Seminario PCyTI

Seminario: “Propiedades de las redes complejas inducidas por reglas de reconexión”

Fecha: jueves 14 de octubre de 2021 a las 12:00 hrs (por única ocasión el seminario será a las 12:00hrs.)
Presenta: Dr. Ricardo Marcelí­n Jiménez
Afiliación: Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI), UAM-I

Resumen:

El estudio de redes complejas se ha convertido en un tema importante en las últimas décadas. Se ha demostrado que estas estructuras tienen características especiales, como su diámetro, o su longitud de trayectoria promedio, que a su vez son la explicación de algunas propiedades funcionales en un sistema como su tolerancia a fallas, su fragilidad ante ataques o la capacidad de apoyar los procedimientos de encaminamiento. En el presente trabajo estudiamos algunas de las fuerzas que ayudan a una red a evolucionar hasta el punto en que emergen nuevas propiedades estructurales. Si bien nuestro trabajo se centra en la posibilidad de aplicar nuestras ideas a los sistemas de comunicaciones, consideramos que nuestros resultados pueden contribuir a comprender diferentes escenarios donde las redes complejas se han convertido en una importante herramienta de modelado. Usando un simulador de eventos discretos, hacemos que cada nodo descubra los atajos que pueden conectarlo con regiones alejadas de su entorno local. Con base en este conocimiento parcial, cada nodo puede reconectar algunos de sus enlaces, lo que permite modificar la topología de todo el gráfico subyacente para lograr nuevas propiedades estructurales. Propusimos un modelo de recableado distribuido que crea redes con características similares a las que se encuentran en redes complejas. Si bien cada nodo actúa de manera distribuida y buscando reducir solo las trayectorias de sus paquetes, observamos una disminución de diámetro y un aumento del coeficiente de agrupamiento en la estructura global en comparación con el gráfico inicial. Además, podemos encontrar diferentes estructuras finales dependiendo de pequeños cambios en las reglas de recableado local.

Semblanza:

El Dr. Ricardo Marcelín recibió el título de Ingeniero en Electrónica (con especialidad telecomunicaciones) por la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM – Iztapalapa) en 1987. El grado de Maestro en Ciencias (con especialidad en computación) por parte del Centro de Investigación y Estudios Avanzados (CINVESTAV – IPN) en 1992, y el grado de Doctor en Ciencias (en Computación), por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) en 2004. Es profesor titular, en el Departamento de Ing. Eléctrica (DIE) de la UAM – Iztapalapa desde 1990, donde colaboró en la creación de los programas de maestría y doctorado en Ciencias y Tecnologías de la Información. También se desempeñó como jefe del DIE entre 2015 y 2019. Sus intereses de investigación se enfocan en los aspectos teórico – prácticos de la computación distribuida, en especial los problemas relacionados con la coordinación y la tolerancia a fallas. El Dr. Marcelín-Jiménez es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, como Investigador de Nivel I. Como consultor, estuvo a cargo del diseño y construcción del Sistema de Archivos Babel, que es un sistema definido por software, de alta disponibilidad y basado en el paradigma de almacenamiento de objetos, que puede crecer hasta la escala de los petabytes. Babel es un proyecto desarrollado para INFOTEC (Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicaciones) y se usó para almacenar información del INEGI (Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática), del INR (Instituto Nacional de Rehabilitación) y del propio INFOTEC.

Video del seminario:

Seminario: “Esteganografía: Para construir canales de comunicación subliminales”

Fecha: jueves 7 de octubre de 2021 a las 11:00 hrs
Presenta: Dr. Leonardo Palacios Luengas
Afiliación: Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI), UAM-I

Resumen:

En esta plática se presenta una estrategia para otorgar seguridad a la información confidencial a partir de una comunicación inadvertida basada en esteganografía, aunque hay diversos medios que sirven como portadores de información, el uso de archivos de imágenes y audio son de particular atención en esta área. Las técnicas de esteganografía en imágenes y audio se pueden clasificar en tres categorías: i) técnicas en el dominio espacial, ii) técnicas en el dominio de una transformada y iii) técnicas sin incrustación. Las técnicas en el dominio espacial modifican directamente la intensidad de la imagen portadora incorporándole los datos secretos; las principales ventajas de estas técnicas incluyen la facilidad de implementación y velocidad de procesamiento. Con respeto a las técnicas en el dominio de una transformada, aplican alguna transformación a algún medio portador para incrustar datos secretos en los coeficientes de esa versión transformada en el audio o imagen portadora. Estas técnicas dan como consecuencia una baja capacidad de ocultamiento y han demostrado ser computacionalmente complejas. Por otra parte, las técnicas sin incrustación son algoritmo que permiten una comunicación esteganográfica sin modificar el objeto de transporte con la información sensible o bien se genera un objeto de transporte que incluya la información sensible. Generalmente estas técnicas se basan en redes neuronales profundas denominado como “Deep Steganography”, así las técnicas de aprendizaje profundo pueden ser robustas y buscan superar a los métodos tradicionales (dominio espacial y transformada) en cuanto a capacidad de inserción, seguridad y robustez contra posibles ataques.

Semblanza:

El Dr. Leonardo Palacios Luengas es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica, por el Instituto Politécnico Nacional (IPN) en la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica Unidad Culhuacan. Maestro en Ciencias y Doctor en Comunicaciones y Electrónica por la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación Unidad Culhucan. Realizó una estancia Posdoctoral en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) con el tema de Investigación referente a Sistemas de Reacción-Difusión para su implementación en un método esteganográfico en imágenes. Es docente en la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa. Su interés de investigación abarca la Criptografía y Esteganografía.

Video del seminario:

Seminario: “Aplicaciones basadas en el estudio de electroencefalogramas”

Fecha: jueves 30 de septiembre de 2021 a las 11:00 hrs
Presenta: Dr. Rigoberto Salomón Fonseca Delgado
Afiliación: Departamento de Ingeniería Eléctrica, UAM Iztapalapa

Resumen:

En este seminario veremos dos aplicaciones basadas en señales de electroencefalogramas (EEGs). Comenzaremos con el análisis de los factores que influyen en el desempeño de un sistema biométrico basado en EEGs. Y continuaremos con un sistema de diagnósticos de Alzheimer utilizando EEGs y modelos de inteligencia artificial.

La búsqueda de nuevos rasgos biométricos se ha vuelto una necesidad actualmente dado que los rasgos tradicionales, como la huella digital, la voz o el rostro, son muy propensos a la falsificación. Por esta razón, el estudio de señales bioeléctricas tiene el potencial de desarrollar nuevos sistemas biométricos. Una motivación para usar señales de EEGs es que son únicas para cada persona y son mucho más difíciles de replicar con respecto a los biométricos convencionales. El objetivo de este estudio es analizar los factores que influyen en el desempeño de un sistema biométrico basado en señales EEG. Este trabajo utiliza seis clasificadores diferentes para comparar varios niveles de descomposición de la transformada de ondículas discretas como técnica de preprocesamiento y también explora la importancia del tiempo de grabación. Los clasificadores utilizados son el clasificador Gaussiano Naive Bayes, los k-Vecinos más Cercanos, Random Forest, AdaBoost, Máquina de Soporte de Vectores (SVM por sus siglas en inglés) y el Perceptrón Multicapa (MLP por sus siglas en inglés). Este trabajo muestra que el nivel de descomposición no tiene un gran impacto en el resultado global del sistema. Por otro lado, el tiempo de registro de los EEGs tiene un impacto significativo en el rendimiento de los clasificadores. Este estudio utilizó dos conjuntos de datos diferentes para validar los resultados. Los experimentos muestran que SVM y AdaBoost son los mejores clasificadores para este problema en particular.

Semblanza:

Rigoberto Fonseca completó sus estudios de ingeniería en la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional, Quito-Ecuador. Trabajó en el sector privado en el área de desarrollo de software, lideró varios grupos de desarrollo, tiene experiencia con diferentes motores de bases de datos y lenguajes de programación. Continuó sus estudios de maestría y doctorado en México en la Coordinación de Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Al finalizar sus estudios de posgrado, se desempeñó como profesor en la Universidad Yachay Tech en la Facultad de Ciencias Matemáticas y Computacionales hasta el 2020. Actualmente, es profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa en Ciudad de México. Su área de investigación gira alrededor de la predicción y clasificación de series temporales. Su principal motivación es fomentar la investigación a través de la formación de capital humano.

Entre sus proyectos actuales están:

• Crear un agente capaz de invertir en la bolsa de valores que devuelva una utilidad mayor al 30% en seis meses
• Elaborar un filtro de señales electroencefalográficas que se adapte a cada persona con el fin de mejorar las interfaces cerebro-computadora
• Estudiar la relación de la comida y el ejercicio en personas con diabetes para mejorar los controladores de páncreas automáticos

Video del seminario:

Seminario: “Auditoría al sistema informático y a la infraestructura tecnológica del PREP 2021”

Fecha: jueves 23 de septiembre de 2021 a las 11:00 hrs
Presenta: Mtro. Luis Fernando Castro Careaga
Afiliación: Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI), UAM-Iztapalapa

Resumen:

El programa de resultados electorales preliminares (PREP) es uno de los instrumentos con dan credibilidad a los resultados electorales. El PREP está compuesto por una serie de procedimientos, la participación de un gran número de personas y de un sistema informático. Para dar aún mayor credibilidad al PREP, el sistema informático asociado debe auditarse para asegurar que funciona cómo se espera y que es seguro contra ataques informáticos. Esta auditoría presenta desafíos importantes técnicos y logísticos para su realización, además de tener una amplia coordinación con el Instituto Nacional Electoral. En esta plática se describen las principales actividades y los resultados obtenidos en la auditoría realizada por la UAM Unidad Iztapalapa al sistema informático del PREP 2021 del Instituto Nacional Electoral.

Semblanza:

Luis Castro es profesor del Área de Computación y Sistemas de la UAM Iztapalapa desde 1984, actualmente se desempeña como jefe del Departamento de Ing. Eléctrica. Es Ingeniero en Electrónica por la UAM y curso los programas de Maestría en Ciencias de la Computación en el IIMAS de la UNAM de 1984 a 1985 y de la Maestría en Finanzas en el ITAM de 1994 a 1995. Ha sido consultor y participado en múltiples proyectos de desarrollo de software en organizaciones en el sector público (Suprema Corte de Justicia de la Nación, PEMEX Refinación, SENASICA, Instituto Electoral del Estado de Puebla, Instituto Nacional Electoral) y en el sector privado (Metlife, TeleVía, Hoteles City Express, Grupo Yoli, Afianzadoras, Casas de Cambio, etc.). Tiene certificaciones Software Engineering Institute en Proceso Personal de Software (PSP Professional, PSP Instructor), en Proceso de Software en Equipo (TSP Coach, TSP Mento Coach) y en Arquitectura de Software (Software Architecture Professional y ATAM Evaluator). Es coautor del libro Arquitecturas de Software, Cengage 2015. Ha impartido múltiples cursos en la UAM (Programación, Bases de Datos, Análisis y Diseño de Sistemas, Ingeniería de Software, Administración de Proyectos, etc.) y de múltiples cursos de actualización en las mismas materias.

Video del seminario:

Próximo seminario. No habrá seminario

Se les informa que el próximo jueves 16 de septiembre de 2021 no habrá seminario.

Seminario: “Creación de mapas de cobertura para la tecnología 5g utilizando modelos de predicción y machine learning para la implementación de ciudades inteligentes”

Fecha: jueves 9 de septiembre de 2021 a las 11:00 hrs
Presenta: Dr. Luis Alberto Vásquez Toledo
Afiliación: Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI), UAM-Iztapalapa

Resumen:

Uno de estos desafíos a los que se enfrentan los operadores inalámbricos es el procesamiento y el mapeo de la cobertura inalámbrica 5G. Los nuevos sitios 5G están en línea todos los días y los operadores inalámbricos están generando predicciones de RF más rápido de lo que la empresa puede proporcionar mapas de cobertura a equipos internos y clientes potenciales. Hoy en día, se utilizan muchas herramientas, sistemas y aplicaciones para proporcionar mapas de cobertura a la empresa. Para permitir esto, un enfoque es alejarse de los estudios de medición intensivos por mano de obra de una región de despliegue particular y, en su lugar, utilizar el conocimiento previo del terreno y las mediciones previas en entornos típicos para llegar a estimaciones de cobertura de seña. Este enfoque, que se basa en datos SIG y mediciones previas, puede conducir a una estimación rápida y automatizada de la cobertura en una etapa temprana del diseño de la red. Las estimaciones resultantes de la intensidad de la señal recibida antes de la implementación real, ahorrarán recursos humanos valiosos y pueden conducir a un diseño e implementación de red más rápidos y eficientes

Semblanza:

Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica, por el Instituto Politécnico Nacional (IPN) en la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME) campus Zacatenco. Maestro en Ciencias y Doctor en Ciencias en Ingeniería Eléctrica con especialidad en Comunicaciones por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV), campus Zacatenco. Ha participado en conferencias y coloquios nacionales e internacionales, perteneció al Laboratorio de Telefonía y Circuitos Impresos del CINVESTAV-Zacatenco, Sección de Comunicaciones. Es docente en la Universidad Autónoma Metropolitana, campus Iztapalapa. Su interés de investigación radica específicamente en el Análisis y Desempeño de Sistemas Celulares de Última Generación (5G), Telefonía, Comunicaciones Analógicas y Digitales, Modelado de Canal, Simulación de Eventos Discretos, Evaluación de Desempeño, Análisis de Teletráfico, Teoría de Colas, Teoría de Juegos, Probabilidad y Estadística, Teoría Electromagnética, Diseño y Simulación de Antenas, Teoría de la Información y Códigos Correctores, entre otros.

Video del seminario: