Oportunidades de Investigación Públicas

28-06-2024 Encuesta de elección de transporte aéreo sustentable
El transporte aéreo genera importantes impactos ambientales en términos de emisiones de CO2. Para reducir estos efectos una alternativa es el desarrollo de aviones eléctricos, que podrían utilizarse en mercados de mediano alcance entre 800 y 1000 km. A pesar de sus beneficios ambientales, estos aviones viajan a menores velocidades que aviones convencionales, lo que puede provocar mayores tiempo de viaje para pasajeros y, en casos extremos, disminuciones en la frecuencia ofrecida de vuelos. A su vez, sus altos costos de adquisición podrían traducirse en mayores tarifas a cobrar a los pasajeros respecto a aerolíneas operando con aviones convencionales. El objetivo de esta IPRE es estudiar cómo las personas valoran la sustentabilidad ambiental en este contexto. Para ello se propone tomar una encuesta de Preferencias Declaradas previamente diseñada, en donde se presente al encuestado una serie de escenarios de elección entre volar en una aerolínea operando de forma tradicional y una con
Prerequisitos:  ICT2904

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles

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28-06-2024 Cuantificación de la percepción visual del entorno urbano mediante segmentación semántica
El objetivo de esta investigación será crear y analizar un banco de imágenes, procedentes de Google Street View, de entorno urbano en Santiago. Las imágenes serán procesadas con técnicas de segmentación semántica para identificar y cuantificar atributos de entorno. Dichos atributos serán luego utilizados para modelar indicadores de percepción (tales como seguridad y accesibilidad), relevantes para el análisis de patrones de movilidad.
Keywords:       machine learning Imágenes Movilidad
Prerequisitos:  IIC2613

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28-06-2024 Análisis de tiempos de detención de trenes de metro
El objetivo de la investigación es caracterizar los tiempos de detención de trenes en las distintas estaciones y a lo largo del día. Para esto, se cuenta con información referente a la trayectoria de cada tren.
Prerequisitos:  ICT2904

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28-06-2024 Modelo econométrico de afluencia en Metro
Antes de la pandemia, Metro de Santiago estimaba su demanda anual mediante regresiones o series de tiempo que relacionaban el número de viajes al año con variables macroeconómicas y demográficas. Sin embargo, producto de una mayor tasa de teletrabajo y de los cambios modales generados en la pandemia, entre otros, el uso de estas variables pareciera no ser suficiente para predecir el número de viajes en Metro con precisión. El objetivo de esta investigación es calibrar un modelo que permita estimar de mejor manera la demanda anual de Metro en el corto y mediano plazo, explorando variables y efectos que permitan predecir con mayor precisión la afluencia de Metro. Este tema se desarrollará en colaboración con Metro de Santiago.
Keywords:       transporte público datos
Prerequisitos:  ICT2904

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28-06-2024 Análisis de nuevas tecnologías de pagos en el transporte público
Durante los últimos años se han agregado nuevas formas de pago para acceder al transporte público. En 2022 inició el pago con QR y durante este año se podría iniciar el pago con tarjetas de crédito y débito. Frente a esto, el estudio propuesto tiene dos objetivos principales: (1) desarrollar predicciones de la penetración del uso de nuevas tecnologías de pago y (2) medir los alcances actuales de QR, documentando correlaciones y particularidades del comportamiento de sus usuarios. Este tema se desarrollará en colaboración con Metro de Santiago.
Keywords:       transporte público datos
Prerequisitos:  ICT2904

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles

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28-06-2024 Teoría de colas en mesanina de Metro
Los nuevos peajes (puertas automáticas), los nuevos sistemas de pago y los nuevos sistemas de recarga cambiaron la forma de distribuir las personas en las mesaninas de las estaciones de Metro, dado que han cambiado sus tiempos de recarga y de paso por torniquete. Es relevante entender mejor el flujo de personas, cómo se generan las colas y cuál sería la cantidad necesaria de oferta para mantener los niveles de servicio. Esto implica medir, predecir, y simular diversos escenarios que se generan las mesaninas. Este tema se desarrollará en colaboración con Metro de Santiago.
Prerequisitos:  ICT2904

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles

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Public Research Opportunities

28-06-2024
Prerequisites:  ICT2904

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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28-06-2024
Keywords:       machine learning Imágenes Movilidad
Prerequisites:  IIC2613

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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28-06-2024
Prerequisites:  ICT2904

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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28-06-2024
Keywords:       transporte público datos
Prerequisites:  ICT2904

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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28-06-2024
Keywords:       transporte público datos
Prerequisites:  ICT2904

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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28-06-2024
Prerequisites:  ICT2904

Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants

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27-06-2024
Prerequisites:  ICT2904

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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02-10-2023
Prerequisites:  None.

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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09-05-2018
Prerequisites:  ICT2213 ICT3103

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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04-08-2016
Prerequisites:  ICT3103

Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants

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