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Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional

Facultad de Matemáticas - Escuela de Ingeniería

Investigación

Es área del conocimiento que estudia formar de caracterización cuantitativa y de reducción de las incertidumbres asociadas al análisis, diseño y control de sistemas complejos. En esta área se desarrollan modelos predictivos para establecer una relación entre los datos observados, el conocimiento del fenómeno que origina los datos y la toma de decisiones.

 La formas de incertidumbre se pueden clasificar en:

  • Incertidumbre aleatoria: es representativa de incógnitas que difieren cada vez que ejecutamos el mismo experimento. Por ejemplo, una sola flecha disparada con un arco mecánico que duplica exactamente cada lanzamiento (la misma aceleración, altitud, dirección y velocidad final) no llegará al mismo objetivo debido a vibraciones aleatorias y complicadas del eje de flecha, cuyo conocimiento no se puede determinar suficientemente para eliminar la dispersión resultante de puntos de impacto. El argumento aquí es, obviamente, en la definición de "no puede". El hecho de que no podamos medir suficientemente con nuestros dispositivos de medición actualmente disponibles no excluye necesariamente la existencia de tal información, lo que movería esta incertidumbre a la siguiente categoría.

  • Incertidumbre epistémica: se debe a cosas que uno podría saber en principio, pero no en la práctica. Esto puede deberse a que no han medido una cantidad con suficiente precisión, o porque su modelo descuida ciertos efectos, o porque determinados datos se ocultan deliberadamente.

Hay dos tipos principales de problemas asociados la cuantificación de la incertidumbre. Uno es la propagación hacia delante de la incertidumbre, donde las diversas fuentes de incertidumbre se propagan a través del modelo para predecir la incertidumbre general en la respuesta del sistema. La otra es la evaluación inversa de la incertidumbre del modelo y la incertidumbre de parámetros, donde los parámetros del modelo se calibran simultáneamente usando datos de prueba.

Esta área del conocimiento es inherentemente interdisciplinaria, y requiere de la interacción de especialistas en estadística, probabilidad, análisis numérico y computación de alto desempeño.

Los profesores en el área de Cuantificación de Incertidumbre son:

  • Luis Gutierrez.

  • Alejandro Jara.

  • Carlos Jerez.

  • Giovanni Motta.

  • Fernando Quintana.

  • Carlos Sing-Long.