Informática
Entre los numerosos temas que se estudian en el extenso campo de la Ciencia de la Computación e Informática (CCI), la inteligencia artificial (IA) es uno de los más importantes por su transversalidad y su previsible impacto en el porvenir de la sociedad.
En las organizaciones modernas hay actualmente múltiples ejemplos donde se aplica esta especialidad de la ingeniería.
La CCI interviene hoy día, junto a otras disciplinas, en el manejo de grandes volúmenes de datos, la creación de modelos matemáticos y computacionales, de algoritmos y de sistemas inteligentes, además del desarrollo de técnicas de aprendizaje automático, como por ejemplo el llamado “deep learning”, con base en redes neuronales artificiales.
Los sistemas informáticos desarrollados permiten apoyar la toma de decisiones, extraer conocimiento, optimizar procesos productivos.
Proyectos de investigación
Segmentación de imágenes cerebrales basado en técnicas Fuzzy Neural Networks
La tarea de segmentación de imágenes médicas permite delinear e identificar de una manera más clara tejidos y zonas anatómicas del cuerpo como órganos y zonas patológicas como lesiones y tumores.
La aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) a la tarea de segmentación de imágenes médicas ha permitido una importante asistencia al personal médico, permitiendo de una manera eficiente la extracción de información cuantitativa de las zonas segmentadas [Zhou et al., 2019], [Wang et al., 2021].
OCEANS
The OCEANS (Overcoming Challenges in the Evolution and Nature of Massive Stars) es implementado en representación de la USM y el CCTVal por la investigadora Raquel Pezoa. El proyecto aborda diversos aspectos físicos que contribuyen a la comprensión de la vida y la muerte de estrellas masivas que nacieron como objetos individuales o con uno o más hermanos.
El proyecto se basa en la competencia interdisciplinaria de los expertos participantes en matemáticas, física, astrofísica, informática, dinámica de fluidos y estadística. OCEANS establece una red internacional multidisciplinaria que reúne a investigadores de la República Checa, Alemania, Francia, Polonia, España, Argentina, Brasil, Chile, México y Estados Unidos.
Las instituciones participantes son universidades, observatorios e institutos de investigación. Financiado por el Programa de Acciones Marie Sklodowska-Curie.
Año de ejecución del proyecto: 2024 a 2027.
Más información: https://stel.asu.cas.cz/OCEANS/.
Núcleos amplios para investigación asociativa en Inteligencia Artificial y Astrofísica (NAIA²)
Proyecto Fondequip Equipamiento Mediano 2024, adjudicado en octubre 2024, el que permitirá la compra de un servidor de alto desempeño con tarjetas NVIDIA H100, cada una con 80 GB de memoria gráfica, dedicado a ejecutar ampliaciones intensivas en cálculo tensorial.
Este equipo permitirá sustentar investigaciones disciplinares e interdisciplinares avanzadas en Inteligencia Artificial (IA) y Astrofísica.
Entre los métodos a desarrollar se incluyen simulaciones numéricas de alta resolución necesarias para comprender la formación y evolución de objetos y estructuras a diferentes escalas espacio-temporales; el entrenamiento de modelos de Deep Learning para análisis de estrellas masivas, o la caracterización automática de surveys espectroscópicos masivos como CHANCES (Chilean Cluster Galaxy Evolution Survey) o CHANGES (Chilean AGN/Galaxy Evolution Survey).
Líder de proyecto: Raquel Pezoa.
CONDOR
Reconstrucción e identificación automatizada de rayos cósmicos para el observatorio CONDOR. El grupo de informática del CCTVal apoya este proyecto a través del análisis de datos simulados, usando diversas técnicas de deep learning.
Participan en este proyecto: Sebastián Tapia (director), Raquel Pezoa (investigadora), Nicolás Viaux (investigador), además de ingenieros y técnicos del CCTVal, y estudiantes de pregrado y postgrado de la USM
Más información: Proyecto CONDOR
Simulación computacional de fluidos industriales
Análisis computacional de fluidos en aplicaciones de la industria sanitaria.
Este proyecto es desarrollado por ingenieros del CCTVal bajo la asesoría científica de Christopher Cooper, investigador asociado del centro.
Sistema de alerta de tsunamis
Este ha sido uno de los proyectos de mayor impacto a nivel nacional realizados por investigadores del grupo de Computación e Informática del CCTVal.
Como es sabido, Chile es un país sísmico y de constante relación con los tsunamis. Esta realidad ha impulsado la búsqueda de soluciones que permitan modelar estos fenómenos naturales y advertir a la población, con cierta antelación, la inminencia de un evento de esta naturaleza.
El investigador del CCTVal Patricio Catalán, Ph.D. en ingeniería civil y académico de la USM, junto con un grupo de investigadores de otras instituciones como SHOA y PUC, abordaron este problema partiendo de un estudio exhaustivo del estado del arte en este rubro, sobre la base de la experiencia de países como Japón, que comparten con Chile similares fenómenos telúricos y marítimos.
En una primera etapa se consolidó un sistema con más de 7 mil escenarios simulados de tsunamis y una cobertura de todo el territorio nacional. Con el avance de los estudios se logró desarrollar un sistema de alerta temprana que permite tomar la decisión respecto de advertir a la población la proximidad del arribo de olas a la región costera producidas por efecto de un tsunami. El frente de onda de estos fenómenos naturales puede viajar a más de 600 kilómetros por hora en el océano abierto y, si la zona de ruptura ocurre cerca de la costa, el primer impacto puede llegar en pocos minutos, lo que exige una capacidad de cómputo y de reacción sumamente rápida.
Tras ocho años de investigación, se logró desarrollar el llamado Sistema Integrado de Predicción y Alarma de Tsunamis (SIPAT), que hoy día es uno de los sistemas más avanzados en su categoría en el mundo y que ya es parte del Sistema Hidro-gráfico y Oceanográfico de la Armada de Chile (SHOA).
Entre sus cualidades destaca la rapidez y precisión de sus cálculos y proyecciones de escenarios, lo que da tiempo a las autoridades para ordenar una evaluación rápida y focalizada de la población en la eventualidad de un tsunami sobre una base técnica.
