Mario Fernández Ruiz defiende su Trabajo de Fin de Grado «Aplicación de detección automática de erupciones solares por e-Callisto con redes neuronales», fruto de una colaboración entre el proyecto CELESTINA (Castillian E-Callisto Leading Experimentation in Solar-Terrestrial Interaction with Novel Antennas, https://celestina.web.uah.es) y Micro Stress-MAP, http://absys.dacya.ucm.es/.
El pasado 23 de julio de 2021, Mario Fernández Ruiz, alumno del Grado en Matemáticas de la Universidad de Murcia, presentó y defendió con calificación sobresaliente su Trabajo de Fin de Grado, tutorizado por el profesor de la misma universidad Javier Bussons Gordo, en el que se utilizan por primera vez redes neuronales convolucionales (CNN) con el fin de agilizar y mejorar la detección de erupciones solares en la base de datos de la red internacional de espectrómetros solares de bajo coste e-Callisto, http://www.e-callisto.org/.
Esta red fue creada por el Prof. Christian Monstein (Instituto Politécnico de Zurich e Instituto de Investigación Solar de Locarno) a raíz del Año Heliofísico Internacional (2007) bajo los auspicios de UNOOSA (United Nations Office for Outer Space Affairs) y forma parte de la Iniciativa Internacional en Meteorología Espacial (ISWI,
https://www.unoosa.org/oosa/en/ourwork/psa/bssi/iswi.html).
En su trabajo, Mario presenta modelos independientes de entrenamiento de red neuronal para cinco de las mejores estaciones de observaciónde e-Callisto Astronomical Society of South Australia, University of Glasgow, Trinity College Dublin’s Birr Observatory, Switzerland’s Heiterswil and Landschlacht observatories) haciendo uso extensivo de redes de tipo CNN bajo la arquitectura DIGITS y procesadores NVIDIA puestos a su disposición por colaboradores de la UCM y la UNEZ. http://bioinspired.dacya.ucm.es.
