{"id":975,"date":"2021-07-31T12:42:00","date_gmt":"2021-07-31T10:42:00","guid":{"rendered":"http:\/\/micro-stress.ucm.es\/?p=975"},"modified":"2024-04-30T11:05:52","modified_gmt":"2024-04-30T09:05:52","slug":"mario-fernandez-ruiz-defiende-su-trabajo-de-fin-de-grado-aplicacion-de-deteccion-automatica-de-erupciones-solares-por-e-callisto-con-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/absys.dacya.ucm.es\/?p=975","title":{"rendered":"Mario Fern\u00e1ndez Ruiz defiende su Trabajo de Fin de Grado \u00abAplicaci\u00f3n de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de erupciones solares por e-Callisto con redes neuronales\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Mario Fern\u00e1ndez Ruiz defiende su Trabajo de Fin de Grado \u00abAplicaci\u00f3n de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de erupciones solares por e-Callisto con redes neuronales\u00bb, fruto de una colaboraci\u00f3n entre el proyecto CELESTINA (Castillian E-Callisto Leading Experimentation in Solar-Terrestrial Interaction with Novel Antennas,\u00a0https:\/\/celestina.web.uah.es<\/a>) y Micro Stress-MAP,\u00a0http:\/\/absys.dacya.ucm.es\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

El pasado 23 de julio de 2021, Mario Fern\u00e1ndez Ruiz, alumno del Grado en Matem\u00e1ticas de la Universidad de Murcia, present\u00f3 y defendi\u00f3 con calificaci\u00f3n 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 detecci\u00f3n de erupciones solares en la base de datos de la red internacional de espectr\u00f3metros solares de bajo coste e-Callisto,\u00a0http:\/\/www.e-callisto.org\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Esta red fue creada por el Prof. Christian Monstein (Instituto Polit\u00e9cnico de Zurich e Instituto de Investigaci\u00f3n Solar de Locarno) a ra\u00edz del A\u00f1o Heliof\u00edsico Internacional (2007) bajo los auspicios de UNOOSA (United Nations Office for Outer Space Affairs) y forma parte de la Iniciativa Internacional en Meteorolog\u00eda Espacial (ISWI,
https:\/\/www.unoosa.org\/oosa\/en\/ourwork\/psa\/bssi\/iswi.html<\/a>).<\/p>\n\n\n\n

En su trabajo, Mario presenta modelos independientes de entrenamiento de red neuronal para cinco de las mejores estaciones de observaci\u00f3nde 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 disposici\u00f3n por colaboradores de la UCM y la UNEZ. http:\/\/bioinspired.dacya.ucm.es<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\"Mario<\/figure>\n\n\n\n
\"Mario<\/figure>\n\n\n\n

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