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Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

Exalumno es premiado por investigación sobre técnicas de aprendizaje profundo

Sergio Cofré Martel, egresado del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Chile, logró el primer lugar en la competencia 2020 SER2AD Student Safety Innovation Challenge organizada por la American Society of Mechanical (ASME).

Sergio Cofré Martel, exalumno del DIMEC, hoy en la U. de Maryland, EE.UU.

Sergio Cofré Martel, exalumno del DIMEC, hoy en la U. de Maryland, EE.UU.

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Departamento de Ingeniería Mecánica U. de Chile

Desafío de Innovación en Seguridad Estudiantil SER2AD 2020 es una competencia organizada por la American Society of Mechanical Engineers (ASME), que distingue al mejor trabajo realizado por estudiantes de pregrado y postgrado en Estados Unidos. En esta edición, el egresado del Departamento de Ingeniería Mecánica (DIMEC), Sergio Cofré Martel, obtuvo el primer lugar por su investigación “Uncovering the Underlying Physics of Degrading System Behavior through a Deep Neural Network Framework: The Case of RUL Prognosis”.

Sergio Cofré realizó sus estudios de pregrado y magíster en el DIMEC, y posteriormente partió a la U. de Maryland, Estados Unidos, a reaizar su doctorado en Ingeniería en Confiabilidad y Mantenimiento con una beca Chile (ANID). La investigación por la que fue premiado combina técnicas de Aprendizaje Profundo para el análisis de sistemas complejos.

“En el artículo busco encontrar dinámicas de degradación a partir de la resolución de ecuaciones diferenciales parciales (EDP) a través de redes neuronales. El objetivo es encontrar una variable latente que entregue indicadores de salud de un sistema a partir de lecturas de sensores hasta la falla”, explica Cofré. La novedad de esta propuesta, agrega "recae en el desarrollo de un framework que permite entregar herramientas de interpretación a los modelos de Aprendizaje Profundo en sistemas reales. Esta es la primera aplicación que se realiza dentro del área de Confiabilidad y Mantenimiento”.

El problema es que “hasta hoy se han hecho muchos estudios con técnicas complejas de Deep Learning, que solo buscan obtener un pequeño error. Sin embargo, no se realiza una interpretación ingenieril del modelo y sus resultados, por lo tanto, no hay una idea clara de cómo se puede aplicar a la industria. Creo que lo que llamó la atención de mi paper es que se puede entregar una nueva información respecto a la degradación de los sistemas”, indica.

Consultado por su paso por la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile (FCFM), el egresado del DIMEC U. Chile, señala que cuando comenzó a cursar sus estudios de postgrado en el extranjero confirmó la calidad de los contenidos que recibió de la FCFM y del DIMEC. “Acá pude confirmar que tanto la formación en el plan común como la que me entregó el DIMEC es de un muy buen nivel”, destaca. Respecto de sus planes a futuro señala que a él le encanta Chile, y que su sueño sería trabajar en alguna de las Universidades tradicionales del país.

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