La sesión de cierre estuvo a cargo de Daniel Labraña, ingeniero de Innovación de RASTER4, quien abordó los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación práctica en ámbitos como la teledetección, la fotogrametría y el análisis geoespacial. El objetivo, explicó, fue entregar a los estudiantes una visión general de cómo operan estas tecnologías “por detrás”, para facilitar su uso en contextos académicos y profesionales.
Labraña repasó conceptos clave de machine learning, deep learning y visión por computador, y explicó cómo estas disciplinas se integran en el trabajo con imágenes y nubes de puntos. “La idea es que los estudiantes comprendan el estado del arte de la inteligencia artificial aplicada al ámbito geoespacial y las posibilidades reales de lo que se puede lograr”, señaló durante su intervención.
En el trabajo cotidiano de RASTER4, la inteligencia artificial se aplica principalmente al procesamiento de imágenes y nubes de puntos, con modelos entrenados para la detección y clasificación automática de objetos de interés. Según detalló el ingeniero, estos desarrollos permiten automatizar procesos, optimizar tiempos y reducir tareas manuales, con impacto directo en la eficiencia de los proyectos.
El balance general del ciclo fue positivo, según Sergio Canales, encargado de capacitación de RASTER4, quien destacó la colaboración con la Universidad Finis Terrae. A su juicio, la iniciativa contribuye a reducir la brecha entre el mundo académico y el profesional, especialmente en áreas emergentes como la inteligencia artificial aplicada a la ingeniería. “Este tipo de actividades permite encontrar puntos en común entre lo que los estudiantes aprenden y lo que las empresas ya están utilizando”, afirmó.
Canales subrayó además el papel creciente de la teledetección y el análisis de datos en proyectos de infraestructura y obras de ingeniería, donde la inteligencia artificial se consolida como una herramienta clave para la optimización de procesos. El programa, añadió, cumplió con las horas y contenidos previstos, pese a coincidir con un periodo de alta carga académica para los estudiantes.
Desde RASTER4 y la Escuela de Ingeniería Civil en Inteligencia Artificial y Realidad Virtual de la Universidad Finis Terrae, manifestaron su interés en dar continuidad a este tipo de iniciativas, con el objetivo de seguir formando profesionales preparados para un mercado laboral cada vez más vinculado a la inteligencia artificial y al análisis avanzado de datos.
