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Recent Submissions
- ItemEfecto de la operación real de los sistemas de almacenamiento de energía sobre su valor de capacidad(2025) Wassermann Taylor, Benjamín Eitan; Negrete Pincetic, Matías Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaCon el aumento de la penetración de energías renovables variables (ERV), garantizar el suministro eléctrico se ha vuelto una tarea cada vez más compleja. Esto exige el desarrollo de diseños de mercado que no solo incentiven la inversión en el segmento de generación en el largo plazo, sino que también promuevan la integración de nuevas tecnologías que permitan cubrir la demanda y adaptarse a los cambios asociados a la incorporación de ERV, como lo son los sistemas de almacenamiento de energía. Indicadores como el valor de capacidad buscan cuantificar el aporte de estas tecnologías a la suficiencia del sistema y su estimación debe considerar tanto atributos físicos como condiciones prácticas de operación. Este trabajo analiza el impacto de las condiciones de operación real en el valor de capacidad de los sistemas de almacenamiento de energía utilizando la metodología Expected Load Carrying Capability (ELCC). Se estudia el efecto de variables como el índice de indisponibilidad forzada (IFOR), la profundidad de descarga (DOD) y la tasa de carga y descarga (C-rate) sobre el aporte de los sistemas de almacenamiento a la suficiencia del sistema. Adicionalmente, se exploran diferencias entre escenarios actuales y futuros, demostrando que la relevancia de estas variables puede variar según la penetración de ERV no despachables y el crecimiento de la demanda en el sistema. Los resultados muestran que el valor de capacidad del almacenamiento puede variar hasta en un 25% dependiendo de las restricciones operacionales del sistema y el diseño de mercado adoptado.
- ItemBenchmarking machine learning methods for portfolio management: challenges and opportunities(2025) Laguna Altamirano, Santiago Andrés; Baier Aranda, Jorge Andrés; Toro Icarte, Rodrigo Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl Aprendizaje Automático se ha convertido en una herramienta poderosa en la gestión de portafolios de inversión en la última década. Sin embargo, ciertos desafíos prácticos clave a menudo son pasados por alto, como la diversidad del mercado, los costos de transacción realistas para grandes operaciones y limitaciones robustas en las pruebas de los modelos. Este trabajo evalúa la efectividad y escalabilidad de los métodos de aprendizaje automático bajo condiciones más realistas utilizando las acciones que componen el S&P 500 y el DJIA. Analizamos técnicas de aprendizaje por refuerzo, aprendizaje por imitación, DAgger y basadas en modelos. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que compara sistemáticamente todos estos enfoques. Nuestros hallazgos demuestran que los mejores métodos superan el retorno anualizado y la razón de Sharpe de los índices de referencia estándar.
- ItemPerceptual evaluation of radiologists on conditional generation of chest x-rays with adversarial and diffusion models(2025) Schuit, Gregory; Parra Santander, Denis; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaRecientemente, los modelos de redes neuronales generativas han demostrado una creciente capacidad para sintetizar imágenes de alta calidad, gracias a los Modelos de Difusión. Esto ofrece un potencial significativo para la IA en radiología para abordar problemas como la escasez de datos y la privacidad. Asegurar la correctitud médica es crucial para la generación confiable de imágenes médicas sintéticas. Aunque varios estudios han evaluado la calidad de estas imágenes con métricas offline, los atributos clave desde la perspectiva de los radiólogos no han sido estudiados a fondo. Nuestro objetivo es abordar esta brecha cuantificando el realismo y la correctitud condicional en la generación de radiografías de tórax y comprendiendo el razonamiento de los radiólogos sobre atributos específicos de las imágenes en cuatro anomalías. Generamos un conjunto de datos con imágenes reales, generadas por GAN y por difusión. Pedimos a los radiólogos que realizaran dos tareas usando una interfaz web para evaluar estas imágenes. La primera tarea consistía en identificar la imagen sintética entre dos imágenes, siendo la otra real. Se pidió a los radiólogos que explicaran sus respuestas seleccionando una de las cuatro posibles anomalías o usando un campo de texto libre. La segunda tarea se refería a la correctitud condicional, juzgando si una anomalía estaba correctamente asignada a una imagen. Los resultados fueron analizados estadísticamente, y las respuestas de texto libre se discutieron con los participantes. Nuestro estudio reveló que, aunque los Modelos de Difusión son superiores a los GAN en el dominio general, aún no aseguran la correctitud médica al generar radiografías de tórax en ciertas condiciones. Aunque la mayoría de las imágenes sintéticas eran indistinguibles de las reales, ciertas características podían revelar su naturaleza artificial, especialmente al usar el Modelo de Difusión. Nuestros hallazgos sugieren que se necesita más trabajo para asegurar el realismo y la correctitud médica en la generación de imágenes médicas.
- ItemReducir el tiempo de generación de solicitudes internas de materiales en la gestión de cadena de suministro a través de la integración de la inteligencia artificial y ERP SAP: un enfoque predictivo con Smartreq Assist en la industria de la construcción(2024) Hospinal Roman, Oscar David; Cepeda Bernal, Manuel Alejandro ; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl proyecto se enfoca en la optimización de la cadena de suministro de MAQSA S.A., parte del Holding Salfa Corp S.A., en la industria de la construcción. El objetivo principal es solucionar las ineficiencias en la gestión de materiales y maquinarias, actualmente afectada por procesos manuales y fragmentados que generan demoras y errores frecuentes. El trabajo comienza con un diagnóstico exhaustivo para identificar los principales problemas y cuellos de botella en la cadena de suministro, proponiendo una solución basada en tecnología avanzada. La propuesta incluye el diseño conceptual y la arquitectura de un sistema que integra inteligencia artificial con el ERP existente (SAP) para optimizar la gestión de solicitudes y la predicción de necesidades de materiales. Utilizando la metodología RUP, se desarrolla un Reporte de Especificación de Software (RES) detallado, complementado con un análisis de viabilidad que incluye un análisis financiero del ROI y la relación costo-beneficio. El proyecto culmina en un Prototipo que valida tres capacidades críticas: predicción precisa de necesidades mediante IA, integración fluida con SAP, y visibilidad en tiempo real de las solicitudes. Esta Prototipo es clave para demostrar la reducción de tiempos de procesamiento y la minimización de errores en la cadena de suministro. Los conocimientos aplicados incluyen evaluación y modelado de procesos, metodologías ágiles, análisis de datos con IA, arquitectura en la nube, y evaluación financiera de proyectos, todos adquiridos en el Magíster en Tecnologías de Información y Gestión (MTIG). Los resultados esperados abarcan desde la documentación técnica y el Prototipo funcional hasta una hoja de ruta clara para la implementación completa del sistema en el futuro (RES). La participación del alumno Oscar David Hospinal Roman como Consultor de Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial le permitió aplicar las prácticas y métodos aprendidos en el MTIG. Lideró un equipo multidisciplinario bajo enfoques RUP y Scrum, definiendo objetivos, identificando procesos "As-Is" y "To-Be", y gestionando actividades y flujos. El éxito del proyecto se medirá por la precisión de las predicciones (superior al 95%), la efectividad de la integración con SAP, y la mejora en la visibilidad y trazabilidad de las solicitudes. Estratégicamente, el proyecto posiciona a MAQSA como líder en innovación tecnológica en el sector, con promesas de reducciones significativas en costos operativos y una mejor capacidad de gestión de proyectos complejos. Este enfoque integral no solo aborda las ineficiencias actuales, sino que también prepara a MAQSA para un crecimiento sostenible, mejorando su adaptabilidad a las demandas futuras del mercado y fortaleciendo su posición competitiva en la industria de la construcción.
- ItemEnergía nuclear - Una alternativa para la carbono neutralidad chilena al año 2050(2024) Reyes Gálvez, René Eduardo; Vergara Aimone, Julio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaChile suscribió el Acuerdo de París (2015), comprometiendo metas de mitigación y captura de Gases de Efecto Invernadero (GEI) al año 2030 y, posteriormente, la Carbono Neutralidad al año 2050.Además, el país ha incorporado tecnologías Solar Fotovoltaica (FV) y Eólica, reemplazando sistemas térmicos, sin diversificar su matriz eléctrica, que se vuelve intermitente y menos robusta, para reducir emisiones y su dependencia de Combustibles Fósiles agotables.El principal objetivo de este trabajo es analizar los antecedentes que avalen a la Energía Nuclear como una alternativa energética que puede contribuir a esas metas.Las principales observaciones del estudio son: i) la composición de la atmósfera terrestre ha variado desde el origen del planeta, ii) no existe consenso científico respecto de que el aumento de la concentración relativa de los GEI sea el único causante del Cambio Climático terrestre (McKitrick, 2015), iii) Chile es un país vulnerable al Cambio Climático y sus emisiones de CO2eq se han duplicado desde el año 1990, siendo el sector de la Energía el principal emisor de GEI y iv) la Política Energética Nacional ha sido poco realista y ha ignorado a la Energía Nuclear como una opción que contribuya a las metas nacionales.Se puede concluir que la tecnología nucleoeléctrica permitiría al país bajar emisiones, incluso abruptamente, con un mínimo uso de suelo y con fuentes cercanas a la demanda, pero primero debe abordar sus principales barreras de ingreso: regulatorias y legales, sociales, tecnológicas, financieras, políticas y ambientales. Su incorporación a Chile puede ser más gradual, privilegiando los sistemas pequeños y medianos de tecnología dominante o alguna de las variantes más avanzadas, que permitan una operación confiable y segura, a pesar de su sismicidad y de la creciente variabilidad de su red eléctrica. Por ejemplo, reemplazar 4.800 MW térmicos por 16 plantas nucleoeléctricas (cada una de 300 MWe y con reactor tipo Small Modular Reactor (SMR)) permitiría a Chile reducir 25 Mt CO2eq - con una inversión de 24.000 MUSD.