El estudiante del Master of Science in Data Science UAI (MSDS), Gianfranco Speroni obtuvo el premio al mejor trabajo de postgrado en el Congreso Chileno de Investigación Operativa (OPTIMA) 2022. La investigación, que se titula “Minimizing flowtime under uncertainty in Alma servers: using quantile forest to estimate processing time for prescriptive analytics in scheduling”, se enfoca en desarrollar herramientas de predicción y prescripción para la gestión eficiente de bancos de servidores y se enfocó en los servidores del radiotelescopio ALMA.

“La investigación se centró en enfrentar las decisiones que involucra la programación de tareas de imagen dentro de los servidores del observatorio. El punto clave que explotamos dentro de la elaboración de una solución fue justamente enfrentar la incertidumbre en la toma de decisiones, mediante la aplicación de un modelo de aprendizaje supervisado y destinado a servir de nueva información a un algoritmo de decisión posterior habilitado para incorporar esa nueva información”, explicó Gianfranco Speroni.

El estudiante decidió centrar su investigación en ALMA con el fin de “poder realizar un aporte a un órgano tan importante para la comunidad científica, como el observatorio ALMA”.

En cuanto al reconocimiento en sí, Speroni comentó que significó una “tremenda alegría” y “el reconocimiento del trabajo arduo realizado por todo el equipo (Prof. Luis Aburto, Prof. Rodrigo Carrasco y Prof. Ricardo Seguel) en un evento que convoca a gente especializada, es, sin duda, el acontecimiento más satisfactorio que he vivido hasta la fecha”.

A su vez, Gianfranco Speroni comentó el MSDS “me otorgó la fundamental capacidad de extraer valor de data cruda por medio de análisis estadísticos y la aplicación de Machine Learning. Por otro lado, también fue primordial el conocimiento que se me entregó en el campo de la algorítmica y complejidad computacional a lo largo de todos los cursos que se realizaron en el magister, ya que enfrentar un desafío como el de ALMA requiere conocimiento en estas áreas para poder resolverlos en la práctica”.

También enfatizó de qué manera su paso por el pregrado de Ingeniería UAI lo motivó a seguir el camino de la investigación, ya que “la vocación que se hace presente en los profesores, dentro de las aulas de la universidad, es lo que me motivó a llegar a estas instancias. El hecho de que mantengan el apetito por el conocimiento y la resolución de problemas a cada uno de los estudiantes (incluyéndome) es algo de lo que estaré agradecido eternamente”.

Finalmente, El estudiante hizo un llamado a los alumnos y alumnas a participar de este tipo de instancias: “Experimentar la creación de soluciones nuevas y mejores por medio de investigación es algo que no tiene comparación”, puntualizó.

Cabe destacar que esta investigación fue guiada por el académico de Ingeniería UAI, Luis Aburto y contó con la participación de Rodrigo Carrasco y Ricardo Seguel. A su vez, en OPTIMA también se presentaron diversos trabajos de estudiantes y académicos de los programas DIIO, MCI, MIIO y MSDS:

• Felipe Lagos. Scenario Consensus Algorithms for Solving Stochastic and Dynamic Problems
• Francisca Ibáñez, Luis Aburto and Florencia Darrigrandi. Optimización de precios usando Modelo Jerárquico Bayesiano a nivel tienda
• Anthony D. Cho, Rodrigo Carrasco and Gonzalo Ruz. Prescriptive maintenance framework.
• Vicente Riquelme and Luis Aburto. Predicción de motivaciones de compra usando hierarchical latent dirichlet allocation
• Gianfranco Speroni, Luis Aburto and Rodrigo Carrasco. Minimizando el Tiempo de Flujo bajo Incertidumbre en los Servidores de ALMA: Un Enfoque Basado en Machine Learning para la Estimación de Tiempos de Procesamiento e Intervalos de Confianza
• Ignacio Sánchez and Luis Aburto. Creando reglas de precios usando support vector machines para optimización robusta de precios
• Antonia Inda, Luis Aburto and Wilfredo Yushimito. Predicción de demanda y optimización de campañas de marketing en empresa de distribución de gas licuado de petróleo
• Camila Cartes, Luis Aburto and Rolando De la Cruz. “Optimización de settings operacionales, manteniendo la calidad en la producción de cartulinas usando herramientas de analítica predictiva y prescriptiva”
• Luis Aburto and Cristian Ausin. Análisis prescriptivo para optimizar la auditoría de Quiebres de Stock mediante LSTM

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