Del 14 al 30 de septiembre, durante el Encuentro Anual de Investigación, Creación e Innovación PUCP 2026 (EAICI), organizado por el Vicerrectorado de Investigación PUCP, el profesor Dr. Jesús Valdiviezo, docente tenure track de la Sección Química del Departamento Académico de Ciencias, coordinó la realización de cuatro actividades con destacados invitados internacionales que compartieron sus trabajos relacionados con el tema central de esta edición “Inteligencia Artificial y Transformación Digital”, contribuyendo así con el intercambio de experiencias innovadoras en la academia.
El 17 de septiembre, el Dr. Jorge Cruz Ángeles, profesor del Tecnológico de Monterrey (México), presentó la charla “Inteligencia artificial en el diseño de fármacos más solubles y en el aula de ciencias”. En este espacio, el profesor Cruz compartió su experiencia sobre como la inteligencia artificial reordena el flujo de trabajo en el desarrollo de fármacos desde el uso de datos experimentales acumulados hasta el análisis automatizado de resultados térmicos y espectroscópicos. Y en una segunda parte, compartió experiencias concretas del uso de la IA en el aula, a través de experiencias concretas de la IA aplicada al diseño de evaluaciones y a la retroalimentación en cursos técnicos, todo ello junto al componente ético del modelo que incluye la IA en un salón de clases. [ver presentación]
Asimismo, el 18 de septiembre, el Dr. Fernando García, investigador en la Universidad de Hokkaido (Japón), ofreció la charla “Del Laboratorio Tradicional a la Química Acelerada por Datos: La Nueva Era de los Catalizadores” donde se explicó cómo el machine learning está transformando la manera en que se diseñan los catalizadores, qué ventajas ofrece frente a medios tradicionales y hacia donde se dirige esta nueva forma de hacer química. [ver presentación]
De igual manera, el 21 de septiembre, el Dr. César Valdez, investigador en la Universidad McGill (Canadá), presentó la conferencia “¿La IA puede aprender a “ver” la forma de la vida?, un espacio donde se busca ampliar la perspectiva sobre los nuevos enfoques que incluyen el uso de la IA para el tratamiento de la información biológica partiendo de la siguiente pregunta ¿Y si la inteligencia artificial pudiera “ver” y entender la forma oculta de los datos biológicos, de la misma manera en que un científico experimentado intuye la estructura de una molécula o de un genoma?. [ver presentación]
Y finalmente, el 25 de septiembre, el Dr. Julio Palma, profesor en la Universidad de Pensilvania (USA), presentó la charla “De las moléculas a las tecnologías emergentes: electrónica molecular y diseño asistido por inteligencia artificial” donde compartió las nuevas oportunidades, a partir de los recientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, para explorar espacios químicos de enorme complejidad, identificar relaciones entre estructura y propiedades y acelerar el descubrimiento de sistemas moleculares con funcionalidades específicas. [ver presentación]
El Departamento Académico de Ciencias agradece y saluda la participación de destacados investigadores de la comunidad científica internacional en actividades relacionadas con las ciencias, la investigación y la innovación.