Por segundo año consecutivo, fueron dos los investigadores del Centro de Investigación en Ingeniería Matemática, CI²MA, de la Universidad de Concepción, que se adjudicaron financiamiento del Concurso Nacional de Proyectos Fondecyt Regular 2017, iniciativa gubernamental ejecutada por la Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica, Conicyt. Se trata de los académicos Raimund Bürger y Luis Mauricio Castro, quienes postularon los proyectos Modelling, numerical analysis and scientific computing for convection-diffusion-reaction equations and coupled flow-transport problems (Nº 1170473) y Extending censored regression and mixed-effects models under nonstandard assumptions for complex longitudinal data (Nº 1170258), respectivamente.

Esta línea de financiamiento estatal solventa proyectos de investigación de entre 2 y 4 años de duración, con un aporte anual de hasta $57.000.000.- tras una evaluación con criterios de calidad y mérito de las investigaciones propuestas por los académicos postulantes. Esta cobertura incluye gastos relativos a la remuneración del investigador responsable, además de los honorarios de un co-investigador; becas para tesistas y/o memoristas; honorarios para personal técnico; y traslados para colaboraciones investigativas dentro o fuera del país; entre otros.

En el caso del estudio encabezado por el Profesor Bürger, éste aborda cuatro temas de investigación, a través de los cuales se espera desarrollar esquemas numéricos eficientes, y aplicarlos a problemas reales, para dos tipos diferentes de modelos definidos por ecuaciones diferenciales parciales (EDPs). Entre los tipos de problemas que se estudiará están los denominados de convección-difusión-reacción y los de transporte de flujo acoplados. Los resultados podrán aplicarse, por ejemplo, en el desarrollo de modelos de sedimentación continua con reacciones en procesamiento de minerales y tratamiento de aguas residuales, además de estudios de modelamiento para epidemiología y biología matemática, entre otros.

Por otra parte, La investigación que lidera el Profesor Castro buscar generar modelos estadísticos más flexibles que los actualmente disponibles para el tratamiento de datos censurados univariados y multivariados, a través del uso de familias de distribuciones paramétricas y estrategias no paramétricas, a su vez, basadas en procesos estocásticos capaces de adecuar observaciones influyentes, considerando características de datos complejos como la presencia de errores en la medición, asimetría, exceso de kurtosis, entre otras. Estos resultados, espera Castro, podrán ser aplicados en análisis econométricos, ensayos clínicos y bioestadísticos, entre otras utilidades.