{"id":13504,"date":"2025-01-10T10:41:13","date_gmt":"2025-01-10T13:41:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/?p=13504"},"modified":"2025-01-10T10:42:43","modified_gmt":"2025-01-10T13:42:43","slug":"nuevas-tecnologias-al-servicio-de-la-formacion-y-perfeccionamiento-de-profesionales-de-la-industria-electrica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/2025\/01\/10\/nuevas-tecnologias-al-servicio-de-la-formacion-y-perfeccionamiento-de-profesionales-de-la-industria-electrica\/","title":{"rendered":"Nuevas tecnolog\u00edas al servicio de la formaci\u00f3n y perfeccionamiento de profesionales de la industria el\u00e9ctrica &#8211; Diplomado en Redes inteligentes en sistemas el\u00e9ctricos"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>La implementaci\u00f3n de nuevos elementos como el Big Data, Machine Learning, Deep Learning y el Internet of Things (IoT) permitir\u00e1 que los especialistas puedan aportar desde diversos aspectos en esta industria.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"716\" src=\"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Noticia-1024x716.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-13505\" srcset=\"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Noticia-1024x716.jpg 1024w, https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Noticia-300x210.jpg 300w, https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Noticia-768x537.jpg 768w, https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Noticia.jpg 1068w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Aldo Cipriano (izquierda), profesor em\u00e9rito, Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de la Escuela de Ingenier\u00eda UC. Fue vicedecano y decano de la Facultad de Ingenier\u00eda. Especialista en automatizaci\u00f3n y control de procesos, con aplicaci\u00f3n en miner\u00eda. Javier Pereda (derecha), profesor del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de la Escuela de Ingenier\u00eda UC. Director del Laboratorio de Veh\u00edculos El\u00e9ctricos e Investigador Asociado del Centro de Energ\u00eda UC y del Solar Energy Research Center (SERC). Especialista en tecnolog\u00edas de conversi\u00f3n de energ\u00eda aplicada a veh\u00edculos <br>el\u00e9ctricos, energ\u00edas renovables, almacenamiento de energ\u00eda, accionamientos de motores y sistemas de potencia.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>La aparici\u00f3n y aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas como el uso del Big Data, Machine Learning, Deep Learning, la automatizaci\u00f3n, Internet of Things (IoT), digital twin y optimizaciones en tiempo real han permitido dar paso a conceptos tan relevantes para la industria como las redes inteligentes, las cuales permiten la implementaci\u00f3n de nuevos modelos de negocio orientados a lograr sistemas el\u00e9ctricos m\u00e1s sustentables, eficientes y confiables.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto adquiere gran importancia cuando se piensa en las grandes inversiones que diversas empresas est\u00e1n realizando en esta materia, puesto que aquello se ver\u00e1 reflejado en beneficios para el futuro de la industria. As\u00ed lo explic\u00f3 el profesor em\u00e9rito del Departamento Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica UC y jefe de programa en el&nbsp;<a href=\"https:\/\/educacionprofesional.ing.uc.cl\/?diplomado=diplomado-en-redes-inteligentes-en-sistemas-electricos\">Diplomado en Redes inteligentes en sistemas el\u00e9ctricos<\/a>, Aldo Cipriano.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cLos t\u00f3picos relacionados con automatizaci\u00f3n, control y optimizaci\u00f3n son esenciales para la operaci\u00f3n de veh\u00edculos, equipos o sistemas el\u00e9ctricos, su empleo en combinaci\u00f3n con estas tecnolog\u00edas permite desarrollar soluciones que aseguran mejores desempe\u00f1os t\u00e9cnicos, acciones de mantenimiento m\u00e1s oportunos, menores costos y mayores beneficios econ\u00f3micos\u201d, argument\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, el profesor Cipriano enfatiz\u00f3 en que el uso de estas nuevas herramientas potenciar\u00e1 el aprendizaje y perfeccionamiento de los profesionales que se desempe\u00f1an en estas \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cUn ejemplo muy concreto es el empleo de simuladores para el entrenamiento de pilotos de aeronaves, de conductores de buses y de operadores de salas de control. A futuro se espera que la aplicaci\u00f3n masiva de gemelos digitales en laboratorios virtuales de tiempo real revolucione la formaci\u00f3n y el perfeccionamiento de profesionales en sus m\u00e1s diversos niveles\u201d, argument\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro aspecto presente en el diplomado es el aprendizaje de m\u00e1quinas. De hecho, durante los \u00faltimos a\u00f1os uno de los cargos m\u00e1s cotizados por distintas industrias es el de Ingeniero en Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n<p>Al respecto, el acad\u00e9mico precis\u00f3 que \u201cparticipando en el programa, un especialista en Machine Learning podr\u00e1 adquirir conocimientos y competencias complementarias relacionadas con la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en un sector tan relevante para el pa\u00eds como es la industria el\u00e9ctrica, los que habitualmente no se cubren en programas de estudios focalizados en la disciplina de computaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>El avance de la electromovilidad<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En octubre de 2021 se lanz\u00f3 la Estrategia Nacional de Movilidad, la que plante\u00f3 como uno de sus objetivos principales que para el 2035, el 100% de las ventas correspondientes a veh\u00edculos livianos, medianos y de transporte p\u00fablico deb\u00eda corresponder a maquinarias que fueran cero emisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>En esta l\u00ednea, el profesor del departamento en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica UC, Javier Pereda, se refiri\u00f3 al curso que dicta en este diplomado: Veh\u00edculos El\u00e9ctricos, Almacenamiento e Infraestructura de Carga, y c\u00f3mo este puede ofrecer alternativas para los profesionales en este importante \u00edtem.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cEl curso aporta al cumplimiento de esta pol\u00edtica, al capacitar profesionales en tecnolog\u00edas de electromovilidad, infraestructura de carga y sistemas de almacenamiento energ\u00e9tico\u201d, enfatiz\u00f3 el acad\u00e9mico.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cDe esta manera, entrega herramientas t\u00e9cnicas y estrat\u00e9gicas para apoyar la implementaci\u00f3n de pol\u00edticas p\u00fablicas, el despliegue eficiente de infraestructura de carga y la adopci\u00f3n de veh\u00edculos cero emisiones. Adem\u00e1s, fomenta la innovaci\u00f3n y la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica, permitiendo a los profesionales contribuir directamente al desarrollo y ejecuci\u00f3n de proyectos que aceleren la transici\u00f3n hacia un transporte sostenible\u201d, concluy\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p>Si quieres conocer m\u00e1s de este programa, te invitamos a revisar m\u00e1s detalles&nbsp;<a href=\"https:\/\/educacionprofesional.ing.uc.cl\/?diplomado=diplomado-en-redes-inteligentes-en-sistemas-electricos\">aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La implementaci\u00f3n de nuevos elementos como el Big Data, Machine Learning, Deep Learning y el Internet of Things (IoT) permitir\u00e1 que los especialistas puedan aportar desde diversos aspectos en esta industria. La aparici\u00f3n y aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas como el uso del Big Data, Machine Learning, Deep Learning, la automatizaci\u00f3n, Internet of Things (IoT), digital twin y optimizaciones en tiempo real han permitido dar paso a conceptos tan relevantes para la industria como las redes inteligentes, las cuales permiten la implementaci\u00f3n de nuevos modelos de negocio orientados a lograr sistemas el\u00e9ctricos m\u00e1s sustentables, eficientes y confiables. Esto adquiere gran importancia cuando se piensa en las grandes inversiones que diversas empresas est\u00e1n realizando en esta materia, puesto que aquello se ver\u00e1 reflejado en beneficios para el futuro de la industria. As\u00ed lo explic\u00f3 el profesor em\u00e9rito del Departamento Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica UC y jefe de programa en el&nbsp;Diplomado en Redes inteligentes en sistemas el\u00e9ctricos, Aldo Cipriano. \u201cLos t\u00f3picos relacionados con automatizaci\u00f3n, control y optimizaci\u00f3n son esenciales para la operaci\u00f3n de veh\u00edculos, equipos o sistemas el\u00e9ctricos, su empleo en combinaci\u00f3n con estas tecnolog\u00edas permite desarrollar soluciones que aseguran mejores desempe\u00f1os t\u00e9cnicos, acciones de mantenimiento m\u00e1s oportunos, menores costos y mayores beneficios econ\u00f3micos\u201d, argument\u00f3. 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Al respecto, el acad\u00e9mico precis\u00f3 que \u201cparticipando en el programa, un especialista en Machine Learning podr\u00e1 adquirir conocimientos y competencias complementarias relacionadas con la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en un sector tan relevante para el pa\u00eds como es la industria el\u00e9ctrica, los que habitualmente no se cubren en programas de estudios focalizados en la disciplina de computaci\u00f3n\u201d. El avance de la electromovilidad En octubre de 2021 se lanz\u00f3 la Estrategia Nacional de Movilidad, la que plante\u00f3 como uno de sus objetivos principales que para el 2035, el 100% de las ventas correspondientes a veh\u00edculos livianos, medianos y de transporte p\u00fablico deb\u00eda corresponder a maquinarias que fueran cero emisiones. 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La aparici\u00f3n y aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas como el uso del Big Data, Machine Learning, Deep Learning, la automatizaci\u00f3n, Internet of Things (IoT), digital twin y optimizaciones en tiempo real han permitido dar paso a conceptos tan relevantes para la industria como las redes inteligentes, las cuales permiten la implementaci\u00f3n de nuevos modelos de negocio orientados a lograr sistemas el\u00e9ctricos m\u00e1s sustentables, eficientes y confiables. Esto adquiere gran importancia cuando se piensa en las grandes inversiones que diversas empresas est\u00e1n realizando en esta materia, puesto que aquello se ver\u00e1 reflejado en beneficios para el futuro de la industria. As\u00ed lo explic\u00f3 el profesor em\u00e9rito del Departamento Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica UC y jefe de programa en el&nbsp;Diplomado en Redes inteligentes en sistemas el\u00e9ctricos, Aldo Cipriano. \u201cLos t\u00f3picos relacionados con automatizaci\u00f3n, control y optimizaci\u00f3n son esenciales para la operaci\u00f3n de veh\u00edculos, equipos o sistemas el\u00e9ctricos, su empleo en combinaci\u00f3n con estas tecnolog\u00edas permite desarrollar soluciones que aseguran mejores desempe\u00f1os t\u00e9cnicos, acciones de mantenimiento m\u00e1s oportunos, menores costos y mayores beneficios econ\u00f3micos\u201d, argument\u00f3. Adem\u00e1s, el profesor Cipriano enfatiz\u00f3 en que el uso de estas nuevas herramientas potenciar\u00e1 el aprendizaje y perfeccionamiento de los profesionales que se desempe\u00f1an en estas \u00e1reas. \u201cUn ejemplo muy concreto es el empleo de simuladores para el entrenamiento de pilotos de aeronaves, de conductores de buses y de operadores de salas de control. A futuro se espera que la aplicaci\u00f3n masiva de gemelos digitales en laboratorios virtuales de tiempo real revolucione la formaci\u00f3n y el perfeccionamiento de profesionales en sus m\u00e1s diversos niveles\u201d, argument\u00f3. Otro aspecto presente en el diplomado es el aprendizaje de m\u00e1quinas. De hecho, durante los \u00faltimos a\u00f1os uno de los cargos m\u00e1s cotizados por distintas industrias es el de Ingeniero en Machine Learning. Al respecto, el acad\u00e9mico precis\u00f3 que \u201cparticipando en el programa, un especialista en Machine Learning podr\u00e1 adquirir conocimientos y competencias complementarias relacionadas con la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en un sector tan relevante para el pa\u00eds como es la industria el\u00e9ctrica, los que habitualmente no se cubren en programas de estudios focalizados en la disciplina de computaci\u00f3n\u201d. El avance de la electromovilidad En octubre de 2021 se lanz\u00f3 la Estrategia Nacional de Movilidad, la que plante\u00f3 como uno de sus objetivos principales que para el 2035, el 100% de las ventas correspondientes a veh\u00edculos livianos, medianos y de transporte p\u00fablico deb\u00eda corresponder a maquinarias que fueran cero emisiones. En esta l\u00ednea, el profesor del departamento en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica UC, Javier Pereda, se refiri\u00f3 al curso que dicta en este diplomado: Veh\u00edculos El\u00e9ctricos, Almacenamiento e Infraestructura de Carga, y c\u00f3mo este puede ofrecer alternativas para los profesionales en este importante \u00edtem. \u201cEl curso aporta al cumplimiento de esta pol\u00edtica, al capacitar profesionales en tecnolog\u00edas de electromovilidad, infraestructura de carga y sistemas de almacenamiento energ\u00e9tico\u201d, enfatiz\u00f3 el acad\u00e9mico. \u201cDe esta manera, entrega herramientas t\u00e9cnicas y estrat\u00e9gicas para apoyar la implementaci\u00f3n de pol\u00edticas p\u00fablicas, el despliegue eficiente de infraestructura de carga y la adopci\u00f3n de veh\u00edculos cero emisiones. Adem\u00e1s, fomenta la innovaci\u00f3n y la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica, permitiendo a los profesionales contribuir directamente al desarrollo y ejecuci\u00f3n de proyectos que aceleren la transici\u00f3n hacia un transporte sostenible\u201d, concluy\u00f3. 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