Aportes de IA · Equipo Donoso et al.
Inteligencia artificial para el FONDECYT RegEng
Dónde la IA suma valor real en los cuatro objetivos de la propuesta, con diagramas del proyecto ya hechos y listos para reproducir. Un espacio para que el equipo revise, vote y sume lo suyo.
Este es un espacio compartido para que el equipo revise los aportes de IA a la propuesta y los diagramas que armamos para el proyecto. La propuesta del 2 de junio pasó de tres a cuatro objetivos (se sumó el O4 de simulación con ForClim y una hipótesis nueva, la H4), así que todo acá ya está alineado a esa versión.
Hay tres cosas para hacer: revisar y votar los cuatro aportes pensados como párrafos enchufables en el manuscrito, mirar la galería de diagramas (con el prompt para que cada uno genere los suyos), y sumar ideas propias al final. Todo lo que escriben queda guardado y visible para el resto.
Los aportes son conservadores por diseño: declaran herramientas open source ya validadas en la literatura, sin comprometer al equipo a entrenar modelos desde cero. La sección final queda abierta para ideas más ambiciosas.
El proyecto en una mirada
Bosques manejados, 45 años después
45 años después de las cortas de regeneración de 1983, ¿cuánto convergen los bosques manejados (clearcutting vs irregular shelterwood) hacia bosques no manejados (old-growth)? ¿Y cómo cambia esa convergencia entre el rango andino y el costero?
O1
Revisión sistemática
Convergencia de bosques manejados hacia atributos de old-growth. ROSES + bibliometría.
O2
Crecimiento a 45 años
Clearcutting vs shelterwood, vía stem analysis (cores y secciones).
O3
Estructura, diversidad y carbono
Complejidad estructural, productividad, carbono y convergencia, vía TLS.
O4 nuevo
Dinámica futura con ForClim
Simular el bosque bajo cambio climático y evaluar resistencia y resiliencia.
Aportes para la propuesta
Cuatro párrafos enchufables
Cada uno está pensado para insertarse sin alterar la estructura de la propuesta. Vótalo, coméntalo y, si te sirve, cópialo al portapapeles. Las citas que aparecen son reales y verificables; donde dice [ref] falta pegar una.
Aporte 01 · Novedad científica
La IA como eje transversal de novedad
Es el de mayor retorno y menor riesgo: no cambia la ciencia, refuerza el argumento de novedad que ya está escrito, conectando los tres frentes de IA (O1, O3, O4) en una sola frase.
Aporte 02 · Objetivo O1
Revisión sistemática asistida con IA
Agrega rigor metodológico moderno citando guías ya publicadas, y es donde la IA ahorra más tiempo concreto. No obliga a entrenar modelos custom: es un protocolo de screening asistido con validación manual cruzada.
Aporte 03 · Objetivo O3
Procesamiento TLS con deep learning
Suma análisis a nivel de árbol individual (volumen, biomasa, arquitectura de copa) sin destruir nada. FSCT, TLS2Trees y TreeQSM son open source y están validadas en bosques templados. Es estado del arte y posiciona la novedad metodológica del proyecto.
Aporte 04 · Objetivo O4 · nuevo
Emuladores y clima para el ForClim
Es el aporte de mayor novedad tecnológica y cubre el objetivo nuevo. Conecta con los datos del propio proyecto (crecimiento de O2, estructura de O3) para calibrar el modelo. Conviene conversar la capacidad técnica del equipo antes de declararlo a fondo.
IA para diagramas · la sección estrella
Los diagramas del proyecto, ya hechos
Esto es lo que Pablo quería: usar IA para crear figuras. Acá están ocho diagramas reales del proyecto, generados con IA y renderizados en vivo. Cuatro son conceptuales (para la propuesta y los papers) y cuatro son de método y flujo. Cada uno trae el prompt para que generes el tuyo y lo adaptes.
Marco de dinámica de rodal
flowchart LR
A[Iniciación del rodal] --> B[Exclusión de fustes] --> C[Reinicio del sotobosque] --> D[Bosque maduro / old-growth]
CC([Clearcutting]) -.parte de cero.-> A
SW([Shelterwood irregular]) -.conserva estructura.-> C
classDef ph fill:#e7efe8,stroke:#2d5a3d,color:#16170f;
classDef trt fill:#f4ecd8,stroke:#9a6312,color:#16170f;
class A,B,C,D ph;
class CC,SW trt;
Para qué sirve: ubicar visualmente cómo cada método de corta entra en la secuencia clásica de fases (Oliver y Larson) y por qué el shelterwood parte con ventaja estructural.
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Convergencia hacia old-growth
Para qué sirve: es la figura central de H2 y H4. Muestra dos trayectorias en el tiempo: el shelterwood (verde) converge antes a la línea de old-growth que el clearcutting (tierra).
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Dimensiones de respuesta del bosque
mindmap
root((Respuesta del bosque a 45 años))
Estructura
Complejidad SSCI / UCI
Arquitectura de copa
Diversidad
Especies
Funcional
Productividad
Volumen
Crecimiento
Carbono
Biomasa aérea
Resiliencia climática
Resistencia
Recuperación
Para qué sirve: comunica de un vistazo que el proyecto mide respuestas multidimensionales, no un solo atributo. Útil para la introducción y para presentaciones.
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Flujo de la revisión sistemática (O1)
flowchart TD
S[Búsqueda: WoS + Scopus + Dimensions] --> D[Deduplicación · revtools]
D --> SC{Screening título/abstract
LLM calibrado}
SC -->|incluidos + dudosos| FT[Full-text + extracción asistida a JSON]
SC -->|excluidos| X[Re-screen manual del 10%]
FT --> AN[Bibliometría + topic modeling]
AN --> GAP[Detección de research gaps]
GAP --> OUT[Manuscrito de revisión + dataset abierto]
classDef g fill:#e7efe8,stroke:#2d5a3d,color:#16170f;
classDef a fill:#f4ecd8,stroke:#9a6312,color:#16170f;
class S,D,FT,AN,GAP,OUT g;
class SC,X a;
Para qué sirve: es el diagrama de flujo (estilo PRISMA/ROSES) que toda revisión sistemática necesita, con el punto donde entra el screening asistido por IA marcado en tierra.
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Pipeline TLS (O3)
flowchart TD
R[Nube de puntos cruda · FARO M70] --> F[Filtrado en FARO SCENE]
F --> CO[Co-registro de scans por parcela]
CO --> CL[Clasificación de puntos · FSCT]
CL --> SG[Segmentación de árboles · TLS2Trees]
SG --> QSM[QSM: volumen y biomasa · TreeQSM]
SG --> SP[Clasificación de especies · PointNet++]
QSM --> IX[Índices: SSCI, UCI, ENL, box-dimension]
SP --> IX
IX --> AN[Análisis treatment x range]
classDef g fill:#e7efe8,stroke:#2d5a3d,color:#16170f;
classDef a fill:#f4ecd8,stroke:#9a6312,color:#16170f;
class R,F,CO,IX,AN g;
class CL,SG,QSM,SP a;
Para qué sirve: muestra el pipeline completo de procesamiento de point clouds, con los pasos de deep learning (clasificación, segmentación, especies) destacados en tierra.
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Integración de los cuatro objetivos
flowchart LR
O1[O1 · Revisión sistemática] -.parámetros y benchmarks.-> O4
O2[O2 · Crecimiento · stem analysis] --> CV[Convergencia a old-growth]
O3[O3 · Estructura · TLS] --> CV
O2 --> O4[O4 · ForClim · clima futuro]
O3 --> O4
O4 --> PR[Proyecciones con incertidumbre]
classDef g fill:#e7efe8,stroke:#2d5a3d,color:#16170f;
classDef k fill:#1d3d29,stroke:#1d3d29,color:#eef3ec;
class O1,O2,O3,CV,PR g;
class O4 k;
Para qué sirve: deja claro que los objetivos no son islas. El stem analysis (O2) y el TLS (O3) alimentan tanto la convergencia como el ForClim (O4). Refuerza el argumento de propuesta integrada.
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Workflow del O4 (ForClim + IA)
flowchart TD
CM[Proyecciones CMIP6] --> DS[Downscaling ML + bias correction]
DS --> CLI[Clima mensual por sitio]
CLI --> FC[ForClim · gap model]
FC --> EM[Emulador / surrogate ML]
OBS[Datos observados: O2 crecimiento + O3 estructura] --> CAL[Calibración bayesiana de parámetros]
CAL --> FC
EM --> PRJ[Proyecciones 2025-2100 con incertidumbre]
classDef g fill:#e7efe8,stroke:#2d5a3d,color:#16170f;
classDef a fill:#f4ecd8,stroke:#9a6312,color:#16170f;
class CM,CLI,FC,PRJ,OBS g;
class DS,EM,CAL a;
Para qué sirve: abre la caja negra del O4. Muestra dónde entra la IA (downscaling, emulador, calibración bayesiana) y cómo los datos del proyecto calibran el modelo.
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Librería de prompts reutilizables
Recetas genéricas para que el equipo genere sus propias figuras con cualquier IA (Claude, Gemini, ChatGPT).
Diagrama de flujo (Mermaid)
Para pipelines y procesos. El código Mermaid se pega en Notion, GitHub, Obsidian o esta misma página.
Figura conceptual (imagen)
Para esquemas e ilustraciones. Pídela como SVG editable o como imagen con un generador.
Gráfico de datos
Para resultados. Genera el código (R ggplot o Python) listo para correr con tus datos.
Mapa de sitios
Para ubicar Correntoso y Hueicolla. Pídelo como código que use coordenadas reales.
Generador de diagramas en vivo
Describe el diagrama que necesitas y la IA lo dibuja al momento. Abajo te queda el código Mermaid para copiar y editar.
Funciona mejor con diagramas de flujo, líneas de tiempo, mapas mentales y secuencias.
Correntoso, Andes · Hueicolla, Costa
Del bosque cortado en 1983 al modelo climático de 2027.
Cómo posicionarlo
Dos rutas para declarar la IA
No son excluyentes. La recomendación para esta versión: Ruta A en O1, O3 y O4 (donde la novedad pesa), Ruta B en O2 y lo transversal.
Ruta A · IA como metodología declarada
Se incluye explícitamente en el método. Suma en el criterio de novedad científica y tecnológica, pero exige respaldo bibliográfico. Es el caso de los cuatro aportes de arriba.
Ruta B · IA como herramienta operativa
Se usa sin declararla como innovación. El proyecto se evalúa por sus preguntas y resultados; la IA es solo cómo el equipo es más productivo. Cero riesgo, sin puntos de novedad.
Espacio abierto
Ideas del equipo
Sumen sus propias propuestas de integración de IA. No hay que llenar todos los campos: si solo tienes una idea suelta, escríbela en el cuerpo y listo.
Sumar una idea propia
Todo lo que escriben acá se guarda y se ve entre el equipo. Si quieren conversar algo antes del 8, también vale por teléfono o en persona.
Con cariño,
Amparo