Carlos Uriarteren tesia, BCAMeko Postdoc Fellow, SEMAk (Sociedad Española de Matemática Aplicada) ECCOMAS sarietarako hautatu du, zientzia aplikatuetako eta ingeniaritzako metodo informatikoei buruzko 2024ko bi doktoretza-tesi onenetarako

• Carlos Uriarte BCAMeko (Diseinu Matematikoa, Modelizazioa eta Simulazioak) Postdoc bekadunak "Ekuazio Diferentzial Partzialen Ebazpena Neurona-sare Artifizialen bidez" izeneko tesia defendatu zuen UPV/EHUn, nazioarteko doktoretza-aipamena eta ahalik eta kualifikazio handiena jasoz ("Sobresaliente cum laude").
• Tesia David Pardo (Taldeko burua, BCAM - UPV/EHUko Ikerbasque Ikerketa, Diseinu Matematiko, Modelizazio eta Simulazioetako irakaslea) eta Elisabete Alberdi (UPV/EHU) irakasleek gainbegiratu zuten.

SEMAk (Sociedad Española de Matemática Aplicada) Carlos Uriarteren tesia hautatu du ECCOMAS sarietarako, 2024an Zientzia Aplikatuetako eta Ingeniaritzako Metodo Konputazionalei buruzko bi doktoretza-tesi onenetarako.

Carlos Uriarte BCAMeko (Diseinu Matematikoa, Modelizazioa eta Simulazioak) Postdoc bekadunak "Ekuazio Diferentzial Partzialen Ebazpena Neurona-sare Artifizialen bidez" izeneko tesia defendatu zuen UPV/EHUn, nazioarteko doktoretza-aipamena eta ahalik eta kualifikazio handiena jasoz ("Sobresaliente cum laude"). Tesia David Pardo (Taldeko burua, BCAM - UPV/EHUko Ikerbasque Ikerketa, Diseinu Matematiko, Modelizazio eta Simulazioetako irakaslea) eta Elisabete Alberdi (UPV/EHU) irakasleek gainbegiratu zuten.

Tesiak Ekuazio Diferentzial Partzialak (EEE) ebazteko sare neuronalen erabilera aztertzen du. Zenbakizko metodo tradizionalek, hala nola desberdintasun finituek edo elementu finituek, eraginkortasuna frogatu badute ere, dimentsio handiko arazoei aurre egin behar diete. Alde horretatik, sare neuronalek irtenbide oparoa eskaintzen dute. Carlos Uriarteren tesiak hiru ekarpen nagusi egiten ditu:

• Deep Finite Element Method (Deep FEM): Elementu finituen metodoetan inspiratutako hurbilketa bat sartzen du, non sare neuronaleko arkitekturak sare fineko konektibitatea imitatzen duen arazo parametrikoak ebazteko.
• Deep Double Ritz Method (D2RM): hondarrak minimizatzeko eskema bat da, bi neurona-sare erabiltzen dituena zenbakizko egonkortasun indartua duten soluzioak hurbiltzeko.
• Montecarloko integrazioa: integrazioaren zehaztasuna hobetzeko estrategia, kostu konputazionalak nabarmen handitu gabe.

Tesiak, metodologia berriak proposatzeaz gain, etorkizuneko ikerketarako oinarri matematiko sendoak ezartzen ditu neurona-sareen eta konputazio zientifikoaren elkargunean. Bere izaera zorrotz aplikatuak saria irabazteko hautagai bikaina bihurtzen du.

BCAMen desiorik onenak Carlos Uriarterentzat!