El pasado miércoles 22 de Abril, se realizó un anueva charla.
Una nueva charla de postgrado se realizó el pasado miércoles en la sala de clases de nuestro departamento, en esta ocasión Javier Bisbal Z., alumno de Doctorado del área Sistemas de Información, profesor(a) supervisor(a) Cristián Tejos presentó el trabajo titulado “Enhancing Hemodynamic Quantification in 4D Flow MRI Using Deep Learning”.
Abstract: Four-dimensional flow magnetic resonance imaging, or 4D flow MRI, provides time-resolved three-dimensional velocity fields within a volumetric anatomic region of interest. In vascular imaging, this technique enables the assessment of advanced hemodynamic markers that can improve the characterization of vascular diseases. However, its broader clinical use remains limited by low spatiotemporal resolution, measurement noise, and time-consuming, user-dependent post-processing workflows. In this talk, I will present innovative deep learning approaches designed to enhance 4D flow MRI data and automate key post-processing tasks. In particular, I will show how deep reinforcement learning, uncertainty-awar U-Net models, and physics-informed machine learning can incorporate human-inspired processing, data-specific uncertainty, and blood-flow physics to achieve more robust, reliable, and efficient 4D flow MRI post-processing.
También presentó Joaquín La Rosa, alumno de Doctorado del área Energía, profesor(a) supervisor(a) David Watts cuyo trabajo se tituló “Un enfoque de Opciones Reales para la gestión del fin de vida de activos eólicos en un marco de Economía Circular”.
Abstract: Ante el envejecimiento masivo de los primeros activos eólicos, la industria enfrenta el desafío de gestionar su desmantelamiento no como un gasto inevitable de cierre, sino como una oportunidad de recuperación de capital. Esta investigación aborda la rigidez de los métodos de valoración tradicionales, los cuales ignoran la volatilidad del mercado eléctrico y el valor dinámico de los componentes reciclables. Se propone un modelo basado en Opciones Reales para valorar la flexibilidad de posponer el cierre hasta que las condiciones sean óptimas. Al integrar la Economía Circular, el modelo transforma el retiro en una decisión estratégica que captura el máximo valor residual y mitiga riesgos para el operador.
