Innovación Multidisciplinaria con Machine Learning: Modelado y Análisis de Propiedades en Ciencia de Materiales y Biotecnología
El proyecto tiene como objetivo aplicar algoritmos de aprendizaje automático al modelado de procesos complejos, los cuales pueden abarcar desde el análisis de información derivada de equipos de química analítica hasta la utilización de microscopios electrónicos. Esto incluye también el procesamiento avanzado de imágenes. La iniciativa pretende desarrollar técnicas novedosas que permitan interpretar grandes volúmenes de datos de forma más eficiente y precisa, optimizando así la comprensión y manipulación de los procesos en cuestión. La combinación de estas herramientas tecnológicas permitirá mejorar la calidad de los análisis y abrirá nuevas posibilidades en el campo de la investigación científica y la innovación tecnológica. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) son herramientas poderosas para estudiar y modelar fenómenos en diversas áreas como la ciencia de materiales, la biotecnología y la robótica debido a varias razones. Primero, estas tecnologías tienen la capacidad de manejar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, lo cual es fundamental en campos que generan enormes cantidades de información. En la ciencia de materiales, por ejemplo, la IA puede identificar patrones y relaciones complejas entre estructuras y propiedades materiales que no son evidentes a simple vista. En biotecnología, los algoritmos de machine learning pueden ayudar a predecir resultados de experimentos y optimizar procesos biológicos, acelerando el desarrollo de nuevos tratamientos y productos. En la robótica, la IA permite que los sistemas aprendan y adapten su comportamiento en tiempo real, mejorando la precisión y eficiencia de los robots en diversas tareas. En resumen, la integración de IA y machine learning en estas disciplinas ofrece la posibilidad de realizar análisis más profundos, desarrollar modelos predictivos más precisos y, en última instancia, impulsar la innovación y el progreso científico.
El proceso más común para el desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático generalmente se divide en varias etapas clave. Primero, se lleva a cabo la recolección y preparación de los datos, donde se recopilan datos relevantes y se limpian para eliminar posibles errores o valores atípicos. Luego, se realiza el análisis exploratorio de datos (EDA) para entender las características y relaciones subyacentes. Posteriormente, se seleccionan y extraen características importantes que serán usadas para entrenar el modelo. En la etapa de construcción del modelo, se eligen los algoritmos adecuados y se entrenan con conjuntos de datos de entrenamiento. Después, el modelo desarrollado se valida utilizando un conjunto de datos de validación para evaluar su desempeño y realizar ajustes necesarios. Finalmente, se implementa el modelo y se monitorea su rendimiento en datos reales, asegurando que mantenga su precisión y relevancia a lo largo del tiempo. Es por ello que el desarrollo de este proyecto implicará responsabilidades tales como:
Asistir a reuniones periódicas donde pueda revisarse el avance del proyecto y se identifiquen los siguientes pasos.
Leer articulos científicos relacionados con el proyecto, y prepar resumenes que se compartan en el seminario del grupo.
Desarrollar el código requerido para realizar experimentos y pruebas de acuerdo con los protocolos establecidos, documentando detalladamente todos los procedimientos, parámetros y resultados obtenidos.
Colaborar en la recolección, limpieza y preprocesamiento de datos, garantizando la calidad e integridad de los conjuntos de datos utilizados en el proyecto.
Mantener un registro detallado de todas las actividades realizadas, incluyendo bitácoras de laboratorio, logs de experimentos y documentación técnica.
Desarrollar habilidades técnicas específicas necesarias para el proyecto, incluyendo lenguajes de programación, software especializado o técnicas experimentales.
Buscar activamente retroalimentación de los investigadores sénior y mentores, implementando las sugerencias para mejorar el desempeño y la calidad del trabajo.
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Gildardo Sánchez Ante
gildardo.sanchez@tec.mx
Inteligencia Artificial
Machine Learning
Modelos Sustitutos
Procesamiento Imágenes
