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Proyecto resuelve problemas con alto volumen de datos

La Minería de datos es una de las técnicas más requeridas en la actualidad en diversas áreas del conocimiento, ya que ayuda a tomar decisiones en base al análisis de datos, los que en muchos casos contienen información que a simple vista no puede ser analizada. Todo esto gracias a modelos matemáticos.

Es en esta materia donde el académico de la Facultad de Ingeniería, César Astudillo, realiza su proyecto de investigación Fondecyt de Iniciación titulado “Reconocimiento de patrones basado en estructuras jerárquicas”.

El científico creó, implementó y extendió una serie de algoritmos que son capaces de resolver problemáticas diversas en áreas como la agronomía, bioinformática y economía entre otras.

“Existe una serie de ramas en especial en el campo de la ingeniería que requieren de aprendizaje automático. Esto se basa en modelos matemáticos que se adecuan a la problemática a resolver, para que analicen de manera efectiva los datos disponibles”, explicó el profesor.

La iniciativa combina dos componentes: uno científico que busca ampliar el área del aprendizaje automático a través de nuevos modelos matemáticos capaces de aprender. Y otra arista práctica, donde estos algoritmos resuelven determinados problemas del mundo real.

“El análisis de grandes volúmenes de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar de decisiones, que conduzcan a mejorar procesos, tener un diagnóstico más preciso de las causas de un problema para así resolverlo o hasta disminuir costos de producción”, puntualizó.

Economía

Uno de los temas abordados durante la investigación fue el análisis de acciones en un mercado europeo, sus fluctuaciones y características. El estudio se realizó en conjunto con científicos de Canadá e Italia.

“Buscamos patrones comunes en las acciones italianas, definiendo grupos de acciones que se manifiestan de manera similar. Este tipo de información es utilizada por los economistas para generar carteras de inversión y analizar el comportamiento de los mercados bursátiles. Nuestro análisis ayudó a entender ciertas fluctuaciones y arrojó posibles escenarios en la economía de ese país”, dijo el investigador.

Bioinformática

En esta área, el profesor Astudillo desarrolló su trabajo en conjunto con los académicos Julio Caballero y Gonzalo Riadi, también de la Facultad de Ingeniería. Con ellos analizó propiedades de secuencias de aminoácidos a través de los programas computacionales conocidos como redes neuronales. El objetivo del proyecto fue identificar secuencias de aminoácidos con propiedades positivas que posteriormente pueden ser desarrolladas en el laboratorio.

“La motivación es que los investigadores del área biológica o química lleguen al laboratorio para analizar sólo aquellas cadenas de aminoácidos que los modelos identificaron como adecuadas, lo que reduce tiempo y costo en los estudios”, agregó.

Con este tipo de análisis, y en otras etapas progresivas, los científicos pueden desarrollar estas cadenas de aminoácidos y utilizarlas por ejemplo en la concepción de fármacos múltiples enfermedades.

Proyecciones

Durante este año, el profesor Astudillo está realizando trabajos conjuntos con los académicos Gustavo Lobos y Carlos Poblete, ambos de la Facultad de Ciencias Agrarias de nuestra Universidad. Con ellos desarrolla análisis de diversas especies de trigo a través de los mencionados modelos matemáticos.