Matías Birrel compartió avances de su investigación sobre vulnerabilidad estructural y machine learning en encuentros científicos en Brasil, Estados Unidos y Chile

Matías Birrel, alumno de cuarto año del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, finalizó recientemente su tesis doctoral y está próximo a defenderla. En el marco de su investigación, ha participado activamente en seminarios y conferencias internacionales de alto nivel, consolidando su presencia en el ámbito de la ingeniería estructural y la gestión del riesgo.

Uno de los hitos más relevantes fue su participación en el São Paulo School of Advanced Science on Structural Safety and its role in reducing greenhouse gas emissions by the built environment, organizado por el profesor André Beck de la Universidad de São Paulo (USP) y financiado por la Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de São Paulo (FAPESP). Birrel fue uno de los 98 estudiantes de postgrado seleccionados a nivel mundial —y el único proveniente de un programa en Chile— para asistir a esta escuela de dos semanas, orientada a estudiantes de doctorado en Ingeniería Civil. “Gracias al financiamiento de FAPESP, la asistencia fue completamente cubierta por USP. Tuvimos clases magistrales con 16 profesores de primer nivel, incluyendo a referentes mundiales como Mark Stewart (Sydney Technological University), Paolo Gardoni (University of Illinois), Ioannis Kougioumtzoglou (Columbia University) y Seymour Spence (University of Michigan)”, relató Birrel. Además, destacó la oportunidad de presentar su trabajo doctoral y establecer vínculos con estudiantes de 23 países que investigan en líneas similares.

Birrel también fue expositor en el 14th International Conference on Structural Safety and Reliability (ICOSSAR’25), realizada en Los Angeles, California, donde presentó los resultados finales de su tesis. En esta, aplicó modelos de machine learning para el análisis probabilístico de la vulnerabilidad estructural frente a sismos. “El estudio considera diversas fuentes de incertidumbre -eventos sísmicos, propiedades de materiales, umbrales de daño y errores de modelos surrogados-, permitiendo identificar los factores más influyentes en la toma de decisiones para la recolección de datos”, explicó.

En Chile, participó como expositor en el seminario de la Universidad de los Andes sobre Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Ingeniería Estructural y Sísmica, donde presentó una metodología basada en machine learning para acelerar significativamente la simulación de estructuras. Este trabajo fue realizado en conjunto con los profesores Rodrigo Astroza (Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas UANDES) y Yong Li (Universidad de Alberta) durante su pasantía doctoral en Canadá.

Con miras al futuro, Matías Birrel planea continuar su investigación en el desarrollo de métodos probabilísticos que integren datos experimentales y simulaciones numéricas. “El objetivo es avanzar en el monitoreo del desempeño estructural en tiempo real, mejorando así la gestión del riesgo en infraestructura civil y optimizando el uso de recursos técnicos y económicos”, concluyó.