Simulaciones informadas por la física.

Académicos: Felipe Galarce, Sergio Rojas y Paulina Sepúlveda.

Una simulación informada por la física es un tipo de simulación computacional que integra conocimientos físicos fundamentales (como leyes, principios o ecuaciones de la física) directamente en el modelo matemático o algoritmo utilizado para simular un sistema.

En la práctica, en lugar de confiar únicamente en datos empíricos (como en algunos modelos de inteligencia artificial o simulaciones puramente estadísticas), este enfoque incorpora leyes físicas conocidas (como la conservación de la energía, las leyes de Newton, la ecuación de Navier-Stokes, etc.) para guiar el comportamiento del modelo.

Como ejemplos de aplicación podemos mencionar:

• Simulación del clima o la dinámica de fluidos.

• Modelos físicos en biomecánica (como el movimiento del cuerpo humano).

• Diseño de materiales y estructuras.

• Sistemas eléctricos y redes de energía.


Simulaciones impulsadas por datos.

Académicos: Mauricio Barrientos, Ignacio Muga y Sebastián Ossandón.

Una simulación impulsada por datos es un tipo de simulación que se basa principalmente en datos empíricos u observacionales para modelar, predecir o reproducir el comportamiento de un sistema, en lugar de partir de principios físicos o leyes matemáticas conocidas.

Es decir, en lugar de establecer que un sistema sigue una ecuación dada, usamos datos de cómo se ha comportado el sistema en el pasado para intentar predecir cómo se comportará en el futuro.

Como ejemplos de aplicación podemos mencionar:

• Predecir el tráfico en una ciudad usando datos de sensores y GPS sin modelar explícitamente las leyes físicas del tráfico.
• Pronósticos financieros usando históricos de precios sin suposiciones económicas explícitas.
• Diagnóstico médico basado en grandes bases de datos de pacientes (por ejemplo, mediante redes neuronales).