Facultad de Informática

Jornada de investigación de Doctorandos Enero 2023

Fecha: 23 de enero de 2023

Organización de las Jornadas

La jornada estará organizada en sesión única a las 16:00.
Cada ponente dispondrá de 10 minutos para realizar su presentación más 5 minutos para responder a preguntas.
Las ponencias serán presenciales (en la sala de grados de la Facultad de Informática), mientras que la asistencia podrá ser presencial u online (por Google Meet, en un enlace enviado por correo electrónico a ponentes e interesados potenciales).

Presentaciones

Sesión 1: 16:00 - 17:30

Ponente	Ponencia	Resumen
Manuel Méndez Hurtado	Redes neuronales Transformer para clasificar los niveles de Ozono en Madrid.	El Ozono es un gas muy peligroso ya que tiene efectos perjudiciales en la salud de los seres humanos y en la naturaleza cuando su concentración en el aire supera un determinado nivel. Es por esto que predecir los niveles de ozono es una importante tarea para las autoridades. Esta presentación tratará sobre un nuevo modelo que hemos desarrollado basado en las redes neuronales transformer, originalmente creadas para tareas relacionadas con el lenguaje natural, para realizar clasificación de series temporales. Este modelo ha sido aplicado para clasificar los niveles de Ozono en el centro de Madrid teniendo en cuenta también varias variables predictoras. Además, compararemos nuestro modelo con cuatro diferentes configuraciones de dos baseline models, evaluando su rendimiento con dos métricas diferentes (Accuracy y Balanced Accuracy). Finalmente, también analizaremos cómo varían los resultados según se modifiquen los hiper-parámetros de la red neuronal Transformer.
Covadonga Díez Sanmartín	Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en el ámbito de la supervivencia de pacientes en terapias de reemplazo renal	El proceso de digitalización que se está llevando a cabo en todos los ámbitos de la sociedad, también se ha producido en la medicina mediante la utilización de los denominados registros electrónicos de salud (EHR). Se trata de documentos electrónicos asociados a cada paciente en los que se almacena su historial médico. En la última década, con la incursión del fenómeno del Big Data, el volumen y la complejidad de los datos almacenadosen los EHRs se ha incrementado notablemente de forma que ha surgido la necesidad de utilizar otro tipo de técnicas de análisis menos convencionales y más acordes a la situación actual. En este sentido, se ha comenzado a utilizar algoritmos de aprendizaje automático (ML) con un gran éxito en el análisis de datos en el ámbito de la medicina y, en particular, en las terapias de reemplazo renal (TRR). En esta charla se describirá el estado del arte de las técnicas de ML en el ámbito de las TRR y la línea de investigación en la que estamos trabajando.
David Pacios Izquierdo	Primeros pasos en investigación espacial con arquitecturas serverless distribuidas.	La tecnología serverless es un modelo de computación en la nube en el que los usuarios pueden ejecutar código sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente. Al utilizar esta tecnología, los usuarios solo pagan por el tiempo que su código ejecuta efectivamente, lo que puede resultar en ahorros significativos en términos de costes de infraestructura. La tecnología serverless se está usando en aplicaciones para la detección de auroras marcianas en los proyectos Marsis y HOPE. Esto permite procesar grandes conjuntos de datos de la atmósfera marciana de manera rápida y eficiente, lo que agiliza el proceso de investigación y análisis de estos fenómenos celestiales. Además, nuestras arquitecturas serverless también se está utilizando para el análisis y detección de pandemias en el proyecto EYE. Al emplear plataformas serverless, es posible procesar grandes cantidades de datos en paralelo, lo que permite que las aplicaciones analicen y detecten barcos de manera rápida y eficiente. Como trabajo de investigación, se está desarrollando arquitecturas distribuidas para cálculo y resolución de problemas en el espacio, centrándonos en Marte con colaboraciones de varias agencias espaciales internacionales, trabajo que ha comenzado en Nicosia el último cuarto de año.
David Mallasén Quintana	Hardware Platform for the Study of Posit Arithmetic.	The posit representation for real numbers is an alternative to substitute the IEEE 754 standard and thus mitigate the inherent problems to the construction of floating-point numbers. Nonetheless, posits are not standard yet, and previously there was no approach, neither academically nor industrially, which implemented a fully compliant core for deploying this novel format. Recently, we presented the open-source PERCIVAL posit RISC-V core as the first work that fully integrates posit arithmetic and quire capabilities into hardware. In addition we deveolped Xposit, a RISC-V extension for posit operations which allows for the compilation of C programs with inline assembly posit and quire instructions. As a study platform, PERCIVAL is based on the CVA6 application-level RISC-V core and has support for both posit and IEEE 754 formats, further permitting the comparison of these representations. However, FPGA and ASIC synthesis results highlight the area and power overhead that posits, and especially the quire, require when comparing with their IEEE 754 counterparts. However, results show that the quire enables a more accurate execution of dot products. In general matrix multiplications, the accuracy error is reduced up to 4 orders of magnitude. This accuracy improvement is maintained with more complex linear algebra kernels, both when using 32 and 64-bit operands. Furthermore, performance comparisons show that these accuracy improvements do not hinder their execution, as posits run as fast as floats, thus potentially providing an alternative representation.
Aitor Godoy Fresneda	La complejidad (computacional) de la política	La política y la complejidad computacional pueden parecer dos áreas que no sostienen mucha relación, pero, muy lejos de la verdad, existen una enorme cantidad de problemas matemáticos derivados de la política, ya sea a la hora de votar, a la hora de realizar pactos, etc. Problemas aparentemente sencillos como cuál es el partido más óptimo para votar en unas elecciones resultan no serlo tanto desde el punto de vista computacional. En la presentación, formalizaré algunos problemas que pueden surgir en política matemáticamente, y luego, analizaré su complejidad. Dado que el objetivo del trabajo es probar que estos problemas son difíciles desde un punto de vista computacional, también se describirán métodos alternativos para hallar soluciones no óptimas, pero que se puedan hallar en tiempo factible. Dentro de estos algoritmos se encuentran, por ejemplo, los algoritmos genéticos o los algoritmos de aproximación aleatorios. También se dará una breve introducción sobre diferentes clases de complejidad donde podremos clasificar estos problemas.