Proyectos Actuales y Recientes

Desarrollar nuevos métodos de descomposición en optimización exacta para problemas relacionados a redes bajo incerteza.

Este proyecto tiene como objetivo consolidar la unidad de transferencia tecnológica de la UAI, apoyando la conexión entre los desarrollos en investigación y las aplicaciones en organizaciones e industrias.

Monto Total del Proyecto: $256M

El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos modelos y algoritmos para la gestión de energía cuando la generación es incierta, como el caso fotovoltaico, y existe almacenamiento. Como resultados se espera tener dos laboratorios de generación solar implementados evaluando el funcionamiento de las metodologías desarrolladas.

Monto Total del Proyecto: $340M

Proyecto de transferencia tecnológica que busca implementar desarrollos científicos realizados en planificación minera subterránea dentro de un motor de optimización para problemas de planificación de tareas. Este proyecto cuenta con la alianza de la empresa australiana Deswik, líder en el mercado de softwares de minería, quien desarrollará un módulo específico que usa nuestro motor de optimización.

Proyecto de transferencia tecnológica que busca (i) implementar una plataforma de optimización y análisis de  problemas de planificación minera de rajo en la nube (ii) evaluar la efectividad de este tipo de metodologías en una amplia base de datos de casos de estudios reales construida por una empresa de ingeniería minera, y (iii) desarrollar flujos de trabajo / procesos que permitan a la industria minera incorporar estas metodologías. Este proyecto cuenta con la alianza de la empresa chilena NCL, experta en consultoría de planificación minera estratégica.

The project aims to develop new mathematical models and computational methods in order to help private and public sector 

to adapt energy systems and markets to the gross uncertainties and risks that result from climate change.

Monto Total del Proyecto: $450M

El proyecto se enfoca en el estudio de los métodos acelerados para el cálculo de puntos fijos de operadores no expansivos, con diversas aplicaciones en optimización convexa y teoría de juegos.

Este proyecto estudia problemas de optimización bajo incertidumbre donde hay indefinición con respecto a las probabilidades subyacentes – por ejemplo, por falta de datos suficientes, o en el caso en que las probabilidades son estimadas por expertos. El objetivo es proveer herramientas que sean robustas con respecto a las variaciones en dichas probabilidades. El estudio se concentra en el desarrollo de modelos, teorías y algoritmos, enfocándose particularmente en problemas dinámicos donde las decisiones son tomadas de forma secuencial utilizando la información de periodos anteriores. Se analiza también la aplicación de esas ideas en problemas prácticos, especialmente en energía y minería.

El objetivo de este proyecto es emplear técnicas basadas en la optimización para proponer enfoques sistemáticos para hacer frente a los problemas de fondo de pensiones. El concepto de fondo de pensiones en este contexto se refiere a un problema de optimización dirigido a maximizar el bienestar de los futuros jubilados (según algún criterio cuantitativo) sujeto a mantener ciertas métricas de riesgo dentro de un rango específico.

Proyecto de investigación que busca desarrollar metodologías de descomposición para problemas de optimización de gran tamaño (generación de columna, algoritmo de Bienstock-Zuckerberg, y similares). Específicamente, se desea desarrollar métodos que puedan ser aplicados a problemas en redes, minería y optimización estocástica usando escenarios. 

En este proyecto estudiamos propiedades teóricas de una clase de planos cortantes que generaliza los cortes de tipo Chvátal-Gomory. 

El proyecto apunta a desarrollar algoritmos de aproximación para project scheduling bajo restricciones de recursos, y algunas aplicaciones a job shop scheduling.

Los problemas de empaquetamiento consisten en asignar un conjunto de elementos a un conjunto de grupos de manera óptima. Uno de estos problemas consiste en el balanceo de una línea de montaje, que en su forma más simple considera un conjunto de tareas que deben realizarse en estaciones de trabajo en una línea de montaje. En este proyecto estudiamos el efecto de la heterogeneidad entre los puestos de trabajo, específicamente en el diseño de líneas de montaje para personas con discapacidad, así como el efecto de la heterogeneidad en los salarios y en la disponibilidad de recursos.

El proyecto busca el desarrollo de herramientas de planificación y el análisis económico a problemas de planificación de inversiones en transmisión y generación eléctrica bajo incertidumbre. Busca entender cómo los agentes en un mercado cambian sus decisiones de inversión cuando se enfrentan a incertidumbres regulatorias, económicas, y tecnológicas. También busca entender cómo cambian estas decisiones dependiendo de si éstos son neutros o aversos al riesgo. 

Este proyecto aborda el estudio de problemas de optimización en tiempo discreto, tanto deterministas como estocásticos, y algunas de sus aplicaciones. Se quiere caracterizar políticas económicamente óptimas de explotación de un recurso renovable, estudiando particularmente si las mismas son sustentables en el tiempo.

Este proyecto busca entender la influencia de las asimetrías de información en el acceso a mercados cuando se considera la existencia de bienes públicos y donaciones. En particular se buscar analizar inclusión de mercados para mejorar los incentivos al financiamiento privado de bienes o actividades que generan externalidades.

El objetivo del proyecto es crear conocimiento en planificación minera a través del desarrollo de algoritmos fundamentales que rápidamente produzcan planes de producción cuasi-óptimos para problemas de tamaño real, considerando de forma explícita el riesgo financiero y geológico. Para ello se desarrollan nuevos modelos probabilísticos y metodologías para modelar la incertidumbre geológica y financiera, nuevos algoritmos de programación entera y dinámica para resolver problemas de producción de gran tamaño, y nuevas metodologías de optimización estocástica para integrar incertidumbre geológica y financiera en los problemas optimización de planificación. Ello requiere combinar técnicas de Investigación de Operaciones, Geoestadística y Economía Financiera para desarrollar un enfoque de solución integrado para abordar la planificación. El trabajo teórico y metodológico se complementa y es validado usando problemas reales de planificación obtenidos desde una red de contactos en la industria.

Proyecto de transferencia tecnológica que busca implementar los desarrollos científicos realizados en planificación minera dentro de un motor de optimización para problemas de planificación de tareas. Este proyecto cuenta con la alianza de la empresa australiana Deswik, líder en el mercado de softwares de minería, quien desarrollará un módulo específico que usa nuestro motor de optimización.

El objetivo general de este Núcleo es el estudio de preguntas fundamentales en el modelamiento estocástico de sistemas complejos y desordenados que aparecen en las áreas de ciencias naturales, ciencias sociales e ingeniería.

Developing fast fault detection and diagnosis algorithms for the antennas of the ALMA Radiotelescope, as well as feature identification algorithms to process the over 30Gb of data that the telescope generates.

Developing energy management algorithms, that account the variable nature of renewable sources, in particular photovoltaic, so as to correctly size projects and selection of tariffs.

Proyecto para ENAP Magallanes que busca desarrollar una herramienta para definir el ruteo y asignación de camiones para el transporte de líquidos desde los pozos y yacimientos a las baterías y terminales de carga ubicados en Tierra del Fuego. El algoritmo, basado en modelos de Vehicle Routing Problem, permite reducir el costo de los viajes en hasta en un 20~25%, y una asignación más justa de estos viajes a las distintas empresas de transporte.

Este proyecto busca desarrollar modelos de aprendizaje automático (machine learning) para determinar los tiempos de detención en las entregas de carga a partir de datos de GPS. El proyecto incluye el desarrollo de algoritmos tales como: GPS Filtering, GPS Location Detection y Stop Times Prediction.

Este proyecto de cooperación internacional entre Chile y Francia se aboca al estudio de dinámicas adaptativas de aprendizaje en teoría de juegos, y modelos de equilibrio dinámico en redes de transporte y telecomunicaciones bajo condiciones de congestión.