Modelos Generativos para series de tiempo: desde enfoques clásicos hasta métodos modernos

Título de la charla:

Modelos generativos para series de tiempo: desde enfoques clásicos hasta métodos modernos.

Expositor: Felipe Tobar
Institución: Imperial College London.

Fecha: Jueves 5 de noviembre de 2026.
Hora: 12:00 horas.
Lugar: Sala de Estudios del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile.

Resumen de la charla

El modelado de series de tiempo es fundamental en diversas disciplinas científicas y de ingeniería, donde resulta esencial representar dependencias temporales, cuantificar incertidumbre y realizar inferencia a partir de observaciones parciales.

Los avances recientes en modelos generativos han ampliado considerablemente las herramientas disponibles, estableciendo nuevas conexiones entre el procesamiento de señales, la estadística y el aprendizaje automático.

Este tutorial presenta una perspectiva unificada del modelado generativo de series de tiempo, desde métodos clásicos, como modelos autorregresivos y de espacio de estados, hasta enfoques modernos basados en redes neuronales, procesos gaussianos, modelos de difusión y flow matching.

Se enfatizarán los fundamentos matemáticos, las conexiones entre las distintas familias de modelos y sus principales capacidades y limitaciones. Finalmente, se discutirán aplicaciones a problemas inversos y desafíos actuales del modelado generativo de datos temporales.

Institución organizadora

Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE), Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile.