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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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DELIGHT: herramienta inspirada en el sistema visual de los animales para identificar galaxias donde nacen supernovas

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Basado en el sistema visual de los animales, que no necesitan gran resolución periférica en su campo de visión para resolver distintas tareas, el equipo del bróker astronómico ALeRCE desarrolló una herramienta que permitirá conocer características de nuevas supernovas con alta precisión, identificando rápidamente a su galaxia anfitriona. Las supernovas, o explosiones estelares que se producen al final de la vida de cierto tipo de estrellas, son uno de los objetos astronómicos que más han interesado a científicos y científicas de todo el mundo, por la gran importancia que tienen en diversos campos de estudio de la astronomía. No sólo son útiles como grandes laboratorios de astrofísica estelar, ya que al explotar siembran el espacio con distintos elementos químicos, sino que también sirven para medir distancias cosmológicas y entender la composición química de las galaxias que las albergan. Sin embargo, como en muchas áreas de la astronomía, la gran cantidad de datos que producen nuevos y modernos instrumentos puede hacer que su detección sea como encontrar una aguja en un pajar. Es por eso que el desarrollo de herramientas computacionales es fundamental a la hora de analizar y seguir aprovechando la información que nos entregan. Con esto en mente, el equipo de ALeRCE, bróker astronómico chileno interinstitucional del Instituto Milenio de Astrofísica MAS, el Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile (CMM), el Data Observatory y la Universidad de Concepción, desarrolló DELIGHT, nueva herramienta que permite identificar automáticamente las galaxias donde ocurren nuevas supernovas en el cielo y con ello, la distancia a la supernova con una alta precisión. Según explica Francisco Förster, director de ALeRCE e investigador asociado del MAS y del CMM, DELIGHT “funciona en base a una red neuronal artificial que recibe como entrada la posición en el cielo del candidato a supernova y que retorna la posición más probable de su galaxia”. Un problema astrofísico importante de ser resuelto debido a las dificultades que se presentan por las distintas escalas y formas que tienen las galaxias. “DELIGHT fue diseñado para funcionar muy rápidamente, utilizando imágenes de archivo multi resolución del cielo para lograr una descarga más rápida, pensando en su aplicación de forma masiva en los futuros telescopios de survey. Es una herramienta que puede utilizar toda la comunidad que haga investigación sobre supernovas o transientes en general, y en particular a quienes quieran trabajan con grandes muestras de estos eventos”, comenta el investigador MAS – CMM. ¿Cómo funciona? Basándose en el sistema visual de los animales, los expertos de ALeRCE crearon una red neuronal que fue entrenada con más de 16 mil ejemplos que el equipo ha identificado manualmente al reportar de forma diaria nuevos candidatos a transientes en el Transient Name Server, herramienta oficial de la Unión Astronómica Internacional para comunicar nuevos objetos de este tipo. Según comenta Förster, este entrenamiento se realizó usando las librerías Tensorflow y Ray Tune, utilizando tarjetas GPU propias, obtenidas gracias al proyecto de infraestructura de los fondos Quimal de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo, que ALeRCE se adjudicó a través del MAS en 2019. “Esta herramienta tiene un gran potencial para acelerar el proceso de detección y caracterización de nuevas supernovas en grandes muestras de estos objetos. De hecho, ya está siendo de gran ayuda para la selección de galaxias anfitrionas diariamente, permitiéndonos ahorrar más de 30 minutos diariamente en el proceso de selección de galaxias de candidatos detectados por ALeRCE en el stream del ZTF (Zwicky Transient Facility). También hemos encontrado otros usos, como que, agregando información provista por DELIGHT, podemos detectar automáticamente y con más precisión eventos de destrucción de marea, que ocurren cuando una estrella se acerca a un agujero negro y es destruida por fuerzas de marea”, concluye el astrónomo. Para revisar la publicación completa: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2022AJ….164..195F/abstract  Foto principal: Imagen telescopio Hubble de la supernova 1994D en la galaxia NGC 4526 . Crédito: NASA/ESA, The Hubble Key Project Team y The High-Z Supernova Search Team

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YEMS unió a profesionales de informática y astronomía en workshop

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Junto a 22 investigadores e investigadoras, el Núcleo Milenio Sobre Exoplanetas Jóvenes y sus Lunas (Yems) finalizó hoy sus tres jornadas de workshop realizadas en Concepción. Con el Hotel Terrano y la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Concepción como escenarios, la instancia reunió a profesionales de las áreas de la informática y la astronomía. Todo en torno a su primer año de actividades. De acuerdo a la ingeniera civil informática e integrante de Yems, Alejandra Fernández, esta iniciativa “trata de hacer un puente entre la astronomía y la informática, ya que esta última puede hacer muchos avances con la astronomía”. “Nosotros como informáticos no conocemos los problemas, porque no conocemos el campo ni los datos en sí y los astrónomos no saben cómo podemos ayudarlos. Entonces este workshop nos permite comunicarnos mejor, que ambos usemos el mismo idioma”, destacó la también estudiante del Magíster en Ciencias de la Computación. Yems, de acuerdo a sus siglas en inglés, es un esfuerzo multidisciplinario de astronomía e informática financiando por la iniciativa Científica Milenio de Centros ANID, y organizado por las universidades de Concepción, de Chile, de Santiago de Chile y Diego Portales. Este workshop, que inició la tarde del domingo con el recibimiento de los y las invitadas, buscó discutir las actividades y los principales desarrollos de la entidad en su primer año de vida. Al mismo tiempo, que también dialogar sobre los próximos pasos. Con la filosofía de construir una comunidad fuerte y fomentar la colaboración entre sus investigadores e investigadoras, los objetivos científicos de Yems implican la detección y caracterización de exoplanetas y exolunas jóvenes, para responder a la pregunta de larga data de su formación y pavimentar el camino para explorar lugares habitables alternativos.

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Prácticas de Verano UDS 2023

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La Unidad de Data Science de la Universidad de Concepción te invita a hacer tu práctica con nosotros. Trabaja en proyectos desafiantes formando parte de un equipo interdisciplinario formado por ingenieros y data scientists de alto nivel. Buscamos practicantes para los siguientes proyectos: ALeRCE Los telescopios de última generación están monitoreando constantemente el cielo en búsqueda de objetos astronómicos interesantes y desconocidos. Cientos de miles de alertas por noche son producidas por estos telescopios y en el futuro llegarán a ser millones. Una alerta se genera cada vez que un objeto cambia ya sea en posición o brillo con respecto a una imagen de referencia (e.g. explosión de estrellas, asteroides u objetos periódicos, entre otros). ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events) es un sistema integrado que apunta a la rápida clasificación de los eventos provenientes de telescopios de rastreo con el fin de seleccionar automáticamente a los candidatos relevantes a ser seguidos. Actualmente estamos buscando practicantes en las áreas de machine learning e infraestructura de ALeRCE. Enfoques heurísticos para problemas de optimización de líneas de madereo La optimización de extracción de árboles mediante líneas de madereo se ha convertido en una prometedora línea de investigación en el mundo y en Chile. Básicamente, se deben minimizar tiempos de extracción de árboles que permitan no erosionar el suelo por un prolongado tiempo. En este contexto, heurísticas que consideren movimientos de asignación son necesarios para resolver este tipo de problemas. El practicante, por lo tanto, debe saber conceptos elementales de programación para resolver este tipo de problemas (deseable Java con IDE Eclipse/Netbeans, C++ o Python). Es deseable un practicante informático con buen desempeño en los ramos de Estructura de Datos y Análisis de Algoritmos, o un practicante Industrial con un buen desempeño en el ramo Programación aplicada a la ingeniería industrial. Desarrollo de librería para modelo ASTROMER ASTROMER es un modelo auto supervisado el cual aprende representaciones de objetos astronómicos a partir de millones de datos. Utilizando la representación aprendida, ASTROMER es capaz de generar embeddings que luego son utilizados por otros modelos de aprendizaje automático. Esto permite acelerar el entrenamiento de modelos específicos (e.g., clasificador de estrellas variables), y mejorar las métricas de evaluación cuando se tiene una pequeña cantidad de objetos. El entrenamiento de ASTROMER toma días por lo que una vez entrenado, se compartenlos pesos del modelo para no volver a entrenar desde cero. El objetivo de esta práctica es desarrollar una librería en Python que facilite el uso de ASTROMER para la comunidad. La librería debe permitir cargar ASTROMER en cualquier dispositivo, cargar pesos pre-entrenados y realizar inferencias para extraer los embeddings.ASTROMER ref: https://arxiv.org/abs/2205.01677Codigo fuente: https://github.com/astromer-science Composición musical multi-instrumental automática El incremento en las capacidades de cómputo y la disponibilidad de datos ha hecho que las redes neuronales se convirtieran hoy en día en el estado del arte para proceso generativos, brindándoles con esto a las máquinas la capacidad de realizar tareas como composición y creación, emulando capacidades artísticas humanas. El objetivo de esta práctica es la exploración, desarrollo y evaluación de diversos modelos generativos basados en redes neuronales para la creación de composiciones musicales multi-instrumentales a partir de representaciones en forma de Piano Rolls. Adaptación de dominio para clasificación de supernovas Los modelos de aprendizaje automático han mostrado buenos resultados para la clasificación de curvas de luz astronómicas. Sin embargo, para que estos modelos alcancen su mejor rendimiento son necesarios una gran cantidad de ejemplos etiquetados, los cuales son utilizados por el modelo para aprender de ellos.El objetivo de esta práctica es explorar algoritmos de adaptación del dominio de manera de reducir la cantidad de etiquetas necesarias para clasificar supernovas a partir de sus curvas de luz. Aprendizaje por Refuerzo MultiAgente en entorno de navegación La tarea de navegación multiagente, que tiene como objetivo mover un conjunto de agentes (virtuales o físicos) entre posiciones de origen y destino sin colisiones, conlleva un conjunto de desafíos complejos de afrontar: reducir el tiempo de viaje, evitar o resolver situaciones de congestión entre otros. En los últimos años, se han utilizadoherramientas de machine learning para resolver problemas que involucran toma de decisiones secuenciales, pero la existencia de múltiples agentes introduce desafíos interesantes.El objetivo de esta práctica es trabajar con un tesista de magíster en adaptar el entornode aprendizaje por refuerzo multiagente Petting Zoo al problema de navegación, con el objetivo de que los agentes puedan aprender la mejor forma de movilizarse que evite colisiones y reduzca el tiempo total de navegación. Se requiere que el postulante tenga habilidades de programación en Python. Idealmente, el practicante debería tenerconocimientos de inteligencia artificial y aprendizaje por refuerzo. Visualización de datos de adherencia a tratamiento farmacológico La adherencia a tratamientos farmacológicos para enfermedades crónicas es fundamental en el control del estado de salud de los/las pacientes y en su calidad de vida. Profesionales médicos y expertos en el área de salud, farmacología y trabajo social requieren contar con herramientas que permitan visualizar datos de adherencia atratamiento, presentadas de acuerdo a distintos criterios de análisis, y consultarlas de forma interactiva. El objetivo de esta práctica es el desarrollo de un dashboard de visualizaciones de datos de adherencia a tratamiento farmacológico. El/la practicante deberá interactuar con especialistas de las áreas mencionadas y con un supervisor de práctica, para diseñar e implementar las visualizaciones que respondan a los requerimientos de información y análisis establecidos en conjunto. Se generarán datasets de adherencia generados para probar las visualizaciones y elementos interactivos implementados. Es deseable conocimiento básico de python. Practicante de diseño gráfico y web Buscamos personas de últimos años de la carrera de Diseño Gráfico o carreras afines para formar parte de un equipo interdisciplinario que combina ciencia, tecnología e innovación.Se requiere el apoyo en la creación de contenido para la línea gráfica de la UDS y/o apoyo en el diseño de interfaces web orientadas en experiencia de usuario (UX/UI) en plataformas basadas en inteligencia artificial. Para postular, envía un email a uds@inf.udec.cl incluyendo tu informe de notas, y un párrafo describiendo tu interés, la cantidad

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Ciencia de Datos: clave para una mejor toma de decisiones

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La Facultad de Ingeniería de la Universidad de Concepción iniciará en marzo 2023 dos instancias formativas en torno al análisis de datos y su importancia en la toma de decisiones. Siendo unos de los varios programas de postgrado que ofrece la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Concepción, esta última se ha posicionado como un referente en la formación en torno al análisis de datos en la región. Es así que, como parte de su oferta académica, la facultad iniciará en marzo su Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación (MACI) y el Diploma en Ciencia de Datos. Para Manuel Pérez, subdirector de la Unidad de Data Science, perteneciente a la FI UdeC, la formación en ciencia de datos es importante porque “permite manipular datos y entender los algoritmos que los convierten en información relevante para la toma de decisiones”. “Vivimos en un mundo digitalizado en el que muchos de nuestros dispositivos más utilizados generan datos de manera constante, la disposición de los grandes volúmenes de datos que generamos ha fomentado la creación de algoritmos capaces de extraer información relevante partir de ellos” agrega. Orientado al desarrollo de las competencias necesarias para la implementación y gestión de innovaciones basadas en la aplicación de la ciencia de datos, el MACI cimenta su programa en el intercambio de ideas y experiencias provenientes de diversos ámbitos, lo que permite enriquecer la formación del profesional. Dirigido a profesionales de diversas disciplinas que deseen adquirir herramientas en ciencia de datos, para -a través de estas- mejorar su desempeño laboral y el de sus empresas u organizaciones, además de prepararlos para afrontar los desafíos propios del proceso de transformación digital. Al respecto, Pérez también menciona que “gracias a la disponibilidad de datos, muchas empresas en la actualidad basan sus estrategias de negocios en ellos, los utilizan para extraer información relevante que les permite tomar decisiones y operar con mayores niveles de eficiencia, logrando una ventaja competitiva en el mercado. A este proceso de transformación hacia empresas basadas en datos es lo que se conoce como transformación digital”. Centrado en los fundamentos en Ciencia de Datos, la programación con Python y el manejo en fuentes de datos, el Diploma en Ciencia de Datos busca fortalecer al profesional con las competencias necesarias para comprender el proceso de la ciencia de datos como una herramienta que facilite la resolución de problemas. Lo anterior, mediante etapas de procesamiento, exploración y análisis que permitan revelar el conocimiento subyacente en los datos. Dirigido a profesionales provenientes de la ingeniería, ciencias, economía, administración, salud y otros ampos afines, el Diploma busca que sus estudiantes sean capaces de transformar datos en información relevante para generar soluciones que apoyen la toma de decisiones.

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Diploma en Ciencia de Datos Avanzado inició su tercera versión

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Buscando profundizar los conocimientos y habilidades en ciencia de datos, el Diploma en Ciencia de Datos Avanzado dio inicio este viernes 21 de octubre a su tercera versión, en formato online. Y es que con los veloces y continuos avances tecnológicos de diversas disciplinas y el exceso de información, se hace imperante manejar los conocimientos y herramientas necesarias para sacar provecho de ello. Es así, que el Diploma tiene como fin que el profesional lleve a la práctica los conocimientos en machine learning, arquitectura digital y visualización de datos que incorpora el programa, para una toma de decisiones eficiente en su campo laboral, ayudando a mejorar la eficiencia de las industrias y organizaciones. Orientado a profesionales de la ingeniería, informática, ciencias, economía, salud y otros campos afines, el Diploma cuenta con un cuerpo académico compuesto por los doctores Guillermo Cabrera, Julio Godoy, Gonzalo Rojas y José Fuentes.

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CISA-UdeC busca potenciar el desarrollo de softwares

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Con la misión de proveer un espacio donde desarrollar competencias en ingeniería de software a estudiantes de Ingeniería Civil Informática UdeC, es que nace el Centro de Ingeniería de Software y Aplicaciones de la Universidad de Concepción (CISA-UdeC). Contando con desarrolladores trainee y potenciado con la supervisión de ingenieras e ingenieros de software, el centro busca mejorar la disciplina de la ingeniería de software desde la región del Biobío, junto a la inserción estudiantil a los problemas del mundo real. También, se busca proveer de soluciones TI a empresas medianas y pequeñas de acuerdo a sus necesidades, contribuyendo así a la digitalización de la industria local. Marcela Varas, coordinadora CISA-UdeC, comentó: “Estos son espacios que emulan un trabajo real de ingeniería en software, aspiramos a lograr un desarrollo mayor de las competencias profesionales de nuestros futuros colegas”.  Con el objetivo de generar interacción entre estudiantes e ingenieros, el centro se incorporó a la Unidad de Data Science (UDS) como una codependencia junto al Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación. “En la UDS desarrollamos proyectos de tecnología para distintas organizaciones, gracias a un equipo de ingenieros e ingenieras que están a la vanguardia de las últimas tecnologías; por lo que es muy importante recibir alumnos y alumnas del CISA, ya que de esa forma podemos, en una etapa temprana de sus carreras, formarlos en estas tecnologías”, señaló el director de la unidad, Guillermo Cabrera. Este semestre, el centro ya inició dos proyectos bajo la estructura de cursos electivos; el primero, es el Sistema de Gestión de Estacionamientos que, a través de mecanismos automatizados, busca mantener actualizada la capacidad disponible de cada estacionamiento de la universidad (UdeC), de modo que los usuarios puedan consultar previamente a su ingreso si hay disponibilidad o no. El segundo, encargado por la Facultad de Farmacia, es el de Riesgo Contaminantes, que espera desarrollar un software para evaluar los riesgos asociados al consumo de alimentos que han sido expuestos a contaminantes. La idea es seguir avanzando en trabajos de más largo alcance, “queremos desarrollar proyectos más allá del espacio temporal de un semestre, como es la lógica de las asignaturas curriculares, así se pueden abordar problemáticas más complejas”, señaló Varas.

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IACS Harvard recibió a pasantes de ciencia de datos e innovación

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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

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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

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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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