Investigadores IMFD se adjudican proyectos Fondecyt Regular 2026
Los investigadores IMFD y académicos del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile, Benjamin Bustos y Gonzalo Navarro, se adjudicaron, cada uno, un proyecto Fondecyt Regular en la convocatoria 2026. Estos trabajos abordan técnicas eficientes en tiempo y espacio para extender algoritmos óptimos en el peor caso a bases de datos de grafos y relacionales complejas, y un modelo de similitud multi-modal que integra texto, imágenes y modelos 3D para mejorar la búsqueda de cerámica antigua en colecciones digitales.
El proyecto Fondecyt, administrado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), tiene como objetivo promover la investigación de base científico-tecnológica en las diversas áreas del conocimiento, mediante el financiamiento de proyectos de investigación individual de excelencia orientados a la producción de conocimiento.
Los proyectos adjudicados
El investigador Gonzalo Navarro se adjudicó el proyecto Space/Time Efficient Solutions to Extend Graph Databases, busca desarrollar nuevas técnicas para bases de datos relacionales y de grafos que mejoren las soluciones basadas en algoritmos óptimos en el peor caso (WCO), extendiéndolas a escenarios prácticos para aumentar su utilidad y accesibilidad.
La investigación se centrará, por un lado, en optimizar las consultas fundamentales mediante mejores estructuras de datos, como hashing y representaciones factorizadas, y por otro, en expandir estos algoritmos para soportar modelos más complejos, incluyendo Property Graphs y datos temporales o espaciales, acortando así la brecha entre los prototipos de investigación y el uso profesional. Asimismo, se buscará generalizar estos resultados al modelo relacional, integrando algoritmos WCO con técnicas clásicas de join para mejorar la eficiencia en el uso de espacio. Al extender las soluciones a tablas con más atributos y combinar soluciones compactas con joins binarios y factorización, esperamos que el uso de algoritmos WCO sea más frecuente y conveniente en la práctica.
Por otro lado, Benjamín Bustos trabajará en la investigación Multi-Modal Retrieval for Ancient Pottery. El proyecto se enfoca en la tarea de búsqueda en colecciones de cerámica antigua. Los desafíos para resolver este problema provienen del contexto de los datos: las fuentes de este tipo de dato son escasas; los objetos pueden estar incompletos, con partes erosionadas, o presentar ruido o errores generados durante el proceso de digitalización; estos objetos pueden estar descritos mediante una combinación de información textual, imágenes y geometría 3D.
El problema es cómo caracterizar la cerámica antigua de forma que represente todas las modalidades en forma simultánea (texto, imagen, modelo 3D) y permita realizar búsquedas de objetos similares. «En este proyecto, proponemos diseñar un modelo de similitud multi-modal en el contexto de cerámica antigua, que nos permita implementar algoritmos de búsqueda para consultas multi-modales. La idea es que, usando nuestro modelo de similitud multi-modal, se pueda plantear consultas que combinen las distintas modalidades, por ejemplo, buscar los objetos de la colección que tengan un mejor match dado un texto y una imagen de referencia» señala el investigador.
El Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondecyt) cada año estimula y promueve el desarrollo de investigación científica y tecnológica básica. Este ha financiado más de 16 mil proyectos de investigación cuyos impactos han beneficiado tanto a la comunidad científica como a la sociedad en general.
Fuentes: DCC U. Chile