Cuatro nuevos proyectos Inria Chile seleccionados en el programa AmSud

Los programas CLIMAT, MATH y STIC AmSud fomentan la colaboración en cambio climático, matemáticas e informática respectivamente, a través del intercambio y movilidad de investigadores entre Francia y Sudamérica, apoyando proyectos de investigación con potencial de transferencia e innovación. Cuatro proyectos involucrando a investigadores Inria y de universidades chilenas, apoyados en este contexto por Inria y por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo ANID, fueron adjudicados: dos proyectos Math y dos proyectos STIC.

Tres de estos grupos de investigación, los que lideran los proyectos “CANARD”, “CHA2MAN” y “DORSAL-IoT”, ya se benefician del apoyo de Inria Chile a través de diferentes programas de apoyo, como el programa Equipos Asociados, o el programa de Pasantías de Investigación en Inria. 

Bruno Cessac, del equipo-proyecto BIOVISION, del Centro Inria de la Université Côte d’Azur y Adrián Palacios, de la Universidad Valparaíso lideran el nuevo proyecto AmSud “CANARD” y también el Equipo Asociado FUSION. En una entrevista cruzada publicada en 2024, Bruno Cessac explicaba que “el trabajo en curso entre Inria y los investigadores de Valparaíso ejemplifica el potencial de la investigación interdisciplinaria para descubrir nuevos conocimientos e impulsar avances tecnológicos.” mientras Adrián Palacios valoraba el impacto de la cooperación con el equipo francés indicando “esta interacción sinérgica aumenta la calidad de la investigación y sus posibles resultados”. Este año, el equipo BIOVISION también recibe a un pasante de la Universidad Técnica Federico Santa María, Andrés Navarro,en el marco del Programa de Pasantías de Investigación en Inria de Inria Chile. 

Para “CHA2MAN”, son Mireille Bossy, del equipo-proyecto CALISTO del Centro Inria de la Université Côte d’Azur y Kerlyns Martinez, investigadora de la Universidad de Concepción que lideran el proyecto desde Francia y Chile, y que también lideran el Equipo Asociado SWAM. Mireille Bossy indicaba en 2024 que la colaboración franco-chilena en el Equipo Asociado “se basa en una experiencia complementaria (en modelado estocástico, física y biología), pero también en herramientas de simulación complementarias: la simulación directa, que es más fundamental y ayuda a desarrollar los modelos, y la simulación de dinámica de fluidos computacional, que busca satisfacer necesidades más orientadas a la ingeniería.” En 2024, el equipo CALISTO ha recibido a Diego Ruiz, estudiante de la Universidad de Chile, en el marco del Programa de Pasantías de Investigación en Inria de Inria Chile 

Para DORSAL-IoT, este programa de pasantías de Inria Chile ha sido decisivo para fomentar la colaboración científica con Chile. Después de haber recibido a cuatro pasantes de universidades chilenas en el equipo-proyecto AGORA del Centro Inria de la Lyon, dos de ellos están realizando sus tesis de doctorado en el equipo: Carlos Fernández y Diego Maldonado, respectivamente bajo la supervisión de Oana Iova y Fabrice Valois y Juan A. Fraire y Hervé Rivano.

STIC AmSud

• CANARD: Computational Approaches in Neuroscience for Aging and Retinal NeuroDegeneration

Partners: Universidade Federal do Rio do Grande do Norte, Universidade Federal do Minas Gerais, Universidad de Valparaíso, Pontificia Universidad Católica de Chile, Inria (equipo-proyecto  BIOVISION del Centro Inria de la Université Côte d'Azur)

A medida que la población mundial envejece, se prevé que la incidencia de enfermedades neurodegenerativas se triplique para el año 2050. El desarrollo de modelos computacionales para mejorar los conocimientos mecanísticos sobre estas enfermedades es crucial. Esta propuesta se centra en la retina, una fuente prometedora de biomarcadores para diversas enfermedades neurodegenerativas, para estudiar el impacto de los procesos patológicos en los circuitos retinianos, haciendo hincapié en la dinámica temporal de la actividad neuronal. El equipo Biovision en Inria, Francia, utilizará la plataforma Macular para modelar la degeneración celular y sus efectos en la red retiniana. El modelo se perfeccionará con datos neuronales de retinas de roedores (degús y ratones) y grabaciones in vivo de retinas felinas y LGN. Los experimentos con roedores en la Universidad de Valparaíso, Chile, en colaboración con la Pontificia Universidad Católica de Chile, utilizarán modelos de ratones modificados genéticamente.

Los experimentos en el Instituto do Cérebro-UFRN, Brasil, desarrollarán un modelo de enfermedad de Alzheimer en gatos utilizando inyecciones intraoculares de oligómeros beta-amiloide. Basándonos en colaboraciones anteriores, nuestro objetivo es compartir innovaciones en el procesamiento de señales entre los grupos. Se espera que nuestro modelo basado en datos haga avanzar los enfoques diagnósticos y terapéuticos para las enfermedades neurodegenerativas.

Coordinadores:

• Sergio Neuenschwander, Federal Universidade de Rio Grande do Norte, Brasil
• Jérome Baron, Federal Universidade de Minas Gerais, Brasil
• Evelyn Avilés, Pontificia Universidad Católica, Chile
• Bruno Cessac, Inria, Francia
• Adrián Palacios, Universidad de Valparaíso, Chile

• DORSAL-IoT: Downlink Optimization for Robust Direct-to-Satellite LoRaWAN IoT

Partners: Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Universidad Tecnológica Metropolitana (UTEM), Universidad de Chile (UCH), Universidad Diego Portales (UDP), Inria (equipo-proyecto AGORA, del Centro Inria de Lyon)

El proyecto DORSAL-IoT se dedica a desarrollar algoritmos y protocolos de comunicación descendente eficientes dentro del panorama de la IoT directa a satélite (DtS-IoT), utilizando redes satelitales de órbita terrestre baja (LEO). Si bien las tecnologías de redes de área amplia de largo alcance como LoRa/LoRaWAN se utilizan ampliamente en la Internet de las cosas actual, su eficiencia aún está por demostrarse en el dominio satelital. DORSAL-IoT se centra en optimizar el uso de LoRa/LoRaWAN para un funcionamiento eficaz dentro de los desafíos únicos del espacio. La ambición central de DORSAL-IoT es desarrollar algoritmos y protocolos de comunicación descendente que aborden las limitaciones de las comunicaciones de IoT en el espacio. Esta iniciativa está preparada para catalizar avances en el sector de las redes no terrestres (NTN), ofreciendo soluciones innovadoras para transmitir datos de manera eficiente a la Tierra en entornos satelitales con recursos limitados. La propuesta del proyecto DORSAL-IoT se centra en mejorar la comunicación de enlace descendente en sistemas de Internet de las cosas directos a satélite (DtS-IoT), en particular para redes basadas en LoRaWAN. El objetivo principal es desarrollar técnicas eficientes para abordar los desafíos en la comunicación de enlace descendente, que es crucial para intercambios de datos robustos y operaciones de dispositivos remotos en DtS-IoT. El proyecto reúne a expertos de Inria (a través del grupo de investigación Agora) y varias instituciones chilenas y brasileñas para aprovechar sus fortalezas en operaciones de redes satelitales, capa de control de acceso al medio (MAC), protocolos de redes de área amplia de baja potencia (LPWAN), capa física, enrutamiento determinista, relé consciente de la energía, compresión de datos e ingeniería de nanosatélites. Las actividades del primer año incluyen un estudio del sistema, identificación de casos de uso, definición de requisitos, diseño y optimización de enlace descendente y difusión. El proyecto tiene un fuerte potencial de impacto académico e industrial en áreas como el seguimiento de activos, el monitoreo ambiental remoto y la recopilación de datos globales.

Coordinadores:

• Cesar Augusto Azurdia, Universidad de Chile, Chile
• Diego Dujovne, Universidad Diego Portales, Chile
• Samuel Montejo Sánchez, Universidad Tecnológica Metropolitana, Chile
• Richard Demo Souza, Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil
• Oana Iova, Inria, Francia

MATH AmSud

• CHA2MAN: Stochasticity & Chaos in Multiscale Phenomena

Partners: Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA), USP, Universidad de Concepción, CMM,  Pontificia Universidad Católica de Chile, Université Côte d'Azur, Université de Toulouse, Université de Bordeaux, Inria (equipo-proyecto CALISTO, del Centro Inria de la Université Côte d'Azur)

El proyecto CHA2MAN tiene como objetivo abordar los comportamientos complejos de los sistemas dinámicos multiescala incorporando perturbaciones estocásticas para tener en cuenta las incertidumbres inherentes y la aleatoriedad. Este enfoque sirve como mecanismo de regularización cuando los modelos deterministas no son suficientes. Para este objetivo, CHA2MAN integra perspectivas de dos disciplinas matemáticas: el modelado y análisis estocástico y el estudio de sistemas dinámicos complejos para abordar fenómenos multiescala específicos, con comportamientos caóticos.

Coordinadores:

• Alexei Mailybaev, IMPA, Laboratory of Fluid Dynamics, Brasil
• Kerlyns Martínez, Universidad de Concepción, Chile
• Mireille Bossy, Inria, Francia

• EXPLORE-SDE: Explosions for non-markovian and related stochastic differential equations

Partners: Universidad de Valparaíso, Universidad Adolfo Ibáñez, Universidad de la República, Universidad Nacional de Colombia, Université de Lille, Université Paris Saclay, Inria (Centro Inria de la Université Côte d'Azur)

En esta propuesta, nos interesa estudiar criterios de explosión y esquemas numéricos para ecuaciones diferenciales estocásticas no markovianas (EDM). En concreto, proponemos trabajar en tres temas principales. El primero consiste en estudiar criterios de explosión para ecuaciones diferenciales estocásticas con conmutación markoviana y ruido aditivo derivado de un proceso no markoviano como el movimiento browniano fraccional. Planeamos desarrollar un esquema numérico para aproximar el tiempo de explosión. La segunda parte de la propuesta consiste en estudiar una clase de ecuaciones diferenciales funcionales estocásticas. Planeamos estudiar criterios de explosión así como un esquema numérico para aproximar el tiempo de explosión. La tercera parte trata del estudio de la caracterización del tiempo aleatorio de explosión desde una perspectiva estadística y la estimación de parámetros en un modelo AR no lineal con ruido de movimiento browniano fraccional, que puede considerarse como un modelo estadístico derivado de una ecuación diferencial funcional estocástica.

Coordinadores:

• Johanna Garzón, Universidad Nacional de Colombia, Colombia
• Ernesto Mordecki, Universidad de la República, Uruguay
• Etienne Tanré, Université Cote d’Azur, CNRS, Inria, Francia
• Soledad Torres, Universidad de Valparaíso, Chile