Profesores Camila Balbontin y Hans Löbel se adjudican FONDECYT para Investigación

Nuestros profesores Camila Balbontin y Hans Löbel han sido adjudicados con el Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT) . Por un lado la profesa Camila quien se adjudicó un Fundecyt iniciación trabajará con su proyecto titulado “Understanding the influence of underlying attitudes and identifying the main drivers for sustainable travel behaviour mode choices”.

Nuestros profesores Camila Balbontin y Hans Löbel han sido adjudicados con el Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT)
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Por un lado la profesa Camila quien se adjudicó un Fundecyt iniciación trabajará con su proyecto titulado “Understanding the influence of underlying attitudes and identifying the main drivers for sustainable travel behaviour mode choices”.
El proyecto, concebido para profundizar la comprensión de los factores fundamentales en las elecciones de modos de transporte en Santiago, se enfoca en modos sostenibles como el transporte público, la bicicleta y caminar. La investigación abarcará experiencias pasadas, actitudes subyacentes hacia diferentes modos, satisfacción con la vida, actitudes hacia el riesgo e intenciones de uso de los modos. El objetivo principal es proporcionar información valiosa a las autoridades de transporte y tomadores de decisiones, destacando las medidas clave para fomentar el uso de modos de transporte sostenibles, considerando las diversas características, prioridades y necesidades de los usuarios de la red de transporte.
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Por otro lado el profesor Hans Löbel, académico de nuestro departamento y del Departamento de Ciencia de la Computación, quien se adjudiccó un fondecyt regular; trabajará en el proyecto titulado “Embed the City: An Artificial Intelligence-based Approach to learn Transferable Representations from Multi-source and Multi-modal Urban Data” el cual tiene como objetivo avanzar en la caracterización de fenómenos urbanos mediante la captura detallada de características generales y particulares. Abordando las limitaciones de modelos basados en redes neuronales, el proyecto desarrollará un marco de aprendizaje con modelos explicables para aprender representaciones transferibles a partir de datos urbanos multimodales y de múltiples fuentes.
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¡Felicitaciones a ambos profesores! Este logro resalta su compromiso con la investigación innovadora.