Listado de capacidades

Los resultados protegidos y que compondrán el paquete tecnológico que se transferirá al MOP son los siguientes: 1.- Sistema de gestión de riesgo de redes viales ( ** _SiGer-RV)_ **expuestas a amenazas sísmicas, volcánicas e hidro-meteorológicas en base a los modelos de riesgo y mitigación adaptados de la primera etapa de Ciencia Aplicada. El sistema fue desarrollado en una plataforma computacional y será aplicado a una subred por amenaza, representativa de la escala real. El sistema permitirá a las instituciones públicas asignar presupuesto para mitigación y restauración de infraestructura vial, en base al análisis del riesgo físico y la vulnerabilidad social de la red ante cada amenaza, la optimización de las estrategias de mitigación y restauración, y la priorización para la asignación presupuestaria. 2.- Manual de usuario para utilizar el sistema de gestión de riesgo de caminos expuestos a eventos naturales. Concretamente este recibe el nombre de Manual de Usuario del Sistema de Gestión de Riesgo de Redes Viales ( ** _Manual de Usuario de SiGer-RV_ ** ). Este consiste en un total de 6 volúmenes que permiten al usuario de la plataforma computacional Sistema de Gestión de Riesgo de Redes Viales (SiGeR-RV) comprender los modelos que lo componen y resolver dudas en cuanto al uso directo del software. Con un mayor detalle, los volúmenes que componen el Manual son los siguientes: * Volumen 1: Marco Conceptual de SiGeR-RV. En esta parte del documento se presenta el marco conceptual en el que se basa el desarrollo del Sistema y que permite interconectar los diferentes datos de entrada, modelos, procesos y datos de salida. * Volumen 2: Guía de usuario de SiGeR-RV. En este apartado se recoge el paso a paso del uso de la plataforma para facilitar su uso. Se muestran las perspectivas de uso de los diferentes tipos de usuarios: visualizador, analista y administrador. * Volumen 3: Recomendaciones para la recolección de datos. En este volumen se redactan los requisitos necesarios para recopilar los datos necesarios que permitan replicar o actualizar los modelos que conforman el Sistema. * Volumen 4: Marco analítico y descripción de modelos. En este se desarrollan al detalle cada uno de los modelos en los que se sustenta el Sistema. Abarca la modelación de la amenaza, el riesgo, la resiliencia y la optimización, entre otros. * Volumen 5: Ejemplos de aplicación. Recopila diferentes casos de estudio para ejemplificar al usuario las distintas aplicaciones y resultados que se puede encontrar en el Sistema. * Volumen 6: Guía de calibración y adaptación. Este último compila los diferentes modelos de vulnerabilidad.

Sistema de monitoreo de calidad del agua basado en Internet de las Cosas (IoT) con procesamiento en el borde. Este sistema está diseñado específicamente para monitorear el agua subterránea y superficial, considerando las condiciones topográficas y la disponibilidad limitada de energía y recursos de comunicación. El sistema se compone de nodos sensores IoT embebidos que capturan datos de parámetros como la demanda química de oxígeno, la demanda biológica de oxígeno, el oxígeno disuelto, el pH, la profundidad del agua, el flujo, la conductividad eléctrica y los sólidos disueltos totales. Estos nodos están conectados a una red cableada utilizando el protocolo MODBUS, que permite la transmisión de datos y la identificación de la fuente del sensor. La arquitectura del sistema incluye un módulo de adquisición de datos y un bloque de procesamiento, que permite el procesamiento en el borde para la detección de eventos de contaminación en tiempo real. Los datos capturados se almacenan en un "Data Lake" para su posterior procesamiento de acuerdo con modelos de calidad del agua. Además, el sistema utiliza un enfoque de conectividad híbrida, combinando tecnologías de redes inalámbricas de área personal (WPAN) y redes locales inalámbricas (WLAN) para reducir el tráfico de comunicación y el consumo de energía. También se incluye un subsistema de puerta de enlace IoT con cuatro módulos inalámbricos diferentes para proporcionar flexibilidad en las configuraciones y aprovechar las redes locales. En resumen, la tecnología consiste en un sistema de monitoreo de calidad del agua basado en IoT con procesamiento en el borde, diseñado para operar en entornos con recursos limitados, como los pozos de agua subterránea en Chile. Este enfoque innovador permite el monitoreo en tiempo real, la detección de eventos de contaminación, la eficiencia energética y la conectividad flexible.

Sonda para el monitoreo de la calidad de la combustión en un horno de fusión flash (HFF), que comprende una sonda optoelectrónica, compuesta de sensores de medición espectral que permiten el monitoreo de la temperatura del horno así como miden la señal de O2.

La tecnología consiste en un recuperador de calor que integra un intercambiador de calor con un condensador de gases y un precipitador para las partículas de material particulado. El principio de operación consiste en conectar al flujo de gases provenientes del equipo de combustión (una cocina a leña, pellets y otros). Los gases al pasar por el _**intercambiador de calor**_ , entregan su calor sensible y latente al agua del sistema de almacenamiento de agua caliente sanitaria (ACS) y el _**precipitador electrostático**_ (filtro) actúa produciendo la separación de las partículas del flujo gaseoso, las cuales serán recuperadas junto con el condensado para ser reinyectados al sistema de combustión. Luego, el flujo de gases limpio es evacuado al ambiente con ayuda de un ventilador de tiro inducido. La solución propuesta se diferencia de las soluciones existentes a nivel nacional en la integración en un único dispositivo de los conceptos de intercambiador ultraeficiente para gases de combustión (condensación) y la mejor tecnología de captación de MP (precipitación electrostática). En esta primera aproximación, la solución aplica a equipos de uso residencial sobre 10 kW, pero esta se puede escalar para equipos industriales para lo cual el proyecto cuenta con el compromiso de tres empresas líderes en la materia. Otros elementos diferenciadores tienen relación con optimización geométrica a partir del análisis de diferentes diseños de HX encontrados en patentes e información tecnológica y la posibilidad de reinyección de MP capturado por el sistema. Finalmente, en términos de control, la solución contará con la incorporación de un ventilador de tiro inducido que compense la pérdida de tiraje natural asociado al enfriamiento del flujo gaseoso.

Herramienta para Cuantificación de Lesiones Tumorales Asistida por Inteligencia Artificial Integrando Modelos de Mejora Continua Componentes: * Segmentación y cuantificación de lesiones basada en IA: se integrará un Servicio de Cuantificación de Lesiones Tumorales (SCLT) que posee algoritmos de IA para segmentación de lesiones, y métodos tradicionales para su caracterización en base a descriptores morfológicos y topológicos. El proyecto se acota a lesiones tumorales sólidas definidas en la guía RECIST 1.1. * Mejora continua: los algoritmos de IA desarrollados serán continuamente ajustados en base a retroalimentación realizada por especialistas. * Plataforma web: interfaz para revisión de imágenes y resultados.