Proyecto: "Aprendizaje de variedades de topología arbitraria".

Descripción: En el área de procesamiento de señales, el denominado "aprendizaje de variedades" es un enfoque para reducir la dimensión de un conjunto dado de datos de interés. Esencialmente, el objetivo es reconstruir una variedad de baja dimensión, dentro de un espacio de dimensión mucho mayor, basado en el conocimiento de muestras tomadas sobre la variedad, posiblemente afectadas por ruido. Esto encuentra aplicaciones en compresión de datos, interpolación, eliminación de ruido, etc. Las posibilidades de los métodos actualmente disponibles son muy limitadas cuando las variedades no son homeomorfas al espacio Euclídeo de cierta dimensión (por ejemplo una esfera o un toro), lo cual ocurre en muchas aplicaciones. El objetivo de este proyecto es desarrollar métodos que permitan reconstruir dichas variedades. Para este fin, se usarán métodos de geometría diferencial, topología algebraica y aprendizaje automático.

Investigadores responsables: Dr. Damián Marelli y Dra. Gabriela Ovando.

Requisitos: Egresado/a o alumno/a próximo/a a finalizar la carrera de licenciatura en matemáticas o física. También se considerarán aquellos candidatos de las carreras de licenciatura en computación o ingeniería electrónica, que tengan un perfil matematco en su formación.

Lugar de Trabajo: CIFASIS (CONICET-UNR) y Universidad Nacional de Rosario, Argentina.

Contacto: Enviar CV, carta de interés y datos de contacto de dos personas que puedan proveer referencias sobre el postulante a Dr. Damián Marelli (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.) o Dra. Gabriela Ovando (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.).