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Recent Submissions
- ItemCuantificación de incerteza de modelos de aprendizaje profundo especializados en percepción urbana mediante el método de MC Dropout(2025) Larraín Aylwin, Vicente; Löbel Díaz, Hans-Albert; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEsta investigación aborda la cuantificación de incertidumbre en modelos de aprendizaje profundo especializados en percepción urbana mediante el método de Monte Carlo Dropout. Utilizando arquitecturas de redes neuronales convolucionales basadas en ResNet, implementamos y evaluamos MC Dropout para estimar la incertidumbre predictiva en modelos que analizan la percepción de seguridad urbana a partir de imágenes. Nuestros experimentos en el dataset PlacePulse 2.0 y en un dataset específico para Santiago de Chile demuestran que MC Dropout no solo mejora la precisión predictiva (de 66.81% a 67.64%) sino que también proporciona valiosas estimaciones de incertidumbre sin requerir modificaciones estructurales significativas en la arquitectura. Integramos la técnica de visualización GradCAM para analizar la relación entre la incertidumbre predictiva y los patrones de atención visual, identificando una correlación estadísticamente significativa (Pearson r:0.2072, p < 0.001) entre estas métricas. Nuestros resultados revelan que el modelo tiende a subestimar la incertidumbre, con aproximadamente 48.7% de las predicciones dentro del intervalo de confianza de 1σ (frente al 68.3% esperado) y 20.3% fuera del intervalo de 2σ (frente al 5% esperado). La aplicación al contexto urbano de Santiago demostró que las estimaciones de incertidumbre varían según características urbanas específicas, con el sector oriente mostrando una calibración ligeramente mejor. Esta investigación contribuye al avance de modelos de percepción urbana más confiables e interpretables, proporcionando un marco metodológico aplicable en planificación urbana y desarrollo territorial donde comprender la confiabilidad de las predicciones es crucial.
- ItemEstudio de la auto-consolidación de depósitos de relave filtrado en condición no saturada(2025) Cabañas Cañas, Miguela Andrea; Sáez Robert, Esteban; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaChile se sitúa como el primer productor de cobre a nivel mundial con más de 5 Mton de cobre fino al año, aun cuando el efecto de envejecimiento de las minas ha conllevado a una disminución en la ley de cobre promedio y a la profundización de los cuerpos mineralizados que son explotados. Debido a lo anterior y al método de procesamiento de mineral sulfurado, la generación de desechos mineros ha ido en aumento, por lo que existe una creciente necesidad de espacio donde depositar relaves. De esta manera, el Programa Alta Ley (Fundación Chile, 2016) ha establecido el desafío de enfrentar la creciente escasez de agua y superficie, donde los relaves filtrados, cuyo contenido de humedad no supera el 20%, se presentan como una de las soluciones que permite disponer relaves con un menor contenido de agua y, por tanto, haciendo uso de una menor superficie, controlando las eventuales infiltraciones en la base hacia el terreno natural. Existen escasas investigaciones relacionadas al estudio del flujo en relave filtrado por efectos de auto-consolidación en condición no saturada, que permitan predecir el comportamiento de estos grandes de depósitos, dispuestos tanto en forma apilada (acopios), como aterrazados en laderas de cerros. Se estudió un modelo físico (permeámetro) de gran tamaño, para monitorear la saturación y consolidación del relave, complementado con un modelo computacional para predecir su comportamiento a largo plazo. Como resultado de los análisis, se tiene que se produce una disminución en la saturación, efecto fuertemente controlado por el fenómeno de evaporación, lo que es consistente con las pruebas realizadas en el experimento físico, por lo tanto, es posible afirmar que el permeámetro de gran tamaño entregaría una estimación próxima y representativa de la condición de depositación del relave filtrado.
- ItemAdaptative multipliers for extrapolation in frequency(2025) Castelli, Diego; Sing-Long C., Carlos A.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaReconstruir un objeto a partir de una cantidad finita de mediciones es un problema clásico de las matemáticas aplicadas. Dado que cualquier conjunto finito de mediciones está contenido en conjunto compacto, es por ende de interés el poder realizar la tarea de extrapolar la transformada de Fourier de un objeto de una región acotada a todo el espacio. Esta tarea se conoce como extrapolación de frecuencias. Este problema está mal puesto a expensas de supuestos adicionales sobre la estructura del objeto. Se sabe que cuando el objeto está soportado en un compacto, su transformada de Fourier puede ser extendida a todo el espacio. Mas sin embargo, es conocido que ese problema está mal condicionado. En este trabajo, asumimos que el objeto pertenece a una colección de funciones a soporte compacto. Además, en lugar de extrapolar a todo el espacio, estudiamos el problema de extrapolación a un dominio acotado utilizando dilaciones en frecuencia con un multiplicador de Fourier evocando la ecuación de refinamiento del área de análisis de multiresolución. Bajo condiciones adecuadas, demostramos la existencia de un multiplicador óptimo en el peor caso sobre la colección, y probamos que dichos multiplicadores comparten una misma estructura canónica. Cuando la colección es finita, probamos que el multiplicador óptimo en el peor caso, es representado por una matriz Hermitiana Σ e introducimos una iteración de punto fijo para obtenerla. Con esto, introducimos la familia de multiplicadores, que denominamos los Σ-multiplicadores, para extrapolación de frecuencias. Adicionalmente establecemos la conexión entre los Σ-multiplicadores y análisis multiresolución. Concluimos con experimentos numéricos para ilustrar las consecuencias prácticas de nuestros resultados teóricos.
- ItemHow expectations help predict bond risk premium(2025) Burgos Ibarra, Nicolás Alejandro; Cortázar S., Gonzalo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEste artículo examina el impacto de las expectativas del mercado en los premios por riesgo de bonos incorporando datos de encuestas y el índice de volumen de búsquedas de Google (SVI) en los modelos desarrollados por Cochrane y Piazzesi (CP) y Ludvigson y Ng (LN). Utilizando datos mensuales y semanales, los resultados indican que los datos de las encuestas mejoran consistentemente el poder explicativo del modelo cuando se combinan con los factores CP y LN. Como se esperaba, debido a su naturaleza de corto plazo, el factor SVI mejora el desempeño predictivo del modelo solo en los datos semanales. El análisis fuera de la muestra confirma que agregar estos factores reduce los índices de error cuadrático medio, lo que refuerza su valor para predecir los excesos de retorno en los bonos.
- ItemEfecto del tiempo y la temperatura en la extracción de compuestos bioactivos de arándanos (VACCINIUM CORYMBOSUM)(2025) Moyano Alvear, Joaquín Eulogio; Aguilera, José Miguel; Moreno Constenla, María Carolina; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEn el presente estudio se analizó cómo el tiempo y la temperatura afectan la extracción de compuestos bioactivos en arándanos (Vaccinium corymbosum), un recurso natural de gran importancia, para poder encontrar un punto que optimice este proceso. Para poder estudiar el comportamiento señalado se realizaron extracciones acuosas utilizando un puré de la baya y se midieron el contenido de fenoles y contenido de antocianinas, la capacidad antioxidante mediante DPPH y FRAP, y el color mediante procedimientos específicos. Las extracciones se llevaron a cabo a tres temperaturas (50, 70 y 90 °C) durante intervalos de 1, 5, 20, 40, 60 y 120 minutos, incluyendo también una muestra fresca sin tratamiento térmico. Los datos obtenidos fueron sometidos a análisis estadísticos para determinar la correlación entre las variables, su comportamiento a través de regresiones y las diferencias significativas entre las muestras. Además, se agruparon los datos obtenidos mediante kmeans y clustering jerárquico, lo que permitió identificar dos grupos con patrones similares, clasificados como altos y bajos en propiedades antioxidantes. Adicionalmente, se construyeron modelos matemáticos para predecir la extracción de compuestos bioactivos en función del tiempo y la temperatura, a través del ajuste de parámetros y la identificación del modelo que mejor se ajustaba a los datos obtenidos. Los resultados permitieron concluir que la extracción de fenoles, antocianinas y capacidad antioxidante se relacionan positivamente con la temperatura. Se destaca la temperatura de 90 °C como la más efectiva de las tres, ya que posee diferencias significativas en comparación con las otras temperaturas evaluadas y en la que se optimiza el proceso de extracción alrededor de los 40-60 minutos. Este momento también marca el cambio en el comportamiento de las extracciones, desde un aumento progresivo a una estabilización en el tiempo y en algunos casos una leve disminución.