Inteligencia Artificial aplicada a transiciones de fase

Pérez Martínez, Hugo
Martín Moreno, Luis (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2020
Departamento de Física de la Materia Condensada, Área de Física de la Materia Condensada

Graduado en Física

Resumen: En este trabajo se han aplicado diversas redes neuronales, fully connected y convolucionales, al estudio de la transición de fase en el modelo de Ising bidimensional. Concretamente, se han construido redes capaces de discernir entre configuraciones ordenadas y desordenadas, y redes capaces de predecir observables como la longitud de correlación. Se han estudiado también las principales diferencias entre ambos tipos de redes neuronales, y las propiedades del modelo de Ising en las que basan sus predicciones.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado