Seminario PCyTI

Seminario: “Recolección de datos en redes inalámbricas de sensores en combinación con el paradigma mobile crowdsensing”

Fecha: 21 de abril de 2022 a las 11:30 hrs
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. Uno de los objetivos generales de este tipo de redes estáticas es monitorizar un fenómeno de interés, pero no son fácilmente escalables.

Por otra parte, el paradigma mobile crowdsensing (MCS) es una opción relativamente nueva para realizar la monitorización de un fenómeno de interés. La proliferación de los dispositivos inteligentes portátiles ha brindado el soporte para la popularización de este paradigma. La idea central es que los dispositivos inteligentes, generalmente portados por humanos, asuman el papel de sensores móviles. Con ello y en comparación con la WSN, el costo económico se reduce pues cada dispositivo aporta al sistema sus capacidades de procesamiento y comunicación. A pesar de estas ventajas, este paradigma no está libre de problemas ya que se requiere de la cooperación coordinada de un gran número de dispositivos autónomos y móviles.

En este seminario se presentarán los avances en el estudio de la combinación de una WSN y el paradigma MCS para mejorar las prestaciones de los sistemas de recolección de datos.

Seminario: “Monitorización del espectro multibanda basada en sample entropy”

Fecha: 21 de abril de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Yanqueleth Antonio de Jesús Molina Tenorio
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Alfonso Prieto Guerrero

Resumen:

Las radios cognitivas representan una alternativa real a la escasez del espectro radioeléctrico. Una de las principales tareas de estas radios es la detección de posibles brechas en un determinado ancho de banda utilizado por usuarios con licencia (llamados también usuarios primarios). Esta tarea, denominada detección de espectro, requiere una alta precisión para determinar estos espacios, lo que maximiza la probabilidad de detección. El diseño de algoritmos de detección de espectro también requiere soluciones innovadoras de hardware y software para implementaciones en tiempo real. En este trabajo se presenta una técnica para determinar las transmisiones de posibles usuarios primarios en un amplio intervalo de frecuencias (monitorización de espectro multibanda) desde la perspectiva de los radios cognitivos. La propuesta se implementa en un entorno real de comunicaciones inalámbricas utilizando hardware de bajo costo considerando la Sample entropy como regla de decisión. Para validar su viabilidad para la implementación en tiempo real, primero se probó un escenario simulado. Los resultados de la simulación y las implementaciones en tiempo real se compararon con la dimensión fractal de Higuchi como regla de decisión. Los alentadores resultados muestran que la entropía de la muestra detecta correctamente el ruido o una posible transmisión del usuario principal, con una probabilidad de éxito de alrededor de 0.99, y el número de muestras en error al principio y al final de los bordes de frecuencia de las transmisiones es, en promedio, de solo 12 muestras.

Seminario: “Caracterización y análisis del COVID-19 con base en redes sociales usando un enfoque M k_cores sobre una red acoplada”

Fecha: 7 de abril de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Gilberto Sinuhé Torres Cockrell
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Eric Alfredo Rincón Garcí­a y Dr. Roman Anselmo Mora Gutiérrez

Resumen:

La detección de comunidades es una herramienta importante para el análisis de redes complejas, puesto que permite el estudio de estructuras e identificar uno o varios conjuntos de individuos, cuya colaboración a través de la red facilita su identidad por medio de sus características y objetivos compartidos. En años recientes, el estudio de las redes complejas y sus aplicaciones han sido un tema de interés, debido a que cada vez más actividades pueden ser modeladas en forma de red. La detección de comunidades ha demostrado ser valiosa en una serie de dominios como: La propagación de enfermedades, sistemas de transporte, redes de comunicación o electricidad, relaciones sociales, entre otros. La tendencia de la homogeneidad en las redes sociales cambia la ventaja en la difusión de la información competitiva a gran escala revelando características fundamentales de los contagios y la propagación de rumores. Sin embargo, los impactos a la tendencia de la homogeneidad permiten analizar poderosos comportamientos humanos colectivos que siguen sin estar claros, debido a que la tendencia a mayor homogeneidad se refuerza y protege la información de la pérdida de datos.

Considerando esta información en el presente trabajo se analizó la enfermedad de COVID-19 a través del acoplamiento de redes biológicas, sociales y económicas con la finalidad de determinar grupos homogéneos.

Seminario: “Análisis del impacto de los tamaños de segmento en el desempeño de streaming de vídeo en Internet”

Fecha: 31 de marzo de 2022 a las 11:30 hrs
Presenta: Erik Miguel Díaz Salazar
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Víctor 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.

Seminario: “Modelado de la conducción eléctrica célula a célula entre células sinoatriales y atriales usando cómputo paralelo”

Fecha: 31 de marzo de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Aurelio Nicolás Mata
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Gabriel López Garza (UAM-I)

Resumen:

El nodo sinoauricular (NSA) es un tejido del corazón el cual se encarga de marcar la frecuencia cardiaca, este tejido se compone de células sinoatriales también llamadas células marcapasos. El NSA se encuentra rodeado por las aurículas donde se encuentran las células atriales que se conectan con células marcapasos. La forma en la que se sincronizan y están organizadas las células sinoatriales y atriales es un tema abierto en la actualidad, esto se debe principalmente a las limitaciones en su estudio a nivel experimental. Por lo que se recurre a la simulación por computadora donde se hace uso del cómputo de alto rendimiento para modelar y simular las células y estudiar un tejido compuesto por miles de células conectadas.

En este seminario se presentará el avance obtenido en la simulación de la interacción eléctrica de células del NSA y su tejido circundante definiendo un arreglo multicelular en el que las células se acoplan eléctricamente. La simulación se distribuye entre los hilos de procesamiento de una GPU.

Seminario: “Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado”

Fecha: 24 de marzo de 2022 a las 11:30 hrs
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 las partículas difusivas dentro  en estas geometrías por lo que es fundamental verificar estas aproximaciones con simulaciones computacionales.

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. 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. Además de crear un módulo de visualización que nos permite visualizar el comportamiento de un conjunto de partículas dentro del canal difusivo.

Seminario: “Detección de suplantación de voz utilizando algoritmos basados en inteligencia artificial”

Fecha: 24 de marzo de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Carlos Alberto Hernández Nava
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dr. Eric Alfredo Rincón Garcí­a

Resumen:

En este proyecto se desarrolla un modelo capaz de detectar ataques de suplantación de voz. Se utilizó la base de datos del desafío ASVspoof 2017 V2, en la cual se pueden encontrar este tipo de ataques. Para llevar a cabo esta tarea, es necesario primero realizar un preprocesamiento de los audios, es decir, extraer las características del audio, entre los métodos más conocidos se encuentran MFCC, CQCC, LFCC y los espectrogramas. Se decidió utilizar los espectrogramas obtenidos de los audios como principal herramienta de análisis, para posteriormente ser utilizados en un modelo basado en CNN (Convolutional Neural Networks), el modelo obtiene sólo dos posibles resultados, genuino o falso. Los resultados indican que esta estrategia tiene un buen desempeño.

Seminario: “Comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate”

Fecha: 17 de marzo de 2022 a las 11:30 hrs
Presenta: Magali Cortés Vázquez
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dr. Enrique Rodrí­guez de la Colina y Dr. Ricardo Marcelí­n Jiménez

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 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 y las principales conclusiones acerca del desempeño de un grupo de robots al explorar escenarios desconocidos, en donde la comunicación entre robots está limitada en función de la relación de pérdida de paquetes (PLR, packet loss ratio), usando tres estrategias de exploración basadas en el algoritmo de optimización PSO (particule swarm optimizatión).

Seminario: “Renderizado paralelo de imágenes fotorrealistas usando métodos de Ray Tracing”

Fecha: 17 de marzo de 2022 a las 11:00 hrs
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 entre sí por 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.

Estos métodos de Ray Tracing conllevan ciertas desventajas, por ejemplo, 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, así como el uso de la FFT (Fast Fourier Transform), aproximaciones que han sido poco estudiadas hasta la fecha.

Otra complicación de los métodos de Ray Tracing es que determinar los parámetros sobre los que ejecutará los cálculos para llegar a una imagen fotorrealista no se pueden determinar con facilidad. La estimación que desarrollamos, tiene la particularidad de que puede usarse también para aproximar la “calidad” de la imagen con buenos resultados. Presentaremos también resultados de aplicar esta metodología, los cuales son contrastados con métodos tradicionales (Screen Space Adaptive Ray Tracing) mostrando la eficacia de nuestra aproximación.

Seminario: “Emergencia de propiedades de las redes complejas, inducida por reglas locales de recableado”

Fecha: 10 de marzo de 2022 a las 11:30 hrs
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 de los distintos tipos de topologías que emergen en dichos sistemas, representándolos como grafos. 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.

Video del seminario: