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Este año la Universidad de Chile lideró el número de adjudicaciones a nivel nacional, obteniendo 109 del total de proyectos seleccionados. El 32,1% de ellos es dirigido por investigadores de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de los cuales el 14,2% corresponde al Departamento de Ingeniería Eléctrica –DIE-.

El Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico, Fondecyt, ratificó la lista de iniciativas adjudicadas en su concurso Regular 2017. En él, 5 proyectos del DIE fueron otorgados, los que recibirán financiamiento para su ejecución en un plazo de entre dos a cuatro años.

De los proyectos seleccionados de la FCFM, 15 pertenecen al área de las ciencias, siendo Geofísica la disciplina que obtuvo más adjudicaciones. Asimismo, El departamento de Ingeniería Eléctrica obtuvo la mayor cantidad de iniciativas que serán financiadas con los fondos estatales.

En esta versión del concurso, Beauchef encabezó la lista de adjudicaciones -35 proyectos-, seguida por la Facultad de Medicina con 15 y la Facultad de Ciencias con 12 proyectos.  Cada investigación, que tiene como fin la búsqueda de nuevos conocimientos o aplicaciones que contribuyan al desarrollo científico y tecnológico del país, recibirá un monto de hasta 57 millones de pesos por año de ejecución, los que deberán ser destinados a gastos de operación, de becas de tesistas o memoristas, colaboraciones nacionales o internacionales, entre otros.

¿Qué es un FONDECYT?

El Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT), fue creado como un instrumento para promover el desarrollo científico y tecnológico nacional. Incentiva la iniciativa individual y de grupos de investigación mediante el financiamiento de proyectos de investigación científica y tecnológica en todas las áreas del conocimiento.

Lista de adjudicados

Pablo Estévez / Departamento de Ingeniería Eléctrica

Advances in ensemble classifiers, deep learning and information theoretic learning: Applications to big data in Astronomy and EEG signals

Pablo Huijse / Departamento de Ingeniería Eléctrica

Efficient methods based on information theory and machine learning for astronómical images and time series analysis

Marcos Orchard / Departamento de Ingeniería Eléctrica

Prognostics performance metrics base don Bayesien Cramer-Rao Lower Bouns

Doris Sáez / Departamento de Ingeniería Eléctrica

Robust distributed predictive control strategies for the coordination of hybrid AC and DC microgrids

Jorge Silva / Departamento de Ingeniería Eléctrica

Topics on information and decision with applications to coding and inverse problems in astronomy

Fuente: Comunicaciones FCFM

10 de mayo de 2017