Browsing by Author "Asahi, Takeshi"
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Item Detección de Secuencia de Clústeres Globulares en Virgo(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2023) Fernández Zenteno, Jorge Adrián; Opitz , Daniela; Asahi, TakeshiEn este trabajo estudiamos métodos de aprendizaje de máquina para identificar clústeres globulares del cúmulo de galaxias de Virgo, centrado en la Galaxia Messier 87 (también conocida como M87, Virgo A o NGC 4486), en el corazón de la región de Virgo, utilizando información magnitud en las bandas visible e infrarroja y la posición obtenida de los catálogos fotométricos denominado Next Generation Virgo Survey (NGVS) y Next Generation Virgo Survey- Infrarrojo (NGVS-IR). Estos catálogos contienen información de más de 300 mil objetos celestes entre estrellas, galaxias y cúmulos. Los cúmulos globulares son grupos de estrellas muy densamente pobladas y están ubicados en el halo de las galaxias. Suelen tener colores y brillos muy similares entre sí, ya que están compuestos por estrellas de edad y tipo espectral similares. Los cúmulos globulares suelen representarse en “diagrama color-color gz-K”, los cuales permiten comparar el brillo de los objetos estelar en distintas longitudes de onda y permiten entender sus características y clasificarlos según su estructura y composición estelar. En este trabajo proponemos combinar datos de fotometría en el espectro óptico e infrarrojo con algoritmos de machine learning no supervisados para distinguir cúmulos globulares.Item Scratch Assay Image Analysis Automation(2022) Urrejola-Barrios, Sebastián; Del Campo-Smith, Matías; Durán, Eduardo; Asahi, Takeshi; Opitz, Daniela; Lobos-González, LorenaIn this brief proof-of-concept paper, we present an algorithm developed in Python to automate the analysis of images obtained in scratch assays. Our algorithm uses random forest, a classic machine learning technique, to train and segment scratch assay images. This enables an average time reduction of 84% on the analysis of the images, together with a procedure with replicable results.Item Segmentación de clientes para una empresa automotriz: análisis de uso de comunidades en la segmentación(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2022) Niccoli Merello, Franco; Venegas Díaz, José; Astroza Tagle, Alonso; Candia, Cristian; Asahi, TakeshiEl presente trabajo se centra en segmentación de una empresa automotriz Chilena, en el cual se busca comprender si un método de segmentación de Machine Learning(k-mean) se ve potenciado con el uso de comunidades obtenida desde la ciencia de redes (Algoritmo de Louvain). Para ello se probaron dos escenarios, con y sin presencia de comunidades. En dichos escenarios se analiza el perfilamiento de los segmentos, basándo se en la concentración de los valores de las variables en cada segmento. Por otro lado, se utilizan los resultados tanto del segmento como el de las comunidades para poder estimar el número de vehículos que tuvo cada cliente en el periodo evaluado. Los resultados obtenidos muestran evidencia a favor de que el uso de comunidades potencia la segmentación cuando se utiliza el algoritmo de k-means en una empresa particular del mercado Chileno.