2019

Percepción de espectro con NOMA en redes de radio cognoscitivo

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Profesores:

Dr. Alfonso Prieto Guerrero

Dr. Rafael Aguilar González

Resumen:

Este proyecto de investigación busca evaluar las técnicas de percepción de espectro (por ejemplo detección de energía, aunque no únicamente) en Redes de Radios Cognoscitivas (CRN) con las restricciones del acceso no ortogonal (NOMA) en un escenario con múltiples usuarios. Una vez implementados los algoritmos de percepción se pretende evaluar cuales son los beneficios de cada uno de ellos en términos de uso eficiente del espectro, minimización de la interferencia, maximización de la energía entre otros. Del mismo modo, se espera generar las bases para la creación de un algoritmo de percepción de espectro adaptado a las CRN y NOMA que pueda acercarse a los requerimientos de los usuarios de 5G.

Objetivo general

• Evaluar el desempeño de los algoritmos de percepción de espectro en las CRN considerando NOMA.

Objetivos específicos

• Implementar algoritmos de percepción de espectro en CRN y NOMA.
• Medir el desempeño de los algoritmos de percepción de espectro tradicionales y de algunos otros métodos novedosos en CRN y NOMA.
• Adaptar un algoritmo de percepción de espectro propio para la conjunción de CRN y NOMA.

Optimización de tiempo de cómputo en entrenamiento de redes neuronales profundas para clasificación de reconocimiento de imágenes.

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Profesores:

Dra. Graciela Román Alonso

Dr. Juan Villegas Cortez

Resumen:

El aprendizaje profundo permite a los modelos computacionales que están compuestos por múltiples capas de procesamiento, aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción. Estos métodos han mejorado dramáticamente el estado del arte del reconocimiento de habla, el reconocimiento de objetos, la detección de objetos y muchos otros problemas relacionados con el reconocimiento y la clasificación de un objeto de interés, y gracia a ello se han abordado nuevos problemas de aplicación como lo son el reconocimiento de drogas y en la genómica.

Objetivo general

• Optimizar el tiempo de cómputo de entrenamiento de redes neuronales profundas orientadas para la clasificación y reconocimiento de imágenes.

Objetivos específicos

• Estudiar e identificar las topologías y estructuras generales de la redes profundas probadas en la literatura.
• Experimentar con la implementación de redes profundas en el ámbito de un problema de reconocimiento y clasificación de imágenes.
• Determinar los parámetros a optimizar y modificar de forma permisible en una red profunda para reducción de tiempo de cómputo.4. Aplicar al menos una red profunda optimizada en un problema específico de reconocimiento y clasificación de imágenes, con base a la optimización desarrollada.

Optimización del encaminamiento de mensajes en redes vehiculares

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Profesores:

Dr. Ví­ctor Manuel Ramos Ramos

Dr. Salvador González Arellano

Resumen:

En este trabajo de investigación, se realizará un profundo estudio y análisis de los protocolos de encaminamiento para redes vehiculares y se propondrá un protocolo de encaminamiento que ofrezca un buen desempeño en términos de la confiabilidad, escalabilidad y un bajo retardo de extremo a extremo.

Objetivo general

• Realizar un profundo estudio y análisis de los protocolos de encaminamiento para redes vehiculares y proponer un protocolo de encaminamiento que ofrezca un alto desempeño en términos de la confiabilidad, escalabilidad y un bajo retardo de extremo a extremo

Objetivos específicos

• Analizar bajo los mismos escenarios los protocolos de encaminamiento más representativos de las distintas técnicas de encaminamiento presentadas en la literatura, con el fin de detectar sus ventajas y desventajas.
• Presentar una mejora, o un nuevo protocolo de encaminamiento que sea más eficiente que los presentados en la literatura para las redes vehiculares.

Métricas generalizadas en Coloración de Graficas Suaves

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Profesores:

Dr. Pedro Lara Velázquez

Dr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade

Resumen:

Este proyecto es un estudio sobre el uso de diferentes métricas LP así como combinaciones lineales de las mismas, para mejorar el desempeño en instancias benchmark (UCI Machine Learning
Repository)

Objetivo general

• Hacer un estudio sobre el uso de diferentes métricas LP así como combinaciones lineales de las mismas, para mejorar el desempeño en instancias de prueba (UCI Machine Learning Repository).

Objetivos específicos

• Proponer dos modelos, uno básico y uno mejorado, del algoritmo de solución mediante combinaciones de métricas LP.
• Validar la calidad de los modelos mediante diseño de experimentos.
• Generar un artículo para congreso nacional
• Reportar los resultados de la investigación en la idónea comunicación de resultados.

Mecanismos eficientes para la transformación de prefijos de una tabla de ruteo IP

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Profesores:

Dr. Miguel Ángel Ruiz Sánchez

Dr. César Jalpa Villanueva

Resumen:

En esta propuesta de trabajo de investigación, se diseñará un algoritmo para realizar la trans- formación del conjunto de prefijos de una tabla de ruteo en otro conjunto de prefijos disjuntos pero que preserve la información de ruteo original. Además, se estudiará el impacto que este paso provoca en por lo menos uno de los esquemas propuestos en la literatura que usan este paso previo. También se estudiará la escalabilidad del algoritmo de transformación propuesto con respecto a la longitud de los prefijos IP; más específicamente con los prefijos en IPv6; ya que dicho protocolo ha comenzado ya a implantarse en Internet.

Objetivo general

• Que el alumno desarrolle habilidades de investigación.
• Que el alumno diseñe un método para obtener un conjunto de prefijos disjuntos de una tabla de ruteo y haga con esto una contribución a la comunidad científica en el área de redes de computadoras.

Objetivos específicos

• Diseñar e implementar un método para obtener un conjunto de prefijos disjuntos de una tabla de ruteo.
• Estudiar el impacto que este paso de transformación provoca en por lo menos uno de los esquemas propuestos en la literatura que usan este paso previo.

Identificación y localización de células gliales en imágenes de tejido cerebral

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Profesores:

Dra. Graciela Román Alonso

Dr. Juan Villegas Cortez

Resumen:

Se propone el desarrollo de una metodología computacional que permita realizar un análisis de la imagen de tejido cerebral, extraída por medio de un microscopio de florescencia, para identificar y localizar las células gliales aplicando conocimiento de supercómputo e inteligencia artificial

Objetivo general

• Desarrollar una metodología computacional que realice el análisis de la imagen de tejido cerebral, extraídas por medio de un microscopio de florescencia para identificar y localizar las células gliales

Objetivos específicos

• Estudiar e identificar las imágenes de tejido cerebral con base a los parámetros experimentales de un microscopio de flourescencia, con apoyo de personal del Instituto Nacional de Neurología y Neurocirugía, cuyas imágenes sean las de interés del equipo médico, identificando la necesidad y el objeto o características a localizar.
• Determinar la combinación de resolución y canales o bandas de color necesarias para un lote de muestras inicial, y proponer u primer conjunto de descriptores.
• Aplicar una técnica de localización del objeto a localizar por medio del análisis de la textura de la imagen.
• Generar un clasificador que determine si en una imagen existe o no el objeto de interés (las células gliales), marcar las posiciones donde aparecen y dar un estimado de vecindad que las contenga.

Identificación de Codificador usando Aprendizaje Maquinal

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Profesores:

Dr. René MacKinney Romero

Luis Fernando Castro Careaga

Resumen:

Este proyecto tiene como intención el de ser capaz de identificar a los diferentes elementos que hayan codificado software con el fin de detectar de manera mas simple errores (que el programador sea mas proclive a realizar) así como otros elementos que sean detrimentales al software.

Objetivo general

• Identificar que programador ha escrito cierto código utilizando técnicas de clasificación y agrupamiento.

Objetivos específicos

• Estudiar como realizar clasificación y agrupamiento en el campo del aprendizaje maquinal.
• Estudiar elementos de codificación que permitan identificar a un programador en particular.
• Realizar un sistema que permita identificar a un programador dado un cuerpo de código existente.

Evolución de parámetros de optimización de redes neuronales profundas para clasificación y reconocimiento de imágenes

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Profesores:

Dra. Graciela Román Alonso

Dr. Juan Villegas Cortez

Resumen:

A partir de entender y apreciar la forma de procesamiento de las redes profundas nos enfrentamos ante el dilema de que poco se entiende a fondo su diseño e implementación, y es deseable poder determinar qué partes o etapas de una red profunda impacta para el reconocimiento o clasificación de un tipo de imagen u objeto de estudio.

Objetivo general

• Optimizar una red neuronal profunda por medio de cómputo evolutivo para la identificación y clasificación de imágenes.

Objetivos específicos

• Estudiar e identificar las topologías y estructuras generales de la redes profundas probadas en la literatura.
• Estudiar el estado del arte del cómputo evolutivo desde la optimización combinatoria y los algoritmos genéticos.
• Experimentar con la implementación de redes profundas en el ámbito de un problema de reconocimiento y clasificación de imágenes.
• Determinar los parámetros a optimizar y modificar de forma permisible en una red profunda por medio del cómputo evolutivo.
• Aplicar al menos una red profunda optimizada en un problema específico de reconocimiento y clasificación de imágenes, con base a la optimización desarrollada.

Estudio del desempeño de un sistema de almacenamiento distribuido con topología tipo Cayley

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Profesores:

Dr. Ricardo Marcelí­n Jiménez

Daniela Aguirre Guerrero

Resumen:

Se ha demostrado que las redes que proveen mayor tolerancia a fallas aleatorias de nodos son las redes vértice-transitivas. En términos generales, en una red vértice-transitiva todos los nodos son igualmente importantes en términos de su ubicación en la red. Con respecto a la escalabilidad, las llamadas gráficas Cayley son familias de redes vértice-transitivas que pueden crecer en número de nodos tanto como se desee. Gracias a sus propiedades robustez y escalabilidad, las gráficas Cayley han sido propuestas como topologías de red para sistemas distribuidos y de cómputo paralelo.

Aunado a los beneficios de robustez y escalabilidad de las gráficas de Cayley, recientemente se demostró la existencia de algoritmos de baja complejidad para el  cálculo de  rutas en dichas gráficas. De manera que si se diseñaran sistemas de almacenamiento distribuido con topologías tipo Cayley, no sólo tendríamos sistemas robustos y escalables, sino que también se facilitaría la programación y ejecución de políticas y mecanismos de almacenamiento distribuido mediante el uso algoritmos de cálculo de rutas en gráficas Cayley.

En este proyecto proponernos realizar una prueba de concepto que demuestra la viabilidad y pertinencia diseñar sistemas de almacenamiento distribuido con topologías tipo Cayley.

Objetivo general

• Evaluar la disponibilidad de la información en un sistema de almacenamiento distribuido con topologías tipo Cayley

Objetivos específicos

• Clasificar un grupo de gráficas Cayley de acuerdo a su robustez ante distintos escenarios de fallas.
• Clasificar un grupo de gráficas Cayley de acuerdo a su capacidad de balance de carga en distintos escenarios de tráfico.
• Evaluar el desempeño de los mecanismos de almacenamiento y recuperación de la información en las gráficas previamente clasificadas.

Estudio de la evolución de la cooperación en la dinámica estructural de redes complejas

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Profesores:

Dr. Ricardo Marcelí­n Jiménez

Resumen:

Hemos construido una plataforma de experimentación con la que es posible definir un sencillo conjunto de reglas de recableado que pueden dar lugar a redes con diferentes propiedades. Con esta plataforma hemos sido capaces de observar diferentes familias de redes complejas generadas realizando ligeros cambios en las reglas de recableado del modelo de formación sobre grafos que son “conscientes” de la posición de sus nodos. En los trabajos realizados previamente tomamos en cuenta que todos los nodos pueden recablearse a su conveniencia y que cada nodo receptor coopera con sus capacidades permitiendo que se establezcan todas las conexiones entrantes. Observamos en experimentos previos que esta acción permite la formación de nodos concentradores en la red, es decir que tienen una gran cantidad de vecinos lo que permite tener diámetros pequeños en la red. Sabemos que en un sistema real esta acción puede generar cargas excesivas de trabajo a nodos que quizá después no tengan la capacidad de atender todas esas peticiones. Aquí merece una mención el experimento de Axelrod en el que demuestra que aun en un conjunto de entidades con intereses en conflicto es posible inducir la cooperación

Objetivo general

• Estudio de la evolución de la cooperación en la dinámica estructural de redes complejas

Objetivos específicos

• Reconocer las principales medidas que caracterizan el estado de una red.
• Proponer al menos un mecanismo que pueda describir la formación de una red en el que se tengan agentes cooperadores y no cooperadores.
• Evaluar el estado de una red mientras es sometida a alguno de estos mecanismos.