Ingeniero UdeC participa en proyecto aeroespacial de la NASA 

• Juan Manuel Cárdenas vivió su primera experiencia de internacionalización siendo aún estudiante de pregrado, cuando realizó una estadía de investigación en Canadá. 

Juan Manuel Cárdenas obtuvo su título profesional de ingeniero civil matemático de la Universidad de Concepción, UdeC, en marzo de 2018. Ese mismo mes, volvió al Biobío tras participar en una estadía de dos meses en la Simon Fraser University (SFU) en Canadá. Esta experiencia marcó su trayectoria y definió su interés por dedicarse al desarrollo de la ciencia de frontera.  

En esa universidad norteamericana, obtuvo el máximo grado académico en 2023 y actualmente se desempeña como investigador postdoctoral en University of Colorado Boulder, Estados Unidos, donde trabaja en dos proyectos, cuyos avances y principales resultados presentó en una reciente visita a su alma mater, en el marco de una sesión de los Coloquios del Departamento de Ingeniería Matemática (DIM) de la UdeC, en una charla dirigida a académicos y estudiantes de pre y postgrado. 

Su viaje a Chile, además, incluyó charlas y reuniones en la Pontificia Universidad Católica de Chile, gracias la gestión de Daniel Hurtado y Nicolás Barnafi, en y la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, con el apoyo de los investigadores Paulina Sepúlveda e Ignacio Muga del Instituto de Matemática Aplicada. Con ellos, Juan Manuel tomó contacto -por recomendación del académico UdeC Manuel Solano Palma- en el contexto del encuentro SIAM of Computational Science and Engineering que se realizó en Dallas y en el cual todos coincidieron.  

Al respecto, Manuel Solano Palma -investigador del Centro de Modelamiento Matemático de la U. de Chile y del Centro de Investigación en Ingeniería Matemática, CI²MA, de la UdeC- comentó que “Juan Manuel realizó una excelente de memoria de título de ICM bajo mi supervisión. Trabajó en un método de Galerkin discontinuo hibridizable para ecuaciones de elasticidad linean en dominios curvos”.  

“Me alegra ver que, en sus estudios de doctorado, se haya especializado en una temática completamente diferente, pues esto enriquece su formación como científico y abre oportunidades laborales”, comentó el investigador y destacó “la calidad humana de Juan Manuel y sus habilidades blandas, lo que sin duda es muy valioso en ambientes multidisciplinarios”. 

Dedicarse a la ciencia 

“En el verano de 2017 a 2018, hicimos una pasantía en SFU, junto con Javier Almonacid y Sebastián Moraga y ahí nos dimos cuenta de que la carrera en la UdeC nos prepara muy bien, porque nosotros veíamos nuevos problemas, pero no nos costaba tanto adaptarnos allá como a otros compañeros”, explicó Juan Manuel sobre esta experiencia gestionada por el académico de la UdeC Gabriel N. Gatica y sus pares de la universidad canadiense Nilima Nigam, Ben Alcock y Weiran Sun.  

Con esos antecedentes, se decidió a realizar el doctorado en SFU, el que cursó exitosamente –pandemia de por medio- y, tras ello, buscando oportunidades laborales para seguir en el ámbito de la investigación y creación del conocimiento en su área de especialidad, encontró una oferta de investigador postdoctoral en el prestigioso Departamento de Ciencias e Ingeniería Aeroespacial la University of Colorado Boulder, a la que postuló y finalmente, resultó seleccionado.  Esta casa de estudios desarrolla proyectos en colaboración con entidades públicas estodounidenses como la NASA (National Aeronautics and Space Administration), Ejército, Armada y diversas secretarías de Estados.  

Así, bajo la supervisión del investigador Alireza Doostan, Juan Manuel ha tenido la oportunidad de participar en dos interesantes proyectos de ciencia aplicada en el ámbito aeroespacial, en que esa casa de estudios americana cuenta con un consolidado prestigio.  

De la teoría a la práctica  

Juan Manuel reconoce que el tránsito de dedicarse a la investigación científica fundamental que desarrolló hasta su doctorado hacia labores de ciencia aplicada “fue bastante complicado, pero con mi supervisor vimos una oportunidad en el área de las redes neuronales que estaban siendo bien requeridas en distintos campos, porque lo que ocurría es que se creaban todos estos métodos, pero sin una base teórica ni empírica, desde un punto de vista meramente heurístico, de ensayo y error, sin embargo, nosotros empezamos a tener resultados y nuevas teorías que fuimos desarrollando y, en los proyectos en que estábamos trabajando, necesitaban aplicar algo así”. 

“Me sirvió mucho haber estudiado ingeniería civil matemática porque el enfoque de estos proyectos es bien interdisciplinario”, detalla, “uno se comunica en un leguaje bien global, trabajamos con especialistas en biología, ingeniería aeroespacial, mecánica, matemática aplicada o en CFD (Computational Fluid Dynamics). Esto me ha permitido tanto entender las ideas de ellos, como poder demostrar que lo que estoy haciendo es importante para el proyecto”. 

Uno de los dos proyectos, financiado por el Departamento de Energía de Estados Unidos y tiene relación con el modelamiento matemáticos de los fenómenos que ocurren al interior de los motores de las naves espaciales.  

“El funcionamiento de estos motores depende de muchos factores. Básicamente, es un fluido y un láser que se le inyecta y el problema es que hay mucha incertidumbre en cuándo va a prender y cuándo no”, explicó el ingeniero, “y detrás de eso, hay mucho CFD y Navier-Stokes, que es algo más conocido, pero también hay mucho de experimentos puros, además de data science y uncertainty cuantification que es donde yo me desempeño, básicamente modelando todas las variables que se desconocen y afectan al modelo”.  

En el otro proyecto, que se ejecuta con fondos de la NASA, Juan Manuel ha podido implementar parte de la teoría que desarrolló en su doctorado. “Cuando una cápsula entra de nuevo a la atmósfera”, explicó, “pueden tener muchos problemas y es difícil pronosticarlos. Entonces, este proyecto mide las probabilidades de que eventos pequeños pasen, lo que es muy importante en este caso”.  

“Lo que yo había hecho y que es muy aplicable a este problema”, detalló, “es un método que aprende el dominio de variables que no se conocen, entonces, permite conocer las variables que pueden hacer que las probabilidades de que algo salga mal sean más o menos altas. Yo ya tenía algoritmo escrito en otro lenguaje, pero lo empezamos a modificar para esto y funcionó, lo que nos tiene bien orgullosos, porque pasa que, a veces, uno hace algo bien teórico, pero no sabe bien dónde se puede aplicar en la práctica”.