Ocho proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial protagonizan “eScience en Acción”

El evento “eScience en Acción: Conociendo Nuestros Proyectos”, organizado por el programa multidisciplinario eScience del TEC, reunió a personas investigadoras, estudiantes y público institucional en torno a ocho proyectos activos que abordan desafíos científicos y tecnológicos desde perspectivas multidisciplinarias.

Un programa que conecta ciencia, datos y tecnología

Coordinado actualmente por el Dr. Juan Pablo Soto Quirós, el programa eScience fue concebido para articular proyectos de investigación multidisciplinarios que utilizan herramientas computacionales avanzadas para resolver problemas reales. El evento de este año permitió conocer de primera mano el estado actual de ocho proyectos activos y la visión de futuro del programa.

“eScience en Acción” se estructuró como una jornada de presentaciones consecutivas, en la que cada equipo expuso ante la comunidad universitaria el problema que aborda, la metodología empleada y los resultados obtenidos hasta la fecha. 

La dinámica permitió al público, desde estudiantes de pregrado hasta personal académico, acercarse a investigaciones que combinan matemáticas, ingeniería, biología, agronomía y computación.

De detectores de partículas al suelo agrícola: la diversidad de la ciencia en el TEC

Entre los proyectos presentados destacó el trabajo del Ing. Fernando Ugalde Green, quien expuso cómo las redes neuronales generativas pueden simular detectores de partículas del experimento LHCb del CERN, reduciendo drásticamente los tiempos de cómputo. 

En el extremo opuesto de la escala, del cosmos a la parcela agrícola, un equipo interdisciplinario de las escuelas de Ingeniería Agrícola, Electrónica y Química trabaja en evaluar la erosión hídrica en la zona norte de Cartago mediante sensores remotos e inteligencia artificial, con el fin de proteger la seguridad alimentaria.

La sesión también incluyó proyectos con impacto directo en la salud, como el desarrollo de sistemas de segmentación segura en imágenes médicas que integran estimación de incertidumbre y explicabilidad de la IA; y en educación, con el proyecto Atta-Bot STEM, que diseña una plataforma robótica de bajo costo para enseñar ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas en colegios públicos.

Por su parte, los proyectos GLRTA y SESM abordaron fundamentos matemáticos con aplicaciones a procesamiento de imágenes, videos y modelos físicos; mientras que CompGen-Inc presentó un enfoque bioinformático para comprender mecanismos de regulación genética asociados al cáncer. El equipo de Aprendizaje en Robots Autónomos, integrado por investigadores de Ingeniería en Computación y Mecatrónica, expuso avances en arquitecturas cognitivas para sistemas robóticos inteligentes.