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Desafíos

(Challenges R+)

El núcleo integrador de la transdisciplina. Esta línea actúa como catalizadora de la agenda científica del Centro. Su objetivo es plantear y responder a las grandes preguntas de la política pública y de la toma de decisiones basada en evidencia. Sirve de puente estratégico para coordinar a las demás líneas de investigación y asegurar que el conocimiento llegue directamente al Estado y a las comunidades a través de proyectos aplicados de alto impacto.

Objetivos

  • Catalizar e integrar la investigación interdisciplinaria, planteando y abordando preguntas alineadas con las necesidades urgentes del país.
  • Promover investigación interdisciplinaria e integrada, articulando las líneas (H-I-T-S) y trascendiendo fronteras académicas tradicionales.
  • Fortalecer la colaboración con Instituciones de Interés Nacional (IIN) y actores clave —Organismos Técnicos de Monitoreo de las Amenazas (OTMAS), municipios, gobiernos regionales y comunidades— para generar aportes accionables a la política pública y a la toma de decisiones.
  • Fomentar un entorno dinámico de integración de conocimientos, orientado a la reducción del riesgo de desastres, la resiliencia y la recuperación.

Investigadores principales

Rosita Jünemann Ureta

Rosita Jünemann Ureta

UC

Ingeniería sísmica, diseño preventivo y coordinación estratégica con IIN. Línea Desafíos.

Patricio Catalán Mondaca

Patricio Catalán Mondaca

UTFSM

Ciencias de la Tierra, modelación hidrodinámica y alertas tempranas. Línea Desafíos.

Nicolás Bronfman Cáceres

Nicolás Bronfman Cáceres

UNAB

Economía y riesgo, percepción del riesgo y comunicación ante emergencias. Línea Desafíos.

Investigadores asociados

Joaquín Pablo Moris Barra

Joaquín Pablo Moris Barra

UCN

Tsunamis.

Karla Beatriz Palma Millanao

Karla Beatriz Palma Millanao

UChile

Comunicación, naturaleza y desastres.

Orietta Nicolis

UNAB

Estadística Avanzada y Spatio-Temporal. Modelos estadísticos para eventos extremos. Analiza cómo los riesgos (como contaminación o sismos) se distribuyen en el tiempo y el espacio.

Paula Andrea Aguirre Aparicio

PUC

Inteligencia Artificial y Modelamiento. Uso de Machine Learning y ciencia de datos para predecir riesgos. Procesamiento de imágenes satelitales y grandes bases de datos para alerta temprana.

Rodrigo Ramírez Montecinos

Rodrigo Ramírez Montecinos

PUC

Comunicación visual; diseño de información; gestión de riesgos.