Estudio, desarrollo y evaluación de técnicas de aprendizaje automático en tareas de clasificación y/o predicción: detección de exoplanetas

[ES] El trabajo consiste en la detección de exoplanetas a partir de observaciones de la evolución de la luminosidad de las estrellas obtenidas mediante el telescopio Kepler. La base de datos, importada desde Kaggle, contiene datos para un conjunto amplio de estrellas de las que se sabe si tienen o no un planeta orbitando a su alrededor. Para ello, se ha separado el conjunto de datos total en un conjunto de training y otro de test y se han aplicado técnicas de Machine Learning para llevar a cabo la clasificación: regresión logística, support vector machines, árboles de decisión, random forests, modelos k-NN y modelos de combinación. Además, debido al desequilibrio entre instancias positivas (estrellas con exoplaneta) y negativas (estrellas sin exoplaneta) del conjunto de datos, se han implementado dos técnicas de compensación: el submuestreo aleatorio y el sobremuestreo SMOTE. El trabajo incluye tanto el fundamento teórico de los métodos de clasificación utilizados como su aplicación sobre el conjunto de datos

Física de colisiones de iones pesados: plasma de quarks y gluones

[ES] El trabajo consiste en una descripción de la física de colisiones de iones pesados. Estos experimentos se realizan actualmente en aceleradores de partículas como Relativistic Heavy Ion Collider (RHIC) en Brookhaven o Large Hadron Collider (LHC) en CERN, con el fin de investigar las propiedades del plasma de quarks y gluones en la fase desconfinada de Cromodinámica Cuántica (QCD). Se describen conceptos fundamentales de QCD como la libertad asintótica o el confinamiento del color, la fenomenología de dichos experimentos junto con algunos de los observables más importantes, por ejemplo, el flujo elíptico y la supresión de jets; y se hace una introducción a los conceptos de hidrodinámica relativista utilizados para describir la evolución del sistema tras alcanzar el equilibrio termodinámico local