Projects per year
Organization profile
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La línea de investigación de Ingeniería de la Información y Energía nace de la interacción interdisciplinaria de aquellas áreas de ingeniería eléctrica que habitualmente convergen en los sistemas eléctricos y de información de vanguardia, en los que se destacan la conversión de energías renovables, la electrónica aplicada a sistemas de señales y de potencia, el control automático, los sistemas de transmisión y procesamiento de información, y la inteligencia artificial.
Esta línea de investigación tiene como objetivo avanzar en el conocimiento científico y tecnológico de relevancia mundial, con foco en ciencia aplicada y el trabajo experimental. Así, los académicos y académicas que la integran abordan el desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, modelación matemática y tecnologías de comunicación, con un enfoque interdisciplinario que abarca desde problemas fundamentales hasta aplicaciones concretas en diversas áreas. Se investiga en aprendizaje automático, visión por computador y procesamiento de texto, aplicando estas herramientas a contextos como medicina, seguridad pública, agricultura de precisión, y análisis legal y ciudadano, procesamiento de imágenes médicas y urbanas, y el desarrollo de modelos multimodales y autosupervisados de alto impacto.
Además, el grupo explora fenómenos físicos complejos mediante modelación matemática y simulación computacional, así como tecnologías de comunicación óptica en espacio libre, incluyendo enlaces láser clásicos y cuánticos. También se desarrollan esquemas de control avanzados para mejorar la estabilidad de redes eléctricas frente a perturbaciones, y se trabaja en la co-optimización de software y hardware para soluciones de inteligencia artificial que requieran baja latencia y alta eficiencia energética, contribuyendo al diseño de sistemas más robustos y sostenibles.
Organization profile
La línea de investigación de Ingeniería de la Información y Energía nace de la interacción interdisciplinaria de aquellas áreas de ingeniería eléctrica que habitualmente convergen en los sistemas eléctricos y de información de vanguardia, en los que se destacan la conversión de energías renovables, la electrónica aplicada a sistemas de señales y de potencia, el control automático, los sistemas de transmisión y procesamiento de información, y la inteligencia artificial.
Esta línea de investigación tiene como objetivo avanzar en el conocimiento científico y tecnológico de relevancia mundial, con foco en ciencia aplicada y el trabajo experimental. Así, los académicos y académicas que la integran abordan el desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, modelación matemática y tecnologías de comunicación, con un enfoque interdisciplinario que abarca desde problemas fundamentales hasta aplicaciones concretas en diversas áreas. Se investiga en aprendizaje automático, visión por computador y procesamiento de texto, aplicando estas herramientas a contextos como medicina, seguridad pública, agricultura de precisión, y análisis legal y ciudadano, procesamiento de imágenes médicas y urbanas, y el desarrollo de modelos multimodales y autosupervisados de alto impacto.
Además, el grupo explora fenómenos físicos complejos mediante modelación matemática y simulación computacional, así como tecnologías de comunicación óptica en espacio libre, incluyendo enlaces láser clásicos y cuánticos. También se desarrollan esquemas de control avanzados para mejorar la estabilidad de redes eléctricas frente a perturbaciones, y se trabaja en la co-optimización de software y hardware para soluciones de inteligencia artificial que requieran baja latencia y alta eficiencia energética, contribuyendo al diseño de sistemas más robustos y sostenibles.
Fingerprint
Collaborations and top research areas from the last five years
Profiles
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Jaime Anguita Garcia, PhD
- Universidad de los Andes
- Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas
- Claustro Doctorado en Ciencias de la Ingeniería - Colaborador/a
- Ingeniería Civil Eléctrica
- Línea de investigación en Ingeniería de la Información y Energía
- Doctorado en Ciencias de la Ingeniería
Person: Researcher
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Jaime Eduardo Cisternas Elgueta, PhD
- Universidad de los Andes
- Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas
- Claustro Doctorado en Ciencias de la Ingeniería
- Grupo de Sistemas Complejos de Ingeniería
- Línea de investigación en Ingeniería de la Información y Energía
- Doctorado en Ciencias de la Ingeniería - Claustro
Person: Researcher, Academic
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José Francisco Delpiano Costabal, PhD
- Universidad de los Andes
- Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas
- Claustro Doctorado en Ciencias de la Ingeniería
- Ingeniería Civil Eléctrica
- Línea de investigación en Ingeniería de la Información y Energía
- Doctorado en Ciencias de la Ingeniería - Claustro
Person: Researcher
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FONDECYT EXPLORACIÓN - 13250156: DYNAMIC AI FOUNDATION MODELS FOR INTERPRETING MEDICAL IMAGES THROUGH SELF-SUPERVISION, MULTIMODALITY, CLINICAL-CONTEXT PROMPTING AND ADAPTABLE EXPLAINABILITY
Chang, V. (Director) & Saavedra Rondo, J. M. (Director (a) Adjunto)
1/08/25 → 31/07/29
Project: RESEARCH
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FONDECYT REGULAR - 1250045: TAILORED UPLIFT MODELING METHODS FOR BUSINESS ANALYTICS
Maldonado, S. (Principal Investigator), Vairetti, C. M. (Co-Investigator) & García-Echalar, A. (Co-Investigator)
1/04/25 → 31/03/29
Project: RESEARCH
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FONDECYT REGULAR - 1250681: CHAOTIC PHENOMENA IN MAGNETIC SYSTEMS: THEORY, EXPERIMENTS, AND DATA-DRIVEN MODELING
Cisternas Elgueta, J. E. (Principal Investigator)
Agencia Nacional de Investigation y Desarrollo
1/04/25 → 31/03/28
Project: RESEARCH
Research output
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A scalable AI-driven approach for burned-area mapping using U-Net and Landsat imagery
Mancilla-Wulff, I., Terán, D., Vairetti, C., González-Olabarria, J. R., Weintraub, A. & Carrasco-Barra, J., Jan 2026, In: Applied Soft Computing. 186, 114070.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
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Achieving high performance on sketch-based image retrieval without real sketches for training
Saavedra, J. M., Stears, C. & Campos, W., Jul 2025, In: Pattern Recognition Letters. 193, p. 94-100 7 p.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
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An Optimized SPICE-Compatible Positive Feedback Model for Ferroelectric Devices: Design, Calibration, and Dynamic Simulations
Villegas, N., Carvajal, J., Alam, S., Pantha, T., Maggi, C., Cisternas, J., Ni, K., Dutta, S. & Gomez, J., 2025, In: IEEE Transactions on Electron Devices. 72, 8, p. 4070-4076 7 p.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review