Seminario PCyTI

Elementos característicos en el diseño de arquitecturas de software para sistemas auto-adaptables

Titulo de la ponencia: Elementos característicos en el diseño de arquitecturas de software para sistemas auto-adaptables
Fecha: 05 de abril de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Alfonso Martínez Martínez
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesora: Dra. Angelina Espinoza Limón

Resumen:
En el proceso de diseño de Arquitecturas de Software, se consideran como elementos importantes los escenarios de atributos de calidad definidos a partir de los requerimientos no funcionales (NFR), requerimientos funcionales primarios (FR), restricciones técnicas e intereses (concerns) arquitectónicos. Todos estos elementos definen las directrices arquitectónicas de un sistema de software y, a su vez, los conceptos de diseño a utilizar. Cuando la arquitectura de software a desarrollar incluye la computación autonómica se deben analizar las relaciones entre: los escenarios de atributos de calidad, los requerimientos funcionales autonómicos, las restricciones y los intereses arquitectónicos, para establecer directrices arquitectónicas en arquitecturas auto-adaptables. Los elementos obtenidos se pueden considerar como característicos de este tipo de arquitecturas. Estos elementos serán utilizados para la generalización de arquitecturas autonómicas de sistemas de información para el cuidado de la salud, que es el tema central del proyecto doctoral. En esta presentación, se plantea la forma de realizar el diseño y los resultados logrados, aplicando métodos del SEI modificados para este fin.

Clanes y juegos y Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video

Titulo de la ponencia: Clanes y juegos
Fecha: 22 de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: María del Carmen Cedillo Chagoya
Afiliación: Alumna de doctorado
Asesor: Dr. Miguel Ángel Pizaña López

Resumen:
Dada una gráfica G, los clanes son las subgráficas completas maximales de G y la gráfica de intersección de éstos es la gráfica de clanes, K(G). La iteración de las gráficas de clanes está definido por K^{0}(G) = G y K^{n}(G) = K(K^{n-1}(G)). Se dice que G es clan-divergente si el conjunto de gráficas resultantes de la iteración de clanes tiene infinitas gráficas no isomorfas.

Anteriormente se probó que la propiedad de clan-divergencia es indecidible para la clase de gráficas automáticas (no necesariamente finitas), lo cual implica que esta propiedad en gráficas automáticas no es expresable en lenguaje de primer orden de teoría de gráficas. Aplicando la teoría de los juegos de k-rondas de Ehrenfeucht-Fraïsse se extendió el resultado para demostrar que incluso la clan-divergencia para la clase de gráficas finitas tampoco puede ser expresable en lenguaje de primer orden. Dichos resultados abren nuevas rutas de investigación en la teoría de gráficas de clanes ya que la expresibilidad lógica tiene fuertes relaciones con la teoría de la complejidad.

Titulo de la ponencia: Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
Fecha: 22 de marzo de 2018 a las 11:40 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Miguel Contreras Murillo
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

Resumen:
La identificación y re-identificación de personas en secuencias de video es un tema difícil de implementar debido a que se basa en comparar a cada individuo presente en la escena con aquellos en la base de datos, resultando en un proceso costoso y lento.

El uso de la biometría suave disminuye el número de iteraciones necesarias para este fin, ya que se comparan únicamente los individuos que comparten características generales similares. Sin embargo, los enfoques actuales dependen de la silueta de la persona analizada, resultando en clasificaciones erróneas cuando el ángulo de obtención de la imagen, o del tipo de vestimenta portada son diferentes.

Esta investigación propone la obtención del perfil antropométrico midiendo los huesos del esqueleto virtual de una persona que ayude a otros algoritmos en la identificación de personas disminuyendo la cantidad de individuos candidatos a comparar, mejorando la obtención de características suaves, ya que el esqueleto virtual no depende totalmente de la silueta de la persona. Además, este perfil podría ser utilizado como característica principal para el reconocimiento automático de personas en conjuntos poco poblados.

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

Titulo de la ponencia: Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate
Fecha: 15 de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Magali Cortés Vázquez
Afiliación: Alumna de doctorado
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  rescatar 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.
La investigación doctoral plantea desarrollar una estrategia de comunicación, basada en algoritmos bio-inspirados y en redes móviles ad hoc, que mantenga comunicados a múltiples robots, mientras buscan a objetivos específicos, por ejemplo: víctimas en escenarios de desastre urbano. Además, se considera  informar a una estación de control la ubicación de dichos objetivos. La efectividad de la estrategia de comunicación propuesta se probará mediante herramientas de simulación en términos del tiempo de búsqueda y de comunicación del hallazgo, así como del número de objetivos localizados considerando  escenarios desconocidos y confinados, en los cuales se cuente con comunicación ideal, comunicación intermitente y en escenarios sin comunicación.
En esta charla se exponen los antecedentes que dieron origen a esta propuesta doctoral.

Análisis de las características foliares utilizando una cámara 3D y Análisis de estabilidad de señales de reactores nucleares mediante métodos no lineales.

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

Titulo de la ponencia: Análisis de las características foliares utilizando una cámara 3D
Fecha: 08 de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Sergio Contreras Murillo
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

Resumen:
El tamaño y aspecto de las hojas de las plantas son monitoreados por agrónomos e investigadores para estudiar la salud y vigor de las especies vegetales. El área foliar está directamente relacionada con la capacidad de una planta para absorber la luz solar e intercambiar humedad y CO2 con su ambiente.
Mediante el análisis del área, color y forma de las hojas puede cuantificarse el efecto de una plaga o enfermedad, la eficacia de las técnicas y substancias empleadas en su cuidado. Además, las dimensiones de las hojas son tomadas en cuenta al momento de decidir el momento ideal para cosechar.
En este trabajo se plantea la realización de una aplicación para dispositivos móviles que a través de la toma de fotografías en tercera dimensión permita analizar en campo las características morfológicas de las hojas de las plantas.

Titulo de la ponencia: Análisis de estabilidad de señales de reactores nucleares mediante métodos no lineales
Fecha: 08 de marzo de 2018 a las 11:40 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Omar Alejandro Olvera Guerrero
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor: Dr. Alfonso Prieto Guerrero

Resumen:
Actualmente, el indicador más usado para estudiar la estabilidad de reactores nucleares de agua en ebullición (BWR) se conoce como Decay Ratio (DR), el cual es un indicador simple que asume la linealidad y estacionalidad de las señales de estudio.
Desafortunadamente, se sabe bien que los BWR son sistemas dinámicos muy intrincados, que incluso pueden presentar comportamiento caótico bajo casos extremos de inestabilidad. Lamentablemente, una dinámica tan compleja puede poner en peligro la fiabilidad del DR. Por lo tanto, es necesario estudiar nuevos indicadores que capturen tanto como sea posible la dinámica de la de las señales de un BWR. Con esta idea en mente, en este trabajo se explora mediante un modelo sintético el comportamiento dinámico de un BWR bajo condiciones de inestabilidad, para después introducir los indicadores dinámicos que estamos estudiando (ampliamente usados en el estudio de señales fisiológicas) : Entropía de Shannon (FE), Dimensión Fractal (HFD) y “Entropía de muestra” (SampEn). De estos tres el HFD se desprende como el indicador más poderoso para extraer información acerca de la estabilidad de señales de plantas nucleares. Se estudiara en esta presentación como ejemplo, el estudio de un caso real de un evento de inestabilidad que ocurrió en la central mexicana de Laguna Verde en el año de 1995.
Contamos con los datos reales que se grabaron de tal evento.

Identificación y clasificación de escenas por causalidad de Wiener-Granger

Titulo de la ponencia: Identificación y clasificación de escenas por causalidad de Wiener-Granger
Fecha: 1° de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: César Benavides Álvarez
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesores: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Juan Villegas Cortez

Resumen:
El reconocimiento y clasificación de imágenes se ha desarrollado de manera amplia como una rama activa de investigación dentro de los sistemas de visión artificial, se han implementado sistemas de recuperación y clasificación de imágenes aplicando diferentes técnicas, que van desde el etiquetado manual, el uso de histogramas, y uno de los más recientes: la recuperación de imágenes a partir de su contenido (CBIR). En los últimos años dentro de las ciencias neurológicas se comenzó a trabajar con imágenes de resonancia magnética (FMRI), para darle una interpretación más a fondo sobre el contenido de ellas haciendo uso de la teoría de causalidad de Winner-Granger (CWG). Esta teoría busca analizar las relaciones causales que se generan dentro de diferentes zonas del cerebro, a través de una estimulación. Otros estudios recientes están aplicando CWG al procesamiento digital de imágenes para el análisis de video, con el fin de lograr clasificar una escena dentro de un segmento de video. En esta ponencia se presenta un paradigma nuevo para representar una imagen digital vista como un conjunto de series de tiempo, a partir de las características propias de la imagen, por medio de la extracción de información CBIR, con el fin de encontrar una relación causal entre las diferentes texturas contenidas en la escena que sirva como patrón descriptivo de cada una de ellas y lograr una correcta clasificación.