard.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l era la idea?
\n\u201cUtilizar algunas ideas de aprendizaje adversario para cumplir con la tarea. Primero mapeamos los datos de perros y gatos en parque a un espacio dimensional reducido, que capture las caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes de estas im\u00e1genes, llamado espacio latente. Luego se utilizaron dos modelos neuronales que compiten entre s\u00ed. El primero intenta imitar el espacio latente de perros y gatos con fondo de parque a trav\u00e9s de las im\u00e1genes de fondo blanco, como si fueran lo m\u00e1s reales posibles. Mientras, el segundo modelo intenta discriminar si el dato proviene del espacio latente de parques o fue generado por el primer modelo a trav\u00e9s de im\u00e1genes con fondo blanco. \u00a0Finalmente, podemos llevar im\u00e1genes de ambos dominios a un espacio latente en com\u00fan, en donde podemos realizar la tarea discriminatoria\u201d<\/b><\/p>\n

El trabajo fue tan exitoso, que se envi\u00f3 un paper este a\u00f1o y gan\u00f3 en la Conferencia de Astroinformatics. Adem\u00e1s, lo pudo aplicar en un caso real, que era un caso de galaxias, donde por medio de fotos, una etiqueta por galaxia, con una sola imagen se identifique a que galaxia corresponde. Sin embargo, esta investigaci\u00f3n adem\u00e1s tiene el plus que no solo sirve en el estudio de galaxias. \u201cDe hecho ya me despegue un poco de la astroinform\u00e1tica, porque la idea de esta tesis era hace un modelo general y aplicarlo a cualquier tarea y de hecho, a una tarea particular que corresponde a im\u00e1genes de d\u00edgitos, donde generalmente gente del \u00e1rea se testean este tipo de m\u00e9todos, alcanz\u00f3 el mejor resultado del estado del arte, que es reconocer b\u00e1sicamente n\u00fameros manuscritos\u201d<\/strong>, cont\u00f3.<\/p>\n

Un buen chispazo
\nCuando Manuel se fue a USA, cont\u00f3 Guillermo Cabrera, nosotros con Pavlos ten\u00edamos una idea de lo quer\u00edamos que hiciera, entonces cuando empez\u00f3 a hacerla entendimos que no era tan f\u00e1cil, al contrario, era muy dif\u00edcil y no estaba funcionando.<\/p>\n

\u201cNada funcionaba y ten\u00edamos reuniones semanales y durante meses nada le resultaba y derrepente un d\u00eda nos dijo: se me ocurri\u00f3 esta idea… y a m\u00ed me pareci\u00f3 espectacular. Una idea que se le ocurri\u00f3 a \u00e9l, despu\u00e9s de que no le funcion\u00f3 la otra. Y de hecho se le ocurri\u00f3 algo que no exist\u00eda, algo que nunca nadie antes hab\u00eda pensado en un \u00e1rea de investigaci\u00f3n de frontera, algo que ni a Pavlos Protopapas ni a m\u00ed se nos hab\u00eda pasado por la mente. Ese chispazo es s\u00faper buen chispazo\u201d<\/strong>, explic\u00f3 Cabrera.<\/p>\n

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Manuel P\u00e9rez Carrasco, Ingeniero Civil Industrial y estudiante del Mag\u00edster en Ciencias de la Computaci\u00f3n<\/a> ha vivido un a\u00f1o intenso, lleno de desaf\u00edos, y que culmin\u00f3 exitosamente con el Premio al Mejor Trabajo de Estudiantes presentado en la Conferencia Astroinformatics 2019, […]<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":17345,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":""},"categories":[112,111,97,8],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17074"}],"collection":[{"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17074"}],"version-history":[{"count":3,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17074\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17084,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17074\/revisions\/17084"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17345"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17074"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17074"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/152.74.151.33\/~ahernandez\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17074"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}