La Universidad Mariana continúa fortaleciendo su proyección internacional a través de la investigación. En esta oportunidad, la magíster Mónica Yolanda Moreno Revelo, del Programa de Ingeniería Civil y estudiante del Doctorado en Ingeniería – Automática de la Universidad Nacional de Colombia, representó a la Institución como ponente en el 12th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2026), realizado en Gran Canaria, España.
Durante el evento científico presentó la ponencia "Deep Learning-Based Imputation of Irradiance Time Series Enhanced by Numerical Data", trabajo aceptado para su presentación tras un proceso de evaluación académica. La investigación está orientada a mejorar la calidad de los registros de irradiancia solar con datos faltantes ocasionados por fallas en sensores, condiciones meteorológicas adversas y problemas operativos en estaciones de medición.
El estudio comparó dos modelos de aprendizaje profundo, BiLSTM y GAN, evaluando el impacto de incorporar datos externos de irradiancia suministrados por Solcast. Para ello se utilizaron registros de la estación Viento Libre, ubicada en Nariño (Colombia), y de Alice Springs (Australia).
Los resultados de esta investigación contribuyen al desarrollo de herramientas que permiten obtener series meteorológicas más completas y confiables, fundamentales para el diseño, operación y evaluación de sistemas fotovoltaicos, el estudio del recurso solar y el desarrollo de modelos de predicción energética. Estos avances también tienen aplicaciones en la ingeniería civil, particularmente en temas relacionados con infraestructura sostenible, eficiencia energética y resiliencia frente a los desafíos ambientales.
La participación en ITISE 2026 fortaleció la proyección internacional del Programa de Ingeniería Civil y de la Universidad Mariana, al permitir la divulgación de resultados de investigación en un escenario científico de alto nivel, el intercambio de experiencias con investigadores de diferentes países y el establecimiento de nuevos contactos académicos que podrán favorecer futuras colaboraciones en investigación. Asimismo, esta experiencia contribuye al fortalecimiento de la investigación profesoral y promueve la incorporación de metodologías basadas en inteligencia artificial y análisis de datos en los procesos de docencia e investigación, generando nuevas oportunidades de formación para los estudiantes del Programa.
