Sebastián Lara Barría

 Al leer los textos sobre qué es la ciencia, me ha quedado claro que, aunque hay una concepción muy específica sobre la ciencia en disciplinas como la física o la biología, su aplicación en ingeniería es igual de fundamental pero quizá menos obvia. En mi caso, al trabajar en la tesis sobre el uso de pavimento reciclado (RAP), veo cómo la ciencia, aunque no siempre de manera tan visible, tiene un impacto directo. El desarrollo de un sistema basado en redes neuronales y visión artificial para analizar y optimizar el RAP es una forma de aplicar la ciencia experimental, algo que se menciona en el primer texto de Pérez Montfort. A través de este proceso, estoy realizando pruebas, recolectando datos, y ajustando el modelo según los resultados que obtengo, lo que va más allá de la simple investigación teórica. Me llamó la atención la parte de la reflexión más filosófica sobre la ciencia, especialmente cuando se menciona cómo esta actividad se ha distanciado de la especulación pura y se h...

Mi proyecto de tesis aborda la compleja problemática que surge al tratar de reutilizar pavimento existente: actualmente es necesario realizar un elevado número de ensayos y pruebas de laboratorio para determinar qué proporción del pavimento reciclado (RAP) puede incorporarse en una nueva mezcla asfáltica. Mi propuesta consiste en desarrollar un sistema basado en redes neuronales, visión artificial, aprendizaje supervisado y aprendizaje por refuerzo, capaz de analizar imágenes 2D e infrarrojas del material fresado y, a partir de ellas, efectuar de forma automática la cuantificación y caracterización del RAP. De este modo, el sistema calculará de manera confiable el porcentaje óptimo de reutilización sin necesidad de multiplicar ensayos de laboratorio, reduciendo tiempos, costos y residuos, y facilitando una reutilización más eficiente y sostenible del pavimento.

Ingeniero en Informática con Máster en Ciencia de Datos y actualmente candidato a Doctor en Ingeniería Civil en la Universidad de Cantabria. Investigador en el grupo GITECO, especializado en arquitectura de software, desarrollo full-stack e inteligencia artificial aplicada, con un enfoque en visión artificial y modelos predictivos. Mi experiencia incluye el uso de herramientas como Next.js, Node.js, MongoDB, Python, Keras, PyTorch, Scikit-learn, así como el uso de servicios en la nube como Azure, Amazon Web Services y Google Cloud para la implementación de soluciones tecnológicas. He trabajado en proyectos de digitalización y optimización de procesos, aplicando inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en diversas áreas, como la infraestructura vial y la sostenibilidad ambiental. Además, estoy comprometido con la docencia y la divulgación científica, buscando transmitir conocimientos y fomentar el aprendizaje colaborativo como p...