Detección de anomalías mediante redes neuronales convolucionales (CNN) en radio espectrómetros solares

Abstract

En este Trabajo Fin de Grado se va a desarrollar una red neuronal profunda, basada en capas convolucionales, cuyo objetivo será detectar anomalías en radio espectrómetros solares. Actualmente, esta tarea es realizada por una persona que analiza manualmente los espectros de radio. Sin embargo, gracias al avance de la ciencia en el campo de la inteligencia artificial, se espera que sea posible automatizar este trabajo mediante el uso de una red neuronal. Para ello, se utilizarán los datos recopilados por la Red Científica Internacional e-Callisto.

In this Final Degree Project we are going to develop a deep neural network, based on convolutional layers, whose objective will be to detect anomalies in solar radio spectrometers. Currently, this task is done manually by a person who analyzes all data. However, thanks to the advancement of science in the field of artificial intelligence, it is expected that it will be possible to automate this work by using a neural network. For this purpose, we will use the data collected by the International Scientific Network e-Callisto.