INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Fundamentos matemáticos, arquitecturas y aplicaciones
NUESTRAS PUBLICACIONES 2026 (Pulsar para desplegar)
Statistical Spectral Response Signatures for Characterizing Neural Network Performance
Neural Architectures as Functional Priors in Physics-Informed Control Problems
A Unified Benchmark of Physics-Informed Neural Networks and Kolmogorov-Arnold Networks for Ordinary and Partial Differential Equations
FUNDAMENTOS DE MATEMÁTICAS (Pulsar para desplegar)
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Análisis armónico
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Análisis funcional
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Cálculo de variaciones
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Optimización
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Probabilidad
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Estadística
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Ecuaciones diferenciales
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Procesos estocásticos
REFERENCIAS BÁSICAS COMENTADAS (Pulsar para desplegar)
Referencias básicas comentadas sobre Spectral Bias
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
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Teoría espectral del aprendizaje
An Analytical Theory of Spectral Bias in the Learning Dynamics of Diffusion Models
Spectral bias in physics-informed and operator learning: Analysis and mitigation guidelines
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IA basada en difusión
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Redes neuronales informadas por la física
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Inteligencia Artificial Cuántica
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Procesamiento del Lenguaje Natural
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IA generativa
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Aprendizaje por refuerzo
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Visión por computador
ARQUITECTURAS
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MLP
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CNN
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KAN
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Autoencoders
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Transformers
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GNN
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PINN / VPINN
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Redes neuronales cuánticas
MAPA DE INVESTIGACIÓN
