Proyectos

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Numerous real-life decision-making processes involve solving a task with uncertain input that can be estimated from historic data. There is a growing interest in decision-focused learning methods (a.k.a. smart predict-then-optimize) whose goal is to find models that fit the data while considering how the predicted input will perform in a particular task. For example, the task can be a shortest path problem that uses predictions on travel times in the objective function. Fitting the data and ignoring the task may lead to sub-optimal decisions. Sometimes, uncertainty is involved in the constraints of the model. In this case, ignoring the task would lead to infeasible decisions. The goal of this project is to develop efficient exact algorithms and new applications to train a Machine Learning models that perform well in one or several tasks using mathematical programming (MP) tools. In this context, the typical measure of a predictor is the regret: the excess cost incurred when making a suboptimal decision due to an imprecise predictor. This problem is bilevel in nature: the top-level decision consists in determining a predictor that minimizes a regret while considering that the predictions will affect a task, e.g. an optimization problem in a lower level. This structure is typically non-convex and non-continuous, making the problem difficult to solve for realistic instances. However, several recent advances in bilevel-tailored approaches exploit this structure and can solve large scale problems. There are two main ways of estimating task-oriented predictors: 1) stochastic gradient-based methods; and 2) MP reformulations of the problem. Stochastic gradient-based methods replace the non-differentiable regret for some differentiable surrogate loss function approximating the real loss. Due to advances in neural network implementations and stochastic gradient-descent this approach is the most applied among researchers and practitioners in the Machine Learning community. MP for data science has attracted the attention of researchers and practitioners in different areas as mathematics, operations research, computer science during the last years. It provides some degree of flexibility, being able to model desirable considerations for predictions models. For instance, MP has been successfully used to train sparse models yielding improved explainability and/or fairness. Moreover, MP models are in many cases solvable by any off-the-shelf solver. However, for the decision-focused learning problem there are still many gaps using MP formulations. To the best of our knowledge, MP formulations have been used only for surrogate loss functions. Behind the low usage of MP tools is the scalability. A typical ML setting involves data sets involving thousands of observations. In consequence, the training task becomes more difficult. To tackle this issue, decomposition methods such as cut and column generation can help to solve problems at scale. We aim to provide efficient exact methods that can return either optimal solutions, or optimality guarantees for large scale instances. During the last years, decision-focused learning has been widely applied to combinatorial optimization problems. However, this approach can also be used in many other applications such as Markov decision processes (MDPs) or game theory. In the first case, we can take algorithmic advantage of well-known existing algorithms for MDPs such as value iteration or policy iteration, or approximation techniques such as Q-learning. The game-theoretic setting is more challenging: depending on the notion of equilibrium the loss function would change. For instance, the definition of regret can be applied straightforwardly to Stackelberg equilibria (or leader-follower equilibria), a concept widely applied to energy markets, security and transportation. In the case of Nash equilibrium, the definition of regret is not direct anymore. We hope to develop models that adapt the decision-focused learning paradigm to this broader context. The study of this topic requires the use and development of MP of tools along with their algorithmic analysis. During the project, we expect to develop efficient of algorithms that can be used by decision making, as well as contribute in the understanding of the theoretical aspects of decision-focused learning.

Movilidades Adaptativas “Adaptive mobilities a transdisciplinary approach to daily mobility on the chiloé archipelago” es un proyecto Fondecyt Regular 1220762 (2022-2025) cuyo objetivo general es analizar la movilidad cotidiana en 4 sistemas archipelágicos (Calbuco, Chauques, Quinchao y Desertores), enfatizando tanto en las experiencias adaptativas y sus interrelaciones con actores humanos y no-humanos, como en la animación de formas de encuentro dialógico entre investigadores e isleños.

El presente estudio se centra en la violencia de género en relaciones de pareja a partir de experiencias de jóvenes universitarias chilenas, examinando el maltrato psicológico, físico y sexual.

Los bosques de Nothofagus macrocarpa se consideran relictos de las condiciones climáticas pasadas y de la historia de perturbaciones humanas. El actual estado de degradación de los bosques de N. macrocarpa y su incierta resiliencia ante nuevas alteraciones de hábitat humanas, como el cambio climático o incendios forestales, y naturales hace que esta especie sea considerada en un estado de conservación vulnerable. Sin embargo, esta definición de estado de conservación carece de un análisis que integre las modificaciones de procesos ecológicos producto del potencial efecto de futuras condiciones climáticas y de las alteraciones humanas. En este proyecto buscamos desarrollar una evaluación de la integridad ecológica de los bosques de N. macrocarpa en un contexto de alteración de hábitat producto del uso humano, sequías pasadas y futuro cambio climático. El método propuesto permitirá estandarizar una evaluación que sintetice umbrales y curvas de respuesta de agentes de estrés sobre las poblaciones de N. macrocarpa producto de la alteración de hábitat. Finalmente, generaremos instancias de diálogo y difusión de los hallazgos sistematizados de N. macrocarpa con comunidades locales y diversos actores gubernamentales, que ayuden a actualizar las bases normativas de la ley forestal en Chile.

El Cambio Global está alterando la composición y estructura original de los ecosistemas naturales, generando degradación y fragmentación a nivel mundial, especialmente en regiones vulnerables como las mediterráneas. Bajo este escenario, la restauración ecológica se ha tornado clave para la conservación y recuperación de ecosistemas con altos niveles de fragmentación y perturbación, como es el caso de las formaciones vegetacionales xerofíticas de Chile central. Por ejemplo, la cuenca del río Petorca, región de Valparaíso, está pasando por una sequía histórica, además de presentar altas tasas de sustitución de formaciones xerofíticas por cultivos frutales. Por esto, los proyectos de restauración ecológica en este tipo de vegetación resultan un desafío permanente, debido principalmente por la escasa información existente. Este desafío aumenta al tratarse de iniciativas en la precordillera andina, que es justamente donde es necesario recuperar y aumentar las funciones ecosistémicas degradadas como la provisión de carbono y agua, el control de erosión, el hábitat de especies, y biodiversidad, entre otros. Experiencias previas en restauración se han centrado principalmente en plantar especies arbóreas, sin considerar la resiliencia de las áreas degradadas. La presente propuesta busca evaluar el éxito de la restauración activa-pasiva en formaciones xerofíticas a corto plazo en una cuenca altamente perturbada por cultivos agrícolas, basándose en la capacidad de resiliencia de las áreas degradadas, para así maximizar el potencial de recuperación natural del ecosistema. Primero (obj 1), se realizará un diagnóstico del estado de las formaciones xerofíticas de la cuenca del Río Petorca mediante una combinación de datos satelitales, clasificando áreas xerofíticas de acuerdo al nivel degradación e identificando áreas productoras de semillas que serán usadas como ecosistemas de referencia, y así definir áreas prioritarias a restaurar. Además, se incluirá la participación actores relevantes desde el inicio del proyecto, con la finalidad de generar alianzas de mutuo beneficio, así como también una retroalimentación de los sitios con necesidad de restauración y las metodologías propuestas de restauración. Finalmente, en esta etapa se seleccionará un sitio prioritario de restaurar y su ecosistema de referencia. Segundo (obj 2), se realizará un análisis comparativo entre los sitios seleccionados (degradado y referencia) mediante indicadores basados en estudios prospectivos y retrospectivos de la vegetación, con objetivo de evaluar la resiliencia de las funciones ecosistémicas (principalmente cobertura, productividad, biodiversidad y eficiencia de uso del agua). Se realizará una caracterización prospectiva utilizando vuelos de dron y el monitoreo de parcelas fitosociológicas de estructura, diversidad y regeneración de la vegetación en todos sus hábitos de vida. En paralelo se realizará un estudio retrospectivo para estudiar la variación espacio-temporal en el crecimiento, acumulación de carbono y uso eficiente del agua través de estudios dendrocronológicos. Tercero (obj 3), con la información generada por los objetivos 1 y 2, se instalarán y monitorearán ensayos de restauración ecológica ubicados espacialmente de manera estratégica, buscando la conexión de fragmentos y/o remanentes naturales, basados en cuatro tratamientos: (i) Restauración Activa (RAc: aislamiento del área, obras de conservación de suelo, y reintroducción de especies arbóreas, arbustivas, herbáceas y suculentas); (ii) Restauración Asistida (RAs: aislamiento del área y obras de conservación de suelo); (iii) Restauración pasiva (RP: aislación del área); y (iv) control (tratamiento sin intervención en sitio de referencia próximos al sitio degradado). Para evaluar el éxito de los tratamientos de restauración, se compararán los siguientes indicadores funcionales: (i) estructura, diversidad florística y parámetros ecofisiológicos; (ii) abundancia y biodiversidad de insectos bioindicadores; (iii) características físico-químicas del suelo y compactación; (iv) condiciones microclimáticas. Para poder analizar todos los indicadores bajo una misma variable respuesta, se evaluará la resiliencia a corto plazo de los tres tratamientos de restauración a partir del porcentaje de cambio en cada indicador respecto al tratamiento control. Finalmente, se validará la información generada por el proyecto y su aporte a la Ley 20.283 mediante la participación de los actores clave identificados anteriormente, buscando la transferencia, retroalimentación y discusión entre el conocimiento científico y la percepción comunitaria (obj 4). Se espera que los resultados sirvan de base para el manejo, conservación, restauración y adaptación de la vegetación en tierras secas altamente degradadas frente a las amenazas del cambio global.

Since 2010, central Chile is experiencing a multi-dimensional crisis due to the pervasive impacts of the ongoing mega drought. Political institutions and stakeholders have responded reactively to socio-economic crises associated with the mega drought as they emerge (particularly in the agricultural and health sectors). While governments should move towards risk-based management (Wilhite et al. 2014), they require robust decision making tools to facilitate the transition. One such tool are early warning systems (EWS), which aim to reduce vulnerability and to improve response capacity of people at risk. However, the current observatory developed for Chile, While Chile current has the Chilean Agroclimatic Observatory (Verbist et al., 2016), was mainly designed for scientific purposes and has a poor user experience (UX). To this endwe propose the development of a multi-scale drought observatory for Chile that will help mitigate agricultural and ecological impacts. Using a macrosystems perspective (Heffernan et al. 2014), this observatory will integrate global climate and land satellite data with in-situ measurements from national weather stations. It will have two main components: i) monitoring climate and land variables and their impacts on agricultural and socio-ecological systems, and ii) a drought early warning system (DEWS). The drought monitoring and DEWS platforms will target three user groups – the general public, decision makers , and the scientific community – and will comply with FAIR data principles (Wilkinson et al. 2016), to enhance usability of all products. We will monitor drought-related variables at two spatial scales: the national scale (Fig. 1a) and at ii) the local scale for which we selected the Aconcagua watershed (Fig 1b). Local-scale measurements will also be used to validate and improve drought monitoring at the national scale. We selected this watershed for two reasons: i) it has been highly impacted by drought (Fig. 2c, showing the extreme drought conditions across the watershed), which have triggered several conflicts this year (2021) between agricultural interests and groups concerned with access to drinking water; and ii) this watershed will provide a preview of the future for other watersheds that have yet to experience the evolving, multi-dimensional impacts of similarly extreme droughts.

Anthropogenic climate change (global change) has caused widespread negative impacts on the vitality and natural dynamics of forest ecosystems across different biomes worldwide. Such impacts are forecast to continue throughout the 21st Century, with Mediterranean-type ecosystems (MTE) being one of the most vulnerable worldwide. MTE are a global conservation priority owing to their high biodiversity, endemism and, carbon and water cycling. In particular, there are significant concerns and uncertainties about the future of tree-dominated MTEs given their vulnerability to global change and, therefore, the consequent likelihood of rapid changes in species distribution. I will assess the response and adaptation of the only Mediterranean forest ecosystems in South America to current and forecasted climate change along biogeographic gradients from sclerophyllous forest to relict mountain in central Chile, using a multi-scale approach, from shrubs to tall trees, and from seeds to ecosystem. This information will allow us to understand the stability of the trailing edge and the potential threats due to the upward migration of other species under global warming in Chilean MTE forest. To achieve these goals, I will exploit multidisciplinary approaches based on hydrology, remote sensing, dendrochronology, ecology, genetic and plant physiology, combining field, laboratory and experimental studies, with the purpose of forecasting forest. Considering that climate change is expected to drive abrupt nonlinear changes throughout the 21st century. I will include analytical approaches that can accommodate these non-linear relationships such as process-based models, non-stationary time-series models and structural equation modeling, as they can support a physiological approach that can robustly assess the forest productivity responses to future climate variability. This proposal will involve three approaches to forecasting forest resilience at different ecological scales: (i) forest-scale research to assess and predict canopy decline and change in foliar phenology using remote sensing and model-based climatic projections using in situ and ex situ data (Obj 1); population-based study assessing the current and future resilience of tree populations using demographic rates, ecophysiological indicators and genetic traits (Obj 2); regeneration-based study to investigate mechanisms of local adaptation in early life stages and potential for persistence of populations, using plant-growth chambers to simulate current and future climate condition in Chile’s MTE (Obj 3). Finally, a multivariate analysis to determine the relative resilience of forests based on information of three previous approach will be assess (Objective 4). Each projected approach will be transformed to predict change percentage, and thus, forecasted resilience rate by short-intermediate (2030-2065) and long term (2065-2100), considering the same weight of each approach. This proposal is a pioneer in global change research in ecology and biogeography due to its focus on possible migration from sclerophyllous trees to mountain forest in South American MTE. Findings will enable us to identify and predict species- and population-level resilience in the face of global climate change to inform priorities for conservation, mitigation and adaptation.

Materia Específica: El proyecto busca comprender la conciencia jurídica de los legos que respaldan los linchamientos y, de ser pertinente, dar cuenta de la configuración de alienación legal que atraviesa dicha conciencia jurídica.

El proyecto “Prácticas Artísticas de Mediación con Comunidades: Desafíos para Expandir el Rol Social de las Artes en Chile”, desarrollado bajo el programa Fondecyt Regular n° 1220066, tuvo como objetivo general comprender cómo las prácticas artísticas de mediación contribuyen a abordar problemáticas socioculturales, generando estrategias que expandan el rol social de las artes en diversos contextos y comunidades del país​.