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IACS Harvard recibió a pasantes de ciencia de datos e innovación

La actividad -organizada por el Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación- se realizó en Boston, EE.UU. Buscando acercar a sus estudiantes a profesionales y empresas relevantes a nivel mundial en ciencia de datos e innovación, durante una semana 24 pasantes asistieron a clases, workshops y charlas en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson (IACS) de Harvard. Dedicada a capacitar a sus estudiantes para resolver problemas del mundo real y realizar investigaciones innovadoras mediante el uso de modelos matemáticos, algoritmos, innovaciones de sistemas y herramientas estadísticas, IACS Harvard abrió sus puertas a las y los pasantes chilenos.  El director del programa científico de ciencias aplicadas Harvard, Pavlos Protopapas, lideró las clases de la pasantía, mientras que ex alumnos de la misma universidad, que actualmente tienen sus propios startups, se encargaron de dictar las charlas. Por otro lado, los workshops los dirigió Cristóbal Donoso, asistente de investigación IACS quien comentó que “el proceso fue enriquecedor no solo en lo académico, sino también en las charlas y visitas a empresas, donde las y los estudiantes lograron conectar con startups y empresas locales. Fue en estas instancias precisamente donde pudieron contestar varias preguntas relacionadas con su realidad y aspiraciones profesionales”. La pasantía también contó con la visita a dos lugares de importante desarrollo tecnológico a nivel mundial, como Microsoft y Medialabs (MIT). En el caso del primero, los pasantes pudieron recorrer sus instalaciones y conocer su modo de trabajo en teams; en cuanto al segundo, la chilena y asistente de investigación del MIT, Belén Saldías fue quien llevó a cabo el tour para mostrar los diferentes laboratorios y proyectos que se encuentran desarrollando. Las pasantías internacionales son parte del Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación, programa de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Concepción, que desarrolla competencias para implementar y gestionar el conocimiento en ciencia de datos, con la mirada presente de la innovación.

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ALeRCE será el primer broker en procesar datos de la red de cuatro telescopios ATLAS financiados por la NASA

El agente astronómico virtual o broker chileno ALeRCE -dedicado a clasificar objetos astronómicos variables en el tiempo y reportados por grandes telescopios que mapean el cielo todas las noches- presentó en Irlanda una nueva fase de su proyecto, esta vez junto a la red de telescopios ATLAS. ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events) fue creado en 2017 como una colaboración interinstitucional entre el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y el Centro de Modelamiento Matemático (CMM). A ellos se unió la fundación Data Observatory (DO) en 2020, y la Universidad de Concepción (UdeC) y la Universidad Mayor en 2022, además de sumar a investigadores de más de 20 instituciones nacionales y extranjeras desde sus inicios. En una nueva etapa de desarrollo, se integra a ATLAS, una red de cuatro telescopios (dos de los cuales están ubicados en Hawaii y dos que comenzaron a operar en 2022 en el hemisferio sur, en Sudáfrica y Chile) cuyo objetivo es detectar y alertar de forma temprana asteroides que presenten un riesgo para la vida de las personas. Para lograrlo, observa el cielo nocturno cuatro veces por noche, detectando millones de eventos variables en el proceso, lo que significa gran cantidad de datos para analizar. Según explica, Francisco Förster, investigador principal de ALeRCE, investigador asociado del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), el trabajo que ahora realiza el equipo interdisciplinario de ALeRCE “es convertir esta información entregada por ATLAS en un flujo de datos que se cruza en tiempo real con las observaciones del Zwicky Transient Facility (ZTF) en California, EEUU, convirtiéndose así en el primer broker que combina grandes flujos de datos en un sistema multi telescopio global. Esta combinación de datos potenciará los descubrimientos científicos y aumentará la resiliencia de ALeRCE como sistema de clasificación automática de los objetos variables en el universo». ALeRCE funciona con una infraestructura híbrida, procesando datos principalmente en la nube (AWS-DO), en el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC) y utilizando recursos propios, instalados en Red Universitaria Nacional (REUNA), un punto crítico para el intercambio de tráfico académico nacional e internacional. Además, utiliza herramientas de procesamiento masivo de datos, inteligencia artificial y visualización, para alertar tempranamente a la comunidad internacional acerca de los eventos de mayor interés científico. “Durante años hemos desarrollado las herramientas de inteligencia artificial enfocadas en ZTF. Esta nueva etapa nos plantea nuevos desafíos, en la extensión de estos métodos a datos provenientes de diferentes telescopios. Es como enseñarle al computador a aprender desde diferentes fuentes, tal como lo hacemos los seres humanos”, asegura Guillermo Cabrera-Vives, líder del área de machine learning de ALeRCE, director de la Unidad de Data Science UdeC e investigador adjunto del MAS.   El investigador cuenta que, desde 2019, ALeRCE procesa alrededor de 300 mil eventos variables por noche, provenientes del observatorio ZTF, con un equipo de ingeniería dedicado, que desarrolla herramientas para una comunidad de más de seis mil usuarios, en 125 países. En 2021, este proyecto nacional fue seleccionado como uno de los siete brokers comunitarios en el mundo que clasificará los más de 10 millones de eventos por noche que reportará el observatorio Vera C. Rubin, que comenzará a operar desde Chile en 2024. Además ha sido pionero en varios aspectos: fue el primer broker en reportar públicamente sus clasificaciones usando inteligencia artificial; es el que reporta más rápido y en mayor número explosiones de supernova (más de 14 mil candidatos); es el primero en enriquecer los datos automáticamente con información histórica sobre miles de millones de objetos; y, desde junio de 2022, es el primer broker en ingerir datos de la red de los cuatro telescopios ATLAS, ubicados en Hawaii, Sudáfrica y Chile. Andrés Jordán, director del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y Chief of Science Officer de Data Observatory (DO), señala que «los mayores desafíos para ALeRCE en el futuro son escalar para procesar el enorme volumen de datos provenientes del observatorio Rubin, incorporar datos de más telescopios, y desarrollar nuevas herramientas de inteligencia artificial, que permitan a la comunidad internacional extraer la mejor ciencia de estas observaciones. En particular, un desafío importante es desarrollar herramientas que permitan detectar aquellos objetos de naturaleza desconocida, que podrían revolucionar nuestro entendimiento sobre el universo dinámico en la próxima década». Entre los indicadores más importantes de ALeRCE se puede destacar que en un año ha procesado más de  200 millones de alertas en tiempo real, incluyendo 40 millones de imágenes. Ha reportado más de 6000 supernovas, 60 mil agujeros negros supermasivos ó 800 mil estrellas variables.

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Nuevos desafíos: la importancia de formarse en Inteligencia Artificial

Incorporar Inteligencia Artificial en los diferentes campos de acción se ha convertido en algo esencial para los y las profesionales que buscan aportar mayor competitividad a su organización o empresa.   Desde ayudar a escribir correos electrónicos a una etiqueta en fotos de redes sociales, pasando por encontrar la mejor ruta para llegar a casa o el uso de asistentes virtuales como Siri o Alexa. Los impactos de la Inteligencia Artificial (IA) han permeado diversas áreas del diario vivir, aunque muchas veces las personas no estén conscientes de que la IA está ahí. Por ello, para el director del Diploma en Inteligencia Artificial de la UDS, Julio Godoy, la IA afecta significativamente la calidad de vida de las personas “Por ejemplo, al ayudarnos a escoger la mejor ruta hacia nuestro destino, nos evita retrasos y estrés asociado al exceso de tráfico actual”. “Según un famoso divulgador de IA, Andrew Ng, nuestra dependencia de la IA será similar a nuestra dependencia de servicios básicos como la electricidad”, comenta el docente. Con la mejora en la calidad de vida como principal objetivo, la IA apoya al ser humano en su diario vivir o, directamente, lo libera de tareas peligrosas y rutinarias. Significando así, un gran impacto en su calidad de vida. Al mismo tiempo, la aplicabilidad a diversas áreas -cada vez más de acuerdo a Godoy- impacta en la educación, con el uso de tutores inteligentes; en la agricultura, con el uso de tecnología IoT (Internet of Things) para predecir y mitigar el efecto de diversas condiciones climáticas, plagas y otros eventos. En el caso del área forestal, por ejemplo, permite predecir la dinámica de los incendios forestales, ayudando en la asignación de recursos; en salud, permite detectar de manera precoz enfermedades graves, permitiendo así mejorar la recuperación de los pacientes. Abarcando diversas áreas y con un impacto cada vez más fuerte en la vida de las personas, especializarse en IA se vuelve una necesidad, tanto para los profesionales como para las industrias. De acuerdo a Godoy, “una especialización en esta área es una opción altamente atractiva para las instituciones, ya que ven en esta tecnología el potencial para mejorar su competitividad. Existe evidencia de que muchas instituciones que han intentado incorporar inteligencia artificial en sus procesos han fracasado, principalmente, por la falta de capital humano con especialización en esta tecnología”. “Una especialización en IA también es altamente atractiva para profesionales de diversas áreas, pues, entre un mar de posibles opciones, una especialización en IA se destaca por su aspecto transversal, es decir, no limita su aplicación a un área de trabajo particular”, señala. El diploma en Inteligencia Artificial de la Unidad de Data Science (UDS), perteneciente a la Facultad de Ingeniería e IIT de la UdeC, forma a sus estudiantes para incorporar IA en sus procesos, en vista de la creciente adopción de tecnología y la demanda de profesionales expertos que sube año a año. También es importante destacar que la especialización en IA es abierta a profesionales de cualquier área del conocimiento, donde sólo es necesario tener cierto dominio de lenguajes de programación y una base de matemáticas. Es precisamente esta característica, la que distingue al Diploma en Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción, ya que incluye un curso de Programación en Python que permite a quienes nunca han programado poder aprender lo necesario para poder implementar los métodos de IA que se discuten en los cursos del Diploma. “Los distintos métodos son presentados primero en un alto nivel, que permite a quienes no son del área de la informática poder entender cómo funcionan y su potencialidad. Finalmente, este diploma tiene un fuerte componente práctico, ya que uno de los objetivos es que quienes lo finalicen puedan desarrollar soluciones concretas en sus instituciones”, señala Godoy.

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Unidad de Data Science continúa capacitando en la transformación digital

“Data Science para la Transformación Digital” es el programa que se está llevando a cabo desde la Unidad de Data Science (UDS) de la Universidad de Concepción, bajo el convenio de esta última con CMPC.  Valorar la transformación digital, los elementos asociados a la ciencia de datos y a la industria 4.0, como promotores de innovación y competitividad, son parte de los objetivos de la capacitación, que se encuentra en pleno desarrollo. Según la directora del departamento de Ingeniería Civil Informática, Marcela Varas: “Lo que se espera es que las empresas y las organizaciones puedan agregar valor a través del uso de estas tecnologías”.  “Estas, junto a formas diferentes de trabajar, permiten la sostenibilidad de las organizaciones y sobrevivir en el entorno cambiante en el que estamos; generar nuevas propuestas de valor para aumentar su competitividad y nuevos modelos de negocios”, agregó la también docente del curso.  El programa está dirigido a ingenieros de proceso o equivalentes, y a profesionales que vean oportunidades en la gestión de los datos y su explotación; con el objetivo de que se involucren en los proyectos de innovación tecnológica dentro de su organización.  La idea es que el estudiante conozca las capacidades y posibilidades que las distintas tecnologías ofrecen, propiciando así la interlocución con especialistas del área, la identificación de espacios para aplicarlas y formular grandes proyectos.  “Si uno como ingeniero no conoce las posibilidades de las distintas tecnologías, es difícil que pueda tener la visión de cómo estas podrían convertirse en una ventaja competitiva, mejorar el desempeño o la calidad de trabajo y vida de la sociedad”, agregó Varas.   Hoy en día poseer estas capacidades se vuelve imprescindible, ya que todo está dirigido por los datos y estos se encuentran presentes en todas las organizaciones. Sin embargo, lo que falta -en un gran porcentaje- es explotarlos de tal forma que se puedan obtener beneficios, valor y así, mejorar la toma de decisiones. 

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Académicos UDS UdeC participarán en conferencia internacional sobre Inteligencia Artificial

  La unidad perteneciente a la Universidad de Concepción será parte -por primera vez- de la prestigiosa conferencia Neural Information Processing Systems, con cuatro investigaciones. Cuatro miembros de la Unidad de Data Science (UDS) de la Universidad de Concepción, participarán el 13 de diciembre en una de las conferencias internacionales más importantes en Inteligencia Artificial.  Se trata de la Neural Information Processing Systems (NeurIPS), que se llevará a cabo de manera virtual entre el 6 y 14 de diciembre, instancia que desde sus inicios en 1987 tiene el propósito de fomentar el intercambio de avances de investigación en Inteligencia Artificial y Machine Learning.  Serán cuatro los papers que se presentarán en tres workshops de la conferencia. El primero, Distribution Shift, donde se abordará el cómo incrementar la capacidad de generalización de los algoritmos de inteligencia artificial ante cambios en el dominio de los datos. El segundo, Machine Learning and the Physical Sciences, que tratará el uso de las distintas técnicas de inteligencia artificial para abordar desafíos de las ciencias físicas; y el tercero, Medical Imaging meets NeurIPS, que expondrá sobre los distintos métodos de inteligencia artificial aplicado a imágenes médicas.  Entre quienes participarán -con sus respectivas investigaciones- está el subdirector de la UDS, Manuel Pérez, con el paper “Con 2DA: Simplifying Semi-supervised Domain Adaptation by Learning Consistent and Contrastive Feature Representations”.  De acuerdo al también ingeniero civil industrial, “este trabajo propone un algoritmo de aprendizaje profundo que reduce la cantidad de etiquetas necesarias para categorizar objetos en imágenes a través del uso de perturbaciones estocásticas”. La idea está inspirada en la capacidad humana de reconocer objetos, aun cuando se ocupen gafas de sol, se mire a través de un espejo o se aplique alguna perturbación en el campo visual. El otro paper presente será, “Amortized Variational Inference for Type Ia Supernova Light Curves”, del ingeniero civil informático, Alexis Sánchez, cuyo trabajo se centra en estimar parámetros eficientes que ocupan los modelos para clasificar correctamente supernovas y sus características.  También estará la ingeniera civil biomédica, Constanza Vásquez con “Towards dynamic ground glass opacity and consolidation voxel classification in COVID-19 CT using Gaussian Mixture Model”, investigación que fue realizada gracias a la adjudicación del Concurso para Asignación Rápida de  Recursos para Proyectos de Investigación sobre el Coronavirus puestos a disposición por Agencia Nacional de Investigación y Desarrolllo. De acuerdo a la magíster en Ciencias de la Computación, “para cuantificar el nivel de avance de la enfermedad es necesario saber exactamente cuánto del pulmón se encuentra comprometido, pero hacerlo de forma manual es lento y costoso, es por esto que en esta investigación se propone el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial para automatizar esta tarea”. Y por último, está “A debiasing framework for deep learning applied to the morphological classification of galaxies”, trabajo del estudiante del Magíster en Ciencias de la Computación, Esteban Medina. El paper se centra en corregir el sesgo que se genera en las imágenes de galaxias en baja calidad, situación que ocasiona la clasificación incorrecta de algunas galaxias. “Nuestro trabajo se centra en corregir este sesgo mediante el uso de redes neuronales, obteniendo la clasificación correcta a partir de los datos sesgados”, señaló. Creada en 2019, la Unidad de Data Science, parte del Instituto de Investigación Tecnológica de la Facultad de Ingeniaría UdeC, busca estrechar la brecha entre la academia y la industria, realizando transferencia tecnológica a través de proyectos, consultorías y capacitaciones.  Siempre enfocándose en el procesamiento, modelamiento y análisis de datos, apoyando con esto al desarrollo tecnológico de las diferentes organizaciones dentro del país.  

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Diploma en inteligencia artificial UDS UdeC potenció la transferencia de conocimientos a las organizaciones

Durante octubre terminó la primera versión del Diploma en Inteligencia Artificial de la Unidad de Data Science UdeC, y la experiencia continúa marcando a formadores y estudiantes. Y es que, ante un siglo lleno de continuos y veloces avances tecnológicos, uno de los puntos clave en la competitividad de las empresas es -justamente- la presencia de profesionales altamente especializados en las nuevas tecnologías. Para el ingeniero comercial y estudiante del diploma Stevens Vera, “esta fue una experiencia enriquecedora en lo profesional, mi área de interés tiene muchas aplicaciones desarrolladas con inteligencia artificial, específicamente en el área de inteligencia de negocios para las empresas”. Es así que, en su desarrollo, el diploma potencia habilidades tales como resolver problemas con herramientas tecnológicas, fortalecer el pensamiento crítico y potenciar el trabajo colaborativo. Esto último, de acuerdo al director del programa y Doctor en Cs de la Computación de la Universidad de Minnesota, Julio Godoy, “es esencial en el contexto de multidisciplinariedad que caracteriza la ejecución de soluciones basadas en inteligencia artificial en la industria”. Dirigido a profesionales del área de la ingeniería, ciencias, economía, administración, salud y afines; este diploma busca entregar los conocimientos necesarios para que los egresados puedan incluir Inteligencia artificial (IA) en sus campos de acción, con foco en machine learning y optimización de operaciones; mejorando así la eficiencia en los procesos y la toma de decisiones en sus organizaciones. Entre sus objetivos, esta instancia formativa permite comprender los beneficios de la inteligencia artificial, aprender a asociar diferentes tipos de problemas al área correspondiente de la IA y entregar diversas herramientas para apoyar la toma de decisiones en múltiples escenarios profesionales. De acuerdo a Vera, su paso por el diploma se tradujo en contar con herramientas y una visión más amplia de lo que es la inteligencia artificial y sus múltiples aplicaciones en la vida personal y laboral. “El diploma no solo superó las expectativas que tenía en cuanto a los conocimientos que esperaba adquirir, sino que también al impacto que tendrá en mi formación profesional”, aseguró. Al mismo tiempo, su decisión de tomar el postgrado en la UdeC pasó por su calidad de exalumno. “Eso me dio confianza y seguridad en la institución, y también pasó por el equipo de la Unidad de Data Science y el programa de contenidos que ofrecía”, puntualizó. Para Godoy, académico del departamento de ingeniería de informática y computación de la UdeC, “nuestro diploma tiene un fuerte componente práctico, el que permite que los estudiantes ‘egresen’ del mismo habiendo desarrollado soluciones de inteligencia artificial a pequeña escala, que facilita la transferencia de los conocimientos y habilidades a sus respectivas organizaciones”.

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UDS recibe a sus practicantes de verano

A comienzo de esta semana se iniciaron las prácticas de verano de la Unidad de Data Science, donde nueve estudiantes de distintas ingenierías formarán parte de diversos y desafiantes proyectos.  Entre las prácticas se encuentran ALeRCE, un sistema integrado que apunta a la rápida clasificación de los eventos provenientes de telescopios de rastreo; Clean Architecture for Deep Learning, cuyo objetivo es crear un contenedor Docker que facilite la construcción, evaluación y producción de algoritmos de Deep Learning; la Plataforma interactiva para Brechas de Género, donde se desarrollará  una plataforma web para visualizar información interactiva sobre datos ya depurados en temáticas de brecha de género en ciencias. También están Clasificación de Rayos-X para COVID-19, donde se implementará una red neuronal para clasificación de rayos-X de tórax provenientes del Hospital Clínico de la Universidad de Chile; Índices de asimetría para citotaxonomía vegetal; Algoritmos de recomendación de intervenciones sobre procesos de compost; y Grasping con el robot Baxter, que busca lograr que este mismo pueda manipular de manera eficiente objetos de distinto tipo entre posiciones de origen y destino. Son diversas las actividades que los practicantes tendrán que llevar a cabo durante uno o dos meses, donde aplicarán sus conocimientos en las distintas áreas de la ingeniería.

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CRÉDITOS 6 / 48 HORAS

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.