20-l

Próximo seminario. Chord en escenarios móviles sin infraestructura y Estudio de la dinámica estructural de las redes complejas aplicado a las TIC

20-l

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

Titulo de la ponencia: Chord en escenarios móviles sin infraestructura
Fecha: 9 de julio de 2020 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 enlaces 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 grupo de usuarios, que debe ser tolerante a la salida e incorporación de nodos y grupos de nodos en la red. Creando 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.

Titulo de la ponencia: Estudio de la dinámica estructural de las redes complejas aplicado a las TIC
Fecha: 9 de julio de 2020 a las 11:40 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Magali Alexander López Chavira
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesor: Dr. Ricardo Marcelí­n Jiménez

Resumen:

Un sistema complejo se puede ver como un conjunto de elementos individuales que pueden interactuar entre sí siguiendo reglas locales de comportamiento. El análisis de redes complejas surge como el estudio los distintos tipos de topologías que emergen en dichos sistemas, representandolos como grafos. De este modo los vértices de la red estudiada serán los elementos, individuos o agentes del sistema complejo y las aristas representarán a la interacción de interés. Existen algunos experimentos que proponen modelar la creación de una red compleja como un proceso dinámico que parte de un grafo inicial al que se asocia con un conjunto de reglas de agregación o crecimiento sencillas que permiten llevar al grafo hasta un punto en que su estructura soporta eficientemente una serie de funciones.

En este trabajo se estudia, mediante técnicas de simulación de eventos discretos, cómo los nodos de un grafo inicial utilizan la información que recolectan como insumo para un algoritmo mediante el cual deciden reconectar sus enlaces con otros nodos que consideran pueden aportarles algún beneficio. Se investigan dos reglas alternativas que pueden usarse en el algoritmo. En todos los casos, el resultado final es un grafo cuyas propiedades coinciden con las de algún tipo de red compleja. Por otra parte, además de estudiar las propiedades de cada red durante su formación, se investiga la robustez de la estructura resultante, mientras es sometida a un proceso de degradación, ya sea modelado como fallo, o como ataque.

Próximo seminario. Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing y Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado

20-l

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

Titulo de la ponencia: Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing
Fecha: 2 de julio de 2020 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), el cual permite llevar a cabo la recolección de datos a través de dispositivos móviles para diversos fines. El éxito de las aplicaciones SCS depende en gran medida de la participación de los involucrados que llevan a cabo tareas de recolección de datos y de los incentivos o recompensas que se otorguen a quienes las llevan a cabo. En este proyecto de investigación buscamos estudiar los SCS enfocándonos en los incentivos basados en servicios desde una perspectiva teórica, utilizando Teoría de Juegos o Teoría de Juegos Evolutiva.

Titulo de la ponencia: Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado
Fecha: 2 de julio de 2020 a las 11:40 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 Cómputo Paralelo, se caracteriza porque hace uso de múltiples unidades de procesamiento y tiene su nicho de aplicación en la solución de problemas grandes y/o complejos de ciencias e ingeniería. Esta investigación, propone el diseño de algoritmos paralelos para la simulación del proceso difusivo de partículas brownianas dentro de un sistema confinado. Considerando que la simulación de procesos difusivos requiere de gran capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos, los algoritmos propuestos serán diseñados para que se aproveche la arquitectura subyacente (CPu o GPU) de forma automática. El propósito de la investigación es aportar conocimientos tanto en el estudio de la Computación Paralela como el estudio del proceso difusivo en medios confinados.

Próximo seminario. Análisis y optimización de redes sociales multiplex y Un Modelo Comparativo de Clustering para Aplicaciones Socioeconomicas Usando Errores Tipo I y Tipo II

20-l

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

Titulo de la ponencia: Análisis y optimización de redes sociales multiplex
Fecha: 25 de junio de 2020 a las 11:00 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.

Titulo de la ponencia: Un Modelo Comparativo de Clustering para Aplicaciones Socioeconomicas Usando Errores Tipo I y Tipo II
Fecha: 25 de junio de 2020 a las 11:40 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:

Los sistemas de clasificación se utilizan para automatizar tareas repetitivas, para su implementación generalmente se sigue un enfoque supervisado, el cual se basa en el entrenamiento de un modelo utilizando ejemplos clasificados de una tarea; sin embargo, una desventaja de este enfoque es que se necesita una gran cantidad de muestras etiquetadas para construir un modelo y la tarea de etiquetado suele ser costosa y lenta, especialmente para aplicaciones críticas como el diagnóstico de enfermedades, porque es necesario consultar con expertos la posible clasificación que se debe dar a cada muestra específica. Existe otro enfoque basado en el aprendizaje no supervisado, donde no hay muestras etiquetadas, sino que los patrones se identifican utilizando el grado de similitud para determinar qué objetos pertenecen a una misma clase. Debido a que en este enfoque la tarea de etiquetado es eliminada, es posible construir modelos más rápidos, baratos y capaces de aplicarse en bases de datos más grandes. Por otro lado, para evaluar la calidad de un clasificador, el único parámetro a considerar suele ser la precisión, tratando a las predicciones incorrectas como si tuvieran la misma importancia cuando en realidad las consecuencias de diagnosticar un paciente sano como enfermo (Error Tipo I), que diagnosticar a un paciente enfermo como saludable (Error Tipo II) son diferentes. Es por eso, que dependiendo de la aplicación es preferible evitar cometer ciertos tipos de errores, aunque la precisión disminuya.

En este trabajo, se realiza una investigación sobre cuál es el mejor clasificador basado en técnicas de aprendizaje no supervisado que minimice el Error Tipo I o el Error Tipo II de acuerdo con el problema específico que se busca resolver, comparando su precisión y los errores obtenidos en instancias de negocios y pruebas de detección de salud.

Próximo seminario. Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate

20-l

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

Titulo de la ponencia: Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate
Fecha: 18 de junio de 2020 a las 11:00 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 ha 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. Análisis de la morfología vegetal utilizando una cámara 3D y Análisis del Costo del Renderizado de Imágenes Fotorrealista para Métodos de Ray Tracing

20-l

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

Titulo de la ponencia: Análisis de la morfología vegetal utilizando una cámara 3D
Fecha: 11 de junio de 2020 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Sergio Contreras Murillo
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Román Anselmo Mora Gutiérrez (UAM-A)

Resumen:

La morfología vegetal es la rama de la biología que estudia la forma externa de las plantas. El análisis de la forma y tamaño de las plantas permite determinar su estado de salud y su capacidad para absorber la luz solar, evaluar el rendimiento de un cultivo, decidir el momento para la cosecha o censar y caracterizar especímenes silvestres. En esta investigación se aborda el uso de una cámara 3D Intel RealSense para analizar la forma de las plantas, en especial aquellas cuya forma imposibilita la aplicación de las técnicas clásicas de medición. Se presenta entonces la medición del área de cladodios de Opuntia Spp. (nopales) y la estimación de la biomasa de plántulas de cupressus macrocarpa (pinos navideños).

En el caso de las plantas del género Opuntia sus espinas dificultan su manejo y sus dimensiones imposibilitan la utilización de aparatos diseñados para medir hojas. En ellas, las hojas se encuentran transformadas en espinas y son los cladodios (segmentos aplanados de su tronco) los que presentan capacidades fotosintéticas. El método propuesto es “no destructivo”, el resultado se obtiene de inmediato, puede utilizarse in situ, es de bajo costo, emplea tecnología de punta y resuelve los problemas que presentarían los métodos clásicos de medición del área foliar al aplicarse a dichas plantas espinosas. En contraste con las imágenes 2D, con las imágenes 3D se considera la inclinación y curvatura de la muestra para determinar su superficie. Se propone calcular la inclinación vía la regresión lineal múltiple para posteriormente aplicar el algoritmo de crecimiento de región con semilla.

Se presentan los avances en la estimación de la biomasa de plántulas de pinos “cupressus macrocarpa”.

Titulo de la ponencia: Análisis del Costo del Renderizado de Imágenes Fotorrealista para Métodos de Ray Tracing
Fecha: 11 de junio de 2020 a las 11:40 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.

Además, se presenta la comparación de las estimaciones con un algoritmo óptimo dentro de este esquema y se analizan las deficiencias de estas estimaciones, para un conjunto de escenas de prueba.

Próximo seminario. Validación de una aplicación semántica para la integración de recursos educativos abiertos, caso UAMI y Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video

20-l

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

Titulo de la ponencia: Validación de una aplicación semántica para la integración de recursos educativos abiertos, caso UAMI
Fecha: 4 de junio de 2020 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Cristal Karina Galindo Durán
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesor: Dra. Reyna Carolina Medina Ramírez

Resumen:

Los Recursos Educativos Abiertos han tenido su impacto a nivel global, pues cada vez son más las instituciones que ponen a disposición sus recursos educativos a través de repositorios institucionales. Esta ponencia presenta la validación realizada por los estudiantes de la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa como para la validación de la Plataforma MIIDAS (Memoria Integradora de fuentes de Información Documental para instituciones Académicas gestionada con tecnologías Semánticas), la cual integra recursos educativos en las áreas de Computación y Electrónica a nivel licenciatura; así como permite la gestión de estos, incorporando tecnologías de la Web Semántica para mejorar la búsqueda y recuperación de recursos desde una perspectiva de repositorios institucionales, además de proponer lineamientos que ayudan la creación de recursos educativos. La Plataforma MIIDAS propone una aplicación donde los estudiantes y profesores bajo una actitud activa en el proceso de enseñanza-aprendizaje utilizan y validan la plataforma.

Titulo de la ponencia: Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
Fecha: 4 de junio de 2020 a las 11:40 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Miguel Contreras Murillo
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

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. Detección de incendios mediante flujos de video codificados con transformada DCT

20-l

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

Título de la ponencia: Detección de incendios mediante flujos de video codificados con transformada DCT
Fecha: 28 de mayo de 2020 a las 11:00hrs
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:

La detección de incendios mediante video representa una solución alternativa con diversas ventajas, como la posibilidad de detectarlos a distancias significativamente mayores, en un lapso menor y sobre todo en espacios abiertos. La mayor parte de trabajos propuestos se centran en la utilización de video sin compresión, se propone un algoritmo para efectuar esta detección a partir de las informaciones contenidas en ciertos flujos de video comprimido, lo que permite obtener un método de detección de bajo costo computacional y directamente aplicable a sistemas de video-vigilancia convencionales IP, los cuales generan, entre otras, secuencias de video JPEG.