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Author name: CDIA UdeC

HackMIT 2023: Ingeniero de Proyecto UDS participará de Hackatón en Boston

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Un fin de semana tendrá Carlos Pinto Urturbia, estudiante de tercer año de Ingeniería Civil Informática UdeC y desarrollador junior UDS, para resolver un desafío específico en la HackMIT 2023, la hackatón organizada por la Massachusetts Institute of Technology (MIT), que cada año reúne a más de 1000 estudiantes de todo el mundo. La competencia involucra la formación de equipos interdisciplinarios que deben trabajar en proyectos de software y/o hardware para resolver desafíos en un límite de tiempo de 48 horas. Dentro de las problemáticas a abordar se encuentran cuatro áreas de impacto elegidas por el equipo de la HackMIT: sustentabilidad, educación, medios interactivos y salud y accesibilidad. Para Carlos Pinto, la instancia es una buena oportunidad, “para colaborar y poder llevar las habilidades de uno al límite, al contra reloj. Te permite explorar nuevas tecnologías y hacer nuevos contactos con personas que están en el área de informática o buscando soluciones a problemas de impacto global”. Con el objetivo de aplicar sus habilidades como desarrollador de software, centrando sus fortalezas en el desarrollo de interfaces y análisis de datos, Carlos vivió un proceso de postulación que involucró un desafío del estilo “Capture the Flag”, donde los aspirantes deben resolver acertijos informáticos, y en el que clasificó entre los primeros 50. La HackMIT 2023 se llevará a cabo en el campus del MIT en Boston, en el Johnson Athletic Center, los días 16 y 17 de septiembre. “Las hackatones hacen sacar lo mejor de ti. Estás con un equipo nuevo, trabajando bajo presión, con sólo 48 horas para presentar un proyecto frente a un gran jurado. Entonces llevas tus capacidades al límite, y no sólo en áreas de tu fuerte, sino que también en nuevas tecnologías y áreas”, comentó Pinto. “Todas esas variables son un gran desafío y muy beneficioso para tu desarrollo personal y profesional. Es una bonita experiencia”, agregó.      

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Innovación y Ciencia de Datos: MACI tiene su primer y primera egresada

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Dirigido a profesionales de diversas disciplinas que deseen adquirir herramientas en ciencia de datos junto a competencias trasversales en innovación, el Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación, ya tiene a su primer egresado, Thomas Schade y egresada, Carla Araneda. Para Thomas, Ingeniero Civil Biomédico UdeC, quien trabaja en Health Tracker Analytics, cursar el magíster fue una grata experiencia, “tuve compañeros y profesores de muy diferentes áreas, con quienes pude compartir y aprender sobre sus diferentes perspectivas y experiencias”. “La forma en que se entregaron los contenidos, el equilibrio entre elementos de innovación y programación, y todas las instancias que se generaron a través del MACI fueron experiencias muy enriquecedoras” añadió Schade. Dentro de los aprendizajes que más destaca se encuentran los temas de innovación y formas de incorporar la ciencia de datos en el trabajo o directamente en emprendimientos. “Conocer las diferentes modalidades de trabajo que mejor se adaptan a los cambios, la forma en que se deben organizar proyectos, y relacionarlo directamente con el trabajo de programación que debe hacerse me parece algo muy favorable, y un aprendizaje muy único entregado por el MACI” comentó. Por otro lado, la actual supervisora de equipamiento médico y mobiliario clínico en el Hospital Regional de Antofagasta e Ingeniera Civil Biomédica UdeC, Carla Araneda, destacó el enorme poder de los datos, “esto es un hecho. Mi objetivo era adquirir las herramientas técnicas que me permitiesen trabajar con datos del ámbito social, para que así, se tomasen decisiones informadas”. En cuanto a cómo integrará su formación académica en su área de trabajo, Carla ve una posibilidad en analizar los registros e historial de fallas de los equipos médicos. “Esto serviría para definir patrones de las fallas y así poder adelantar “ciertas” medidas preventivas con el objetivo de maximizar la disponibilidad del equipamiento, sobre todo los equipos de mayor criticidad”. El programa busca que sus estudiantes identifiquen el valor de los datos a partir de procesos y problemas propios de sus ámbitos de acción, para mejorarlos mediante soluciones innovadoras de base tecnológica. Más información del Magíster  https://cdia.udec.cl/magister-en-ciencia-de-datos-para-la-innovacion/

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IA desde Chile: UDS UdeC asiste a importante conferencia internacional de Machine Learning

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En un logro distintivo, la Unidad de Data Science de la Universidad de Concepción destacó como el único grupo de investigadores chilenos residentes en Chile que asistió al evento, reforzando así su papel en la expansión de la inteligencia artificial en el país. Un importante hito marca para los investigadores y miembros de la UDS UdeC, Guillermo Cabrera, Manuel Pérez, Daniel Moreno y Martina Cádiz, su reciente participación en la destacada conferencia internacional de Machine Learning ICML que se llevó a cabo desde el 23 al 29 de julio en Honolulu, Hawái. Fue en el workshop de Machine Learning para Astrofísica, dentro de ICML, que, con una presentación oral y dos posters, el equipo presentó tres de sus investigaciones a expertos de todo el mundo, contribuyendo al diálogo global en un campo en constante evolución. El evento brindó la oportunidad de presentar investigaciones y resultados en una variedad de formatos, desde presentaciones orales hasta tutoriales y pósters, ante una audiencia de más de 5 mil asistentes provenientes de todos los rincones del mundo. Fue una semana donde no sólo hubo adquisición de conocimiento, sino también construcción de redes y colaboraciones. Para el subdirector de la Unidad de Data Science UdeC, Manuel Pérez, “Estar ahí fue un aprendizaje de principio a fin, respecto tanto a temas teóricos como a cómo afrontar los nuevos desafíos sociales que implican los rápidos cambios que están sucediendo en Inteligencia Artificial”. “Por otra parte, fuimos capaces de ver el lugar en el que nos encontramos ahora respecto a los últimos avances en inteligencia artificial. Dentro de los trabajos más significativos que pudimos apreciar destacan los nuevos avances en modelos Fundacionales, Multimodales, de Difusión y los nuevos métodos de optimización que no necesitan tasa de aprendizaje” agregó Manuel Pérez. Además de las sesiones principales, se pudo participar de la recepción organizada por Google Research, donde interactuaron con investigadores y personas de la industria que se encuentran abordando temas fundamentales en Machine Learning. También, hubo ferias y talleres organizados por líderes en IA como Google, Amazon, Meta, Microsoft, Apple, Tiktok, Sony y Baidu, obteniendo con ellas una visión, en primera persona, de los trabajos en desarrollo y tendencias en el campo. La experiencia en ICML 2023 representa un hito trascendental, que permite expandir horizontes, fortalecer conexiones profesionales y enriqueciendo los conocimientos en IA, machine learning y astrofísica.

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Charla Inteligencia Aritifical

Charla IA: Desde grandes modelos de lenguaje (LLMs) a la IA general

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¿Qué falta para que la inteligencia artificial pueda reemplazarnos? ¿Es capaz de igualar al ser humano? Los grandes modelos de lenguaje tales como Chat GPT han logrado avances importantes en inteligencia artificial, por eso hoy nos hacemos eso importantes cuestionamientos para nuestro futuro. Y es en esa línea, que el próximo martes 22 de agosto a las 15 horas, se llevará a cabo la Charla Desde grandes modelos de lenguaje (LLMs) a la IA general, en la que expondrá el director de la Unidad de Data Science UdeC y académico del Diploma en Inteligencia Artificial, Guillermo Cabrera Vives.  La charla se realizará en formato híbrido, por lo que quienes quieran participar de manera presencial pueden hacerlo en el Auditorio Salvador Gálvez de la Facultad de Ingeniería UdeC. (por Edmundo Larenas), además de conectarse por ZOOM. Enlace de inscripción  https://forms.gle/SZrVb8qeTqdNBauX7

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Avances destacados en IA y Astrofísica: tres papers de la UDS UdeC son aceptados para la International Conference on Machine Learning

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Tres papers de integrantes de la Unidad de Data Science UdeC (UDS) fueron aceptados por la prestigiosa conferencia ICML (International Conference on Machine Learning), reconocida a nivel mundial, no solo por abordar temas de inteligencia artificial, sino que también, por incluir workshops dedicados a temáticas específicas. Uno de estos workshops es el «Machine Learning for Astrophysics», donde se exploran aplicaciones de machine learning e inteligencia artificial en el campo de la astrofísica. Es en este workshop que fueron aceptados para su publicación tres papers de miembros de la UDS. De ellos, el paper «Positional Encodings for Light Curve Transformers», de Daniel Moreno, fue seleccionado para un oral presentation, en donde realizará una charla sobre su investigación. En este trabajo, Daniel utiliza metodologías similares a los modelos de lenguaje tipo Chat GPT para clasificar estrellas variables o curvas de luz de estrellas variables, investigando una forma de abordar la temporalidad en estas series de datos y logrando resultados sobresalientes respecto a otros trabajos publicados.  Por otro lado, se encontrará en forma de poster la investigación de Guillermo Cabrera, director UDS, “Domain Adaptation for Multi-band Photometric Classification», donde se explora la adaptación del dominio para desarrollar un modelo capaz de clasificar datos utilizando diversas fuentes de información, como diferentes telescopios. Esta metodología busca mejorar la generalización y robustez de los modelos de machine learning. Y, el paper denominado «Multi-Class Deep SVDD: Anomaly Detection Approach in Astronomy with Distinct Inlier Categories», de Manuel Pérez, subdirector UDS. Trabajo que presenta un enfoque de detección de anomalías en astronomía, específicamente para el proyecto ALeRCE, con el objetivo de encontrar objetos raros en el espacio y caracterizar diferentes tipos de procesos cósmicos.  La conferencia ICML se llevará a cabo del 23 al 29 de julio en Hawái. Para Manuel Pérez, este tipo de instancias son de suma importancia, “ya que nos permiten dar a conocer nuestro trabajo y contribución científica, especialmente en el área de machine learning para astronomía y astrofísica”.  “Ser aceptados e ir a la conferencia nos brinda la oportunidad de interactuar con expertos en el área y establecer lazos para eventuales colaboraciones en futuros proyectos. Además, nos permite mantenernos actualizados sobre los últimos avances en inteligencia artificial a nivel mundial”, agregó Manuel Pérez. La ICML es una de las conferencias más importantes en el área de inteligencia artificial en la astrofísica, y se llevará a cabo por segunda vez, lo que evidencia la creciente relevancia de la aplicación de inteligencia artificial en la astrofísica, además de diversos sectores. 

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Director UDS es parte de proyecto que busca mejorar diagnóstico y tratamiento de cáncer mediante el uso de IA

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El proyecto «Cuantificación Volumétrica de Lesiones Tumorales Asistida por Inteligencia Artificial – Integrando Modelos de Mejora Continua / Human-in-the-Loop», proyecto colaborativo entre la Universidad de Chile dirigido por Steffen Härtel y la Universidad de Concepción codirigido por Guillermo Cabrera Vives, director de la Unidad de Data Science, fue adjudicado por FONDEF IDEA. El cáncer es una de las principales causas de muerte en Chile y el mundo. El uso de imágenes es fundamental para la estadificación, seguimiento y control del cáncer. Sin embargo, la evaluación de las lesiones producidas por el cáncer puede presentar desafíos en términos de detección, clasificación y medición objetiva. Este proyecto, propone desarrollar un Sistema de Soporte a la decisión Clínica basado en Inteligencia Artificial (IA) para la cuantificación volumétrica de lesiones tumorales en Tomografías Computarizadas (CT). El objetivo es reducir errores en la evaluación de la carga tumoral y mejorar el seguimiento temporal. Se incorporarán algoritmos de IA que estarán integrados en un modelo de mejora continua, permitiendo que los médicos puedan corregir y mejorar los resultados durante el uso de IA (human in the loop). De esta manera, se busca brindar una herramienta precisa y confiable que apoye la toma de decisiones clínicas. De acuerdo al codirector del proyecto, Guillermo Cabrera, “hay distintas metodologías para hacer esto y a lo que nosotros apuntamos en este proyecto es a cuantificar de manera automática estas lesiones, buscar, por ejemplo, el tamaño, volumen y morfología, y ver cómo va evolucionando de manera automática”. “Lo bueno es que vas a tener una cuantificación automática de la evolución de estas lesiones, entonces puedes ir viendo en el tiempo como va evolucionando e ir contrarrestándolo con los tratamientos que se están usando”, agregó. Además de Cabrera, el equipo lo componen Steffen Härtel y Gonzalo Pereira, académicos de la Universidad de Chile; Gonzalo Rojas, académico de la Universidad de Concepción y Constanza Vásquez, graduada del Magíster en Ciencias de la Computación de la Universidad de Concepción y actualmente parte del Centro de Informática Médica y Telemedicina de CIMT, dirigido por Dr. Härtel. Los doctores Cabrera, Härtel, y Pereira, juntos a MSc Vásquez, ya colaboraron exitosamente en el proyecto IA·TRAD CHILE: Inteligencia Artificial para apoyo diagnóstico y procesos de atención en radiología y tele-radiología clínica, ANID COVID 0733, facilitando una herramienta que apoya el diagnóstico de COVID en base de una herramienta que asegura la calidad, privacidad y seguridad de los datos clínicos de los pacientes. El presente proyecto representa un avance significativo en la aplicación de la IA en la salud, incorporando al humano para la mejora continua, contribuyendo al diagnóstico temprano, seguimiento efectivo y tratamiento adecuado de los pacientes con cáncer.

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Estudiantes finalizaron su práctica de verano en la UDS

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El viernes 3 de marzo, dieron por finalizada su práctica de verano los nueve estudiantes de ingeniería que realizaron su práctica en la Unidad de Data Science UdeC, siendo parte de los proyectos que allí se realizan. Con una presentación final, los futuros profesionales –dando fin a su paso por la unidad- compartieron con el equipo, sus conclusiones y resultados, después de dos meses de trabajo y apoyo en diferentes áreas. Para el subdirector UDS, Manuel Pérez, el trabajo colaborativo es una excelente oportunidad, ya que “se genera un ecosistema de aprendizaje en el que todos nos beneficiamos de diferentes perspectivas, discusiones e ideas. Este ambiente de colaboración enriquecedor se traduce en un mayor crecimiento profesional para nuestros estudiantes y también para nuestros investigadores, quienes pueden encontrar nuevas soluciones y enfoques para abordar los desafíos de la ciencia de datos”. “Por lo mismo, esto nos ayuda a entender las capacidades e intereses de nuestros alumnos, lo que nos permite generar mayores capacidades en nuestro rol como formadores profesionales. De esta manera, podemos enfocarnos en las principales falencias de nuestros ayudantes y apoyarlos en su camino de creación de conocimiento, fomentando un ambiente de trabajo y aprendizaje donde todos podemos crecer”, señaló Pérez. Motivados por adentrarse al mundo del procesamiento de datos y la inteligencia artificial, los practicantes pudieron involucrarse en proyectos como: Enfoques heurísticos para problemas de optimización de líneas de madereo, Desarrollo de librería para modelo ASTROMER, Composición musical multi-instrumental automática, y Adaptación de dominio para clasificación de supernovas. Además de Aprendizaje por Refuerzo MultiAgente en entorno de navegación, Visualización de datos de adherencia a tratamiento farmacológico, ALeRCE, Proyecto de reconocimiento facial; y Mantenimiento y refactorización de código legacy en ALeRCE. Claudio Raín, estudiante de sexto año de Ingeniería Civil Informática UdeC, destacó que “gracias al proyecto que realicé, potencié todas las habilidades y conocimientos que poseía, pero que nunca había tenido la oportunidad de consolidar, entonces el proyecto Visualización de datos de adherencia a tratamiento farmacológico fue un gran aporte a mi experiencia y a mi carrera profesional”. Por otro lado, el estudiante de Ingeniería Civil Informática en la UdeC, Vicente Silva dijo vivir una experiencia positiva en la unidad. “Es un espacio de trabajo bastante flexible, empático y simpático. Cualquier pregunta o petición que tenía se resolvía rápido y a la vez me logré sentir integrado hablando con todos, dado que quienes trabajaban ahí facilitaban eso con reuniones diarias para conversar y relajarse donde todos éramos bienvenidos”. “Por la parte académica también fue bastante bueno, fui capaz de aplicar conocimiento de estructuras de datos y avanzar a muy buen ritmo con la guía de mi tutor, logrando avances relevantes semana a semana mientras me iba nutriendo de todo lo que saben las personas de la unidad”, destacó.

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Plataforma busca apoyar la gestión de recursos vegetacionales en el marco de cambio climático

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Mediante un trabajo conjunto entre CONAF y la Universidad de Concepción, a través de su unidad de Data Science, se llevó a cabo el desarrollo de 3 de los 6 sistemas que componen la Plataforma de la Estrategia de Cambio Climático y Recursos Vegetacionales (ENCCRV).

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Gesfire: el software que agiliza la toma de decisiones en incendios rurales

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Los incendios forestales no cesan. De acuerdo a datos de la CONAF, en la temporada 2022-2023, ya se han registrado más de 3.400 de estos eventos y la superficie afectada supera las 53 mil hectáreas, cifra que representa 30% más en comparación al mismo periodo del año pasado. Así, cada año, diversas instituciones trabajan para mejorar protocolos, capacitar a personal y adquirir equipamiento ad hoc para combatir los incendios forestales. Es en este contexto que la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Concepción junto a su Unidad de Data Science (UDS) crearon Gesfire, un modelo sociotécnico de gestión del manejo de incendios rurales que actualmente se utiliza en la Central de Incendios de CMPC. El objetivo de esta herramienta es mejorar la gestión de combate y apoyar la toma de decisiones. Es así como con esta nueva plataforma los operadores tienen en línea y en una sola pantalla, la información de todo lo que concierne a incendios rurales, como el estado meteorológico, la cartografía, los recursos de combate, detección de nuevos focos de incendio y su avance, además de una proyección de estos. El nuevo programa permite un ordenamiento de antecedentes, tales como, tipo de plantaciones presentes en los predios, manejo y faenas de los bosques, además de sumar la información meteorológica. Data que permite a los radioperadores de la central de incendios gestionar y tomar decisiones estratégicas, como la asignación de recursos de combates. “Este es un software que permite tomar decisiones con menor carga cognitiva para los despachadores, que les permite visualizar de manera dual, gráfica y con formato de formulario la información. Se adapta fuertemente a su tarea, por lo que les disminuye el estrés, y les permite también apoyarse de manera más fácil unos con otros”, señaló Marcela Varas, Jefa de Proyecto IIT-UdeC. Optimizando la estrategia de combate El equipo ejecutor del proyecto, integrado por profesionales de la UDS de la UdeC y CMPC, inicialmente estudió los procesos asociados al combate de incendios que entonces se utilizaban, para luego modelar el problema y concebir una solución. Aquello se abordó con un equipo interdisciplinario que integraba especialistas en ergonomía de la UdeC,  que analizaron en detalle las necesidades de la gestión de incendio desde la central de comunicaciones, que es el centro neurálgico donde se manejan estos eventos. Con estos análisis, se concibió un software donde destacan tres aspectos principales: el manejo de los datos (espaciales y no espaciales), la optimización del uso de recursos y el desarrollo del sistema que organiza todos los procesos involucrados, dando vida a lo que CMPC bautizó como Gesfire. El gerente de Asuntos Corporativos de Bosques de CMPC, Ignacio Lira, explicó el objetivo de la herramienta creada en conjunto con la universidad. “Con este nuevo software se reemplazó programas con la finalidad de optimizar la toma de decisiones de la Central de Incendios de la empresa.  Los radioperadores de la central, que cumplen un rol crucial en la estrategia de combate, gracias a la plataforma Gesfire pueden  visualizar – en un monitor –   una serie de datos, con los que pueden determinar y despachar el número de brigadas y de recursos terrestres y aéreos que participarán en un combate haciendo más eficiente la gestión”. En tanto, Pedro Gallardo, desarrollador senior de UDS, comentó que al trabajar mano a mano con los operarios de la central y ejecutivos de CMPC, lograron entender la importancia de la gestión de incendios para la empresa.  “Nos dimos cuenta de que el proceso de incendios es lo más valioso que tenían y a la vez, lo que más les aquejaba. Esto, porque el sistema antiguo de incendios no cumplía de manera eficaz con lo que la empresa requería: mucha agilidad y respuestas rápidas”.

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Investigadores nacionales e internacionales se unen en el MIT – Chile Workshop

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Con la participación de destacados investigadores de Estados Unidos y Chile, desde el 4 al 9 de enero 2023, se llevó a cabo el MIT–Chile Research Workshop in Artificial Intelligence, Data Visualization, and Causal Inference, con la Universidad de Concepción como sede. Organizado por la Unidad de Data Science UdeC (UDS), el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Núcleo Milenio YEMS y el Institute for Applied Computational Science (IACS) Harvard, el evento contó con más de ocho charlas abiertas a todo público, además de paneles de discusión e investigación sobre inteligencia artificial y visualización de datos. Encontrar relaciones causales, visualización de datos, procesamiento del lenguaje natural, astronomía, polarización de la población a nivel de política, fueron algunos de los temas que se trataron y generaron diferentes imputs en los participantes, que aportarán tanto a sus trabajos, como a una reflexión propia.                                                                       Para el ingeniero de proyecto UDS UdeC, Daniel Moreno, quien participó como cohorte de estudiantes, “todos los temas que se abordaron fueron contingentes respecto a lo que se está logrando hacer a la fecha con inteligencia artificial a nivel mundial y desde una perspectiva muy amplia de las capacidades que hoy existen y las mismas limitaciones”. “Lo genial de todo este conocimiento es que, independiente de la aplicación que nos hayan presentado en el workshop, se puede extrapolar a cualquier área, ya sea educación, salud, geología, medicina, etc”, señaló Moreno. Finalmente, el MIT-Chile Research da cuenta de cómo los datos generados a la fecha narran historias y cómo esas mismas pueden servir para describir el futuro de la sociedad.

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Fundamentos de bases de datos y algoritmos

Esta asignatura está orientada a la formación de competencias básicas para la solución de problemas de naturaleza algorítmica elemental, junto con el diseño y consulta de bases de datos relacionales de baja complejidad. Contempla el desarrollo de habilidades básicas en programación y algoritmos e incluye conceptos fundamentales para el trabajo con bases de datos.