Estudiantes de Ingeniería Industrial y de Sistemas y Mecánico-Eléctrica diseñaron modelos predictivos con datos reales, utilizando herramientas avanzadas de programación para enfrentar desafíos industriales en el primer Guinda Data Challenge.
Por Fernanda Vegas Sernaqué. 12 junio, 2025.
Como parte de las actividades por la Semana de Ingeniería 2025, el departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas organizó la primera edición del Guinda Data Challenge, una competencia académica que promueve el uso aplicado de la ciencia de datos en contextos industriales reales.
El reto planteado a los participantes fue diseñar un modelo predictivo capaz de estimar el desgaste de un equipo industrial a partir de variables como el torque, la temperatura del proceso y el historial de mantenimiento. Los estudiantes trabajaron con datos reales, programaron en Python o R y presentaron sus soluciones en la plataforma Kaggle.
El primer lugar lo obtuvo el equipo “Uvita Mean Square”, integrado por Edinson Javier Querevalú Valles y Cindy Pamela Peláez Quispe, del programa de Ingeniería Mecánico-Eléctrica. Su modelo destacó por su alta precisión y la calidad técnica del desarrollo.
El segundo puesto fue para el equipo “ML23”, conformado por Jazmín Azucena Ocaña Rufino y Bianca Fiorella Seminario Solano, del programa de Ingeniería Industrial y de Sistemas. En el tercer lugar quedó el equipo “MAGA”, representado por Sergio Andrés Madrid García y Angie Ojeda Echevarría, del mismo programa académico.
Durante los diez días de competencia —del 27 de mayo al 5 de junio— se registraron 78 envíos de modelos predictivos, en los que participaron 30 estudiantes de los programas de Ingeniería Industrial y de Sistemas e Ingeniería Mecánico-Eléctrica, incluyendo alumnos del campus Lima.
La evaluación final estuvo a cargo de los profesores de la Facultad de Ingeniería, Gerson La Rosa y Javier Machacuay, quienes consideraron tanto la precisión automática calculada por Kaggle y la revisión técnica del código. Esta revisión incluyó aspectos clave como la calidad del preprocesamiento de datos, la lógica del modelo y la metodología de validación aplicada.
Los equipos ganadores recibieron diplomas de honor durante la ceremonia de premiación realizada el 6 de junio, donde también se anunció una media beca para el primer puesto, válida para el curso de extensión universitaria “Diseño de modelos predictivos con Machine Learning”.
