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Próximo seminario: Detección temprana de incedios mediante flujos de video codificados con transformada DCT

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Título de la ponencia: Detección temprana de incedios mediante flujos de video codificados con transformada DCT
Fecha: jueves 10 de junio de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Gilberto Gustavo Romero Hernández
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Luis Martí­n Rojas Cárdenas

Resumen:

El humo translucido es uno de los primeros indicios de la ocurrencia de un incendio. Diversas técnicas han sido utilizadas para detectar este tipo de siniestros. Entre ellas, la detección de incendios mediante el uso de video representa una solución alternativa con respecto a los clásicos sensores de humo basados en la detección de partículas. La detección mediante el uso de video ofrece diversas ventajas, como son: la posibilidad de detección a distancias significativamente mayores, dar información sobre la ubicación de la fuente de combustión y sobre todo se puede aplicar en espacios abiertos. La mayor parte de trabajos propuestos en este terreno se centran en la utilización de video sin compresión haciendo uso de cámaras convencionales, en muchos casos, se recurre al uso de costosos métodos de transformación de dominio.

En este trabajo de investigación se ha desarrollado un algoritmo que detecta humo translucido gracias a la información contenida en el video comprimido, específicamente los coeficientes de la DCT (Discrete Cosine Transform). De esta forma se evita implementar el uso de procedimientos de transformación de dominio. Sin embargo, trabajar con este tipo de información trae como problema la falta de herramientas para efectuar, desde el dominio de la DCT, el análisis del contenido de las imágenes. Debido a esto, una parte importante del proyecto se destinó al desarrollo de herramientas para el análisis en el dominio frecuencial de ciertas propiedades de las imágenes como es la evaluación de la similitud, los cambios de contraste, la pérdida de información, etc. Es importante mencionar que existen en el dominio espacial una gran variedad de métodos desarrollados para evaluar la similitud entre imágenes como el ya conocido SSIM (Structural SIMilarity), sin embargo, estos métodos están destinados a emular el comportamiento del Sistema Visual Humano (SVH). A este respecto, no estamos interesados en cómo puede percibir el SVH la presencia de humo, sino que nos interesa evaluar los cambios de propiedades de las imágenes en presencia de humo desde una perspectiva más maquinal. El método que nosotros proponemos se basa en las herramientas desarrolladas sin que se tome en cuenta el SVH. Para dar un interés adicional a nuestro trabajo, nos propusimos lograr la detección de humo translucido con lentes de 360°, lo cual permite a una sola cámara analizar todo el entorno a su alrededor e incluso darnos información de la ubicación de fuente de combustión.

Finalmente, debido al costo computacional de muchos métodos propuestos, el tamaño de las imágenes se revela como un gran problema, razón por la cual muchos de ellos solo trabajan con imágenes de pequeña talla. El método propuesto nos permite procesar imágenes de 2248×2248 pixeles distorsionadas, tanto por la lente de 360°, como por los algoritmos de compresión de la cámara.

Próximo seminario: 1. Desarrollo de Mecanismos de Control de Tráfico en Comunicaciones IoT, 2. Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Titulo de la ponencia: Desarrollo de Mecanismos de Control de Tráfico en Comunicaciones IoT
Fecha: 3 de junio de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Sergio Javier Álvarez
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Miguel López Guerrero

Resumen:

El estado actual de las tecnologías de cómputo y comunicaciones permite afirmar que nos encontramos ya en el camino hacia la implementación del concepto de ciudades inteligentes. En estas comunidades existen altos niveles de automatización, monitorización y control que redundan en una mejora substancial del bienestar de sus habitantes. En la cristalización de esta idea, las soluciones a la multiplicidad de retos de comunicación que plantea el Internet de las Cosas (IoT) es de importancia fundamental. Esto se debe, por ejemplo, a que en el futuro se espera contar con millones de máquinas conectadas a Internet, de las cuales, cientos o hasta miles se encontrarán coexistiendo en extensiones geográficas relativamente pequeñas.
Esta presentación se centra en la descripción del entorno de las comunicaciones Máquina a Máquina o M2M, el cual es la base del Internet de las Cosas. Para ello se describirán: a) los modelos existentes con los que se representan las transmisiones entre máquinas; y b) los protocolos MAC que permiten la compartición de los recursos de la red entre una gran cantidad de dispositivos. En la conjunción de estos dos tópicos se plantean las perspectivas de investigación de este proyecto.

Título de la ponencia: Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
Fecha: 3 de junio de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Miguel Contreras Murillo
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Pedro Lara Velázquez

Resumen:

La clasificación de género es un problema abierto de visión artificial. Su aplicación va desde la estadística hasta el reconocimiento de personas en videovigilancia. Hoy en día, existen enfoques con video 2D que obtienen buenos resultados en situaciones normales, pero fallan cuando la persona viste ropa holgada, lleva equipaje, o el ángulo de la imagen varía; ya que estos algoritmos se basan en el cálculo de bordes, siluetas, o energía de la persona en la escena. Se presenta una nueva metodología para la clasificación de género basada en la creación de un esqueleto virtual por medio de Redes Neuronales Convolucionales para cada persona en imágenes y video 2D, donde las distancias obtenidas entre algunos puntos de interés del esqueleto virtual son usadas como entradas en un clasificador de género. Los resultados obtenidos mejoran dado que la vestimenta, equipaje y ángulo en la escena afectan poco el proceso de esqueletización.

Próximo seminario: 1. Análisis del impacto de los tamaños de segmento en el desempeño de streaming de vídeo en Internet, 2. Modelos inteligentes para el pronóstico de contaminantes atmosféricos

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Titulo de la ponencia: Análisis del impacto de los tamaños de segmento en el desempeño de streaming de vídeo en Internet
Fecha: 27 de mayo de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Erik Miguel Díaz Salazar
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Victor Manuel Ramos Ramos

Resumen:

MPEG-DASH es el estándar de streaming de audio y vídeo de mayor popularidad en los últimos años por la compatibilidad con la mayoría de los dispositivos y plataformas en el mercado. En DASH, el contenido multimedia se encuentra segmentado en pedazos con algunos segundos de duración, a diferentes tasas de bits. Dichos segmentos son descargados para su reproducción, según estimaciones de algoritmos ABR (adaptive bitrate) dadas las condiciones de la red. Los segmentos de corta duración pueden aprovechar las fluctuaciones en el ancho de banda, evitando la inanición en el búfer del reproductor a cambio de realizar un mayor número de peticiones GET. Por otro lado, los segmentos de mayor duración buscan tener una mayor eficiencia en la codificación al contar con un mayor número de GoP (group of pictures).
Este estudio, se centra en el desarrollo de estrategias para DASH que permitan el uso de segmentos de distinta duración, apoyándose de las estimaciones de los algoritmos ABR, y así ayudar a mejorar la calidad de la experiencia de los usuarios.

Título de la ponencia: Modelos inteligentes para el pronóstico de contaminantes atmosféricos
Fecha: 27 de mayo de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Juan Andrés Martínez Escobar
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade y Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

Resumen:

En años recientes, los modelos de pronóstico de calidad del aire han sido mejorados y expandidos continuamente. Diversos métodos para el manejo de series de tiempo pueden ser empleados para facilitar el control específico de la contaminación atmosférica y prevenir incidentes graves de contaminación. Con el enorme progreso de la inteligencia artificial y el “Machine learning” en años recientes, los modelos de pronóstico basado en estas técnicas se han vuelto muy populares y han llamado mucha atención. En esta presentación se da una breve explicación del estado del arte del pronóstico de contaminantes atmosféricos empleando modelos inteligentes, sus características y tendencias.

Próximo seminario: 1. Análisis de una red acoplada sobre COVID-19 empleando el problema k-core, 2. Diseño de un sistema de autenticación y confidencialidad basado en funciones físicamente no clonables para radios cognitivos

Título de la ponencia: Análisis de una red acoplada sobre COVID-19 empleando el problema k-core
Fecha: 20 de mayo de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Gilberto Sinuhé Torres Cockrell
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Eric Alfredo Rincón Garcí­a y Dr. Roman Anselmo Mora Gutiérrez (UAM-A)

Resumen:

El análisis de redes sociales es una aproximación interdisciplinaria que ha tenido un rápido desarrollo en una gran variedad de campos de aplicación como (Salud, sociología, comunicaciones, organización empresarial, entre otras). Debido a que vivimos en un mundo globalizado, donde los individuos utilizamos de manera creciente los medios electrónicos, el concepto de red se utiliza con mayor frecuencia; esto ha permitido que las personas nos encontramos más conectadas, incrementando también en gran medida la generación de información, que permite contar con bancos de datos cada vez más robustos de manera más rápida y eficiente.
Por otro lado, la propagación de enfermedades ha sido un tema de preocupación para la comunidad científica, esto debido a que los sistemas biológicos están sujetos al cambio ó evolución de los mismos, la interacción entre los componentes de un sistema puede producir cambios benéficos o pueden causar su colapso amenazando la supervivencia del mismo. En ejemplo claro son los ecosistemas compuestos por una diversidad de agentes (especies de animales) que realizan una función específica, donde algún cambio dentro de dicho sistema puede servir para salvaguardar o extinguir una o varias especies que lo componen.
En esta presentación, se muestra un análisis de redes sociales, basado en los datos obtenidos del brote de COVID-19, donde se consideran aspectos importantes que surgieron conforme se desarrolló la enfermedad, los cuales pueden ser factor para controlar la propagación y el contagio del virus; por ejemplo: salud de la población, infraestructura, acciones económicas y medidas preventivas que fueron implementadas por los diferentes gobiernos a nivel mundial. Con base en esta información, se realizó el modelado en forma de una red acoplada con pesos en las aristas y se desarrolló un modelo biobjetivo para resolver el problema denominado k-core con M subgrafos mediante la implementación de un algoritmo denotado como NSGAII, de tal manera que las particiones que se generen sean lo más densas posibles.

Título de la ponencia: Diseño de un sistema de autenticación y confidencialidad basado en funciones físicamente no clonables para radios cognitivos
Fecha: 20 de mayo de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Hortensia Cristina Cuevas Papalotzin
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dr. Enrique Rodrí­guez de la Colina y Dr. Leonardo Palacios Luengas (UAM-I)

Resumen:

El paradigma propuesto para optimizar el espectro radioeléctrico es la radio cognitiva ya que propone el uso de este recurso de manera dinámica y oportunista. Sin embargo, estas características tan importantes hacen que una red de radios cognitivos sea vulnerable. El acceso dinámico al espectro puede ocasionar lapsos de transmisión cortos por lo que es importante contar con mecanismos de confidencialidad que permitan aprovechar los tiempos de transmisión. El acceso oportunista puede ocasionar que existan ataques de suplantación o de emulación de usuario primario, por lo que también es importante autenticar a los dispositivos de la red. La solución propuesta en este proyecto de investigación es un sistema que garantice la autenticación con un algoritmo criptográfico simétrico y que asegure la confidencialidad explotando las características únicas de la transmisión de los usuarios secundarios a partir de Funciones Físicamente no Clonables y así detectar cambios en el comportamiento de los nodos en la red para prevenir el ataque de emulación del usuario primario.

Próximo seminario: 1. Recolección de datos en redes inalámbricas de sensores en combinación con el paradigma mobile crowdsensing, 2. Monitorización del espectro multibanda en tiempo real utilizando dispositivos SDR

Título de la ponencia: Recolección de datos en redes inalámbricas de sensores en combinación con el paradigma mobile crowdsensing
Fecha: 13 de mayo de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Eduardo Andrés Marcelo
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dra. Elizabeth Pérez Cortés y Dr. Miguel López Guerrero

Resumen:

Las redes inalámbricas de sensores (WSN) han sido objeto de gran interés en investigación y desarrollo tecnológico a lo largo de varios años. En general, estas redes estáticas tienen como objetivo monitorizar un fenómeno de interés, pero no son fácilmente escalables.
Por otra parte, el paradigma mobile crowdsensing (MCS) es una tecnología relativamente nueva para realizar la monitorización de un fenómeno de interés. La proliferación de dispositivos inteligentes portátiles ha brindado el soporte para la popularización de este paradigma. La idea central es que los dispositivos inteligentes asuman el papel de nodos sensores móviles. Con ello, y en combinación con la WSN, el costo económico se reduce pues cada dispositivo aporta sus capacidades de procesamiento y comunicación. A pesar de estas ventajas, este paradigma no está libre de problemas ya que requiere ahora de la cooperación coordinada de un gran número de dispositivos autónomos y móviles.
En esta presentación se mostrará el avance en el estudio de la combinación de una WSN y el paradigma MCS para mejorar las prestaciones de los sistemas de recolección de datos.

Título de la ponencia: Monitorización del espectro multibanda en tiempo real utilizando dispositivos SDR
Fecha: 13 de mayo de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Yanqueleth Antonio de Jesús Molina Tenorio
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesore: Dr. Alfonso Prieto Guerrero

Resumen:

En este trabajo, se implementa una novedosa técnica de detección de espectro multibanda en el contexto de radios cognitivos. Esta técnica se basa en el análisis multirresolución (wavelets), machine learning y la dimensión fractal de Higuchi. El aporte teórico fue desarrollado antes por los autores; sin embargo, nunca se ha probado en un escenario en tiempo real. Por lo tanto, en este trabajo, se propone vincular varias radios asequibles definidas por software para detectar una banda ancha del espectro radioeléctrico utilizando esta técnica. Además, en esta implementación en tiempo real se proponen: (i) un módulo para la eliminación de ruido impulsivo, con el cual se reduce la aparición de cambios bruscos en la señal a través de los coeficientes de detalle del análisis multiresolución, y (ii) la gestión de diferentes dispositivos a través de una aplicación que actualiza la información de cada usuario secundario cada 100 ms. El rendimiento de estos dispositivos vinculados se evaluó con resultados alentadores: 95% de probabilidad de éxito para valores de relación señal a ruido (SNR) superiores a 0 dB y solo cinco muestras (media) con error de detección de borde (inicio y final) para una transmisión del usuario primario.

Próximo seminario: 1. Modelado de la conducción eléctrica célula a célula entre células sinoatriales y atriales usando cómputo paralelo, 2. Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado

Título de la ponencia: Modelado de la conducción eléctrica célula a célula entre células sinoatriales y atriales usando cómputo paralelo
Fecha: 6 de mayo de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Aurelio Nicolás Mata
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Gabriel López Garza (UAM-I)

Resumen:

El corazón está compuesto por diferentes estructuras que trabajan de forma sincronizada para provocar la contracción muscular y así cumplir su función de bombeo de sangre a todo el cuerpo. La estructura encargada de generar el voltaje inicial que recorre todas las estructuras y generar la contracción es el nodo sinoauricular (NSA). Éste se compone principalmente por ceĺulas sinoatriales (SA) también conocidas como marcapasos y células atriales A.
Las células SA son células auto-excitables acopladas eléctricamente entre ellas y con el tejido auricular vecino. Tienen como función disparar impulsos eléctricos que se propagan a todo el corazón determinando la frecuencia cardíaca.
La forma en la que se sincronizan y están organizadas las células SA y A es un tema abierto en la actualidad y no existe un método experimental para poder estudiar un conjunto de células interactuando. La simulación de la actividad eléctrica de cada tipo de célula (SA y A) es posible mediante modelos matemáticos establecidos y gracias al desarrollo de estrategias de cómputo de alto rendimiento la simulación de la interacción de una gran cantidad de ellas comienza a realizarse.
En este seminario se presentará el avance obtenido en la simulación de la interacción eléctrica de células del NSA definiendo un arreglo multicelular en el que las células se acoplan eléctricamente. La simulación se distribuye entre los hilos de procesamiento de una GPU.

Título de la ponencia: Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado
Fecha: 6 de mayo de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Adriana Pérez Espinosa
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dr. Manuel Aguilar Cornejo y Dr. Leonardo Dagdug Lima

Resumen:

El problema del movimiento difusivo de partículas y moléculas confinado dentro de poros, canales y otros sistemas, ha captado gran atención en años recientes debido a la ubicuidad de tales sistemas en la naturaleza y en la tecnología. El problema surge desde varios contextos y resulta importante en la nanotecnología, la química y la biología.
Recientemente el problema del transporte de partículas a través de geometrías confinadas, con aberturas pequeñas y constricciones, junto con el desarrollo de procedimientos experimentales, ha conducido a esfuerzos teóricos enfocados en el estudio de la dinámica de la difusión en estas geometrías por lo que es fundamental verificar estas aproximaciones con simulaciones de Dinámica Browniana.
En este trabajo presentamos un sistema cuya arquitectura es modularizada, completamente parametrizada y su ejecución se realiza de manera paralela usando CPU y GPU. El módulo principal de nuestra arquitectura consiste de un algoritmo paralelo que permite simular el movimiento difusivo de partículas en un sistema confinado cuyas características y dimensiones son los parámetros del módulo. Para probar el sistema usamos un canal canónico bidimensional. Dicho módulo ha sido implementado en el lenguaje CUDA y ejecutado en una GPU Nvidia. La correctitud de los resultados de nuestras simulación ha sido comprobada. Además, las simulaciones realizadas nos han mostrado una reducción al menos un 80% del tiempo de ejecución con respecto al algoritmo secuencial.

Próximo seminario: 1. Chord en escenarios móviles sin infraestructura, 2. Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate

Título de la ponencia: Chord en escenarios móviles sin infraestructura
Fecha: 29 de abril de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Nestor López Montiel
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Luis Martí­n Rojas Cárdenas

Resumen:

Las comunicaciones, en situaciones de emergencia o desastres naturales, en los grupos de salvamento, rescate o emergencia se ve afectada en muchas ocasiones por la ausencia de una infraestructura de comunicación fija, o bien, esta ha sido afectada por la situación de emergencia. Las comunicaciones en este tipo de escenarios esta expuesta a ambientes hostiles y cambiantes ya que los patrones de movilidad de los grupos de rescate son complejos con respecto a los que se tiene en un escenario con infraestructura. Para crear una red de comunicación Ad hoc entre los dispositivos móviles, primero es necesario que los nodos se identifiquen en la red para poder ubicarlos dentro de la misma.
Las soluciones propuestas para lograr la comunicación en grupos de usuarios móviles están pensadas en escenarios en donde existen servidores que se encargan del establecimiento de la comunicación, pero estos se encuentran estáticos y por lo tanto tienen en laces de comunicación estables, con lo que se obtiene una red de comunicación fiable. Esto no sucede en los escenarios a abordar en este trabajo de investigación, en donde no siempre se cuenta con servidores centralizados que puedan manejar la red de comunicación.
Para dar solución a los problemas que se generan en este tipo de escenarios, se propone el uso de servidores no centralizados en el grupos de usuarios, que debe ser tolerante a la salida e incorporación de nodos y grupos de nodos en la red. Crean do una red de comunicación fiable a pesar de que el grupo de rescate se fragmente en varios subgrupos (los cuales deben formar nuevas redes de forma automática), o cuando estos subgrupos se fusionen manteniendo una comunicación entre todos los miembros del grupo en situaciones de emergencia.

Título de la ponencia: Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate
Fecha: 29 de abril de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Magali Cortés Vázquez
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dr. Ricardo Marcelí­n Jiménez y Dr. Enrique Rodrí­guez de la Colina

Resumen:

Las ventajas que conlleva realizar una tarea por múltiples robots han impulsado la investigación para resolver los retos que implica usarlos en aplicaciones tales como la búsqueda y rescate de personas. En estos casos, los robots deben interactuar entre ellos y con el ambiente, para ejecutar diversas tareas que los lleven a lograr el objetivo común de localizar y agilizar el rescate de personas en zonas de desastre. Para minimizar el tiempo de búsqueda y ampliar el rango de búsqueda, los robots deben coordinarse y mantenerse comunicados. Sin embargo, las características de las zonas de desastre dificultan o inhiben la comunicación de los robots degradando la coordinación de éstos, lo que motiva la investigación de esta tesis.
En esta presentación se muestran resultados de simulación del desempeño de un grupo de robots al ejecutar tareas de exploración en escenarios desconocidos, en donde la comunicación entre robots está limitada en función de la relación de pérdida de paquetes (PLR, packet loss ratio). La estrategia de exploración usada en el caso de estudio es una adaptación del algoritmo de optimización (PSO, particle swarm optimization).

Próximo seminario: 1. Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing. 2. Modelos de aprendizaje no supervisado para la nutrición

Título de la ponencia: Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing
Fecha: 22 de abril de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: María Esther Sosa Rodríguez
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dra. Elizabeth Pérez Cortés y Dr. Miguel López Guerrero

Resumen:

Hoy en día, gracias a la innovación tecnológica y al fácil acceso a los dispositivos móviles, una gran cantidad de aplicaciones desarrolladas para este tipo de dispositivos utilizan el enfoque Spatial Crowdsourcing (SCS). Este enfoque permite llevar a cabo la recolección de datos a través de dispositivos móviles para diversos fines, tal como generar nueva información a partir de los datos recolectados, o bien proporcionar algún tipo de servicio. El éxito de las aplicaciones SCS depende en gran medida de la participación de los involucrados para realizar las tareas de recolección de datos y dicha participación se ve afectada por los incentivos o recompensas que se reciben por las tareas que realizan. Otro aspecto importante a considerar en los sistemas SCS es la dinamicidad que se presenta en la constante llegada de tareas, así como la llegada y partida de participantes al sistema o al área donde se requiere la recolección de la información. Lo anterior repercute directamente en la toma de decisiones al momento de asignar y realizar las tareas que han sido solicitadas al sistema. De lo anterior, surge nuestro interés de estudiar los incentivos en este tipo de sistemas, poniendo especial énfasis en los que otorgan servicios como recompensa por las tareas realizadas, así como el manejo de la dinamicidad presente en estos sistemas.

Título de la ponencia: Modelos de aprendizaje no supervisado para la nutrición
Fecha: 22 de abril de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Daniel Edahi Urueta Hinojosa
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade

Resumen:

La Encuesta Nacional de Salud y Nutrición del 2020 reveló que el 72.5% de los ciudadanos mexicanos presentan problemas sobrepeso y obesidad. Como una medida para atender este problema, México publicó la norma oficial NOM-051 el 31 de julio de 2020 en la cual se establece la implementación de un nuevo etiquetado de advertencia para informar a los consumidores con claridad y sencillez sobre excesos de nutrientes que generan estos problemas; sin embargo, existen casos en determinados productos que, a pesar de tener la misma cantidad de etiquetas, en realidad se pueden distinguir entre aquellos que son más saludables para consumo humano y los que no lo son; asimismo, también existen productos que, no obstante de venderse como diferentes tanto en apariencia, nombre, contenido y etiquetado, en realidad no presentan diferencias significativas entre ellos respecto a su aporte nutricional. El presente trabajo muestra dos estudios realizados usando técnicas de reconocimiento de patrones no supervisadas para determinar cuáles son los cereales de caja más saludables y las diferencias entre las distintas cremas comestibles en México.

Cambio de hora de ponencias del próximo seminario (22 de abril de 2021)

La ponencia de Daniel Edahi Urueta Hinojosa con título “Modelos de aprendizaje no supervisado para la nutrición” y la ponencia de María Esther Sosa Rodríguez con título “Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing” para el seminario del próximo jueves 22 de abril de 2021, cambian su hora de presentación, quedando como sigue:

• Título de la ponencia: Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing
  Fecha: 22 de abril de 2021 a las 11:00 hrs
  Presenta: María Esther Sosa Rodríguez

• Título de la ponencia: Modelos de aprendizaje no supervisado para la nutrición
  Fecha: 22 de abril de 2021 a las 11:30 hrs
  Presenta: Daniel Edahi Urueta Hinojosa

Los datos de la sala de Zoom no tienen cambios:

• Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)

Próximo seminario: 1. Análisis del costo de la síntesis o renderizado de imágenes fotorrealistas del método de Ray Tracing. 2. Análisis y optimización de redes sociales multiplex

Titulo de la ponencia: Análisis del costo de la síntesis o renderizado de imágenes fotorrealistas del método de Ray Tracing
Fecha: 15 de abril de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Habersheel Acevedo Atenco
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesora: Dra. Graciela Román Alonso

Resumen:

El renderizado de imágenes fotorrealista es un algoritmo cuyo objetivo es el de producir una imagen, a partir de una escena abstracta, cuya calidad sea tal que no se la pueda diferenciar de una fotografía verdadera. El ray tracing es uno de estos algoritmos, del cual se desprenden métodos de renderizado más particulares, que se diferencian en la forma en que llevan a cabo los pasos del ray tracing: path tracing (PT), bidirectional path tracing (BDPT), stochastic progressive photon mapping (SPPM), por mencionar algunos. No obstante, el tiempo de procesamiento de todos ellos resulta muy alto, por esto se han propuesto sistemas paralelos con el fin de reducir estos tiempos. Sin embargo, la distribución del trabajo dentro del sistema paralelo debe hacerse de manera adecuada, o se corre el riesgo de no aprovechar el sistema paralelo de manera eficiente. En esta plática propondremos maneras de estimar el costo del renderizado de algunos métodos de ray tracing y los resultados que estas estimaciones tienen al usar esta información dentro de un sistema paralelo multiprocesador. Estas estimaciones tienen la particularidad de usar información de los materiales dentro de la escena, aproximación que ha sido poco estudiada hasta la fecha.

Titulo de la ponencia: Análisis y optimización de redes sociales multiplex
Fecha: 15 de abril de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Edwin Montes Orozco
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Román Anselmo Mora Gutiérrez (UAM-A)

Resumen:

En los últimos años, algunos tópicos como la influencia de los nodos, la robustez y la formación de comunidades en diversos modelos de redes, se han vuelto de interés en la comunidad de la ciencia de redes debido a que tienen diversas aplicaciones prácticas e interdisciplinares. En esta investigación, se abordan estas problemáticas mediante el uso, combinación y adaptación de métricas de redes complejas y técnicas de optimización para redes monoplex y multiplex de 2, 3 y 5 capas.