La Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) dio a conocer los resultados de su décimo Concurso IDeA I+D, convocatoria que financia la implementación de tecnologías que aporten a los desafíos país.
La Universidad de Chile se adjudicó el mayor número de proyectos a nivel nacional (16), siete de los cuales son encabezados por académicos e investigadores de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM). El Centro de Investigación Avanzada en Educación (CIAE), en tanto, obtuvo dos financiamientos, también liderados por los académicos del Departamento de Ingeniería Matemática (DIM), Patricio Felmer y Pablo Dartnell.
La académica del Departamento de Geofísica, Diana Comte, investigadora del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC), dirige un estudio para utilizar la tomografía sísmica como herramienta complementaria para la exploración minera. “Esta solución responde a la necesidad de encontrar nuevos yacimientos que se ubican a mayores profundidades, debido a que los que tenían evidencia superficial ya se conocen y están siendo explotados. Como las herramientas tradicionales de exploración no pueden alcanzar las profundidades requeridas, la tomografía sísmica surge como una metodología que apoya la exploración minera a diferentes escalas”, explica.
La metodología propuesta es amigable con el medio ambiente, ya que sólo utiliza fuentes naturales (sismicidad), permitiendo a través de la determinación de tomografías sísmicas, la identificación de potenciales puntos de exploración minera basándose en las anomalías de velocidades. “El objetivo general de esta propuesta consiste en la integración de los resultados de la tomografía sísmica, con datos geológicos de superficie, datos geoquímicos y geofísicos disponibles, para determinar y caracterizar potenciales targets de exploración a escala greenfield y brownfield”, agrega la académica. El proyecto cuenta con el apoyo de Codelco y GRS Chile. Los datos integrados se analizarán con técnicas geoestadísticas y de machine learning, lo que permitirá identificar y caracterizar potenciales targets de exploración en cada una de las áreas.
El académico del Departamento de Astronomía, Ricardo Finger, investigador del Centro de Astrofísica y Tecnologías Afines (CATA), trabajará en la construcción de un receptor radioastronómico compatible con ALMA, pero que pueda utilizarse en otros radiotelescopios. El trabajo, en colaboración con la Universidad de Sao Paulo (USP), y la Academia China de Ciencias (Cassaca) se instalará en el proyecto LLAMA (Long Latin American Millimeter Array), un radiotelescopio argentino-brasileño que se instalará en Salta, Argentina.
“Este receptor tendrá capacidades excepcionales, más allá del estado del arte. En comparación, será el doble de poderoso que los actuales receptores del observatorio ALMA”, indica el académico. “Esperamos con esto posicionar a la Universidad de Chile como un desarrollador de instrumentación astronómica de frontera”, enfatiza.
El trabajo con los receptores para el radioobservatorio ALMA partió hace diez años, cuando se definió que el radiotelescopio tendría diez bandas, pero con el avance de la tecnología hoy es posible construir receptores que cubran dos bandas. El laboratorio encabezado por Finger ya participó en la creación de la banda 1, y con este proyecto Fondef el objetivo es construir la banda 2+3 completamente, la que además será compatible con todos los radiotelescopio que utilicen el sistema de ALMA (con un criostato: un refrigerador criogénico que mantiene los receptores a temperaturas extremadamente frías). “Este formato se está convirtiendo en una suerte de estándar en radiotelescopios, se llama ALMA compatible y se puede usar en múltiples telescopios de maneta simultánea. Ser ALMA compatible es clave, porque es atractivo para muchos telescopios en el mundo”, indica.
Otra de las iniciativas seleccionadas es un “Sistema de apoyo para el fortalecimiento de la formación docente en matemáticas: modelo tecnológico para sustentar comunidades de práctica con foco en innovación en docencia”, comandado por Salomé Martínez, académica del Departamento de Ingeniería Matemática e investigadora del Centro de Modelamiento Matemático (CMM).
“Este proyecto busca mejorar el sistema educativo en Chile a través de la formación de docentes, pues un solo profesor puede llegar a impactar a múltiples generaciones. En este sentido, lo que proponemos es generar un modelo que permita instaurar comunidades de práctica mediante una plataforma online para gestionar el trabajo de manera comprometida y vincular a los docentes a lo largo del país. Contamos con un equipo de investigadores que provienen de las diversas áreas del conocimiento para abordar este problema de manera transdisciplinar”, indica.
El profesor del DIM, Jaime Ortega, también investigador del CMM y el Centro Avanzado para Tecnologías del Agua (CAPTA), encabeza el proyecto “Desarrollo de un sistema de monitoreo de glaciares rocosos y cubiertos de detritos con uso de sensores remotos e inteligencia artificial”.
“Según diversas fuentes, Chile tiene cerca del 80% de los glaciares de Sudamérica y 90% de ellos están disminuyendo. Dentro de los diferentes tipos de glaciares, se encuentran los llamados "glaciares rocosos", los que no se encuentran totalmente catalogados ni se conoce su real aporte al balance hídrico. El objetivo central de este proyecto es desarrollar un sistema computacional, basado en sensores remotos e inteligencia artificial, con validaciones en terreno, que permita detectar y conocer la dinámica de los glaciares rocosos y cubiertos de detritos. Es importante notar que ellos son grandes reservas de agua dulce y son activos hídricos en periodos de sequía, como la que vivimos hoy, además de ser indicadores del impacto climático”, sostiene.
“Queremos aportar desde la academia al desarrollo de herramientas que ayuden a entender mejor la problemática del agua, más aún en un escenario de sequía como el que vivimos hoy, de esta manera queremos aportar a los objetivos del Consorcio CAPTA de nuestra facultad. Por otra parte, desde hace unos años, en el CMM, y en particular desde nuestro Laboratorio de Geomática Matemática y de nuestra alianza con el Programa Satelital Europeo Copernicus, queremos aportar al desarrollo del conocimiento y utilización de las matemáticas, la ciencia de datos, la geomática y la computación de alto desempeño con el fin de generar herramientas que aporten al bien público con miras a aportar a los grandes problemas del país. Esta es un área de gran interés y desarrollo en los últimos años y esperamos también sumar a este proyectos a estudiantes de la facultad que tengas interés en estos temas y aportar a la formación del capital humano avanzado”, agrega el investigador.
En el Departamento de Ingeniería Industrial, el académico Daniel Schwartz, investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), encabeza el proyecto “Desarrollo de prototipo de información digital transparente y crédito responsable basado en evidencia conductual”. La propuesta coordinada por el Centro de Sistemas Públicos (CSP) del DII, tiene por objetivo apoyar el levantamiento de lineamientos para las plataformas digitales que comunican información sobre decisiones de endeudamiento con tarjeta de crédito.
“Por ejemplo, información de seguimiento de cobros con intereses e información al momento de pagar (monto facturado, pago mínimo u otro monto). En la actualidad, generalmente esta información se presenta en forma compleja, lo que puede dificultar la toma de decisiones e incluso llevar al sobreendeudamiento. El proyecto utiliza un marco conceptual de la economía del comportamiento, diseño de experimentos aleatorios y modelos de análisis de datos, para presentar prototipos de plataformas digitales que permitan una toma de decisiones informada”, explica.
También en el Departamento de Ingeniería Industrial (DII), el profesor Juan Escobar -también con el apoyo del CSP- lidera el proyecto “Aplicación de teoría de subastas y diseño de mercado en el diseño de licitaciones complejas en los sectores de salud y obras públicas”. “El objetivo de este proyecto es desarrollar conocimiento científico y tecnológico para construir subastas sofisticadas que capturen características relevantes de la estructura de costos, de mercado y de las necesidades de abastecimiento a fin de mejorar la provisión de servicios al Estado, reduciendo los costos totales y mejorando la calidad de los servicios provistos”, indica.
Para lograrlo, trabajará junto a la Central Nacional de Abastecimiento del Sistema Nacional de Salud (CENABAST), la Dirección General de Obras Públicas (DGOP) y la Open Contracting Partnership (OCP), quien jugará un rol clave para que la ejecución del proyecto considere la adopción de buenas prácticas internacionales en el ámbito del abastecimiento público. “Primero, se desarrollará una metodología para analizar la eficiencia de licitaciones en los ámbitos de salud y obras públicas, a fin de poder aplicarla para disponer de un diagnóstico sobre los actuales niveles de eficiencia y generar recomendaciones de diseños licitatorios. Y, en segundo lugar, se desarrollará una herramienta a nivel piloto para apoyar el diseño de licitaciones complejas, cuyo valor estará en centralizar múltiples procesos de estructuración y análisis de datos de Mercado Público y otras fuentes disponibles”, agrega.
En el Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE), el académico Claudio Pérez, investigador del AMTC, trabaja en un “Sistema basado en inteligencia artificial para determinar en tiempo real la granulometría del mineral en puntos de extracción”. “El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema automático de estimación granulométrica por medio de imágenes digitales, de alta precisión y en tiempo real, basado en inteligencia artificial usando redes neuronales convolucionales (CNNs) y aprendizaje profundo. El sistema debe ser capaz de identificar los diversos fragmentos de roca, y el entorno en que están ubicados considerando el suelo, muros y otros objetos presentes en las imágenes”, explica.
“El resultado del proyecto será la entrega de un servicio de estimación granulométrica automática de alta precisión y en tiempo real que permitirá a las empresas mejorar los procesos de fragmentación y así reducir significativamente los costos asociados a esta etapa. El principal componente de investigación científica es la utilización de métodos basados en inteligencia artificial (deep learning, CNNs, aprendizaje por transferencia, etc.) aplicados al análisis granulométrico en imágenes”, agrega.
