97868 20210118122858.0 TAZ-TFG-2020-3651 spa Pérez Martínez, Hugo Artificial Intelligence applied to phase transitions Inteligencia Artificial aplicada a transiciones de fase Zaragoza Universidad de Zaragoza 2020 by-nc-sa Creative Commons 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 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.<br /><br /> Graduado en Física Derechos regulados por licencia Creative Commons Martín Moreno, Luis dir. Universidad de Zaragoza Física de la Materia Condensada Física de la Materia Condensada 738466@unizar.es 1063059 http://zaguan.unizar.es/record/97868/files/TAZ-TFG-2020-3651.pdf Memoria (spa) 526551 http://zaguan.unizar.es/record/97868/files/TAZ-TFG-2020-3651_ANE.pdf Anexos (spa) oai:zaguan.unizar.es:97868 driver trabajos-fin-grado deposita:2021-01-18 TAZ TFG CIEN 20200911183631.CREATION_DATE