Aportando a la solución de problemas desde las Ciencias Informáticas
El concepto de innovación tecnológica se debe entender como un componente básico en el modelo de desarrollo de cualquier área y va mucho más allá a la mera fabricación de artefactos y a los resultados de estos. Se trata del proceso de aplicación de nuevas herramientas tecnológicas y de la manera de crear nuevas propuestas de valor.
El panorama mundial frente a una eventual innovación tecnológica es inminente en todos los aspectos del diario vivir. Particularmente en Chile, hemos visto este proceso como un aporte a la educación, economía y modernización en las industrias. Sin embargo, nuestro país posee un atraso significativo en innovación y es ahí donde las universidades poseen mucho por aportar. Se ha evidenciado, tanto en literatura como en experiencias internacionales que, la cooperación y colaboración de tecnologías y conocimientos entre entidades educativas de nivel superior, es altamente beneficiosa para el desarrollo e innovación tecnológica de una nación.
Conscientes de este rol, la Facultad de Ingeniería de la Universidad Andrés Bello dicta el Magíster en Ciencias de la Computación, a través del cual los estudiantes adquieren las herramientas necesarias para poder aportar con soluciones que promueven la innovación tecnológica, mediante la implementación de algoritmos de búsqueda, análisis de datos y learning. La idea es generar nuevos conocimientos a problemas y/o necesidades identificadas en el entorno y que sean de difícil solución.
Los estudiantes UNAB realizan su trabajo en el marco de la asignatura “Proyecto de Tesis II”, fortaleciendo su formación profesional, al contribuir con soluciones de necesidades operativas que posee el entorno, respecto del uso de herramientas tecnológicas, permitiendo la toma de decisiones, a través de macrodatos, y generando beneficios a nivel social y, particularmente, al desarrollo e innovación tecnológica del país.
Durante 2020, participaron 11 estudiantes y seis docentes UNAB, quienes presentaron al menos 10 proyectos, entre los que se destacan:
- Autor: Alexander Espina. Título: Clasificación de Múltiples Motivaciones en Preguntas de Q&A, con Aprendizaje Supervisado Multi-Etiqueta
- Autor: Gerardo Ahumada Toledo. Título: Efficient Heuristic Algorithms for Location of Charging Stations in Electric Vehicle Routing Problems
- Autor: Ignacio Viedma Escalona. Título: Clasificación de género usando imágenes perioculares de iris mediante técnicas de “Deep Learning”
- Autor: Jean Luis Contreras Leyton. Título: Windowed Conflict-Based Search Algorithm
- Autor: Nicolás Hormazábal Santibáñez. Título: Grid Fast Path Finding Using 2nd Neighborhood
- Autor: Matías Greco Chandía. Título: Resolviendo el problema de cobertura del vendedor viajero generalizado con búsqueda heurística
- Autor: Daniel Andrés Fernández González. Título: Predicción de precios en una empresa de retail
- Autor: Nicolás Esquivel Rivera. Título: Redes neuronales espaciotemporal para la predicción de eventos de crímenes
- Autor: Mauricio Rodríguez Segura. Título: Métodos de selección de variables óptimas para la predicción de enfermedades cardiovasculares utilizando machine learning
- Autor: Matías Vargas Marín. Título: Una propuesta heurística para generación de Ligandos usando Diseño de Drogas basado en Fragmentos
Entre las temáticas abordadas, se pueden mencionar:
– Presentación de un nuevo algoritmo online subóptimo llamado Windowed CBS (WCBS). WCBS se basa en CBS, pero incorpora las ventanas de WHCA*
– Propuesta de un método para obtener una función heurística en problemas de planificación de rutas con coberturas, específicamente para el problema de cobertura del vendedor viajero generalizado (GCTSP), el cual permite resolver el problema, utilizando Inteligencia Artificial.