Continúa labor de los Grupos de Investigación Multidisciplinarios
Con el objetivo de dar a conocer el trabajo y proyectos que están desarrollando los distintos Grupos Multidisciplinarios conformados al interior de la Facultad de Ingeniería, se llevó a cabo el pasado 2 de junio la actividad “Seminario Interno Grupos de Investigación Multidisciplinarios”. La actividad organizada por el Nodo i+T de la MacroFacultad de la Universidad del Bío-Bío, reunió a Líderes de los distintos Grupos, quienes expusieron a sus pares el trabajo gestionado a la fecha y futuros desafíos.
Este encuentro que busca difundir el trabajo académico y generar alianzas colaborativas entre los y las académicas de la FI UBB, inició con las palabras del Director del Nodo i+T de la MacroFacultad de la Universidad del Bío-Bío, Dr. Sergio Vargas Tejeda, quien señaló: “La idea de esta actividad surge de reuniones sostenidas hace un par de semanas, tanto con académicos de los grupos multidisciplinarios, como con académicos que quieren integrarse o conformar nuevos grupos, a fin de generar una instancia de difusión respecto al quehacer de los grupos multidisciplinarios, y explorar nuevas instancias de colaboración multidisciplinar”.
Las exposiciones se llevaron a cabo de la siguiente manera:
Grupo 1: Desarrollo de herramientas de gestión gráfica para la programación de procesos en Pymes madereras, Dr. Carlos Rozas.
El Dr. Carlos Rozas Mellado, Profesor Asociado del Departamento de Ingeniería en Maderas, y con 27 años de experiencia en su área de investigación (tecnología de la madera), expresó que uno de los grandes problemas para las Pymes se asocia, principalmente, a no contar de forma habitual con aserraderos, y al hecho de no poseer las herramientas adecuadas que les permitan mejorar su productividad.
“Las pymes no tienen algo que les permita ingresar esos datos, ya sea a través de un Excel o una aplicación, que les ayude a mejorar la productividad y el desarrollo, en este caso, del proceso de aserrío”.
Con la necesidad de apoyar a las pymes, es que se trabajó en el proceso básico de aserrío. Esta herramienta de gestión, como explica el doctor, consta de cuatro sistemas que convergen entre sí, y que, además, conversan con los procedimientos tales como la optimización del aprovechamiento de trozas según pedidos, el inventario de trozas, los pedidos, el registro de producción, la asignación de pedidos, el parámetro de la sierra, y el inventario de madera aserrada.
Grupo 2: Energías renovables y eficiencia energética enfocado en la mejora de invernaderos, Dr. Fabián Pierart.
El Dr. Fabián Pierart Vásquez, Profesor Asociado del Departamento de Ingeniería Mecánica y perteneciente al Grupo ERNC junto a académicos de Mecánica y Electricidad, enfocaron su trabajo en la organización de los residuos generados por la madera y la eficiencia energética a través del uso de paneles solares, con el propósito de aumentar la eficiencia del proceso productivo.
Gracias a esta unión de conocimientos y capacidades de cada uno de los integrantes del grupo es que se cuestionaron cómo se podía transferir el conocimiento, y de qué manera podían aportar a resolver problemas vinculados al uso de energías renovables y la eficiencia energética. Lo anterior dio como resultado cinco áreas de trabajo o investigación: 1) Modelamiento multifísico (FEM, CFD, sistemas eléctricos identificados empíricamente, acoplamiento sistemas multiusos). 2) Diseño de sistema de conversión y transformación de energía. 3) Diseño de estrategias de control. 4) Uso de inteligencia artificial para la mejora de las estrategias de control. 5) Validación experimental.
Finalmente, Pierart señala que su principal desafío se centra en poder implementar el trabajo futuro “Generador Undimotriz Lafkenewen”.
Grupo 3: Machine Learning y visión para computador, Dr. Christian Aguilera.
El Dr. Christian Aguilera Carrasco, Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, reveló que su trabajo -en compañía de académicos asociados- se desarrolla bajo el alero de tres líneas de investigación: 1) Visión computacional. 2) Inteligencia Artificial. 3) Industria 4.0. En este marco, lo mencionado conlleva múltiples áreas de aplicación, una de ellas se conoce como Smart City. Por otra parte, utilizan técnicas de IA (Inteligencia Artificial), para que el índice de desempeño sea lo más alto posible.
“Lo que queremos hacer es entender los datos y las imágenes. Nos interesa mapear la ciudad, conocer cada uno de sus componentes. Nos interesa la seguridad, conocer los sistemas de acceso, las personas, las patentes, etc., a través de cámaras de vigilancia desde otro tipo de perspectiva. También nos interesa analizar las imágenes desde distintas fuentes de datos, térmica o infrarroja, imágenes más allá del espectro visible, reconocer vehículos y trayectoria, imágenes desde otros elementos de captura, los temas industriales y las edificaciones de materiales”.
Asimismo, el doctor comentó que algunas de las áreas de trabajo que como grupo están desarrollando, se vinculan con trabajos que permitirán en un futuro postular a proyectos del tipo FONDEF, CYTED, CORFO e INES-UBB.
Grupo 4: Grupo de Investigación en Sistemas Estructurales en Madera, Mg. Franco Benedetti.
El Mg. Franco Benedetti Leonelli, Profesor Asistente del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, indicó que su grupo de trabajo ha evolucionado exponencialmente desde que hizo su aparición en el año 2016.
El trabajo ejercido por el grupo, tiene como propósito desarrollar una investigación colaborativa sobre el desempeño multiescala – por medio de la oportuna articulación del grupo, la implementación y/o adaptación del equipamiento, el aumento del índice de la productividad científica y la difusión de los resultados obtenidos.
El profesor Benedetti mencionó que las líneas de trabajo se focalizan en la caracterización experimental de propiedades mecánicas a través de técnicas destructivas y no destructivas, el desarrollo del producto de ingeniería en base a madera y adhesivos, el comportamiento mecánico e hidrotérmico en maderas, el análisis numérico del comportamiento sísmico y el diseño de la modularización y la industrialización. Por otro lado, dentro de las actividades relevantes considera el monitoreo hidrotérmico y estructural, el análisis de la respuesta estructural de muros de entramado ligero, los proyectos FONDEF, y la respectiva difusión y transferencia.
Benedetti concluyó que el desafío actual se concentra en la materialización del prototipo “Edificio PymeLab Madera”. Este edificio de cinco niveles pretende incentivar la innovación en las empresas más que la construcción en sí misma.
Con estas ideas y proyectos en mente, la jornada interna transcurrió con la segunda y última ronda de exposiciones.
Grupo 5: Predicción del desplazamiento criminal mediante el uso de técnicas de Data Science, Dr. Fredy Troncoso.
El Dr. Fredy Troncoso Espinosa, Director del Departamento de Ingeniería Civil Industrial, explicó que su proyecto busca predecir delitos, a través de la segmentación de datos. Este programa referencial en Python pretende disminuir el arduo trabajo manual que llevan las fiscalías. En este contexto, luego de varios intentos, se ha logrado un prototipo, creado en base al procesamiento del lenguaje natural, y que permite reconocer y corregir la dirección del cuerpo de emergencia. Como consecuencia, señala el doctor Troncoso, empezaron a surgir incógnitas: “¿Qué pasa en las municipalidades cuando reciben recursos para poder tener una medida disuasiva del crimen? ¿Dónde focalizo los recursos para que tengan un mayor impacto?”
Con la necesidad de dar respuesta al problema detectado, se generó una caracterización, una matriz cuadrante, a fin de producir un índice de criminalidad, cuantificando el impacto que presenta el recurso disuasivo. Como resultado la primera propuesta que se consideró fue un algoritmo que detecta individuos dentro de la red (plataformas para buscar bandas), además de saber si existe un grado de vinculación entre ellos, con una alta capacidad de evaluación. El doctor contempla que “el desafío es poder encontrar bandas a partir de un solo sospechoso. Para la fiscalía, el desafío es cómo dentro de la red se puede buscar una agrupación probable a partir de cero sospechosos”.
Actualmente el grupo está trabajando en la creación de un prototipo auto corrector para preguntas de desarrollo basado en técnicas del procesamiento del lenguaje natural.
Grupo 6: Desarrollo de un adhesivo para madera sin emisiones de formaldehído, elaborado desde residuos industriales de levadura y lignina, para la fabricación de productos de ingeniería, Dr. Mario Núñez.
El Dr. Mario Núñez Decap, Profesor Asistente del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, declara que, junto a colegas del Departamento de Ingeniería en Maderas, trabajan en un proyecto en torno a productos de ingeniería a base de maderas y adhesivos. Como resultado del trabajo conjunto han logrado el desarrollo de un adhesivo para madera sin emisiones de formaldehído.
No obstante, a raíz de la contingencia nacional asociada a la pandemia, los trabajos se detuvieron momentáneamente, pues el proyecto requería de un trabajo experimental, sin embargo, a pesar de todas las adversidades, no desistieron y continuaron sus labores, en compañía de estudiantes. “El adhesivo trata de usar un polímero a base de proteína. ¿Dónde está el punto de acomodación? Nosotros traemos esa proteína de levadura, lo que permitió patentarla en Chile y Estados Unidos. La idea era usar levadura que proviniera de riles industriales, la fuente de levadura se puede obtener hoy en día en la industria ganadera y cervecera. Ahí hay dos fuentes de empresa que estaban interesadas en nosotros, de que pudiéramos acercar el laboratorio. En ese contexto, participaron dos alumnos e hicimos pruebas preliminares”.
Ya una vez instalados y con su línea de investigación en progreso, adjudicaron proyectos FONDEF, reconocieron a alumnos y alumnas, y apoyaron diversas iniciativas que se encuentran en proceso de gestión.
Grupo 7: Industria inteligente y sistemas complejos, Dr. Mario Ramos.
El Dr. Mario Ramos Maldonado, Director del Departamento de Ingeniería en Maderas, establece que la industria está cambiando. Una de las formas para adelantarse al futuro -gran deseo de su grupo multidisciplinario GISCOM que trabaja en modelación-, o para ofertar más tiempo, reside en capturar mayor información y tener los métodos correspondientes para lograr el análisis de datos. En este aspecto, manifiesta que existe otro evento conector que influye en el enigma: “El segundo problema es cómo se coordinan las máquinas autónomas, particularmente máquinas llamadas ‘inteligentes’, eso implica definir e identificar claramente el proceso y las variables de entrada y de salida, con la finalidad de poder utilizar algoritmos para enseñarles y, de esta forma, hacer dos cosas, predecir el comportamiento y cuáles son los valores que deben tener esas variables de entrada”.
Las problemáticas expuestas previamente pertenecen a la línea de investigación de interés del doctor, debido a que la disponibilidad de datos industriales del período vigente hace posible trabajar con la revolución tecnológica, es decir, en mejorar los sistemas industriales usando técnicas basada en Inteligencia Artificial, y en estudiar el impacto del avance tecnológico tanto en el sistema económico como en las maquinarias, empresas y personas.
Cabe señalar que este tipo de encuentros interdisciplinarios – con enfoque en el intercambio de conocimiento-, forman parte de la agenda de trabajo permanente del Nodo de i+T de la MacroFacultad UBB. Los encuentros entre Grupos Multidisciplinarios, se seguirán realizando en forma periódica, con la intención de difundir el estado de avance y desarrollo en que se encuentra cada grupo e incentivar y fortalecer la colaboración entre académicos de la Facultad.