• Optimización de procesos.
• Medioambiente y Contaminación.
• Inteligencia Artificial y áreas afines.
• Sistemas Energéticos, Mecánicos, Eléctricos y Electrónicos.
• Bioingeniería.
• Inteligencia Artificial
• Nanotecnología

GUSTAVO SUAREZ GUERRERO.  Tratamientos para Cáncer con Fármacos «Inteligentes » y Detección de Cáncer en Fase Temprana. Se viene investigando en temas sobre la progresión de enfermedades cancerosas, tratamientos y efectividad de los fármacos. Sobre este tema, se han realizado varios estudios computacionales de los cuales se destaca: Análisis computacional de partículas biomarcadores de adenocarcinoma. Los índices mundiales sobre la enfermedad por cáncer vienen en aumento. La poca probabilidad de descubrir en fase temprana las sustancias que indican la aparición de adenocarcinoma ha sido una de las limitaciones para la aplicación de tratamientos más eficaces, implementación de procedimientos menos invasivos que conlleven a una reducción del avance nocivo de la malignidad celular.

En esta investigación, se desarrolló un modelo computacional para estudiar el comportamiento de los biomarcadores producidos por pólipos con malignidad los cuales están radicados en el interior del colon.  Se determinaron leyes constitutivas para la representación de la biofísica de la materia fecal y la motilidad de las paredes del colon. Se realizó una implementación computacional para evaluar el comportamiento de los biomarcadores en la dinámica colorrectal. Los resultados evidenciaron la dinámica de los biomarcadores que fueron diseminados a través de los pólipos malignos, siendo estos a su vez, transportados por la interacción de la movilidad del colon y la materia fecal.  Este conocimiento podría favorecer a futuro la implantación de biosensores insitu para el monitoreo preventivo y permanente del paciente con predisposición de la enfermedad, o el monitoreo del comportamiento de la enfermedad de manera temprana.

JUAN DAVID VELÁSQUEZ GÓMEZ.  Escudería Bravo – Diseño Computacional y Construcción de un vehículo eléctrico monoplaza para pruebas de competencia colombianas.  El proyecto «Escudería Bravo» representa una amplia colaboración de estudiantes y profesores de múltiples disciplinas de la Institución, desde la tecnología eléctrica, mecánica, electrónica, electromecánica, mecánica automotriz, diseño gráfico; hasta las ingenierías y el diseño gráfico y producción. Esta estrategia de diversos saberes ha empoderado la ejecución del proyecto a nivel nacional en comparación con otras instituciones que carecen de infraestructura tecnológica para la construcción diseños a escala real.

Además, se ha pretendido fomentar una estrategia institucional de Ciencia de Campus Verde Inteligente e Inclusivo que a futuro brinde bondades en la movilidad con la elaboración de vehículos a bajo costo, diseños ajustables a espacio reducidos, y facilidad de fabricación a gran escala. Además, esta estrategia se encamina hacia un sistema sostenible medio ambiental con energías limpias.

Se diseñaron varios modelos vehiculares bajo una metodología basada en simulaciones computacionales donde se evaluó el comportamiento de los materiales y aerodinámico para determinar cuál será el vehículo más eficiente y seguro. Una vez evaluados los distintos diseños, se determina el modelo más apropiado para ruta y competencia. Posteriormente, se realiza la construcción del prototipo y se desarrollan pruebas de campo. Luego, se inscribió el prototipo en las competencias nacionales de ruta de vehículos de tracción eléctrica.

Esta experiencia académica, se viene desarrollando desde hace 5 años con la participación en 3 versiones. Para cada participación se ha ido mejorando el diseño. Se pretende en las próximas versiones, incorporar un sistema de paneles solares semiflexibles, con el propósito de construir un prototipo de autonomía energética. Las competencias contaron con la participación de 10 universidades colombianas en cada versión, donde obtuvimos el 1er Puesto a nivel nacional colombiano en el año 2022 y 2023.

SERGIO HERNANDO RUIZ OBANDO: Aplicaciones tecnológicas en la solución de problemáticas rurales de Colombia: Un acercamiento de la tecnología y las ciencias computacionales hacia los jóvenes de la región. El Semillero de Investigación en las Regiones (SIR), tiene como objetivo fomentar la investigación en temas computacionales, especialmente los jóvenes aprendices de las zonas rurales del departamento de Antioquia. Con el apoyo de las tecnologías digitales implementadas en el Pascual Bravo, se han creado unos espacios de aprendizaje sobre los temas en ciencias computacionales, donde los jóvenes aprenden y aplican estos saberes a la solución de problemáticas de la naturaleza que los rodea (agroindustria, medioambiente, energía, ecosistema, entre otros).

De esta experiencia han surgido distintas propuestas y desarrollos apoyados por nuestra institución, que han favorecido el desarrollo del campo y de los sectores rurales cercanos a las municipalidades. Además, con esta labor formativa, se le brinda una oportunidad y participación de los jóvenes en la búsqueda de soluciones de su hábitat.

El SIR ha utilizado metodologías híbridas, combinando trabajo remoto y presencial, incluyendo el uso de laboratorios físicos y remotos, y un laboratorio móvil. En conclusión, el SIR ha consolidado un entorno de trabajo social-colaborativo, interviniendo las regiones con mayores dificultades para acceder a las nuevas tecnologías y saberes como: las ciencias computacionales; permitiendo un mayor desarrollo de las zonas rurales lejanas y cercanas a los municipios.

FRANCISCO JAVIER RAMÍREZ-GIL. Optimización en la distribución de material para el diseño de estructuras celulares. A pesar de la potencialidad que presenta el método de optimización topológica (MOT) aplicado para el aprovechamiento de materiales isotrópicos, en régimen elástico-lineal y cargas estáticas, sigue siendo temas de desarrollo los casos donde se presenta anisotropía del material bajo un comportamiento no lineal y sometido a cargas variables transitorias.

En esta investigación, se desarrollaron unos modelos numérico-matemáticos e implementaciones algorítmicas del MOT aplicados al diseño de estructuras porosas sometidas a cargas transitorias. Los resultados obtenidos por los algoritmos demostraron una versatilidad en la elaboración de los diseños creando formas de materiales celulares tipo espuma de celda cerrada.

A pesar de los promisorios resultados alcanzados, quedan varias situaciones que aun deben ser tratadas, tales como: disminución del número total de iteraciones para que pueda ser más eficiente en problemas industriales, aceleración mediante computación paralela y técnicas de inteligencia artificial, eliminación de la escala de grises en las topologías finales de tal forma para que el diseño quede completamente definido blanco-y-negro, posprocesamiento de los resultados reconociendo bordes y suavizándolos para poderlos exportarlo a otros formatos, e inclusión de otras físicas para resolver problemas particulares.

JAUDER ALEXANDER OCAMPO TORO. Implementación de métodos metaheurísticos bioinspirados para la optimización de microrredes eléctricas de CC bajo un entorno de recursos energéticos distribuidos. Este trabajo se presenta estrategias de solución basadas en métodos metaheurísticos de optimización que simulan comportamientos de seres vivos y la naturaleza (bioinspirados), para dar respuesta al modelo matemático de la microrred de CC, bajo un entorno de recursos energéticos distribuidos (GD y SAE), considerando escenarios de generación y demanda variable, y en tiempos de cómputo lo más cortos posible. Además, a través de alianzas internacionales, se pretende explorar la implementación de otras técnicas de índole numérico como una alternativa de comparación de los resultados.

Tradicionalmente, la generación de electricidad se realiza en grandes centrales que utilizan tecnologías convencionales a base de combustibles fósiles (carbón, gas, etc.), localizadas en lugares alejados del consumidor final, lo cual genera la necesidad de grandes estructuras para el transporte de energía (sistemas eléctricos de potencia). Adicionalmente, el consumo energético mundial ha crecido de forma exponencial en los últimos años debido al desarrollo económico y el crecimiento poblacional; este incremento de demanda de energía ha generado la necesidad de aumentar la infraestructura eléctrica convencional y la oferta de energía, trayendo consigo problemas como el agotamiento y encarecimiento de combustibles no renovables, pérdidas de energía asociadas al transporte de electricidad, así como también alto impacto ambiental, debido a la emisión de gases contaminantes asociados a los procesos de generación eléctrica, entre otros.

La implementación de generadores distribuidos (GD) a partir de fuentes de energía renovable, localizándolos en lugares cercanos al consumidor final, apoyados por sistemas de almacenamiento de energía (SAE) y su integración en sistemas eléctricos llamados microrredes, representa una solución económica, flexible y de bajo impacto ambiental para expandir la cobertura energética a nivel mundial y eliminar problemáticas relacionadas con la operación del sistema (pérdidas de potencia, caídas de tensión, emisiones de gases contaminantes, entre otras). Las microrredes de corriente continua (CC) presentan múltiples ventajas respecto a las redes de corriente alterna (CA) como la ausencia de potencia reactiva, reducción de pérdidas de potencia y de complejidad de modelos matemáticos de la red, entre otras, y en especial, posibilitan la integración de GD y AE. Sin embargo, la integración de GD y de SAE en redes y microrredes de CC, representa desafíos técnicos difíciles y costosos de resolver; la variabilidad e intermitencia de los GD basados en fuentes de energía renovable, la capacidad y la velocidad de carga/descarga de los SAE, y la variación de la demanda de energía, hacen que la gestión y operación de las microrredes de CC sea un problema de alta complejidad.

Por todo lo anterior, una vez integrados los GD y SAE en la microrred de CC, se deben plantear estrategias de optimización para su operación en la red, de modo que permitan satisfacer las demandas de potencia de los usuarios, cumpliendo con indicadores técnicos, económicos o ambientales propuestos por el operador de red. Para resolver este problema, llamado también despacho óptimo de potencia, se requiere el planteamiento y solución de modelos matemáticos que representen el comportamiento no lineal y no convexo de la microrred CC bajo un entorno de recursos energéticos distribuidos (GD y SAE), los cuales garanticen el cumplimiento de los requerimientos técnicos y operativos tanto de la red de CC como de los recursos energéticos distribuidos. A su vez, para brindar solución a dichos modelos matemáticos y obtener beneficios para la microrred de CC, se deben desarrollar estrategias y herramientas computacionales que determinen, en el menor tiempo posible, la mejor configuración de potencia para los GD y SAE del sistema. De la selección del método se solución del modelo matemático que representa la microrred de CC, y de las técnicas de optimización utilizadas, dependerá el impacto en el funcionamiento de red y el tiempo de procesamiento requerido por estas.