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Fondecyt 2021: 28 proyectos patrocinados por la FCFM fueron seleccionados con el fondo

Fondecyt 2021: 28 proyectos patrocinados por la FCFM seleccionados

El concurso Fondecyt 2021, de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), otorgó financiamiento para 28 proyectos de investigadores de la FCFM, los que serán desarrollados por los próximos 3 a 4 años. Se trata de investigaciones de los departamentos de Ingeniería Eléctrica, Mecánica, Astronomía, Geología, Física, Minas, Computación y Geofísica, además del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) y el Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC).

“Energy harvesting from active matter”, es el nombre de la propuesta liderada por María Luisa Cordero, académica del Departamento de Física (DFI) e investigadora del Núcleo Milenio Física de la Materia Activa. El proyecto nació precisamente en el Núcleo, donde ya han estudiado bacterias capaces de nadar, las que han encapsulado al interior de gotas pequeñas (de décimas o centésimas de micrones de diámetro), logrando observar cómo éstas al nadar agitan el fluido dentro de la gota y hacen que se mueva. “Tenemos un experimento en que las bacterias hacen que la gota viaje en cualquier dirección, de manera aleatoria, entonces el objetivo es rectificar el movimiento de la gota y lograr que se mueva dirigidamente en una dirección. En el fondo, lo que estamos haciendo es un motor que está hecho de estas bacterias”, indica.

Otro de sus experimentos utiliza bacterias magnetotácticas (a las que se puede dirigir el movimiento con un imán) en las que demostraron que la gota rota, pero lo que quieren es usar esa rotación para que la gota ruede, otro tipo de motor bacterial. “El objetivo es generar un motor controlable, lo que tenemos ahora es un motor aleatorio y queremos dirigir el movimiento de la gota”, dice. Lograrlo podría permitir aplicarlo a nivel bioquímico o biomédico. “Las bacterias muchas veces se pueden usar para generar proteínas, podríamos meterlas en la gota y después llevarla donde se pueda ocupar”, agrega.

En el Departamento de Ingeniería Industrial (DII), Denis Sauré desarrollará el proyecto “Exploration vs Exploitation in Bilevel Optimization”, que busca extender un marco metodológico clásico para toma decisiones secuenciales bajo incertidumbre paramétrica (multi-armed bandits) a escenarios donde las recompensas que se obtienen al implementar una decisión provienen de la respuesta racional de un contrincante. “Un ejemplo son los modelos de ataque-defensa, que se utilizan para tomar decisiones de defensa de infraestructura antes potenciales ataques terroristas, o para decidir cómo irrumpir redes de narcotráfico”, explica.

“El principal desafío en este escenario es que el tomador de decisión no tiene control sobre la información que recibe de vuelta al implementar una decisión, y más bien pasa por la racionalidad del contrincante. En este proyecto incorporamos la respuesta estocástica del contrincante; buscamos establecer límites fundamentales de desempeño, junto a políticas óptimas”, sostiene.

La académica Nancy Hitschfeld, del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC), trabajará en el diseño e implementación de nuevos algoritmos para generar discretizaciones espaciales (mallas) que pueden ser usadas para modelar y resolver problemas en ciencia e ingeniería. “Algunas aplicaciones en donde existe una necesidad de este tipo de mallas, para modelar problemas cada vez más complejos, minimizando el número de celdas, son la simulación de la mecánica de fracturas, la representación de topografía para modelamiento hidrológico tanto superficial como subterráneo y modelamiento de roca y medios porosos, entre otras”, indica. Para que las mallas generadas sean útiles, profesores de los departamentos de Ingeniería Mecánica e Ingeniería Civil colaboran en el proyecto, además de co-investigadores del área de computación de las universidades Austral y Federico Santa María.

Importantes investigaciones para el nuevo Instituto de Datos e Inteligencia Artificial

Seis proyectos seleccionados en este concurso están relacionados con Inteligencia Artificial (IA), dando muestra de la masa crítica que ya está trabajando en el área y que serán base del próximo Instituto de Datos e Inteligencia Artificial, que este año se implementará en la facultad.

La propuesta de Felipe Tobar, investigador del Centro de Modelamiento Matemático (Advances on generative models for statistical machine learning: theory and practice) se centra en el desarrollo de modelos para aprendizaje de máquinas desde el punto de vista estadístico. El aprendizaje de máquinas es la forma de construir estructuras o modelos para IA. “Es importante desarrollar modelos, en particular estadísticos, para aprendizaje de máquinas, porque la IA está cada vez tomando un rol más preponderante en nuestra actividad diaria; está en nuestro teléfono, en nuestro auto, en la forma en que se determinan los créditos, etc., está tan presentes en nuestra vida que uno tiene que prestar especial cuidado a los modelos que usamos en la IA, cuál punto de vista estadístico es capaz de representar la incertidumbre cuando uno ocupa un modelo de IA. La representación de incertidumbre, desde mi punto de vista, es crucial para aplicar distintos modelos en la actividad humana”, indica el investigador.

Entre los objetivos del proyecto está obtener una visión unificada de métodos estadísticos para el aprendizaje de máquinas donde distintos métodos que ya existen se puedan usar para mejorar otros, detectar sinergias entre ellos. Pero también poder aplicarlos a tres áreas relevantes para la sociedad: salud, bien social y clima.

“En una era en la que en el país estamos al parecer súper interesados en desarrollar métodos de IA, es súper positivo que una propuesta que está en el núcleo del desarrollo conceptual de la IA sea adjudicada. La IA no solo es comprar software, computadores más potentes o contratar servicios de consultoras que nos van a hacer una IA para mejorar nuestra producción, es desarrollar herramientas que están en lo más profundo de la teoría de la IA, que se haya adjudicado un proyecto de este tipo, es una buena señal para el desarrollo de esta área en el país”, afirma.

Los investigadores del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE) Jorge Silva (Topics on information theory applied to machine learning and decision: theory, methods, and applications), Néstor Becerra (Robust speech processing for human-robot interaction) y Marcos Orchard (A hidden-Markov-model-based failure prognostic framework for real-time prognostic decision making), además de los Fondecyt postdoctorales de Kerlyns Martínez (Stochastic models of mean-field interacting system in mathematical physics and machine learning: theoretical problemas and applications) dirigido por Joaquín Fontbona (DIM), y el de Antonio Miranda (“Entendiendo la configuración espacial de los paisajes resistentes a incendios forestales mediante inteligencia artificial”) con Andrés Weintraub (DII), que también están relacionados con datos e IA.

Más ciencia de frontera

Simón Casassus, académico del Departamento de Astronomía (DAS), aplicará su metodología original para estudiar la formación de planetas en torno a estrellas en formación. La observación de estos sistemas planetarios en formación se realizará principalmente con datos del radiobservatorio ALMA, tratando de detectar planetas en nacimiento inmersos dentro del disco que forma la estrella (disco preestelar), que luego se considera un disco protoplanetario. “Es muy difícil detectar la presencia de planetas allí y en este proyecto de cuatro años, estoy proponiendo una alternativa que usa algoritmos que estoy desarrollando y busca la detección indirecta de protoplanetas a través de la huella que dejan en el disco planetario en el que están inmersos”, explica el astrónomo.

Los datos necesarios se obtendrán apenas reabran el observatorio ALMA, cerrado por la pandemia. “Ya están seleccionados los proyectos de observación y hay dos de esos proyectos liderados por mí y otros por colaboradores que están en programa y se ejecutarán durante 2021 si logra reabrir el observatorio”, asegura.

Angelo Castruccio, académico del Departamento de Geología, investigará el rol de las dimensiones de los edificios volcánicos en los patrones de actividad de los volcanes de arco (“The role of volcanic building dimensions in arc volcanic activity patterns”), utilizando como objeto de estudio los volcanes Parinacota en el norte de Chile, y Lonquimay y Llaima en el sur. “El proyecto intenta explicar la relación que hay entre la construcción de un edificio volcánico (la montaña o elevación que constituye el volcán) y su tamaño, con el tipo de erupciones que se generan, en cuanto a volumen eruptado explosividad, frecuencia, etc.”, dice el investigador. Se eligieron los volcanes Parinacota, Lonquimay y Llaima, pues han sufrido eventos de destrucción o colapso y vuelta a construir, “lo que permite estudiar cómo va cambiando el estilo eruptivo a medida que el volcán va creciendo”, señala.

En el Departamento de Geofísica (DGF), el académico Eduardo Contreras-Reyes trabajará en el análisis de la estructura de las cordilleras submarinas de Carnegie (Ecuador), Malpelo (Panamá) y Taltal (Chile) -Structure of the Carnegie, Malpelo and Taltal ridges along the oceanic Nazca and Cocos plates: implications for hotspot magmatism and lithospheric-. “Se trata de montañas bastante grandes, comparables con la Cordillera de los Andes, que chocan con el continente de forma lenta, se demoran millones de años, y la subducción bajo el continente sudamericano, en este caso, produce que el continente se erosione, o puede producir temblores por la fricción. Mi proyecto es estudiar la estructura de estas cordilleras submarinas para entender mejor cómo va a ser la colisión con el continente”, explica.

Utilizando técnicas geofísicas similares a la tomografía, se realiza una especie de resonancia magnética a escala sismológica, para estudiar la estructura interna, de esa forma es más fácil poder realizar estudios e interpretaciones de cómo es la fricción con el continente. “Hay varios montes que han sido estudiados en el mundo, estos datos de Panamá y Ecuador están disponibles hace 20 años y en Taltal, un buque alemán va tener acceso a esos datos este año. Estas cordilleras son importantes desde el punto de vista científico, porque las que están en Panamá y Ecuador son más anchas que las del norte de Chile, y al poder estudiar las tres se puede hacer esta comparación para poder entender mejor los procesos de volcanismo”, agrega.

En tanto, el proyecto de la directora del Departamento de Ingeniería Mecánica (DIMEC), Viviana Meruane (Optimal design of ultralight sandwich panels with cellular truss cores and large phononic band gaps), se enfocará en el diseño óptimo de paneles sándwich ultraligeros, que consisten en dos láminas delgadas adheridas a una placa gruesa de material ligero (núcleo). “El concepto de estructura tipo sándwich es un principio común en la naturaleza; por ejemplo, las ramas de un árbol y los huesos de animales son ejemplos de materiales tipo sándwich con núcleos similares a espuma. Debido a su alta rigidez y resistencia con un peso mínimo, los paneles tipo sándwich son atractivos para su uso en aplicaciones donde un peso ligero es fundamental”, explica.

En este proyecto se propone desarrollar una metodología que permita obtener topologías para el núcleo de paneles sándwich que optimicen la relación resistencia-peso en conjunto con el aislamiento de vibraciones. “Esto crea numerosas oportunidades para usar dichos paneles en aplicaciones como satélites, naves espaciales, aviones, barcos y automóviles”, afirma la también investigadora del Núcleo Milenio de Metamateriales.

Finalmente, el objetivo de la propuesta (Advances in visible light communication systems applied to underground mining environments) de César Azurdia, académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE), es modelar, analizar y validar experimentalmente el canal de comunicación en esquemas basados en luz visible (VLC) en entornos de minería subterránea. “También se espera evaluar el impacto del canal de comunicación en varias aplicaciones TICs requeridas en escenarios de minería subterránea”, explica. La metodología a utilizar para validar las hipótesis y lograr los objetivos propuestos se basa en desarrollar modelos matemáticos, validación mediante simulaciones por computadora y validaciones experimentales.

Lista de investigadores seleccionados:

1 Cesar Azurdia (DIE)
2 Nestor Becerra (DIE)
3 Roger Bustamante (DIMEC)
4 Simón Cassasus (DAS)
5 Angelo Castruccio (DGL)
6 Marcel Clerc (DFI)
7 Eduardo Contreras Reyes (DGF)
8 Maria Luisa Cordero (DFI)
9 Aris Daniilidis (CMM)
10 Daniel Díaz (DGF)
11 Xavier Emery (DIMIN)
12 Juan Fernando Escobar (DII)
13 Humberto Estay (AMTC)
14 Luis Foa (DFI)
15 René Garreaud (DGF)
16 Nancy Hitschfeld (DCC)
17 Christian Ihle (DIMIN)
18 Michal Kowalczyk (CMM)
19 Viviana Meruane (DIMEC)
20 Marcos Orchard (DIE)
21 Rodrigo Palma B (DIE)
22 Gonzalo Palma (DFI)
23 Rodrigo Pascual (DIMEC)
24 Sebastián Riquelme (DGF)
25 Denis Sauré (DII)
26 Jorge Silva (DIE)
27 Felipe Tobar (CMM)
28 Helena Montenegro (CMM)

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