Fondos para apoyar la realizacion de la Fourth Latin American Summer School on Robotics (LACORO 2025). La primera edición se realizó online en octubre de 2020; la segunda fue presencial en enero de 2023; la tercera 2024 en la Universidad de O’Higgins en Rancagua, Chile. La cuarta edición tendrá lugar en diciembre de 2025 en la Universidad de O’Higgins. https://lacoro.org/

Esta Escuela de Verano beneficiará principalmente a Estudiantes y Académicos de las Américas interesados en la Investigación en Inteligencia Artificial aplicada a la Robótica. Nuestro objetivo es fomentar la colaboración nacional y regional en esta área de investigación. Para la primera edición, alcanzamos 241 inscripciones para actividades online de todo el mundo, y la segunda versión tuvo 166 inscripciones para actividades presenciales en enero de 2023, principalmente de Chile, México, Argentina, Brasil y Uruguay.

Escuela de Verano Latino Americana de Robotica (LACORO)

KhipuX support grant for organizing the Third Latin American Summer School on Cognitive Robotics (LACORO) https://www.lacoro.org/

Fondos para apoyar la realizacion de la Third Latin American Summer School on Cognitive Robotics (LACORO 2024). La primera edición se realizó online en octubre de 2020; la segunda fue presencial en enero de 2023; la tercera versión tendrá lugar entre el 9 y el 13 de diciembre de 2024 en la Universidad de O’Higgins en Rancagua, Chile. https://lacoro.org/

Esta Escuela de Verano beneficiará principalmente a Estudiantes y Académicos de las Américas interesados en la Investigación en Inteligencia Artificial aplicada a la Robótica. Nuestro objetivo es fomentar la colaboración nacional y regional en esta área de investigación. Para la primera edición, alcanzamos 241 inscripciones para actividades online de todo el mundo, y la segunda versión tuvo 166 inscripciones para actividades presenciales en enero de 2023, principalmente de Chile, México, Argentina, Brasil y Uruguay.

In the previous project the research focus was on the sensing principle and the development of prototype modules for a tactile proximity sensor (TPS). In the current project the focus is on the methods and algorithms with which the events in the near proximity of the robots can be modelled by means of these sensors. Collectively, the TPS on the robot surface and gripper constitute a smart skin. The application scenarios here are the Active Exploration of the Environment, Grasping and the Safe Human-Robot-Interaction. The methods to be developed will improve significantly on the quality of state of the art methods and expand the horizon of possible solutions for these problems. The capacitive measuring principle and the spatial resolution in both, the tactile and proximity modalities, enable an area-wide and distance based coverage of the robot surroundings. It is the first time that algorithms for Exploration, Grasping and Safe-Human-Robot-Interaction are presented that rely simultaneously on both tactile and proximity sensing with spatial resolution. The goal of the Exploration is to research which methods and strategies enable the robot to acquire a contact- and proximity-based world-model by means of TPS. The quality of state of the art solutions for grasping should be improved significantly. For the Safe-Human-Robot-Interaction algorithms should be developed that adapt the robots path and velocity according to the current situation as determined by the TPS. Also, new algorithms should make a TPS-based Interaction possible with the goal of robot controlling and programming by the human through tactile and proximity input. Finally, according to the context of the task and situation at hand (Exploration, Manipulation and Interaction) the robot should show an appropriate behaviour which is given by a behavioural strategy that will also be developed. The starting point in the project is the TPS-modules which were successfully developed in the previous project. At the beginning, research will be focused on the algorithms for signal processing that extract robust features from TPS for higher level tasks. This step is followed by the integration of TPS into a robot system realizing the smart skin. Building on these steps the methods for Exploration, Manipulation and Safe-Human-Interaction are developed. Finally, the results of the project will be shown and evaluated in a combined demonstration scenario that includes a robot endowed with TPS.

Desarrollo de réplicas fidedignas e interactives de objetos deformables del mundo real. La principal aplicación estudiada serán los phantomas de órganos humanos, que permitirán la validación de intervenciones así como ayudar durante la formación de especialistas.

Este proyecto busca analizar el nivel de competencias digitales en estudiantes universitarios, abordando las brechas de género como un aspecto clave para una educación inclusiva y adaptada a las demandas de la era digital. La temática seleccionada es orden de género, ya que está investigación evaluará los factores asociados a las competencias digitales en estudiantes de primer y último año de la Universidad de O’Higgins, con el propósito de validar su impacto en la formación académica y el desarrollo de una ciudadanía digital activa y responsable.
Para alcanzar este objetivo, se utilizará un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) que permitirá medir cinco dimensiones de competencias digitales según el Marco Europeo DigComp: alfabetización informacional y de datos, comunicación y colaboración, creación de contenido digital, seguridad y resolución de problemas. Además, se evaluará el efecto moderador del género en la relación entre estas competencias y el nivel de ciudadanía digital, considerando su relevancia en el contexto de la transformación digital.
El estudio se desarrollará mediante un enfoque cuantitativo, utilizando un cuestionario validado que será aplicado a una muestra representativa de estudiantes con equidad de género. Los resultados serán analizados a través de SEM con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) para entender cómo estas competencias impactan la preparación de los y las estudiantes frente a los desafíos digitales actuales. Al finalizar el proyecto, los resultados se compartirán mediante, al menos, una publicación científica de alto impacto, una presentación en congreso, y un seminario de cierre dirigido a la comunidad universitaria, generando una base de conocimiento que apoye el desarrollo de políticas institucionales para reducir las brechas digitales de género en la educación superior.

Métodos basados en representaciones neuronales implícitas están empezando a usarse ampliamente en distintos ámbitos de visión computacional, robótica y sensado remoto. Este tipo de representaciones están permitiendo abordar múltiples problemas en ambientes no controlados como la agricultura, de manera robusta. Por ejemplo, métodos basados en Neural Radiance Fields (NeRF) se están explorando de manera amplia tanto con imágenes satelitales como en problemas de robótica de campo. En este contexto, el proyecto busca aunar competencias en visión computacional y aprendizaje de máquinas, usadas en la detección remota y en robótica, para abordar nuevas técnicas basadas en representaciones neuronales implícitas, para aplicaciones de la agricultura de precisión. Para lograr este objetivo, los investigadores convocados tienen un profundo conocimiento en estas áreas complementarias.
Es importante destacar que las áreas de sensado remoto (satelital y drones) y sensado próximo (robots y redes de sensores) están experimentando una aceleración sin precedentes. En el caso de sensado remoto, además de los grandes programas públicos como Sentinel, los actores privados están creando flotas de microsatélites capaces de vigilar la Tierra con revisitas diarias. Estos datos abundantes, baratos y de alta resolución están creando oportunidades para desarrollar aplicaciones novedosas para la supervisión de la actividad agrícola. En el caso del sensado próximo, las redes de sensores, junto con el uso de robots para monitoreo, está permitiendo un seguimiento regular de los procesos agrícolas, con una alta resolución temporal y espacial, por lo que cada vez hay una mayor disponibilidad de datos, que complementan los datos obtenidos mediante sensado remoto.
A nivel de uso, estas tecnologías se complementan, y a nivel de investigación, las técnicas utilizadas están empezando a converger, mediante el uso de métodos basados en redes neuronales, y más específicamente por métodos basados en representaciones neuronales implícitas, tales como Neural Radiance Fields (NeRF). Por todo esto, el estudio del sensado remoto y próximo de manera conjunta, y mediante marcos de trabajo con técnicas similares como las representaciones neuronales implícitas, tiene un gran potencial para en un futuro próximo generar una visión integrada de los procesos agrícolas mejorando la sostenibilidad y eficiencia en la agricultura.
Durante su ejecución, el proyecto llevará a cabo actividades de investigación conjunta, incluyendo seminarios online regulares, la toma de datos en terreno, y un workshop de cierre en el contexto de una conferencia internacional, que junto con el intercambio de investigadores en formación (magíster, doctorado y/o postdoctorado), así como visitas de investigadores senior, buscan articular una de red de trabajo que aborde de manera interdisciplinar y con técnicas modernas, problemáticas de sensado remoto y próximo en agricultura de precisión mediante representaciones neuronales implícitas, tales como Neural Radiance Fields (NeRF), entre otras.

Plataforma experimental de control distribuido de módulos de potencia
Consiste en diversos módulos de baja potencia que pueden configurarse e interconectarse para implementar variadas topologías emergentes de sistemas eléctricos y topologías de conversión como: microrredes, enlaces de alto voltaje en corriente continua (HVDC), convertidores modulares multinivel (MMC), sistemas de baterías (BESS), cargadores rápidos, entre otros. Cada módulo de potencia posee una unidad de control propia coordinada por una unidad central, lo que permite implementar esquemas de control distribuido. Además, la plataforma contempla una etapa de amplificación de potencia trifásica, que permite generar físicamente los voltajes y corrientes de un punto común de acoplamiento con una red eléctrica emulada en tiempo-real. Esto permite estudiar la interacción de la red emulada con los sistemas eléctricos y las topologías de conversión emergentes descritas anteriormente. Por consiguiente, esta plataforma agiliza el prototipado, tanto en hardware de potencia como de control, permitiendo la validación experimental de estrategias de control distribuido que, a diferencia del control centralizado (tradicionalmente utilizado en la academia e industria), presenta ventajas que son de utilidad para mejorar la resiliencia de los sistemas eléctricos, como son: mejor confiabilidad, flexibilidad, escalabilidad, operación plug-and-play y tolerancia a fallas de un solo punto.

Objetivo general: Instalar una editorial cooperativa en la región de O’Higgins sustentada a partir de la comercialización de productos y servicios educativos desarrollados en base a evidencia científica, que permitan implementar el aprendizaje basado en juegos y que consideran la diversidad del aula. Esta propuesta incluye la instalación de un laboratorio de prototipado y producción, además del desarrollo de un paquete de productos y servicios educativos cuya comercialización permite sustentar la editorial cooperativa.
5.4.1. Objetivo Específico 1 (Editorial Cooperativa)
Coordinar una red de emprendedores del área educativa para establecer una editorial cooperativa para la Región de O’Higgins para desarrollar y comercializar productos y servicios educativos lúdicos, de base científica y carácter inclusivo. Funciona bajo un modelo de cooperativa cuyos miembros son emprendedores localizados en la región de O’Higgins con interés en innovación educativa, trabajando bajo el principio de ayuda mutua.
5.4.2. Objetivo Específico 2 (Diagnóstico de Productos)
Diagnosticar las necesidades de productos y servicios educativos para promover la calidad de los aprendizajes en los primeros cursos de educación básica en la región de O’Higgins. Identifica tópicos en matemáticas y lenguaje que presentan dificultades al momento de su enseñanza, describe la diversidad de estudiantes en escuelas municipales e indaga métodos de comercialización comunes.
5.4.3. Objetivo Específico 3 (Laboratorio de prototipado y Manufactura)
Instalar en la Universidad de O’Higgins un laboratorio para elaborar prototipos de juegos de mesa educativos y producirlos en pequeña escala. Se adquiere maquinaria, equipamientos e insumos necesarios para que el Laboratorio de Aprendizaje Matemático (LAM) pueda prototipar juegos de mesa y, en conjunto con la Fábrica Digital O’Higgins (FabLab), producirlos con alta calidad y en pequeña escala de manera eficiente (30-100 ejemplares).
5.4.4. Objetivo Específico 4 (Desarrollo de Productos)
Realizar el diseño, prototipado y manufactura de un paquete de productos educativos para fortalecer las áreas de matemática y lenguaje en los primeros años de educación básica. Diseñados en base a ciencias del aprendizaje, estos productos permiten desarrollar aprendizajes en base a juegos y actividades lúdicas considerando la diversidad de estudiantes en el aula.
5.4.5. Objetivo Específico 5 (Capacitación y Servicios)
Generar un programa de capacitación para certificar a los emprendedores educativos para que provean servicios que acompañan a los productos educativos ofrecidos por la editorial. Este programa certifica que el emprendedor es experto en la aplicación de los productos educativos desarrollados. Este certificado habilita a los miembros de la editorial para ofrecer estos servicios en el mercado educativo.