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Gonzalo Acuña Leiva

Académico

(+56) 2 2718 0922

Grado Académico
Institución
Año
Docteur en Automatique et Productique
Institut National Polytechnique de Grenoble
1995
Diplôme d´Etudes Approfondies en Automatique. Productique et Informatique Industriel
Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)
1991
Ingeniero Civil Electricista
Universidad de Chile
1986
Bachiller en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica
Universidad de Chile
1980
Reseña
Gonzalo Acuña nació en Santiago de Chile. Obtuvo su B.Cs. en Ingeniería Eléctrica (1980) y su título de Ingeniero Eléctrico (1986) en la Universidad de Chile. Obtuvo su Ph.D. en Control Automático en el Institut National Polytechnique de Grenoble, Francia, en 1995. Actualmente es profesor titular del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Santiago de Chile. Sus temas de investigación incluyen el diseño de software de sensores, modelamiento neuronal y con SVM, predicción de sistemas no lineales, la conciliación de datos y análisis de datos con aplicaciones biotecnológicas y mineras.
Asignaturas que imparte
PREGRADO

• Seminario de Informática

• Modelación y Simulación

• Tópico de especialidad: Fundamentos de Aprendizaje Profundo y Aplicaciones (en conjunto con el Mag. Ignacio Ibáñez)

POSTGRADO

• Inteligencia Computacional

EDUCACIÓN CONTINUA

• Técnicas de Ingeniería en Software

• Técnicas de Ingeniería en Software

• Técnicas de Ingeniería en Software

• Técnicas de Ingeniería en Software

Áreas de interés

• Informática aplicada en la Industria

• Manufactura Avanzada
• Automatización de Procesos

proyectos
pxfuel.com
Simulador Dinámico Operacional-Confiabilidad para Plantas Minero-Metalurgicas
Investigador Responsable: FRANCISCO CUBILLOS
Estado: Finalizado
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47576347 - recruitment hand zoom magnifying glass picking business person candidate people group flat vector illustration
Desarrollo de un Software Basado en Inteligencia Artificial para Estandarizar y Optimizar Procesos de Selección Masivos para Mercados Iberoamericanos
Investigador Responsable: PABLO VERA
Estado: Finalizado
LEER MAS
CM20160926-17121-37009
Herramienta de Predicción de Indicadores de Disponibilidad para Gestión de Activos Mineros
Investigador Responsable: GONALO ACUÑA LEIVA
Estado: Finalizado
LEER MAS

 

  1. CORFO, Programa de Innovación en Manufactura Avanzada, 18PTECMA-102646, Línea 07: “Sistema Predictivo de apoyo a la Gestión de Mantenimiento y de Procesos Industriales de Manufactura, basado en herramientas de Inteligencia Computacional”, 2019-2023, Investigador Responsable Línea 07 USACH.
  2. FONDEF-Minería IT16M10008 Sistema predictivo de apoyo a la gestión de mantenimiento de equipamiento minero basado en herramientas de inteligencia computacional, 2017-2019, Investigador Responsable
  3. FONDEF-IDeA CA13I10121, “Herramienta de predicción de indicadores de disponibilidad para gestión de activos mineros”, 2014-2016, Investigador Responsable.
  4. FONDEF-IDeA CA13I10148, “Desarrollo de un software basado en inteligencia artificial para estandarizar y optimizar procesos de selección masivos para mercados iberoamericanos”, 2014-2016, Co-Investigador.
  5. FONDECYT 1090316, “Comparative study of Support Vector Machine and Neural Networks for Nonlinear System Identification and Observer Design”, 2009-2012, Investigador Responsable.
  6. FONDEF D04I1084, “Exploración Minera Mediante Vehículos Aéreos Autónomos”, 2005-2008, Investigador Alterno.
  7. FONDECYT 1040208, “Identificación de parámetros variantes en el tiempo y estimación de estado en sistemas complejos utilizando modelos neuronales de caja gris”, 2004-2006, Investigador Responsable.
  8. FONDEF D02I1077, “Sistema de control optimizante para plantas de molienda semiautógena”, 2003-2005, Co-Investigador.
  9. FONDECYT 1010179, “Estimación de estado y de parámetros en procesos complejos mediante métodos numéricos y redes conexionistas”, 2001-2003, Investigador Responsable.
  10. ECOS-CONICYT: “Estimación, control y supervisión de procesos biotecnológicos agroalimentarios”, 19991008FRAECOS (C99B04), 1999-2002, Investigador Responsable.
  11. FONDECYT 1980667, “Reconciliación de datos y desarrollo de sensores virtuales en biotecnología”, 1998-2000, Investigador Responsable.
  12. FONDEF: D96/1022 “Modelamiento matemático: cálculo distribuido, redes neuronales y aplicaciones industriales”, 1996-1999, Investigador Alterno del Polo-USACH.
  13. FONDECYT 1961299, “Uso de redes neuronales para la modelación de variables biológicas en fermentación sobre sustrato sólido”, 1996-1997, Investigador Responsable.
  1. Child, T. and Acuña, G., 2021, “Healthy and Anomalous Beehives Classification Model using Convolutional Neural Networks”, 2020 XLVI Latin American Computing Conference (CLEI), 19-23 Oct. 2020, DOI: 10.1109/CLEI52000.2020.00008.

  2. Gonzalez, L., Velastin, S., Acuña G., 2018, “Silhouette-based human action recognition with a multi-class support vector machine”, 9th International Conference on Pattern Recognition Systems (ICPRS 2018), IET Conference Publications 2018(CP745), pp. 80-84, DOI: 10.1049/cp.2018.1290.

  3. Cesar Mattos, Guilherme Barreto, Gonzalo Acuña, 2017, “Randomized Neural Networks for Recursive System Identification in the Presence of Outliers: A Performance Comparison”, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) Volume 10305 LNCS, 2017, Pages 603-615 14th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2017; Cadiz; Spain; 14 June 2017 through 16 June 2017; Code 192889

  4. Gonzalo Acuña and Hans Moller, 2017, “Indirect training of gray-box models using LS-SVM and genetic algorithms”, The Latin American Congress on Computational Intelligence, 2016 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence, LA-CCI 2016 – Proceedings23 March 2017, Article number 78857192016 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence, LA-CCI 2016; Cartagena; Colombia; 2 November. 2016 through 4 November 2016; Category numberCFP16A09-ART; Code 127072

  5. Millaray Curilem, Camilo Soto, Fernando Huenupan, Cesar San Martin, Carlos Cardona, Luis Franco, Gonzalo Acuña, Max Chacon, M. Salman Khan, Nestor Becerra Yoma, 2016, Feature Selection for Discrimination between Volcanic and Tectonic Events of The Llaima Volcano (Chile), IET Seminar Digest Volume 2016, Issue 2, 2016 International Conference on Pattern Recognition Systems, ICPRS 2016; Talca; Chile; 20 April 2016 through 22 April 2016; Code 125265DOI:  10.1049/ic.2016.0034 ISBN: 978-1-78561-283-1

  6. Curilem, M., Huenupan, F., Beltran, D., San Martin, C., Fuentealba, G., Franco, L., Cardona, C., Acuña, G., Chacon, M., Salman Khan, M., Becerra Yoma, N., 2016, “Pattern recognition applied to seismic signals of llaima volcano (Chile): An evaluation of station-dependent classifiers”, Journal of Volcanology and Geothermal Research, 315; 15-27. DOI: 10.1016/j.jvolgeores.2016.02.006 (ISI)

  7. Gonzalo Acuña, Millaray Curilem, Francisco Cubillos, Beatriz Araya, Guisselle Segovia, Carlos Perez and Cristian Huanquilef, 2015, “NARX Neural Network Model for Predicting Availability of a Heavy Duty Mining Equipment”, The Latin American Congress on Computational Intelligence, LA-CCI 2015, IEEE-CIS, Curitiba, Brasil, Octubre 13-16, 2015. (SCOPUS)

  8. Millaray Curilem, Gonzalo Acuña, Cristian Huanquilef, Francisco Cubillos, Beatriz Araya, Guiselle Segovia and Carlos Pérez, 2015, “Prediction of the Criticality of a Heavy Duty Mining Equipment”, The Latin American Congress on Computational Intelligence, LA-CCI 2015, IEEE-CIS, Curitiba, Brasil, Octubre 13-16, 2015. (SCOPUS)

  9. Curilem M., Huenupan F., San Martin C., Fuentealba G., Cardona C., Franco L., Acuña G., Chacón M. 2014, Feature analysis for the classification of volcanic seismic events using Support Vector Machines. A. Gelbukh et al. (Eds.): MICAI 2014, Part II, LNAI 8857, pp. 160–171. © Springer International Publishing Switzerland (SCOPUS).

  10. G. Acuña, M. Curilem, B. Araya, F. Cubillos, R. Miranda, F. Garrido, 2014, “Predictive Models applied to a Heavy Duty Equipment Management”, MICAI 2014 Part II, Lecture Notes in Artificial Intelligence, LNAI 8857:198-215 (SCOPUS)

  11. Acuña, G., Ramírez, C., Curilem, M., 2014, Software sensors for biomass concentration in a SSC process using Artificial Neural Networks and Support Vector Machine, Bioprocess and Biosystems Engineering, 37(1): 27-36.

  12. Acuña, G., Curilem, M, Cubillos, F., 2014, “Development of a software sensor based on a NARMAX-Support Vector Machine Model for Semi-Autogeneous Grinding”, Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, 11(1): 109-116.

  13. Acuña, G., Curilem, M., 2013, “Time-variant parameter estimation using a SVM gray-box model: application to a CSTR process”, Proceedings of the 3rd International Conference on Systems and Control, ICSC13, Algiers, Algeria, October 29-31, 978-1-4799-0275-0/13/$31.00 ©2013 IEEE, pp:414-418 (SCOPUS).

  14. Acuña, G., Gonzáles, J., Curilem, M., Cubillos, F, 2013, “A Svm Gray-box Model for a Solid Substrate Fermentation Process”, Chemical Engineering Transactions, 35: 961-966, DOI: 10.3303/CET1335160 (SCOPUS)

  15. Acuña, G., C. Ramirez, M. Curilem, 2012,“Software sensors for biomass concentration in a SSC process using Artificial Neural Networks and Support Vector Machine”, in Proceedings of the IEEE 20th Mediterranean Conference on Control and Automation, MED 2012, Barcelona, Spain, July 3-6, 2012, pp. 359-363. (SCOPUS)

  16. Acuña, G., C. Ramirez, M. Curilem, 2012, “Comparing NARX and NARMAX models using ANN and SVM for cash demand forecasting for ATM”, In: Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN, pp. 819-824. (SCOPUS)

  17. Zambrano, C., Rojas, D., Carvajal, K., Acuña G., 2011, “Análisis de rendimiento académico estudiantil usando data warehouse y redes neuronales”, Ingeniare, Revista Chilena de Ingeniería. 19(3):369-381 (SCIELO).

  18. Curilem, M., Acuña, G., Cubillos, F. and Vhymeister, E, 2011, “Neural networks and support vector machine models applied to energy consumption optimization in semiautogenous grinding”, Chemical Engineering Transactions, 25: 761-766, Dot: 10 3303/CET1125127

  19. F. Cubillos, E. Vhymeister, G. Acuña, P. Alvarez, 2011, “Rotary Dryer Control using a Grey-Box Neural Model Scheme”, Drying Technology, 29(15): 1820-1827.

  20. M. Chacon, M. Curilem, G. Acuña, C. Defilippi, A.M.Madrid, S. Jara, 2009, “Detection of patients with functional dyspepsia using wavelet transform applied to their electrogastrogram”, Brazilian Journal of Medical and Biological Research. 42(12).

  21. Curilem, M., J. Vergara, G. Fuentealba, G. Acuña, M. Chacon, 2009, “Classification of seismic signals at Villarrica Volcano (Chile) using Neural Networks and Genetic Algorithms”, Journal of Volcanology and Geothermal Research, 180(1): 1-8.

  22. Salazar, J.L., L. Magne, G. Acuña, F. Cubillos, 2009, “Dynamic modelling and simulation of semi-autogeneous mills”, Minerals Engineering, 22(1): 70-77.

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  27.  M. Jamett, G. Acuña, Comparative assessment of interval and affine arithmetic in neural network state prediction, Lecture Notes in Computer Science, 3498(1), 448-453, 2005

  28. K. Carvajal, M. Chacón, D. Mery, G. Acuña, Neural network method for failure detection with skewed class distribution, Insight, 7(46), 399-402, 2004 1354-2575

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  38. G. Acuña, E. Latrille, C. Béal, G. Corrieu y A. Chéruy, On-line Estimation of Biological Variables During pH Controlled Lactic Acid Fermentations, Biotechnology and Bioengigeering, 44(1), 1168-1176, 1994

  39. C. Holzmann, U. Hasseldieck, E. Rosselot, P. Estevez, A. Andrade, G. Acuña, Interpretation module for screening normal ECG, Medical Progress through Technology, 16(1), 163-171, 199
  1. Gonzalo Acuña, 2014, «El DIINF de la USACH: Mucha agua bajo los puentes», Revista Bits-de-Ciencia, No 10, pp: 12-17, ISSN 0718-8005 (versión impresa)

  2. G. Acuña, E. Pinto, Development of a Matlab Toolbox for the design of grey-box neural models, International Journal of Computers, Communications and Control, IJCCC, 2(1), 7-14, 2006

  3. Cubillos, F., Acuña, G., Lima, E., A real-time optimization scheme based on grey-box neural model and genetic algorithms, Chemical Engineering and Technology, 0(0), 0, 2004

  4. E. Latrille, P. Teissier , G. Acuña, B. Perret, G. Corrieu, Les reseaux de neurones recurrents: un outil pour la modelisation des bioprocedes. Application a la production de levains, Industries Agro Alimentaires, 00(10), 658-666, 1997

  5. E. Latrille, G. Acuña, G. Corrieu, Neural network applications for modelling batch bioprocesses, Journal Europeen des Systemes Automatises. Intelligence Artificielle et Automatique, 2(30), 357-379, 1996

  6. E. Latrille, G. Acuña, B. Perret, P. Teissier, G. Corrieu, De la mesure a la modelisation par reseaux de neurones, Process, 1107(0), 36, 1995
  1. Millaray Curilem, Camilo Soto, Fernando Huenupan, Cesar San Martin, Carlos Cardona, Luis Franco, Gonzalo Acuña, Max Chacon, M. Salman Khan, Nestor Becerra Yoma, 2016, Feature Selection for Discrimination between Volcanic and Tectonic Events of The Llaima Volcano (Chile), 6th International Conference on Pattern Recognition Systems, ICPRS2016, 20-22 April, Talca, Chile (Accepted). DOI: 10.1049/ic.2016.0034 ISBN: 978-1-78561-283-1

  2. G. Acuña, M. Curilem, F. Garrido, F. Cubillos, B. Araya, 2014, “NARX SVM models to predict MTBF and MTTR of heavy mining equipment”, The Latin American Congress on Computational Intelligence, LA-CCI 2014, IEEE-CIS, Bariloche, Argentina, Junio 11-13, 2014.

  3. C. Ramírez, G. Acuña, 2011, “Forecasting cash demand in ATM using Neural Networks and Least Square Support Vector Machine”, Congreso Iberoamericano de Reconocimiento de Patrones, CIARP, Pucón, Chile, Noviembre 2011, Lecture Notes in Computer Science (ISI Proceedings), LNCS 7042, pp. 515-522.

  4. F. Cruz, G. Acuña, G. Badillo, 2011, “Propuesta Metodológica Para la Creación de Modelos Neuronales de Caja Gris Utilizando Matlab”, Ninth LACCEI Latin American and Caribbean Conference (LACCEI’2011), Engineering for a Smart Planet, Innovation, Information Technology and Computational Tools for Sustainable Development, August 3-5, 2011, Medellín, Colombia.

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  10. Rapaport, A., Dochain, D., Harmand, J., Acuña, G., Unknown input observers for biological processes, 17th IFAC World Congress, 2008, Seoul Korea

  11. F. Cubillos, G. Acuña, Adaptive Control using a grey-box neural model: an experimental application, ISNN 2007, 2007, Nanjing China

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  13. K. Carvajal, G. Acuña, Estimation of state variables in semiautogeneous mills by means of a neural moving horizon state estimator, ISNN 2007, 2007, Nanjing China

  14. R. Velazquez, G. Acuña, Entrenamiento de redes neuronales recurrentes para sistemas dinamicos tipo NARMAX y NOE, VIII Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2007, Florianopolis Brasil

  15. G. Acuña, D. Dochain, ITSE Observers for batch processes. A wastewater tratment case study, International Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, 2006, Gramado Brasil

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  27. Jamett, M., Acuña, G., Estudio comparativo de aritmética de intervalos y affine para convergencia de redes neuronales en estimación de estado, Congreso Latinoamericano de Control Automático, 2002, Guadalajara, México

  28. Valdés, H., Acuña, G., Flaus, J.M., Pérez, J., Heuristical approaches to state observation and parameter estimation for biotechnological processes, 8th International Conference on Computer Applications in Biotechnology, CAB8, pp. 335-340, 2001 Jun. 24-27, Québec, Canada

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  30. Valdés, H., Acuña, G., Bassi, D., Pérez, R., Flaus, J.M., New approaches to simultaneous state observation and pqrameter estimation for biotechnological processes, 4th Portuguese Conference on Automatic Control, CONTROLO 2000, ISBN 972-98603-0-0, 2000 Oct., Minho, Portugal

  31. Valdés, H., Flaus, J.M., Acuña, G., Moving horizon state estimation with simulated annealing algorithm applied to a biotechnological process, Proceedings of the 1st International Conference on Simulation in Food and Bioindustries, pp. 166-170, 26-27, 2000 Jun., Nantes, Francia

  32. Bassi, D., Silva, A., Marinkovic, C., Acuña, G., Visual servoing of robotic manipulator in a virtual learned space, 2nd IFAC/IFIP/IEEE Conference on Management and Control of Production and Logistics, MCPL2000, 2000 Jul., Grenoble, Francia

  33. Pouliot, K., Thibault, J., Garnier, A., Acuña, G., Perez-Correa, R., Agosin, E., Determination of the Oxygen Mass Transfer Coefficient In Submerged Fermentation, 49th Canadian Chemical Engineering Conference, Saskatoon, 1999 Oct. 3-6, Saskatoon, Canada

  34. Valdés, H., Acuña. G., Bassi, D., Estrategia neuronal para el control del factor de potencia utilizando filtros pasivos en procesos industriales, XVII COPIMERA, 1999 Oct., San Salvador, El Salvador

  35. Pouliot, K., Thibault, J., Garnier, A., Acuña, G., Pérez, R., Agosin, E., Estimation of the oxygen mass transfer coefficient in fermentation, IX European Congress on Biotechnology, 1999 Jul. 11-15, Brussels, Belgium

  36. Acuña, G., Bassi, D., Olivera, J., Regente, P., Rivera, P., Sepúlveda, A., Modelamiento neuronal de un recetario para la producción de papeles, Anales del VIII Congreso Latinoamericano de Control Automático, pp. 1-6, 1998, Nov., Viña del Mar, Chile

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