
Physics-informed ensemble learning for exoplanet transit detection: Combining box least squares, attention-based CNNs, and gradient boosting
Richar Andre Vilca-Solorzano, Dina Maribel Yana-Yucra, Vladimiro Ibañez-Quispe, Fred Torres-Cruz
CienciaDatosTecnologíaImpacto
UNAPFINESI Puno, Perú

Investigador · Miembro fundador
Estudiante de pregrado · FINESI
Nivel I es el más alto y Nivel VII el de ingreso; por encima está Investigador distinguido.
Estudiante de Ingeniería Estadística e Informática, miembro fundador de LaCima e Investigador RENACYT nivel VII desde el pregrado. Machine learning con teledetección para riesgos ambientales y astrofísica; desarrolla y mantiene plataformas web institucionales de la FINESI.


Richar Andre Vilca-Solorzano, Dina Maribel Yana-Yucra, Vladimiro Ibañez-Quispe, Fred Torres-Cruz


Richar Andre Vilca-Solorzano, Dina Maribel Yana-Yucra, Fred Torres-Cruz, Milton Vladimir Mamani-Calisaya, Alain Paul Herrera-Urtiaga, Vladimiro Ibañez-Quispe


Fred Torres-Cruz, Richar Andre Vilca-Solorzano, Dina Maribel Yana-Yucra, Vladimiro Ibañez-Quispe, Eduardo Leuman Fuentes-Navarro


Renato Quispe-Vargas, Dina Maribel Yana-Yucra, Richar Andre Vilca-Solorzano, Vladimiro Ibañez-Quispe, Fred Torres-Cruz


Fred Torres-Cruz, Dina Maribel Yana-Yucra, Richar Andre Vilca-Solorzano
Modelos de aprendizaje profundo para anticipar heladas en el altiplano peruano y sostener sistemas de alerta temprana para la agricultura de Puno.


RepositorioSusceptibilidad a desbordes de lagunas glaciares en los Andes con machine learning explicable y una aplicación web de validación colaborativa.
RepositorioPronóstico de caudales y sequía hidrológica en el altiplano con datos abiertos y un banco de pruebas multiestación.
RepositorioRevisión sistemática y metaanálisis multinivel de 266 estudios: validación cruzada aleatoria frente a espacial en mapeo ambiental con machine learning.
RepositorioIoT y modelos de lenguaje para decisiones agrícolas en el altiplano. Publicado en SoftwareX (Elsevier).



RepositorioPlataforma bilingüe de IA verificable para todo el flujo de la literatura científica. Publicada en Informatica.



RepositorioVerificación de pronósticos mensuales de temperatura con regresión, random forest y perceptrón multicapa en once series independientes.
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