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Astrocollab: Plataforma colaborativa para la mejora de etiquetas astronómicas realizadas por ALeRCE.

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dc.contributor.advisor Cabrera V., Guillermo es
dc.contributor.author Sánchez Fuenzalida, Alejandro Ignacio
dc.date.accessioned 2024-04-17T16:59:29Z
dc.date.available 2024-04-17T16:59:29Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/12093
dc.description Informe de Memoria de Título para optar al título de Ingeniero/a Civil Informático/a es
dc.description.abstract En el ámbito astronómico, ALeRCE se destaca por recopilar y clasificar alertas generadas por ZTF mediante diversos modelos de machine learning. A pesar de contar con modelos altamente precisos, se reconoce un considerable margen de mejora, siendo el proceso de optimización intrínsecamente lento debido a la necesidad de etiquetar grandes conjuntos de datos. Este proyecto aborda la ineficiencia en el etiquetado de objetos astronómicos mediante una plataforma de crowdsourcing para simplificación y mejora de la comunicación y la eficiencia en dicho proceso, siguiendo una metodología pseudo ágil e iterativa con 3 fases de desarrollo. El prototipo facilitó rápidamente el etiquetado de objetos gracias a la forma en que se presentó la información sobre cada uno de ellos. Se destacaron potenciales mejoras futuras como es la información presentada en el proceso de etiquetado dejando paso a que el proyecto actúe como prueba de concepto inicial para el desarrollo de un sistema de etiqueta de datos más grande a futuro. es
dc.description.abstract In the astronomical field, ALeRCE stands out for collecting and classifying alerts generated by ZTF through various machine learning models. Despite having highly accurate models, a considerable margin for improvement is acknowledged, as the optimization process is inherently slow due to the need to label large datasets. This project addresses the inefficiency in labeling astronomical objects through a crowdsourcing platform for simplification and improvement of communication and efficiency in this process, following a pseudo-agile and iterative methodology with 3 development phases. The prototype quickly facilitated the labeling of objects thanks to the way information was presented about each of them. Potential future improvements were highlighted, such as the information presented in the labeling process, paving the way for the project to act as an initial proof of concept for the development of a larger data labeling system in the future. en
dc.language.iso es es
dc.publisher Universidad de Concepción es
dc.rights CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International en
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ en
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Datos masivos es
dc.title Astrocollab: Plataforma colaborativa para la mejora de etiquetas astronómicas realizadas por ALeRCE. es
dc.type Tesis es
dc.description.facultad Facultad de Ingeniería. es
dc.description.departamento Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación es
dc.description.campus Concepción. es


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CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International

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