El crecimiento en publicaciones, patentes, centros de investigación y programas de doctorado refleja la consolidación de la Universidad Católica de la Santísima Concepción en innovación y desarrollo, con impacto en energía, educación, medio ambiente y nuevas áreas emergentes a nivel nacional e internacional.

En el sur de Chile, la ciencia también tiene acento regional. La Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC) se ha consolidado como un referente en generación de conocimiento, innovación y desarrollo, impulsando investigación aplicada con impacto real en las regiones del Biobío y Ñuble. Su crecimiento sostenido en publicaciones, patentes, centros especializados y programas de doctorado refleja una convicción institucional: hacer ciencia desde el territorio, con mirada global y compromiso con el bien común.

En esta línea, la Casa de Estudios ha experimentado un notable desarrollo en la generación de conocimiento e innovación, consolidando un ecosistema de investigación y desarrollo (I+D) que ha dado lugar a la creación de tres centros de investigación en las áreas de energía, educación y medio ambiente.

Lo anterior también se refleja en el aumento de publicaciones científicas, el fortalecimiento del patentamiento, la transferencia tecnológica y la firma de contratos tecnológicos, además de la formación de nuestras primeras Empresas de Base Científico – Tecnológica (EBCT). Todo ha sido posible gracias a un cuerpo académico de alto nivel y una infraestructura de excelencia, lo que además permite proyectar un crecimiento de los actuales seis programas de doctorado a un total de diez en los próximos dos años.

Así lo indica el Vicerrector de Investigación y Postgrado, Dr. Antonio Brante, quien explica que la UCSC ha logrado avances importantes gracias a una política de investigación que ha ido profesionalizando y focalizando los esfuerzos institucionales, al contar con investigadores de excelencia.

Incremento en producción científica, fortalecimiento del capital humano, mejora en infraestructura, vinculación con el entorno y la innovación y cultura investigativa son los principales aspectos que la Universidad ha potenciado para el desarrollo de esta política de investigación.

Respecto a las áreas de investigación que están posicionando a la UCSC a nivel regional y nacional, en Vicerrector indicó que “además de nuestras tres áreas prioritarias actuales (energía, educación y borde costero), y donde somos muy fuerte, hemos ido logrando destacar y posicionar otras áreas que actualmente son emergentes. Dentro de ellas se encuentra Negocios, Administración, y Contabilidad, donde la Institución se posicionó este año en el cuarto lugar a nivel nacional; Ciencias Espaciales y Planetarias, en el sexto puesto a nivel nacional, ambas en el Ranking de Scimago. Similarmente, en el Nature index estamos en 9º lugar en el área de Ciencias Físicas y en el 10º lugar en publicaciones en revistas especializadas en Ciencias Naturales”.

Para el Dr. Brante el desafío actual radica en fortalecer la vinculación con el sector productivo y la sociedad, especialmente en las regiones del Biobío y Ñuble. “La Universidad debe seguir robusteciendo los mecanismos para transformar el conocimiento en innovación aplicada, incrementando la transferencia tecnológica, patentes y proyectos conjuntos con empresas y organismos públicos. Actualmente trabajamos en un plan de desarrollo en I+D a 10 años en el marco del proyecto FIUT que financia el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, donde proyectamos un crecimiento significativo en vinculación con el sector productivo y público, en beneficio del desarrollo sostenible de nuestros territorios con investigación aplicada, innovación y creación de EBCT”.

Importancia de la especialización

Generar áreas de investigación especializada y focalizada en los territorios donde está inserta la Institución es fundamental dentro de la disciplina. Sobre todo, se hace trascendental el traspasar el conocimiento al resto de la población.

Así lo comparte la Dra. Sara M. Rodríguez, académica de la Facultad de Ciencias de la UCSC, quien ha desarrollado múltiples indagaciones en la zona costera, principalmente en la península de Hualpén, respecto a varios organismos que habitan en ese lugar. “Desde la Facultad de Ciencias se ha formado mucho capital humano especializado en Ecología Marina y que ahora se desempeñan en otros lugares, aportando en otras zonas. Eso también permite que no se pierda esa especialización que existe en la Universidad”.

Para la doctora en Biología Marina, la Casa de Estudios va bien encaminada en materia de investigación. “En nuestra Facultad creo todos los colegas estamos caminando en la misma línea: levantar proyectos e investigar, generar contactos e incluir también a estudiantes de pre y postgrado. Se generan también muchas instancias de colaboración con otras entidades e investigadores de otros países lo que también potencia nuestro trabajo y favorece a nuestros alumnos”.

José Luis Muñoz Pincheira
Académico Facultad de Ingeniería
Universidad Andrés Bello, Concepción

Los recientes premios Nobel de Química y Física, otorgados a figuras como Demis Hassabis, John Jumper, John Hopfield y Geoffrey Hinton, han destacado los avances de la inteligencia artificial (IA) en áreas como la predicción de la estructura de proteínas y el aprendizaje automático. Aunque estos galardones celebran logros significativos en campos críticos, también abren un debate crucial sobre los desafíos de depender cada vez más de algoritmos que los seres humanos no comprenden completamente. Este avance plantea una amenaza directa al método científico tradicional, que durante siglos ha sido la base de la producción de conocimiento humano.

El Nobel de Química concedido a Demis Hassabis y John Jumper, por el desarrollo de AlphaFold, un programa de IA capaz de predecir con precisión la estructura tridimensional de las proteínas, destaca un hito en la biología y la biotecnología. Las proteínas, los “bloques de construcción” de la vida, tienen funciones biológicas determinadas por su estructura, por lo que entender cómo se pliegan ha sido una meta científica durante décadas. Los métodos tradicionales no habían logrado resolver este problema de manera efectiva.

AlphaFold rompió esa barrera, utilizando aprendizaje profundo para generar predicciones precisas que antes parecían imposibles. Sin embargo, lo más inquietante de este avance es que, aunque el programa es extremadamente efectivo, sus creadores no pueden explicar del todo cómo llega a sus conclusiones. Este fenómeno, común en muchos sistemas avanzados de IA, plantea un reto para la ciencia: estos algoritmos actúan como “cajas negras” cuyas operaciones internas son demasiado complejas para que incluso los expertos las comprendan completamente. Así, mientras los científicos pueden confiar en los resultados de AlphaFold, surgen preguntas importantes: ¿qué implica depender de un sistema cuyo funcionamiento no entendemos del todo? ¿Estamos abandonando principios fundamentales del método científico, como la reproducibilidad y la transparencia?

La creciente dependencia de algoritmos como cajas negras plantea un dilema no solo filosófico, sino práctico para la ciencia. Durante siglos, el método científico ha sido la base de la generación de conocimiento. Este método se fundamenta en la observación, la formulación de hipótesis, la experimentación, y la verificación. Cada paso debe ser reproducible y verificable por otros científicos, asegurando que el conocimiento generado sea confiable y comprensible. Esta transparencia es lo que ha permitido el avance de la ciencia a lo largo de los años.

¿Estamos, entonces, sacrificando la comprensión en favor de la predicción? Esta es una de las preguntas más inquietantes que enfrenta la ciencia en la era de la IA. Si no podemos entender los procesos detrás de ciertos algoritmos, ¿cómo podemos mejorar o corregir sus resultados? ¿Estamos delegando demasiado en la tecnología, perdiendo la capacidad de comprender problemas complejos por nosotros mismos?

El filósofo danés Søren Kierkegaard sostenía que “la vida debe ser comprendida hacia atrás, pero vivida hacia adelante”. En el contexto de la IA, podríamos parafrasearlo y decir que el conocimiento debe ser comprendido, no solo aplicado. Sin una comprensión sólida de cómo se obtienen los resultados que impulsan nuestros descubrimientos, corremos el riesgo de avanzar en la oscuridad. Si permitimos que este enfoque prevalezca sin crítica, podríamos vernos en una situación donde los seres humanos se conviertan en usuarios pasivos de conocimiento producido por algoritmos, perdiendo el control sobre el proceso de creación de ese conocimiento.

La ciencia debe ser comprensible, no solo predictiva.