Programa: Investigación Instituto de Física
Tema: Implementacion de un metodo aprendizaje-maquina (machine learning) para simular nanoparticulas
Vacantes: 1
Descripción del Servicio Social:
Implementación de un "machine learning" para búsquedas eficientes y predictivas de estructuras de mínima energía de cúmulos metálicos tanto en estado gas como soportadas en superficies (a desarrollar en lenguaje Python).
Actividades que realizarán los alumnos:
1 ) Ordenar datos "duros" obtenidos de simulaciones basadas en calculos mecanico-cuanticos para cumulos metalicos de tamaño menores a 10 atomos, tanto en estado gas como soportados en superficies. 2) Estandarizar la informacion recabada en formato universal. 3) Analizar estadisticamente la informacion, encontrando correlaciones relevantes a distancias de enlaces atomicos, asi como valores energeticos de estos sistemas. 4) Generar un modelo "machine-learning" predictivo (escrito en Python) para agilizar la busqueda de configuraciones de minima energia. El modelo debera ser retroalimentable.
Requisitos para ingresar al Servicio Social:
1 ) Programacion avanzada en Python, C/C++ 2) Experiencia en implementacion y desarrollo de modelos para analisis de datos masivos.
Responsable: