Nueva generación de pasantes: estudiantes en ingeniería comparten sus experiencias de investigación tras su paso en Inria Chile

Después de dos meses, los 14 estudiantes de seis universidades chilenas seleccionados a finales del año 2024 para realizar sus pasantías en el marco del programa de Pasantías de Verano de Inria Chile presentaron los resultados que obtuvieron y los principales aprendizajes que les trajo la experiencia. Durante este período, los estudiantes se insertaron en cinco de los proyectos del instituto junto al equipo: OcéanIA, CIEN, AI-Powered Modeling of Stellar Atmospheres, EMISTRAL y Vendimia 5.0.

Esta edición del Programa de Pasantías de Verano contó con la participación de estudiantes provenientes de universidades de Santiago y de regiones: la Universidad de Chile, la Pontificia Universidad Católica de Chile, la Universidad Técnica Federico Santa María, la Universidad Austral de Chile, la Universidad de Valparaíso y la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

Durante el encuentro organizado los días 27 y 28 de febrero en Inria Chile, tuvieron la oportunidad de presentar sus trabajos ante sus supervisores, investigadores y colaboradores de Inria Chile. Las exposiciones abordaron las áreas de investigación en las que participaron, así como los resultados y desafíos enfrentados durante el desarrollo de sus pasantías. 

Para la Directora de Inria Chile, Nayat Sánchez Pi, “el programa de pasantías de verano en Inria Chile es un programa que organizamos hace ya varios años y que es cada vez más exitoso, con postulaciones llegando de muchas universidades y de todo Chile. En Inria Chile, buscamos formar los futuros talentos de las ciencias digitales y de la inteligencia artificial, y somos convencidos que una de las mejores vías para lograrlo es a través de la inserción de los jóvenes estudiantes en proyectos de ciencia e investigación de excelencia.” 

Para Luis Martí, Director Científico de Inria en Chile, “nuestros pasantes han tenido la oportunidad de comprender cómo trabajamos en un ámbito multidisciplinario. Esto expone a alumnos a áreas que no son de su conocimiento particular o más afines, por lo que se enriquecen a través de los distintos proyectos que desarrollamos en Inria Chile”.

Este año de más de 100 candidaturas recibidas, 14 estudiantes fueron seleccionados para estudiar un tema preciso en uno de nuestros proyectos:  

• En el proyecto AI-Powered Modeling of Stellar Atmospheres: 

  • Sol Covacich, estudiante de Ingeniería Civil en Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile, “Machine learning en astronomía: Desarrollo de un Modelo de Machine Learning para el Cálculo de Opacidad y Presión Radiativa en Atmósferas Estelares”

  • Luis Llanca, estudiante de Ingeniería Civil en Informática, Universidad Austral de Chile, “Machine learning en astronomía: Desarrollo de un Modelo de Machine Learning para el Cálculo de Opacidad y Presión Radiativa en Atmósferas Estelares”

• En el proyecto CIEn - Collaboration Inria Environment 

  • Alex Garnica, estudiante de Ingeniería Civil Informática, Universidad Austral de Chile, seleccionado para “Plantilla de plataformas de visualización de colaboraciones en el proyecto CIEN”

• En el proyecto EMISTRAL: An Environmental Monitoring and Inspection Sailboat via Transfer, Reinforcement and Autonomous Learning 

  • Moisés Donoso, estudiante de Ingeniería Eléctrica, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile, “Control Autónomo de un Velero Robótico Usando Reinforcement Learning” 

• En el proyecto OcéanIA: AI, the Ocean, and Climate Change

  • Juan Pablo Barías, estudiante de Ingeniería Civil, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile, “Mejora del repositorio de creación de modelos de visión por computadora para la clasificación de imágenes de plancton”

  • Emilio Díaz, estudiante de Ingeniería Civil en Computación, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile, “Modelos multi-modales (metadata-imagen) para la clasificación de imágenes de plancton” 

  • Cristóbal Godoy, estudiante de Ingeniería Civil Matemática, Universidad de Chile, “Modelando Ecuaciones de Navier-Stokes Usando Deep Learning basado en la física en el proyecto OcéanIA” 

  • Lilly Guevara, estudiante de Ingeniería Civil Informática, Universidad Técnica Federico Santa María, seleccionado para Aplicación de LLMs pre-entrenados con genomas para descifrar el rol del microbioma marino en la captura de carbono en el contexto del cambio climático  

  • Julio Jofré, estudiante de Ingeniería Civil Eléctrica,  Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile, “Modelos "out-of-distribution" de visión por computadora para clasificar imágenes de plancton” 

  • Camila Reyes, estudiante de Ingeniería Civil, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile, “Aplicación de LLMs pre-entrenados con proteomas para dilucidar el rol del microbioma marino en la captura de carbono en el contexto del cambio climático“

  • Ricardo Soto, estudiante de Ingeniería Matemática, Pontificia Universidad Católica de Chile, “Estudio de métodos de cuantificación de incertidumbre para simular EDPs usando deep learning”

• En el proyecto Vendimia 5.0: planificación humano-máquina para optimizar decisiones de cosecha de uvas y operaciones de elaboración de vinos

  • Patricio Figueroa, estudiante de Ingeniería Civil Informática, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, “Uso de imágenes satelitales Sentinel 2 para modelos de ML orientados a agricultura de precisión”  

  • Diego Mena, estudiante de Ingeniería Civil Eléctrica, Universidad de Chile, “Desarrollo de modelos de visión computacional para la detección del estado de maduración de la vid”

  • Brandon Torres, estudiante de Ingeniería Civil Informática, Universidad de Valparaíso, “Optimización y Análisis de Rendimiento de Modelos de Inteligencia Artificial mediante el Uso de Profilers”

Conoce aquí los testimonios de algunos de los pasantes:

“Me tocó realizar una técnica para ahorrar recursos computacionales en el entrenamiento de modelos grandes. Fue un gran proceso, ya que me tocó estar con más pasantes trabajando en la misma herramienta, con el apoyo de mi supervisora, quien estuvo constantemente ayudándonos. Aprendí de lo clave que es trabajar en equipo incluso en el ámbito de la academia, incluso aun cuando no se sepa cómo se puede obtener un resultado, hay que confiar en que se tiene la capacidad de lograrlo”.

 

Juan Pablo Barías, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile, pasante en OcéanIA.

“Estuve en el proyecto OcéanIA, que busca entender el rol que cumple el microbioma marino en la absorción de dióxido de carbono, y mi función estuvo en tratar de asignar funciones a algunos genomas que no se sabía que función cumplian. Mi experiencia fue muy grata, siempre hubo un ambiente de harto apoyo, como de mi supervisora, como también de mis compañeros. No estaba acostumbrada a realizar experimentos y obtener malos resultados, por lo que aprendí a saber cómo lidiar con esa frustración y volver a intentarlo o buscar otra estrategia, me permitió abrir mucho la mente”. 

 

Lilly Guevara, Universidad Técnica Federico Santa María, pasante en OcéanIA.

“Estuve en el proyecto de evaluación de métricas de distancia para la comparación de árboles filogenéticos. Fue una experiencia muy gratificante que me aportó mucho conocimiento, no solo teórico, sino también manejar herramientas para el trabajo colaborativo. Pude profundizar en métodos de investigación y ser resiliente  a ciertos baches que solemos encontrarnos, y que cuando logramos salirnos de ellos, es muy gratificante. Quiero aplicar este nuevo conocimiento en mis estudios de postgrado, y que con este ambiente de investigación seguramente me ha servido para eso ”.

 

Luis Llanca, Facultad de Ciencias de la Ingeniería, Universidad Austral de Chile, pasante en AI-Powered Modeling of Stellar Atmospheres.

“Mi proyecto estuvo enfocado en la optimización de análisis de modelos de inteligencia artificial 

mediante el uso de profilers. Me enfoqué en identificar las ineficiencias de los modelos de IA y cómo poder generar optimizaciones a estos. Fue muy grata la experiencia, ya que los mentores están constantemente apoyando y brindando posibles soluciones, además de que trabajamos con una metodología ágil que nos permitió avanzar de manera muy eficiente. Esta experiencia me sirvió para ir comprendiendo la importancia del trabajo en equipo”.

 

Brandon Torres, Facultad de Ingeniería/Escuela de Ingeniería Informática, Universidad de Valparaíso, pasante en Vendimia 5.0

“Estuve trabajando e investigando sobre el uso de imágenes satélites de Sentinel 2 de proyectos de Machine Learning. Hicimos recolección de datos satelitales, haciendo algunos análisis de índices vegetacionales que nos permita saber sobre las características de la población y de ahí hacer modelos de ML para predecir o analizar los distintos datos obtenidos. Considero sinceramente que me aportó mucho a la experiencia, ya que es mi primera práctica y entiendo más lo que se trata de trabajar en un instituto enfocado en la investigación. Considero muy buena la metodología, de entender cómo trabajar en este tipo de organizaciones, saber cómo estructurarse, reducir la incertidumbre y poder lograr resultados”.

 

Patricio Figueroa, Facultad de Ingeniería, Escuela de Ingeniería Informática, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, pasante en Vendimia 5.0.

“Estuve desarrollando las bases para entrenar modelos de visión computacional que puedan ser capaces de identificar el estado de maduración de las uvas. Adquirir nuevas habilidades para utilizar en contextos de investigación o aplicaciones prácticas. Entendí cómo investigar para la tarea que uno quiere realizar, ya que en otros contextos se utiliza algún buscador y se basa en el primer resultado. En este ámbito se tiene que hacer una investigación exhaustiva para poder identificar los problemas que uno quiere resolver. Quiero aplicar lo que he aprendido para mi trabajo de título, y mirando a largo plazo quiero utilizar estas habilidades y herramientas en los distintos trabajos que vaya realizando”.

 

Diego Mena, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile, Pasante en Vendimia 5.0