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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gianfranco Bogetti
DESCRIPTION:Título: Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO\nDirectores: Diego Fernandez Slezak\, Agustín Sansone\nJurados: Juan Pablo Pinasco\, Santiago Laplagne. \nResumen:\nCon el rápido avance de la inteligencia artificial (IA)\, que alcanza en ocasiones niveles de rendimiento sobrehumano\, surge una valiosa oportunidad para que los humanos aprendan de los algoritmos y colaboren con ellos. Sin embargo\, las diferencias en los enfoques de resolución de problemas entre humanos y máquinas a menudo dificultan la comprensión e integración de los sistemas de IA en el aprendizaje humano.\nEste trabajo presenta el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial adaptable al nivel de habilidad humana\, medido a través del ELO\, que predice movimientos en ajedrez. Para lograrlo\, se modificó la arquitectura de redes neuronales de Leela Chess Zero para integrar el ELO como un parámetro de entrada. El modelo fue entrenado y evaluado utilizando más de 10 millones de partidas de ajedrez de la base de datos de Lichess. Los resultados muestran que el modelo es capaz de alcanzar niveles de exactitud incluso mayores a los de trabajos relacionados como Maia Chess\, además de aportar la adaptabilidad del ELO.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Matías Grynberg Portnoy
DESCRIPTION:Título: Nuevas variantes y optimización de métodos QSS para Geant4: simulación por cuantificación de estados para física de altas energías\nDirector: Dr. Rodrigo Castro (DC/ICC)\nJurado:\n– Dr. Edgardo Marchi (DC-FCEyN-UBA\, INTI)\n– Dr. Lucio Santi (MercadoLibre) \nResumen del trabajo:\nLa simulación del movimiento de partículas en campos magnéticos es una tarea fundamental en física\, que se aborda típicamente con métodos numéricos clásicos de tiempo discreto\, como los algoritmos de la familia Runge-Kutta. Sin embargo\, estos métodos tienen algunas limitaciones importantes\, particularmente en presencia de discontinuidades geométricas muy frecuentes\, donde su coste computacional aumenta significativamente. En contraste\, los métodos Quantized State System (QSS) ofrecen una alternativa eficiente que discretiza el espacio de estados mientras mantiene el tiempo continuo\, lo que permite una mayor eficiencia en ciertos escenarios específicos.\nEn esta tesis se proponen optimizaciones para la familia de métodos QSS con el objetivo de hacerlos más competitivos en el contexto de la biblioteca Geant4\, el estándar de simulación de trayectorias de partículas. Las contribuciones incluyen una reimplementación más eficiente (newQSS) del código preexistente de QSS para Geant4\, una nueva variante HelixQSS (que combina trayectorias helicoidales con QSS) y otra nueva variante RotationQSS (que incorpora cambios en el sistema de coordenadas para mejorar la precisión en ciertos casos). Además\, se realiza un análisis exhaustivo de la eficiencia de estas variantes en términos de su rendimiento y precisión.\nLos resultados presentados revelan que\, en situaciones de alta proporción de interpolaciones (requeridas por el tratamiento de discontinuidades)\, los nuevos steppers resultan competitivos en comparación con los métodos tradicionales. En contraste\, para bajas cantidades de interpolaciones\, como es de esperar\, las estrategias derivadas de la integración por cuantificación de estados no ofrecen ventajas en términos de rendimiento respecto a los métodos clásicos de orden superior.\nEn síntesis\, se obtuvieron avances relevantes en la eficiencia y la calidad aportadas por newQSS\, HelixQSS y RotateQSS respecto a la implementación previa de QSS\, siendo en algunos casos más eficientes que los métodos clásicos.\nLos nuevos métodos presentados abren la puerta a nuevas líneas de trabajo para ampliar y mejorar las variantes presentadas\, sentando nuevas bases para la evolución de los métodos QSS aplicados a simulaciones de física de altas energías.
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