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Publicación científica de académico PUCV fue distinguida por prestigiosa revista de editorial Elsevier

El paper del investigador de la Escuela de Ingeniería Industrial de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), Dr. Víctor Leiva Sánchez, “Connection between the Hadamard and matrix products with an application to matrix-variate Birnbaum–Saunders distributions”, fue el artículo más descargado durante el año 2017.

Miercoles 21 de marzo de 2018

Publicación científica de académico PUCV fue distinguida por prestigiosa revista de editorial Elsevier - Foto 1

21.03.18

Los últimos rankings nacionales e internacionales especializados en educación superior, que miden la calidad de la investigación que realizan las universidades chilenas han ubicado a la PUCV entre las mejores de Chile. En este contexto, el investigador de la Escuela de Ingeniería Industrial de la PUCV, Dr. Víctor Leiva Sánchez, recibió recientemente una distinción de la revista científica ISI de estadística “Journal of Multivariate Analysis” de la editorial internacional Elsevier por un artículo de su autoría que fue el más descargado durante el año 2017.

El Dr. Víctor Leiva, poseedor de un Postdoctoral Fellow in Statistics for Industry and Business en McMaster University (Canadá) trabajó junto a los investigadores y coautores del artículo Dr. Francisco Caro de Colombia y Dr. Narayanaswamy Balakrishnan de Canadá en esta publicación que se enmarca en el desarrollo de un proyecto Fondecyt regular titulado “Sobre nuevas caracterizaciones de modelos de daño acumulativo y sus aplicaciones a contaminación ambiental, minería y catástrofes naturales”.

El artículo científico trata sobre una nueva y más eficiente manera de expresar una multiplicación de matrices matemáticas denominada Hadamard, resultado que se aplica a una distribución estadística Birnbaum-Saunders matricial. El análisis de datos de este artículo está enfocado en el procesamiento de imágenes relacionado a la teoría de forma (shape theory), con un ejemplo basado en el reconocimiento de formas y patrones de códigos postales escritos a mano.

Este resultado científico permite trabajar problemas de alta dimensión con métodos más eficientes, lo que hace más simple el cálculo computacional. Actualmente, nos encontramos en la era del Big Data, donde datos no tradicionales, de tipo no estructurado, son generados como imágenes o textos, los que deben transformarse en datos numéricos para posteriormente ser analizados estadísticamente.

“La teoría de forma sirve para reconocer patrones e imágenes. Hoy, nos encontramos en la era del Big Data, que son datos de muchas variedades, de gran volumen, que se generan a mucha velocidad y que no solo son de tipo numérico, sino que también pueden ser imágenes captadas por cámaras o textos provenientes de redes sociales. Por esta razón, la aplicación propuesta en este artículo es de mucha utilidad, ya que permite reconocer patrones y formas que a veces no son fáciles de detectar. Lo que hicimos fue representar un modelo estadístico que no existía usando como herramienta matemática la multiplicación de matrices Hadamard”, explicó el Dr. Víctor Leiva.

Con respecto a las proyecciones que tienen este hallazgo científico y su proyecto Fondecyt, el investigador de la PUCV comentó: “Estamos planeando aplicar este tipo de modelos a otros ámbitos del conocimiento. Como profesor de la Escuela de Ingeniería Industrial, me interesa aplicarlo en la industria minera chilena por la proyección y la relevancia que esta industria tiene para el país. También estamos planeando aplicarlo en problemas medioambientales y de catástrofes naturales, ambos también de interés para Chile, porque el modelo Birnbaum-Saunders nos permite hacer una analogía entre su formulación original y la manera cómo ocurren estos fenómenos”.

Finalmente, sobre la distinción entregada por Elsevier, el Dr. Leiva concluyó: “Estoy muy contento y orgulloso con los estudios que llevamos a cabo con grupos colaborativos interdisciplinarios de varios países, porque este novedoso modelo estadístico ha despertado el interés en muchos investigadores, quienes descargaron el paper con la más alta frecuencia de la revista durante el año 2017, lo que permitió obtener la mencionada distinción. Además, la PUCV recibió la noticia con gran interés, felicitándome por este logro obtenido”.

Por Antonia Pizarro

Comunicaciones VRIEA