Prof. Marcos Orchard Tiene Una Larga Experiencia En El Campo De Diagnóstico De Fallas Y Pronóstico De Eventos Críticos En Sistemas Dinámicos Y Complejos. Sus Primeros Desarrollos En Esta área De Trabajo Se Remontan Al Año 2005, En Los Estados Unidos De América, Cuando Trabajó En El Análisis De La Propagación De Fracturas En La Placa Planetaria (transmisión Principal) De Helicópteros UH-60.
Prof. Marcos Orchard tiene una larga experiencia en el campo de diagnóstico de fallas y pronóstico de eventos críticos en sistemas dinámicos y complejos. Sus primeros desarrollos en esta área de trabajo se remontan al año 2005, en los Estados Unidos de América, cuando trabajó en el análisis de la propagación de fracturas en la placa planetaria (transmisión principal) de helicópteros UH-60.

“A través de este nuevo proyecto de investigación, pretendo entregar a la comunidad científica herramientas formales para determinar inequívocamente la máxima precisión que puede esperarse de los resultados generados por algoritmos de predicción de eventos, independiente del rubro o disciplina de trabajo en los que dichos algoritmos se apliquen”.

Prof. Orchard ingresó al Departamento de Ingeniería Eléctrica en enero del 2002 como parte del “Programa de Académicos Jóvenes”, iniciativa fomentada por el Decano de la época, Don Francisco Brieva. Realizó sus estudios doctorales en el Georgia Institute of Technology (GeorgiaTech) en Atlanta, Georgia, Estados Unidos. Actualmente es profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile, Investigador Asociado del Centro de Energía y del Advanced Mining Technology Center de la FCFM, así como del Advanced Center for Electrical and Electronic Engineering (AC3E, Universidad Técnica Federico Santa María), desempeñándose como experto en el área de “Prognostic and Health Management (PHM)”; disciplina de la ingeniería que se centra en la caracterización del estado de salud de sistemas dinámicos complejos con el fin de alertar y predecir el momento en el cual algún componente pudiera fallar.

“Este es un tema dinámico y muy diverso” –agrega Marcos. “Incluso trabajé evaluando la condición de vuelo de helicópteros UH60 Black Hawk (conocido por la película “La caída del halcón negro”) detectando en tiempo real fracturas en la placa planetaria de la transmisión principal. A raíz de ese proyecto, además de otros motivos, se me otorgó incluso un apodo mientras estudiaba en el hemisferio norte de nuestro continente”, pero para el propósito de esta entrevista dicho apodo quedará en suspenso…

En relación al proyecto FONDECYT que se adjudicó

El profesor Orchard, menciona que en esta ocasión quiso hacer un giro en su investigación, porque “de lo contrario uno tiende a anquilosarse en sus propias ideas”. El nuevo proyecto FONDECYT es un poco más teórico que otros esfuerzos de investigación que lo anteceden (destacando estudios del estado-de-carga y estado-de-salud de baterías de ion-litio), “la idea central de este nuevo proyecto es estudiar qué tan preciso puede llegar a ser un algoritmo de predicción, en base al estudio de límites fundamentales”. -Comenta-, “el mercado de algoritmos de pronóstico está repleto de soluciones que prometen pronosticar el momento exacto en que un evento ocurrirá. Por mencionar algunos ejemplos, podríamos destacar la caída de un helicóptero producto de una falla catastrófica, fallas en la tracción de camiones mineros, el colapso de un puente debido a la fatiga de materiales, etc”.  “Todas estas soluciones aseguran ser capaces de realizar este cálculo con mucha precisión…al punto que algunas soluciones anticipan que una situación de interés ocurrirá exactamente en cuarenta horas tres minutos y dos segundos. Uno entiende que esa predicción es una falacia: la probabilidad de que eso ocurra es cero. Sin embargo, un usuario del algoritmo no necesariamente entiende dicho punto y termina comprando soluciones tecnológicas carísimas que no pasan de ser una mera extrapolación lineal de tendencias. La pregunta fundamental es entonces: ¿Cuál es la máxima precisión que un algoritmo de pronóstico puede, responsablemente, prometer?”.

“Este proyecto FONDECYT trata de proveer un marco teórico riguroso para responder la pregunta anterior. Puedes aplicar este tipo de conocimiento cuando tratas de predecir la demanda eléctrica durante el próximo año o la oferta energética de un parque eólico en el mismo periodo de tiempo. Otros ejemplos son el estudio de la degradación de acumuladores energéticos, la estimación de la autonomía de vehículos eléctricos, o entender cuándo una estructura tendrá un daño significativo producto del desgaste de sus materiales. Cada vez que quieras predecir algo yo te voy a decir que tan preciso puede llegar a ser dicha predicción, esa es la idea central de mi investigación”.

Se pretende, entonces, entregar una herramienta útil para un sinfín de áreas de la ingeniería. “Ahora me abstraigo, por decirlo de alguna manera, respecto de la aplicación. Hay una serie de problemáticas donde el problema de predicción es importante. Lo que aspiro a través de este nuevo proyecto de investigación, es entregar a la comunidad científica herramientas formales para determinar inequívocamente la máxima precisión que puede esperarse de los resultados generados por algoritmos de predicción de eventos, independiente del rubro o disciplina de trabajo en los que dichos algoritmos se apliquen”.

Incluso, se vislumbran aplicaciones para este proyecto en el ámbito de las ciencias sociales. Un ejemplo de lo anterior son proyectos llevados a cabo en CEAMOS, Centro de Análisis y Modelamiento en Seguridad, dependiente del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), donde se estudia el problema de predicción de riesgo criminal.

El académico concluye la entrevista recalcando que esta investigación es pionera a nivel mundial en la materia; en otras palabras, es la primera vez que se analiza este problema de manera tan formal y rigurosa.