El concurso interno DI Emergente de la Vicerrectoría de Investigación y Estudios Avanzados de la Universidad tiene como objetivo apoyar a los académicos que no cuenten con financiamiento externo para que puedan continuar con su investigación, y al mismo tiempo, preparar el camino para postular a nuevos fondos externo. En el marco de este concurso 2022, el Dr. Erick López O. se adjudicó el proyecto Intervalos de predicción para series temporales multivariadas con estructura jerárquica basado en arquitectura de Transformer.
El proyecto propone desarrollar una red neuronal basada en Transformer, que integre una componente de codificación posicional y un mecanismo de atención espectral, adaptados para modelar y generar intervalos de predicción en series de tiempo jerárquica. Para el logro de este propósito, los objetivos general y específicos son los siguientes:
Objetivo general: Contribuir al desarrollo del estado del arte en el área de Deep Learning para el pronóstico de series temporales jerárquicas, mediante el diseño e implementación de un modelo predictivo basado en Redes Neuronales Recurrentes y Transformer.
Objetivos específicos:
Al respecto del proyecto, el profesor López comenta que “La importancia del proyecto tiene varias aristas. Desde un punto de vista social, permite generar nuevo conocimiento que puede apoyar a la toma de decisiones en diferentes áreas de aplicación. Desde el marco de la formación de nuestros estudiantes, parte del propósito del proyecto es establecer una instancia para que los alumnos puedan desarrollar habilidades complementarias, enfrentándose a una problemática con datos reales y potencialmente empezar a generar nuevo conocimiento (creando y/o proponiendo soluciones innovadoras desde nuestra disciplina), donde además de aprender y desarrollar nuevas competencias, habrá un apoyo económico para algunos estudiantes financiado por una parte de los fondos adjudicados. Finalmente, se espera que el presente proyecto permita sentar las bases y preparar el camino para postular a fondos externos, formulando un proyecto más grande y al mismo tiempo potenciar esta línea de investigación dentro del IES”.
El impacto de este proyecto se prevé en distintos ámbitos; en el contexto de Epidemiología, los resultados del proyecto pueden contribuir a mejoras en políticas públicas, estableciendo medidas de mitigación y control ante diferentes escenarios, identificando patrones que prevean escenarios críticos en la red de salud. En el contexto del sector energético, los resultados del proyecto podrían contribuir a la planificación e integración de las energías renovables a la matriz energética, apoyando a mantener la confiabilidad del sistema en diferentes niveles. En general, la propuesta se enmarca dentro del área de machine learning para modelar datos temporales, siendo este último el dato observado que se obtiene de diversas áreas de aplicación que actualmente mueven el mundo, siendo transversal a múltiples objetivos del desarrollo sostenible establecido por la ONU.
Viernes, 6 de Mayo 2022