La iniciativa reúne a estudiantes de las Facultades de Ingeniería y Ciencias y de Ciencias Agropecuarias y Medioambiente de la Universidad de La Frontera (UFRO), interesados en profundizar sus conocimientos mediante el abordaje de un desafío real asociado al monitoreo de cuerpos de agua y la adquisición de nuevas competencias en inteligencia artificial. La actividad es impulsada por el Consorcio Sur-Subantártico Ciencia2030 (Ci2030), junto al Núcleo Científico y Tecnológico en Biorrecursos de esta casa de estudios (BIOREN).
Con el propósito de acercar a las y los futuros profesionales a la resolución de problemas reales mediante el uso de tecnologías habilitantes, la Universidad de La Frontera dio inicio al Workshop “IA Aplicada a Biorecursos”, iniciativa que reúne a 34 estudiantes de distintas carreras de las Facultades de Ingeniería y Ciencias y de Ciencias Agropecuarias y Medioambiente.
En este contexto, el desafío propuesto a las y los estudiantes consiste en desarrollar prototipos funcionales basados en inteligencia artificial orientados al cuidado y monitoreo de cuerpos de agua. Para lograrlo, los equipos trabajarán exclusivamente con datos biológicos de naturaleza pública y abierta, buscando cruzar la información de distintas muestras con información satelital. Esta integración tecnológica tiene como principal propósito construir modelos predictivos que permitan comprender de manera preventiva las dinámicas naturales de nuestros cuerpos de agua.
Uno de los encargados de la conformación del desafío y del monitoreo técnico de los equipos, el Ing. Misraim Burgos Medina, explica que “esta es una instancia en que se presenta un challenge y la idea es que, al finalizar, ellos tengan un recorrido desafiante y hayan atravesado un nuevo corpus técnico; por ejemplo, en cuanto a modelos predictivos, acceso a nuevos datos, productividad y descubrimiento de nuevas temáticas”.
Es así, como en la primera sesión se presentó el challenge que deberán resolver los equipos, junto con una metodología de trabajo basada en vibe coding. En esta etapa inicial se desarrolló un ejercicio guiado para que las y los participantes pudieran familiarizarse con la estructuración de un flujo de procesamiento, desde el tratamiento de datos hasta el prototipado de una solución basada en inteligencia artificial, utilizando herramientas y datos abiertos. Posteriormente, se conformaron los grupos de trabajo interdisciplinarios, que comenzaron a prototipar soluciones para un desafío de ejemplo, como parte del proceso de aprendizaje inicial.
A lo largo de tres semanas, las y los estudiantes trabajarán de manera autónoma en la resolución del desafío, contando con espacios de mentoría técnica y acceso a material complementario proporcionado por Ciencia2030.
El proceso culminará con el DemoDay, programado para el 10 de septiembre, instancia en la que los equipos presentarán su prototipo funcional —correspondiente a un nivel de madurez tecnológica TRL 2—, la arquitectura tecnológica utilizada y un reporte de métricas orientado a la toma de decisiones.
Inteligencia artificial para resolver desafíos complejos
Para el Ing. Miguel Toro Álvarez, coordinador del Laboratorio de Innovación para la Ciencia y la Tecnología InnovaLAB de Ciencia2030, uno de los principales objetivos de la iniciativa es fortalecer la formación de estudiantes en tecnologías habilitantes para la Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación (CTCI). “En particular, trabajamos la inteligencia artificial más allá de la IA generativa, buscando pasar a capas más profundas, apalancados en la inteligencia artificial generativa, que es como una puerta de entrada a estos diseños más complejos de modelos para la resolución de estos desafíos”.
En este sentido, agrega que “el desafío asociado que se realizó en el workshop presenta una oportunidad para abordar un conjunto de datos que, además de sus componentes numéricos, posee un contexto físico, químico y biológico. Esta característica hace necesario integrar distintas disciplinas y perspectivas para avanzar hacia soluciones pertinentes”.
Entre las y los participantes, Ever Ñancupil Oliva, estudiante de tercer año de Biotecnología, valora la oportunidad de complementar su formación y conocer otras perspectivas. “Me parece bastante enriquecedor trabajar con estudiantes de otras carreras, porque así uno puede obtener diferentes miradas desde la interdisciplina. Por lo tanto, creo que ayuda a fomentar la creatividad y el crecimiento personal”.
Una visión similar plantea Daniela Sepúlveda Navarrete, estudiante de tercer año de Ingeniería Civil Industrial. “Últimamente me ha interesado inscribirme en cosas de inteligencia artificial, porque es lo que se viene para el futuro… y también, el trabajar con estudiantes de otras carreras, enriquece mi formación como futura profesional”.
De esta manera, el workshop “IA Aplicada a Biorecursos” se proyecta como un espacio de formación práctica que articula inteligencia artificial, ciencia de datos, infraestructura tecnológica, investigación y conocimiento disciplinar, promoviendo el trabajo colaborativo, la autonomía y la vinculación temprana de estudiantes con desafíos concretos de la ciencia, el territorio y la industria, agenda estratégica para Ciencia2030 y el Núcleo Científico y Tecnológico en Biorrecursos (BIOREN-UFRO).
