Oportunidades de Investigación Públicas

26-11-2024 FONDEF PLASMA: Diseñando el Futuro del Mantenimiento Predictivo con Optimización Estocástica
Los estudiantes que participen de esta IPRE serán parte del proyecto FONDEF PLASMA, siendo parte del equipo encargado de mapear el proceso de toma de decisiones en mantenimiento dentro de las líneas de embotellamiento de Concha y Toro. Este trabajo inicial es clave para identificar los flujos operativos, las principales fuentes de incertidumbre y los puntos críticos en la planificación de mantenimiento. Los estudiantes recopilarán información sobre las prácticas actuales, analizarán datos operativos y colaborarán con el equipo técnico de la empresa para definir los problemas a abordar. Este mapeo servirá como base para desarrollar modelos de optimización estocástica y algoritmos de predicción que permitan mejorar la eficiencia y disponibilidad de los equipos, sentando las bases para implementar soluciones de mantenimiento predictivo avanzadas en el contexto industrial.
Keywords:       Optimización mantenimiento Modelos estocásticos
Prerequisitos:  ICS1113

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/3 vacantes disponibles

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11-11-2024 Benchmarks y APIs para optimización
Este proyecto consta de dos actividades principales. La primera consiste en realizar un levantamiento de software de optimización existente, ya sea comercial o de código libre, y comparar su desempeño al resolver problemas de optimización de la universidad. La segunda consiste en evaluar soluciones de optimización cloud, para lo cual será necesario estudiar las APIs asociadas y generar un prototipo funcional en base a alguno de los problema abordados en la primera actividad. Se requieren conocimientos sólidos de ingeniería y arquitectura de software.
Keywords:       Optimización Cloud computing
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/2 vacantes disponibles

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03-09-2024 Modelo de Optimización para determinar zonas de patrullaje y reducción de crimen
El alumno deberá apoyar en la investigación de un modelo de optimización entre y combinatorial para determinar zonas de patrullaje y reducción de crimen. Deberá investigar sobre set de datos de crimen en otros países, se le entregará un modelo que permite determinar zonas de patrullaje y realizar experimentos en el cluster de NLHPC. Proponer heurísticas y mecanismo para reducir los tiempos de resolución.
Keywords:       Optimización optimización entera criminología Apoyo a las Decision
Prerequisitos:  ICS2121

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles

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17-07-2024 No-Show y recalendarización en tratamientos médicos
Esta investigación busca incorporar de manera explícita la probabilidad de no-show de pacientes en modelos estocásticos que permitan determinar agendamiento y recalendarización de las solicitudes de los pacientes.
Keywords:       Optimización Healthcare Modelos estocásticos
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles

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19-07-2021 Programación de sesiones de quimioterapia en el sistema de salud público
En esta investigación se busca utilizar herramientas avanzadas de Investigación de Operaciones para enfrentar las diferentes complicaciones que conlleva la programación del tratamiento de quimioterapia para pacientes con cáncer que se atienden en el sistema de salud público.
Keywords:       Optimización
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles

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20-12-2020 Biopsia Virtual con Resonancia Magnética (MRI) Cardíaca y Aprendizaje Profundo
MRI es una poderosa tecnología para el diagnóstico y seguimiento no-invasivo de varias enfermedades. Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) se ha propuesto para caracterizar múltiples parámetros de los tejidos en una sola adquisición, de modo que los médicos puedan utilizar esos parámetros como una "biopsia virtual". MRF se basa en: 1) el diseño de secuencias de adquisición basada en la física de MRI, 2) generación de diccionarios para describir la evolución de la señal de MRI, 3) reconstrucción a partir de datos submuestreados como un problema inverso, y la 4) concordancia de patrones entre las huellas digitales de MRF y la señal medida. Esta investigación incluye el desarrollo de novedosas secuencias de MRI, técnicas de reconstrucción de imágenes a partir de datos submuestreos, corrección de movimiento y métodos de deep learning para los diferentes pasos de MRF cardíaca. Dependiendo del proyecto sería útil saber fundamentos de MRI o AI.
Keywords:       MRI deep learning Optimización Imágenes Médicas Problemas Inversos
Prerequisitos:  no tiene.

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 9/10 vacantes disponibles

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28-07-2020 Control Avanzado en Modular Multilevel Cascaded Converters (MMCCs)
Tres posibles trabajos en esta área: 1) Optimización on-line/off-line de referencias internas (corrientes circulantes y voltaje de modo común) de un MMCC para minimizar pérdidas u oscilación en voltaje de capacitores. 2) Control Phase-Shift descentralizado en MMCCs. 3) Observadores para tolerancia a fallas en MMCCs (e.g. sliding mode observers)
Keywords:       Optimización Control Optimo Multilevel Converter
Prerequisitos:  IEE3243

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/3 vacantes disponibles

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Public Research Opportunities

06-12-2024
Keywords:       Materiales Construcción Optimización Reologia aprendizaje maquina
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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02-12-2024
Keywords:       Optimización algoritmos probabilidades
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/4 available vacants

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02-12-2024
Keywords:       Construcción Optimización manufactura
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/3 available vacants

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26-11-2024 FONDEF PLASMA: Shaping the Future of Predictive Maintenance with Stochastic Optimization
Students participating in this IPRE will be part of the FONDEF PLASMA project, joining the team responsible for mapping the decision-making process in maintenance within the bottling lines of Concha y Toro. This initial work is key to identifying operational workflows, main sources of uncertainty, and critical points in maintenance planning. Students will gather information on current practices, analyze operational data, and collaborate with the company's technical team to define the problems to be addressed. This mapping will serve as the foundation for developing stochastic optimization models and predictive algorithms aimed at improving equipment efficiency and availability, laying the groundwork for implementing advanced predictive maintenance solutions in an industrial context.
Keywords:       Optimización mantenimiento Modelos estocásticos
Prerequisites:  ICS1113

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/3 available vacants

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11-11-2024
Keywords:       Optimización Cloud computing
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 2/2 available vacants

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03-09-2024
Keywords:       Optimización optimización entera criminología Apoyo a las Decision
Prerequisites:  ICS2121

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants

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17-07-2024
Keywords:       Optimización Healthcare Modelos estocásticos
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants

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19-07-2021
Keywords:       Optimización
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants

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20-12-2020 Virtual Biopsy with Cardiac Magnetic Resonance Fingerprinting and Deep Learning
Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a powerful non-invasive medical image tool which is used for the diagnosis and treatment follow up of several diseases. MR Fingerprinting (MRF) has been recently proposed to characterize multiple tissue parameters in a single time-efficient scan, so these parameters can be used by clinicians as a “virtual biopsy”. MRF relies on: 1) MRI physics-based sequence design, 2) dictionary generation to describe the MRI signal evolution, 3) reconstruction from undersampled data as an inverse problem, and 4) pattern matching between the fingerprints and the measured signal. Additionally motion correction techniques are required in the case of imaging the heart, due to cardiac and respiration motion. This research includes the development of novel MR sequences, undersampled reconstruction techniques, motion compensation and deep learning approaches for the different steps of cardiac MRF. Depending on the project it would be useful to know about the fundamentals of MRI, optimization or AI.
Keywords:       MRI deep learning Optimización Imágenes Médicas Problemas Inversos
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 9/10 available vacants

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28-07-2020
Keywords:       Optimización Control Optimo Multilevel Converter
Prerequisites:  IEE3243

Evaluation method: Nota 1-7, with 2/3 available vacants

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