Ciencia de datos e investigación académica

La Vicerrectoría Académica y el Data Observatory Foundation (DO) organizaron el Taller de Ciencia de los Datos en torno a la comunidad académica de la universidad, como una forma de fomentar la colaboración entre investigadores de diversas unidades académicas. Además, se entregó, por parte de investigadores destacados en el tema, un panorama actualizado de la Ciencia de Datos, y de los avances en esta área que se han realizado dentro y fuera de nuestra universidad.

El taller fue inaugurado por el Rector de la Universidad, Harald Beyer, quien destacó la importancia de este tipo de instancias dirigidas a los docentes que realizan todo tipo de investigación en la UAI: “La creación y cultivo del pensamiento es otra de las funciones sociales fundamentales de la universidad, en este sentido queremos potenciar nuestros grupos de investigación de una manera creativa, asumiendo que al ser una universidad pequeña, nosotros no podemos abordar todos los campos de investigación propios de las disciplinas que ofrecemos, pero sí podemos hacer bien aquello en lo que tenemos ciertas ventajas comparativas, y eso supone hacia el futuro seguir promoviendo y potenciando nuestros grupos de investigación con cosas relativamente creativas, pero también queremos abordar temáticas de primera línea de manera transversal como universidad”.

El Rector de la UAI puntualizó que este taller se inscribe dentro de la idea de la universidad de “ir incorporando crecientemente a la universidad, mostrando qué otras cosas está haciendo la universidad y cómo virtuosamente se puede apalancar de este esfuerzo que significa el Data Observatory para la Facultad de Ingeniería y Ciencia y qué significa para toda la universidad. No se trata de descuidar las demás investigaciones de los distintos grupos investigadores que tenemos, sino que se trata de irradiar, involucrar a toda la UAI para potenciar nuestra investigación. Para así apoyar esta función social fundamental que es parte de la tarea de la universidad y de alguna manera crear un crecimiento de la generación de conocimiento que nosotros hacemos y de transferirla de mejor forma a la sociedad que nos rodea, a nuestro país, y, por qué no decirlo, con humildad, al resto del mundo”.

La primera charla de este taller, Data Observatory (DO): Una introducción ilustrada con proyectos en curso, fue realizada por Andrés Jordán, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI y Director del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), quien ilustró a través de tres proyectos en curso el trabajo que realiza el DO. Jordán explicó que el propósito del DO es maximizar el beneficio obtenido de los datos público-privados, globales y únicos que se están generando en nuestro país con el propósito del desarrollo de la ciencia, tecnología, innovación, talento, conocimiento y sus aplicaciones en la economía, es decir, “cómo a través de los datos creamos conexiones virtuosas entre el mundo de las ciencias, entre el mundo público y privado para agregar valor al país y eventualmente a la región y al mundo”. Puntualizó que las investigaciones astronómicas en el DO han sido el punto de partida en términos de análisis de datos. Sin embargo, ya se ha ampliado a proyectos de otras características asociados a, por ejemplo, a imágenes satelitales y el covid-19.

Luego, el taller continuó con las intervenciones de María Paz Hermosilla, Directora del GobLab UAI, quien realizó la charla Ciencia de datos para el bien común: vinculándose con el sector público y Susana Eyheramendy, académica Facultad de Ingeniería y Ciencias, quien presentó ALeRCE, an astronomical broker for event detection.

María Paz Hermosilla puntualizó que su presentación se orientaba especialmente a los investigadores de la universidad con los que aún no se han vinculado y que les interesaría vincularse con lo público. La académica destacó que el GobLab es un laboratorio de innovación pública que busca contribuir a la gestión, diseño e innovación en políticas públicas mediante la ciencia de datos. “Trabajamos con investigadores asociados de la universidad y en este momento estamos trabajando con psicología, comunicaciones, derecho, diseño y unos primeros proyectos con ingeniería. Ahora, sobre cómo nos vinculamos, básicamente ustedes detectan un proyecto, un tema de investigación que les interesa, se acercan a nosotros. Si hay un match en intereses, nosotros hacemos una petición de audiencia por Ley de Lobby, y básicamente hacemos un intento de vinculación formal con el sector público. Si nos va bien, se genera entonces una investigación del profesor y paralelo a eso, también, se puede generar una postulación a fondos, y, por lo tanto, hay que realizar un convenido de colaboración. La otra forma de vincularnos es a través de programas de formación que nos ayudan a detectar proyectos y éstos a su vez se van a tesis, investigación de un profesor o a postulación a fondos”.

 Ciencia de los datos en la práctica

Gran parte de la jornada del taller se focalizó en las exposiciones de docentes de las distintas facultades y escuelas de la universidad que están realizando investigaciones en las que la ciencia de datos resulta fundamental, y que permiten exponer las potencialidades de ésta a docentes que realizan investigación y que aún no la han incorporado.

Así, la cuarta charla del taller estuvo a cargo de Esteban López, académico de la Escuela de Negocios, quien presentó Remote sensing applications in urban and spatial economics in Chile, la que fue seguida por la charla Gestión de energía en micro redes con almacenamiento a través de optimización estocástica y aprendizaje automático del profesor de la Escuela de Negocios, Tito Homem de Mello.

A continuación, siguieron las intervenciones de Agustín Ibáñez, investigador y académico del Centro de Neurociencias Social y Cognitiva de la Escuela de Psicología, con la charla Multi-feature genetic and neurocognitive characterization and prediction of neurodegeneration using machine learning; de Luis Aburto, profesor de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, con la ponencia Category pricing optimization using data driven constraints; y de Raimundo Sánchez, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, con  Spatial data science.  Rodrigo Carrasco, profesor de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, dio la charla Mantenimiento prescriptivo en observatorios: de datos a decisiones.

“Es un placer ver a investigadores y alumnos conectados en torno a este tema que es el futuro. El Data  Observatory (DO) es un proyecto importante a nivel país donde participan el sector público y privado y la universidad se suma para posicionar a Chile como referente en Latinoamérica en este tema. El proyecto DO apoyará para que la formación general de los estudiantes de la UAI tenga como base el data science”, sostuvo Carlos Jerez decano de Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI durante el cierre de la primera jornada del taller. 

Sesión suplementaria

Por la tarde, el workshop continuó con cuatro charlas que mostraron las potencialidades de incluir ciencia de datos en investigación académica. Los académicos de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, Leopoldo Bertossi, Director del Master of Science in Data Science de la UAI, y Gonzalo Ruz, Director de Investigación de la Facultad, expusieron sobre Data Science: Algunas tendencias actuales. En ella se introdujo cuatro temas relativamente nuevos en ciencia de los datos, en los cuales la comunidad científica internacional está intensamente realizando investigación, a saber: “Explicabilidad en inteligencia artificial y aprendizaje de máquina”, “Desarrollo de los procesos de aprendizaje de máquina dentro de la base de datos (In-DB learning)”, “Redes neuronales de grafos”, y “Redes neuronales Bayesianas”. El propósito principal de esta sesión fue el de mostrar cómo la ciencia de los datos evoluciona rápidamente, cómo nuevos problemas científicos, técnicos y tecnológicos surgen a cada instante, y también cómo nuevos dominios de aplicación abren nuevas oportunidades de investigación.

Matías Garretón, académico del Design Lab, presentó la charla Sistema de monitoreo satelital de cambios de uso de suelos; e Israel Ávila, postdoctorante de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, realizó la ponencia Indicadores de peligro de incendios forestales en Sudamérica.

La jornada concluyó con la charla del profesor de la Escuela de Comunicaciones y Periodismo, Carlos Franco, titulada Covid-19: ¿Cómo comunicar datos de interés público? El académico planteó a modo de resumen de la jornada: “hemos dicho que los datos son políticas públicas, un desafío ético, respuestas eficientes, que son insumos sorprendentes y novedosos, que son una nueva forma de economía e impactan en la sociedad y la democracia. Pero toda esta maravilla que nos ofrecen los datos, y que hemos ido viendo desde distintas disciplinas, no serían nada si no se comunican.  Y si no se comunican, no existen. Hay distintas maneras de convertir los datos en paquetes de comunicación y estos pueden ser de tres tipos: impulsados por el autor, cuando hablamos de narrativas de datos y que son de carácter explicativo; impulsados por el lector o usuario donde estamos hablando de un modelo de comunicación interactivo donde las formas de comunicar son más bien exploratorias; y el tercer tipo es cuando se comunican datos bajo una lógica de hibridación lineal-no lineal que combina los dos modelos anteriores.”

Para escoger la mejor forma de comunicar los datos, Franco puntualizó que el investigador se debe hacer cuatro preguntas “¿cuál es mi objetivo comunicacional? ¿A qué público quiero llegar? ¿Cuáles son las palabras clave asociadas a mis datos y ¿Qué significado tienen para mi público?”

La jornada concluyó con la invitación a que los académicos se vinculen a la ciencia de datos y se puedan generar nuevas instancias y talleres para conversar sobre las potencialidades de ésta en los diversos trabajos de investigación que realicen.