Ph.D. in Complex Systems Engineering

November 11, 2021: María José Quinteros graduates from DISC program

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October 21, 2021: Catalina Canals graduates from DISC program

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October 20, 2021: Dante Travisany (DISC graduate) refers to global warming in EMOL

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News

Next Seminar (11/11/2021, 11.30am, vía ZOOM): «Rice Theorems for Automata Networks and Succinct Graphs»

Guillaume Theyssier, CNRS, team GDAC, Institut de Mathématiques de Marseille, Université Aix-Marseille. ID Zoom: 99195237232
The classical Rice theorem on Turing machine states that any non-trivial property of functions computed by Turing machines is undecidable. This talk is about similar results in the the realm of automata networks using computational complexity instead of computability. We will present three versions of such Rice-like theorems: about limit sets of configurations, first order logic and monadic second order logic on the dynamics. In the last two cases, the results can be seen as statements about succinct graphs. This is a joint work with G. Gamard, P. Guillon and K. Perrot.

02 Nov

Next Seminar (12/08/2021, 11.00am, vía ZOOM): «Descomposiciones en ciclos para hipergrafos 3-uniformes»

Simón Piga, Ing. Civ. Matemático (U. de Chile), estudiante de doctorado (U. de Hamburgo). Link Zoom: https://uai-cl.zoom.us/j/94100603949
En este trabajo probamos que todo hipergrafo 3-uniforme en $n$ vértices y con cogrado al menos $(2/3+o(1))n$ puede ser descompuesto en ciclos ajustados (tight cycles) de largo fijo y admite un tour Euleriano, siempre y cuando cumpla las condiciones triviales de divisibilidad. Además encontramos una construcción que prueba que nuestras cotas son las mejores posibles salvo por el término o(1). Estos resultados responden negativamente algunas preguntas recientes de Glock, Joos, Khün y Osthus.

03 Ago

Next Seminar (10/06/2021, 11.30am, vía ZOOM): «AI-Trademark: software basado en inteligencia artificial para detectar marcas similares»

Claudio Pérez, Profesor Titular, DIE, FCFM, UCHILE. Link Zoom: https://uai-cl.zoom.us/j/95149782533
En la mayoría de los países, las marcas se registran en oficinas gubernamentales para proteger los productos o servicios creados. Para registrar una marca se requiere verificar, en grandes bases de datos, que no existan marcas similares registradas previamente. AI-Trademark es un software creado en la Universidad de Chile para detectar marcas similares en una base de datos usando aprendizaje profundo (Deep Learning). La solución involucró una fuerte componente de investigación aplicada en procesamiento de imágenes y machine learning ya que existen varias dimensiones del problema que incluyen elementos figurativos y elementos denominativos. Además, las imágenes tienen atributos como color, forma, textura, escalas, rotaciones, deformaciones. AI-Trademark funciona utilizando diversos módulos basados en redes neuronales convolucionales (CNNs) que extraen características en paralelo, y se fusionan. Las características resultantes se comparan con aquellas de las marcas en la base de datos. AI-Trademark está siendo utilizado por INAPI (Instituto Nacional de Propiedad Industrial) y fue licenciado a la empresa Ciberseguridad Humana para su comercialización nacional e internacional.

01 Jun

Ph.D. in Complex Systems Engineering

acreditacion

PROGRAMA ACREDITADO POR LA CNA

  • Diagonal Las Torres 2640, Peñalolén
  • (56 2) 2331 1553

Eric Goles

Director

Sergio Rica

Bernardo González

Research Component

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Ph.D. Students Data

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Thesis

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