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Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

FCFM se adjudica dos proyectos Fondequip 2017

Dos de las seis adjudicaciones de la Universidad de Chile son de la FCFM.

Dos de las seis adjudicaciones de la Universidad de Chile son de la FCFM.

Prof. Claudia Cannatelli.

Prof. Claudia Cannatelli.

Prof. Javier Ruiz del Solar.

Prof. Javier Ruiz del Solar.

El VI concurso de Equipamiento Científico y Tecnológico, Fondequip, seleccionó seis proyectos de la Universidad de Chile, de los cuales dos fueron adjudicados por la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM).

“Sistema de cómputo para deep learning basado en cluster NVIDIA DGX-1” y “Lab-RAM: un laboratorio micro-Raman transdisciplinario para el estudio de fluidos, vidrios y materiales a micro-escala” fueron los proyectos adjudicados por la FCFM este año por el concurso Fondequip, el cual busca apoyar la adquisición y actualización de infraestructura para desarrollar investigación avanzada en diversas disciplinas, y con ello fortalecer el desarrollo científico del país, promover la cooperación entre grupos de investigación y buscar soluciones para enfrentar desafíos conjuntos.

Los fondos para el proyecto “Sistema de cómputo para deep learning basado en cluster NVIDIA DGX-1”, del académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica y director del Centro Avanzado en Tecnología para la Minería (AMTC), Javier Ruiz del Solar, les permitirá adquirir un sistema de cómputo de alto rendimiento para desarrollar aplicaciones de deep learning. “El objetivo es  el procesamiento, análisis y modelamiento de datos sensoriales provenientes de ambientes naturales asociados a aplicaciones de campo (“field applications”), como modelamiento y pronóstico hidrometeorológico, modelamiento de yacimientos mineros y minería inteligente”, señala el académico. Con ello, se permitirá potenciar investigación sobre deep learning aplicado a problemas mineros. “Deep learning es una técnica que ha provocado una revolución en el ámbito de la inteligencia artificial y del aprendizaje de máquinas, debido a que permite resolver problemas de aprendizaje, clasificación, clustering y predicción de alta complejidad. A modo de ejemplo, recientemente el sistema AlphaGo de la empresa DeepMind, que funciona usando técnicas de deep learning, venció por 3-0 al campeón mundial de Go, juego considerado uno de los más complejos del mundo”, agrega el director del AMTC.

Esta iniciativa, que obtuvo un monto aproximado de 212 millones de pesos, espera potenciar y fortalecer las actividades de I+D en minería inteligente en el AMTC en particular en el procesamiento y análisis de datos sensoriales para el modelamiento de entornos mineros, el desarrollo de sistemas de percepción para vehículos mineros operando en condiciones adversas, la detección y tracking robusto de personas a partir de secuencias de videos en entornos mineros adversos y la caracterización mineralógica mediante el análisis y procesamiento de imágenes hiper-espectrales. 

Asimismo, la académica del Departamento de Geología, Claudia Cannatelli, es la investigadora responsable del proyecto “Lab-RAM: un laboratorio micro-Raman transdisciplinario para el estudio de fluidos, vidrios y materiales a micro-escala”, el cual obtuvo un monto aproximado de 163 millones de pesos. 

El proyecto financiado por Fondequip contempla la compra de un espectrómetro Raman con tres líneas de láseres (combinando las líneas en el UV, verde, y rojo), el cual presenta una amplia versatilidad en cuanto a las características para realizar estudios de imágenes químicas en alta resolución, mapeo en 2D y 3D para composición de materiales, y como finalidad importante el realizar mediciones in-situ para el estudio de muestras geológicas (vulcanología, paleofluidos e inclusiones vítreas), de nuevos materiales funcionales y en minería (Piro- y electro- metalurgia). Esto, con el objetivo de generar un laboratorio transdisciplinario para la caracterización de fluidos y materiales único en el país.

"Mi investigación se centra en la determinación de volátiles en inclusiones vítreas,  que representan la única información de primera mano sobre los fundidos desde el interior de la Tierra. Los procedimientos analíticos Raman son únicos, y pueden determinar la cantidad de agua en vidrio natural y sintético en un intervalo de ppm a 40% en peso. Esto permitirá de estimar la composición de los volátiles en el magma en la fase pre-eruptiva y podrá arrojar luz a procesos importantes como, por ejemplo, el estilo de las erupciones volcánicas y la localización de cámaras magmáticas”, explica la académica de Geología.

Asimismo, agrega que “la integración de Lab-RAM -con las facilidades analíticas implementadas en el Departamento de Geología- convertirán a este centro en el mejor polo de caracterización e identificación de fases minerales y materiales mediante técnicas microscópicas no sólo del país, sino de la región, conformándose en un polo de atracción para investigadores de las ciencias de la Tierra del Hemisferio Sur.  Adicionalmente, con la adquisición del equipo, y en el marco del proyecto de Ingeniería 2030, la FCFM fortalecería los proyectos de investigación y los programas de pre y postgrado no sólo de Geología, sino también en Materiales, Física, Ingeniería Química e Ingeniería de Minas, llegando a cumplir los objetivos planteados en el proyecto 2030 para ciencia y tecnología”, concluye la investigadora.

Este año, el concurso Fondequip repartió más de cinco mil millones de pesos a 31 iniciativas presentadas a nivel nacional. La Universidad de Chile fue una de las instituciones líderes, adjudicándose el 22,2% del total. Además de los proyectos de la FCFM, fueron seleccionados dos de la Facultad de Ciencias Químicas y Farmacéuticas, uno de la Facultad de Medicina y uno del Instituto de Nutrición y Tecnología de los Alimentos (INTA).

 

Comunicaciones FCFM-U. de Chile

Lunes 2 de octubre de 2017

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