Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas se adjudica cuatro proyectos Fondecyt de Iniciación

Hace unos días la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo, ANID, dio a conocer los proyectos adjudicados al Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondecyt) de Iniciación, donde la Universidad de los Andes logró 10 asignaciones de las 26 postulaciones que presentó. De esas 10 adjudicaciones, cuatro corresponden a la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas.

Claudio Telha, doctor y académico de la Facultad, se adjudicó los fondos para ejecutar “Accounting for market competition in production planning problems using a game-theoretical approach”. El principal objetivo de este proyecto es cuantificar el impacto del comportamiento de los competidores en las decisiones de planificación de la producción, usando modelos de teoría de juegos.

“El proyecto considera un modelo con múltiples firmas cuya estructura de producción está definida por un clásico problema de inventario. Las firmas compiten, con lo que la producción óptima de una firma queda condicionada a lo que hagan las otras firmas. El proyecto aborda principalmente algunos desafíos de carácter algorítmico/teórico que surgen al intentar predecir esta producción óptima”, contó.

El doctor en transporte, Sebastián Seriani, presentó el proyecto “Passenger on Urban Railway Platforms by Laboratory Experiments (PURPLE)”, cuyo fin consiste en “estudiar los movimientos corporales dinámicos y la heterogeneidad de pasajeros en estaciones de trenes urbanos, mediante un enfoque experimental que busca la interdisciplina con terapeutas ocupacionales, kinesiólogos, entre otros investigadores del campo de la salud”.

La investigadora de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Carla Vairetti, presentó el proyecto “Intelligent resampling for imbalanced Big Data classification: novel methods and applications”, el cual se enfoca en el manejo de Big Data para la modelación predictiva y, en particular, para la tarea de clasificación; una de las áreas de investigación más fructíferas en el mundo de la inteligencia artificial, debido a la diversidad de aplicaciones en áreas como análisis de negocios, medicina y biotecnología, visión computacional, sensores e internet de las cosas (IoT), etc.

“En este proyecto se proponen dos líneas principales de investigación. Por un lado, se diseñan metodologías novedosas para el remuestreo inteligente con el fin de abordar el problema del desbalance de clases. La principal hipótesis del proyecto es que se pueden eliminar elementos de la base de datos de forma inteligente y así alcanzar desempeños óptimos en condiciones de Big Data, siendo competitivos e incluso superiores en desempeño y eficiencia en comparación a métodos que solo crean ejemplos artificiales. Por otro lado, se aplican las técnicas propuestas a una tarea del mundo real basada en datos recolectados en Chile. En particular, se desarrollará un sistema de predicción de accidentes de vehículos en tiempo real para una autopista urbana en Santiago”, dijo Vairetti.

Rafael del Piano, quien también es doctor en transporte, fue otro de los ganadores de los fondos con el proyecto “Insights into the lateral dimension of traffic through state-of-the-art tools and new theoretical developments. En palabras de Rafael, su objetivo es “extender el modelo de tráfico de mi tesis doctoral para entender y replicar mejor el comportamiento de los automovilistas, especialmente en la dimensión “lateral” (por ejemplo, al cambiarse de pista, aunque también dentro de la propia pista).

El proyecto tiene un énfasis fuerte en la adquisición de datos, mediante la filmación de video aéreo con drones y técnicas de visión computacional en que se incorporan elementos de modelos de tráfico, mezcla que no se ha hecho nunca. Además, “el trabajo viene a plantear posibles causas para lo observado, y formas de reproducir esa posible causa en simulaciones. Finalmente, la idea es ver qué modelos se parecen más a la realidad, lo que sirve de evidencia a favor de esas explicaciones”.