Detalle Proyecto- Sistema de Información VIIS

Aplicaciones de la Física y el Aprendizaje Automático para la identificación de fuentes contaminantes

Código: 3869 • Estado: Revisión Comité de Ética

Investigador Principal Jorge Hernán López Melo

Facultad Ciencias Exactas y Naturales

Departamento Física

Resumen del Proyecto En este proyecto proponemos el desarrollo de un modelo basado en aprendizaje automático e inferencia física para la identificación de fuentes de contaminación del aire. El problema se aborda como un problema inverso asociado a la ecuación de advección-difusión, donde, a partir de mediciones parciales y ruidosas de concentración de contaminantes, se busca inferir la localización y magnitud de las fuentes emisoras.

La propuesta integra modelos físicos de transporte atmosférico con técnicas modernas de machine learning, particularmente redes neuronales informadas por física, con el fin de mejorar la estabilidad, robustez y precisión en escenarios con datos limitados. Se plantea además el análisis de la incertidumbre en las estimaciones y la evaluación del impacto de la distribución de sensores.

Como resultado, se espera desarrollar un modelo que permita identificar la ubicación de fuentes contaminantes. Como fruto de este trabajo se tendrá la publicación de un artículo científico, la participación en un par de eventos de divulgación científica y el desarrollo de un trabajo de grado estudiantil. Los resultados del proyecto serán potencialmente importantes para los entes de control ambiental en la medida que permitirá estimar zonas con mayor impacto ambiental.

Convocatoria Docente 2026

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
Biotecnología Microbiana Universidad de Nariño	Antagonismo microbiano	Categoría B
Grupo de Investigación en Física de la Materia Condensada (GIFMAC)	Física Computacional	Registrado

Equipo Investigador

Nombre	Tipo
Edith Mariela Burbano	INT
Luis Andrés Santacruz Almeida	INT

Estudiantes

Nombre	Programa Académico
Ingrid Del Carmen Luna	Física
Daniel Santigo Naranjo Legarda	Física