Desarrollo de un kit tecnológico offline para la enseñanza y el aprendizaje de la inteligencia artificial en la escuela básica rural: Una estrategia para disminución de la brecha digital territorial.
Modelo de Integración del Pensamiento Computacional y la Programación en la Formación Inicial Docente
Núcleo IdeATE: Ingeniería de Aprendizaje para la Transformación Educativa en Eduicación Superior
Sophia: integración de redes neuronales Transformer en soluciones de monitoreo de medios de prensa
Sophia: hacia un producto de monitoreo de medios de prensa para el seguimiento del desarrollo estratégico territorial
FIC21-31. Aprender y Enseñar en el siglo XXI
Diseño Motivacional de Tutores Cognitivos para Apoyar la Nivelación Matemática de los Estudiantes de Ingeniería
Aun cuando tutores inteligentes para matemáticas existen desde hace décadas, su diseño ha estado principalmente centrado en aspectos cognitivos. Nuestra investigación avanza en el estado del arte en este tipo de sistemas incorporando aspectos motivacionales como autoeficacia en el diseño y evaluación de elementos de selección de contenidos, analíticas de aprendizaje y comparación social. Se espera que la investigación permita mejorar niveles de uso efectivo del sistema. El proyecto también apunta a crear la plataforma tecnológica para la construcción de tutores inteligentes que nos permitirá continuar y expandir la investigación.
Algorithm optimization and digital carbon footprint reduction by applying high performance computing techniques in the design of compact data structures for problems in the big data domain.
Descripción: This project aims to provide the theoretical foundations for extending the use of compact data structures to data science and traditional algorithms. The proposal includes investigating how it is possible to use CPU/GPU architectures in data compression algorithms and how this can help speed up end-user queries to compact data structures designed for data science. The project aims at the design of theoretically robust algorithms for big data applied to data science.
Combining tensor cores with ray-tracing cores for gpu-based simulations
Fake news en Chile ¿cómo los medios hablan de noticias falsas y desinformación en las redes sociales de Chile?
Sistema de clasificación y extracción de información en correos electrónicos para FinTree
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Proyecto “Estrategia Regional de Desarrollo - Los Lagos”-Integración de un sistema de monitoreo de medios de prensa
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Novel Deep Learning Architectures for Astronomical Time Series (1211374)
Académico responsable: Pablo Huijse.
Tipo de proyecto: Investigación.
Sistema integrado de análisis de fuentes sonoras ambientales: sistema FuSA
Director: Enrique Suárez.
Académicos colaboradores: Pablo Huijse, Matthieu Vernier.
Tipo de proyecto: Investigación y desarrollo.
Modeling and extracting educational trajectories from student data using process mining
Académico colaborador: Juan Pablo Salazar.
Tipo de proyecto: Investigación.
Comunidades de práctica
Académico responsable: Cristian Olivares.
Académico colaborador: Daniel Guerra.
Tipo de proyecto: Innovación Docente.
Descripción: La sociedad actual atraviesa periodos de resignificación profundos que desafían a todas las personas no solo a desarrollar habilidades de adaptación, sino también a contribuir con liderazgos positivos tendientes al rediseño de las actuales pautas de desarrollo y de las formas de hacer comunidad. En este contexto, el proyecto PIDU Comunidades de Práctica de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Austral de Chile, a través del Instituto de Informática y la Escuela de Ingeniería Civil en Informática, busca convocar a las y los estudiantes de esta carrera a potenciar y/o visibilizar su desarrollo profesional mediante la construcción de comunidades de práctica que promuevan su aprendizaje colaborativo y significativo, a través de la vinculación directa con la sociedad mediante el desarrollo de software territorial que contribuyan en la resolución de un problema a nivel institucional, local, regional o nacional.
PackUtech: Desarrollo de Pack Tecnológico (Móvil, Web y Robot) para desarrollar habilidades de programación de computadoras en jóvenes Universitarios, de enseñanza básica, media y de colegios vulnerables, con seguimiento del proceso enseñanza aprendizaje y aportar en la brecha digital de nuestra Región
Académico responsable: Jorge Morales.
Académicos colaboradores: Cristian Olivares, Juan Pablo Salazar.
Tipo de proyecto: Innovación Docente.
Optimizacion de algoritmos mediante estructuras de datos compactas y técnicas de HPC para big data
Académico responsable: Héctor Ferrada.
Tipo de proyecto: Investigación y desarrollo.
Descripción: Este proyecto se centra en el diseño de algoritmos optimizados basados en técnicas y estructuras de datos en HPC con el fin de eliminar la redundancia de datos. Se propone el diseño de algoritmos con mejor rendimiento empírico que las versiones tradicionales de los mismos, aplicados a diversos problemas computacionales y de optimización, como la Ciencia de Datos.
Developing a Mobile App for Self-Monitoring to Improve Emotional Self-Awareness of University Engineering Students
Académico responsable: Daniel Guerra.
Académicos colaboradores: Erick Araya, Yun Huang.
Tipo de proyecto: Investigación.
Descripción: El proyecto RICE es un esfuerzo multidisciplinar de un equipo de psicólogos, psicopedagogos e informáticos de la Universidad Austral de Chile que busca promover la reflexión emocional para contribuir a la salud mental de los estudiantes universitarios, mediante una aplicación móvil para registrar estados de ánimo.
El objetivo del proyecto es desarrollar una aplicación movil para auto registrar y monitorear estados de ánimo y explorar la influencia del uso de esta aplicación en el auto-conocimiento emocional (ESA: Emotional Self-Awareness), así como la validez de la información de auto-registro emocional para la detección de estudiantes en riesgo de depresión y ansiedad. La aplicación permite a los usuarios ingresar sus estados de ánimo diarios a través de una pseudo conversación (pregunta-respuesta) diseñada para determinar distintos estados emocionales. La aplicación complementa el registro del ánimo con el despliegue de resumen anímico e información sobre emociones y salud mental. El proyecto espera sentar bases para mejorar la conciencia emocional de los estudiantes y reducir el stigma asociado a desórdenes y condiciones sicológicas.
Sophia 2.0: Robust methods based on computational linguistics and machine learning to analyze media pluralism
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Tipo de proyecto: Investigación.
Genética Molecular Informática para Nefropatías. GEMINi
Académico responsable: Jorge Maturana.
Tipo de proyecto: Investigación y desarrollo.
Evaluación Formativa usando dispositivos móviles y FAMA: Un Sistema de Respuesta en Aula desarrollado en el Instituto de Informática de la UACh
Académico responsable: Luis Álvarez.
Tipo de proyecto: Innovación Docente.
Utech: robot sustentable para el seguimiento de los aprendizajes de la programación de computadores
Académico responsable: Jorge Morales.
Académico colaborador: Cristian Olivares.
Tipo de proyecto: Innovación Docente.
Aplicación de técnicas de visión artificial y algoritmos de machine learning al seguimiento de lunares para diagnóstico oportuno de enfermedades
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Académico colaborador: Pablo Huijse.
Tipo de proyecto: Investigación y desarrollo.
Visual TERA
Académico responsable: Cristian Olivares.
Académico colaborador: Daniel Guerra.
Tipo de proyecto: Investigación.
TERA
Académico responsable: Cristian Olivares.
Académico colaborador: Daniel Guerra.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
El Patagón: Supercomputador basado en GPUs
Académico responsable: Cristóbal A. Navarro.
Académicos colaboradores: Pablo Huijse, Eliana Scheihing.
Tipo de proyecto: Equipamiento.
"Exploiting GPU Tensor Cores for non-Machine Learning Applications"
Académico responsable: Cristóbal A. Navarro.
Tipo de proyecto: Investigación.
"Improving the robustness of Text Classification Algorithms by taking into account the Concept-Drift in Natural Language"
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Tipo de proyecto: Investigación.
Fortalecimiento de las Ciencias de Datos aplicadas a entornos masivos de datos en la Universidad Austral de Chile
Académico responsable: Pablo Huijse, Eliana Scheihing.
Tipo de proyecto: Investigación.
EFFICIENT METHODS BASED ON INFORMATION THEORY AND MACHINE LEARNING FOR ASTRONOMICAL IMAGES AND TIME SERIES ANALYSIS
Académico responsable: Pablo Huijse.
Tipo de proyecto: Investigación.
LALA
Académica responsable: Eliana Scheihing.
Académicos colaboradores: Daniel Guerra, Valeria Henríquez y Cristian Olivares.
Tipo de proyecto: Formación de Capacidades.
Aplicaciones Robóticas para la Ciencia Escolar
Académica responsable: Eliana Scheihing.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Creación de la empresa-junior Austral404
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Académicas colaboradoras: Eliana Scheihing, Valeria Henriquez.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Sistema de aprendizaje de usuario
Académico responsable: Matthieu Vernier.
Académica colaboradora: Eliana Scheihing.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Haptic RA-3D Health System
Académico responsable: Christian Lazo.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Supervisor virtual
Académico responsable: Christian Lazo.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Asesoría e Incorporación de Herramientas y Prácticas para el Aseguramiento de Calidad y la Mejora Continua en el Proceso de Desarrollo de Software
Académica responsable: Valeria Henríquez.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Vejez emprendedora: Programa dinamizador comunitario interinstitiucional para la autovalencia y el bienestar subjetivo de los adultos mayores
Académica colaboradora: Eliana Scheihing.
Tipo de proyecto:Investigación y Desarrollo.
Aprender y Enseñar Matemáticas en el Siglo XXI
Académico responsable: Luis Álvarez.
Académicas colaboradoras: Eliana Scheihing, Valeria Henríquez.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Innovación en terapia transfusional y tisular
Académico responsable: Christian Lazo.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
"FIC21-31. Aprender y Enseñar Matemáticas en el siglo XXI
Académico responsable: Luis Álvarez.
Académica colaboradora: Valeria Henríquez.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Redes sociales y Medios de Comunicación: Modelo de análisis de basado en minería de datos para la comprensión del ecosistema informativo chileno en internet y la educomunicación ciudadana en la red
Académicos colaboradores: Eliana Scheihing, Matthieu Vernier.
Tipo de proyecto: Investigación.
Efficient GPU-Computing in Complex Particle-based Domains
Académico responsable: Cristóbal Navarro.
Tipo de proyecto: Investigación.
Sistema de Evaluación Interactiva bajo la Especificación IMS QTI
Académico responsable: Luis Álvarez.
Académica colaboradora: María Eliana de la Maza.
Tipo de proyecto: Investigación.
Sistema de medición y monitoreo del consumo eléctrico
Académico colaborador: Christian Lazo.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Diseño y construcción de un curso semipresencial, en el ámbito de los elementos mecánicos, utilizando la plataforma LAMS y un laboratorio a implementar
Académico colaborador: Luis Álvarez.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Sistema Detector de Estilos de Aprendizaje para la Universidad Austral de Chile.
Académica responsable: María Eliana de la Maza.
Académico colaborador: Luis Álvarez.
Tipo de proyecto: Investigación.
Didáctica 2.0 para el Emprendizaje
Académica responsable: Eliana Scheihing.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
Mecanismo de detección de calidad de filetes de salmón mediante técnicas de ultrasonido y visión artificial
Académica responsable: Christian Lazo.
Tipo de proyecto: Vinculación con el medio.
