2014

Mecanismos de clasificación de la información sobre un sistema de almacenamiento masivo

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Profesores: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez y Orlando Muñoz Tezocotetla

Resumen: El sistema de archivos Babel se compone de un conjunto de máquinas con capacidades de almacenamiento y procesamiento conectadas mediante una red local. Los clientes de Babel perciben una sola máquina, denominada coordinador o proxy, que despacha las solicitudes de servicio (almacenamiento, búsqueda y recuperación de archivos) y administra los recursos. Por otro lado, los archivos se guardan de manera redundante, esto quiere decir que se crea un exceso en la información que codifica a los archivos y este exceso se guarda de forma distribuida entre los dispositivos de almacenamiento que componen al sistema. Se sabe que cuando la información crece en volumen y en el número de usuarios que pueden beneficiarse de ella, no basta con la capacidad para almacenarla y recuperarla por un nombre. Todos los usuarios potenciales de las TI pueden verse beneficiados con los productos de la investigación que puedan mejorar los procesos de clasificación, almacenamiento y recuperación de contenidos. Uno de los problemas que surgen al tener enormes cantidades de datos es el costo en procesamiento para extraer conocimiento. Entendido este último como el conjunto de patrones útiles e interesantes de una base de información. Entre los diversos enfoques para gestionar un volumen masivo de datos, se encuentra el enfoque de la Web semántica que ha dado origen a las memorias semánticas corporativas (MSC). El contenido semántico de tales recursos es un factor importante a considerar para fines de almacenamiento, búsqueda e intercambio. Por otro lado, este no es el único enfoque con el que se ha abordado el problema de la recuperación de la información. Deseamos diseñar y construir un prototipo que permita caracterizar la naturaleza de la información generada por una organización. En particular, se trata de generar los mecanismos que permitan guiar la recuperación en un sistema de almacenamiento distribuido.

Objetivo general

• Proponer e implementar una técnica para clasificar información contenida en un repositorio masivo.

Objetivos específicos

• Estudiar y evaluar las técnicas existentes de minería de datos en entornos de cómputo distribuido.
• Proponer  e  implementar  una  solución  tomando  en  cuenta  las  deficiencias  que  se identifiquen en los métodos existentes.

Protocolo distribuido para control de congestión con una perspectiva de sistemas complejos (2ª parte)

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Profesores: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez y Dr. Enrique Rodríguez de la Colina

Resumen: Un sistema complejo se compone de un conjunto de entidades denominadas agentes, que se despliegan e interactúan sobre un ambiente. Los agentes tienen metas y muestran un comportamiento orientado hacia la consecución de dichas metas. Desde esta perspectiva, es importante reconocer no solo a las entidades activas, sino a las interacciones entre estas y su medio así como las interacciones que surgen entre las mismas. En un proyecto previo establecimos que una WSN (Wireless Sensor Network) dirigida por eventos, puede estudiarse desde la perspectiva de los sistema complejos. Los paquetes se pueden entender como los agentes, cuya meta es alcanzar un nodo especial denominado sink o sumidero. En este caso, las interacciones entre los agentes y su medio pueden describirse en término de los recursos de la red que cada paquete utiliza en su viaje hacia el sink. Hemos propuesto dos medidas microscópicas que sirven para evaluar las posibilidades de satisfacer las metas de cada paquete individual, así como la interacción que cada paquete ejerce sobre los otros. De igual forma, tenemos una medida macroscópica que nos permite estimar el desempeño general de la red. Basados en estas estimaciones hemos propuesto un procedimiento distribuido para control de congestión que nos permite llevar la red hasta situaciones de stress sin una degradación sensible en sus condiciones de operación. Consideramos que este enfoque abre una nueva línea de investigación de la que pueden desprenderse importantes resultados que pueden aplicarse en otros tipos de sistemas. Proponemos extender nuestro trabajo para aplicarlo en aquellas redes inalámbricas donde puede existir más de un sink. Al mismo tiempo, nos interesa mejorar la adaptabilidad de nuestra solución a los cambios en la estructura de la red, que pueden atribuirse al agotamiento de las baterías de los nodos.

Objetivo general

• Desarrollar un mecanismo distribuido para control de congestión en redes inalámbricas de aplicación general.

Objetivos específicos

• Estudiar el impacto de los parámetros microscópicos del sistema en el control de la congestión.
• Proponer  un mecanismo  de  agregación  de  datos  para  mitigar  el  riesgo  de saturación.
• Proponer una solución de acuerdo con una nueva lista de requerimientos.
• Desarrollar un estudio de viabilidad mediante técnicas de simulación.

Estudio de la dinámica estructural de las redes complejas (2ª parte)

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Profesor: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez

Resumen: Los sistemas complejos en general, y las redes complejas en particular, son el resultado de acciones o decisiones individuales, y locales, tomadas por los agentes que componen a estos sistemas. En estos se observa que como resultado de la sinergia entre sus partes, surge un comportamiento o una estructura emergente. Se sabe que la construcción de la Internet y la WWW obedecen a estas premisas y exhiben las propiedades de las redes complejas. Se sabe también que estas redes están dotadas de características especiales, como su diámetro, su tolerancia a fallas y también, su fragilidad ante ataques. Nuestro equipo ha demostrado que el modelo original de Kleinberg puede enriquecerse y con ello mejorar la eficiencia de los algoritmos de búsqueda que pueden desplegarse sobre este tipo de redes. Asimismo, sabemos que la construcción de una red compleja puede ser el resultado de un proceso dinámico que le da forma con el paso del tiempo. Existen algunas propuestas que sugieren describir este proceso a partir de un grafo en el que cada vértice es capaz de recablear sus enlaces a su conveniencia. Queremos estudiar las diferentes “fuerzas” que le dan forma a los cambios por los que puede atravesar una red. Nuestro objetivo es reconocer aquellos parámetros locales de los que pueden emerger propiedades globales interesantes, como las que pueden encontrarse en las redes complejas. Aun cuando ya hemos realizado varios experimentos, nuestra agenda es muy extensa y tenemos muchas preguntas que esperan respuestas, por ejemplo: ¿qué reglas o condiciones locales evitan la formación de componentes aislados?, ¿cuántas fallas o ataques puede tolerar cada una de las redes que emergen de nuestras reglas de recableado?, ¿tiene alguna ventaja introducir reglas de cooperación entre los agentes?

Objetivo general

• Estudiar las propiedades estructurales de las redes complejas, bajo condiciones dinámicas.

Objetivos específicos

• Reconocer un conjunto de medidas que caractericen el estado de una red.
• Proponer una serie de mecanismos que puedan describir la formación de una red.
• Proponer una serie de mecanismos que puedan describir la degradación de una red.
• Evaluar el estado de una red mientras es sometida a alguno de estos mecanismos.

Algoritmos para acceso al medio en redes inalámbricas cognitivas

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Profesor: Dr. Enrique Rodríguez de la Colina

Resumen: Actualmente existe una administración del espectro radioeléctrico que otorga licencias para operar en frecuencias fijas. Esta asignación fija de frecuencias, ha provocado escasez de bandas de frecuencia libres para operar nuevos servicios. La optimización de la distribución del espectro se ha planteado con el desarrollo de Radios Cognitivos, que es un modelo de las comunicaciones inalámbricas, en donde los dispositivos de comunicación adaptan sus parámetros de operación para comunicarse eficientemente, evitando interferencias con otros dispositivos. Para poder hacer un uso adecuado del espectro radioeléctrico, se requiere de un estudio y caracterización del mismo, y que debe ser analizado con un modelo que permita predecir el comportamiento de movilidad espectral.

Objetivo general

• Diseñar un modelo de simulación de acceso al medio (MAC) para Redes Inalámbricas Cognitivas en el tema específico de acceso oportunista y dinámico del espectro – ‘ DSA (Dynamic Spectrum Access).

Algoritmo para predicción del uso espectral en redes de radios cognitivas

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Profesor: Dr. Enrique Rodríguez de la Colina

Resumen: Actualmente existe una administración del espectro radioeléctrico que otorga licencias para operar en frecuencias fijas. Esta asignación fija de frecuencias, ha provocado escasez de bandas de frecuencia libres para operar nuevos servicios. La optimización de la distribución del espectro se ha planteado con el desarrollo de Radios Cognitivos, que es un modelo de las comunicaciones inalámbricas, en donde los dispositivos de comunicación adaptan sus parámetros de operación para comunicarse eficientemente, evitando interferencias con otros dispositivos. Para poder hacer un uso adecuado del espectro radioeléctrico, se requiere de un estudio y caracterización del mismo, y que debe ser analizado con un modelo que permita predecir el comportamiento de movilidad espectral.

Objetivo general

• Diseñar un modelo predictivo del uso espectral para Redes Inalámbricas Cognitivas que permita el análisis de los huecos espectrales ‘white spaces’.

Objetivos específicos

• Investigar distintas técnicas para predecir la ocupación dinámica del espectro.
• Implementar  el  modelo  predictivo  que  puede  ser  caracterizado  utilizando  un algoritmo computacional.

Apoyo a la toma de decisiones en redes inalámbricas cognitivas

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Profesor: Dr. Enrique Rodríguez de la Colina

Resumen: Actualmente existe una administración del espectro radioeléctrico que otorga licencias para operar en frecuencias fijas. Esta asignación fija de frecuencias, ha provocado escasez de bandas de frecuencia libres para operar nuevos servicios. La optimización de la distribución del espectro se ha planteado con el desarrollo de Radios Cognitivos, que es un modelo de las comunicaciones inalámbricas, en donde los dispositivos de comunicación adaptan sus parámetros de operación para comunicarse eficientemente, evitando interferencias con otros dispositivos. La toma de decisiones para los cambios de canal “movilidad espectral” y compartición de información son fundamentales en un sistema de radio inteligente.

Objetivo general

• Diseñar una aplicación como apoyo a la toma de decisiones en la transmisión de datos en redes inalámbricas cognitivas.

Objetivos específicos

• Proponer los criterios necesarios para seleccionar una interfaz de comunicación en redes inalámbricas y analizar diferentes algoritmos de toma de decisiones.
• Diseñar y programar un algoritmo seleccionado para la toma de decisiones con base a criterios propuestos* y un perfil de usuario.
• Deseable programar en Android las interfaces de los dispositivos de hardware de comunicación (Wi-Fi, bluetooth, celular).
• *El diseño deberá considerarse entre capas (‘cross layer analysis’) así como el perfil de usuario.

Identificación de versiones musicales utilizando aprendizaje maquinal

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Profesora: Fabiola Margarita Martínez Licona

Resumen: La intersección entre la música, el aprendizaje maquinal y el procesamiento de señales ha permitido abordar un amplio rango de tareas entre las que se pueden mencionar identificación automática de melodías, acordes, instrumentos, tiempos, estructuras a largo plazo, género, artista, etc. Con respecto a la extracción de características, pueden aplicarse los más diversos métodos de análisis de señales a elementos como la melodía, el ritmo y el timbre; técnicas para el análisis del pitch, representaciones tiempo-frecuencia, espectrogramas en frecuencia logarítmica, representaciones de octavas de notas en tiempo y frecuencia, seguimiento del ritmo, etc., han sido probadas con relativo éxito para el análisis de piezas musicales.

La descomposición de una pieza musical compleja en los diferentes componentes puede ser un paso de preprocesamiento muy importante para un gran número de aplicaciones. En el caso de la identificación de versiones de música, también llamadas covers, esta tarea tradicionalmente se ha resuelto mediante el análisis del contenido tonal de la pieza musical. Uno de los problemas con que se enfrenta la identificación de covers musicales es la cantidad de información que debe ser analizada, se han reportado trabajos alrededor de esta tarea en bases de datos relativamente pequeñas de algunos miles de canciones. En algunos trabajos se han aplicado modelos basados en “huellas digitales” a una base de datos grande (un millón de canciones) para la identificación de canciones con un resultado por arriba del 70% de reconocimiento correcto; para esta tarea se puede pensar en separar la melodía principal y el acompañamiento para realizar la identificación de manera independiente y explorar las arquitecturas que presentan las técnicas de aprendizaje profundo. En este proyecto se aplicarán métodos de aprendizaje maquinal para la identificación de versiones o covers de piezas musicales.

Objetivo general

• Desarrollar un sistema de identificación de versiones musicales aplicando técnicas de aprendizaje maquinal.

Objetivos específicos

• Seleccionar los componentes que permitan la separación de melodía principal y acompañamiento para el análisis de piezas musicales.
• Definir la arquitectura de aprendizaje maquinal para el reconocimiento e implementarla.
• Realizar una primera etapa de pruebas del sistema de reconocimiento para ajustar los parámetros que lo requieran.
• Realizar los ajustes del sistema de reconocimiento, realizar las pruebas finales y evaluar su rendimiento.

Análisis acústico-gráfico de lenguajes de civilizaciones antiguas desde la perspectiva de reconocimiento de patrones

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Profesores: Fabiola Margarita Martínez Licona y Alma Edith Martínez Licona

Resumen: El habla ha sido el medio de comunicación más sofisticado que tiene el ser humano, éste surge a partir de la generación de sonidos que se asociaban ya sea a situaciones, acciones o descripciones; los primeros sonidos emitidos eran   mayormente guturales para posteriormente evolucionar a sonidos articulados. Los  lenguajes de las civilizaciones más antiguas se destacan  por su  naturaleza más bien gráfica, un símbolo o conjunto de éstos representaba una serie de ideas y en algunos casos hasta un concepto. En este sentido podemos pensar en el lenguaje como un sistema  optimizado el cual, con un número pequeño de símbolos, puede expresar  toda la gama de ideas, pensamientos y hasta  sentimientos del hablante. El interés por el estudio de este tipo de lenguajes siempre ha estado presente, sin embargo, hasta hace poco no se contaba con las técnicas  adecuadas para un análisis preciso y en tiempo corto. El uso de herramientas computacionales así como de técnicas de  escaneo de alta definición permiten tener a la disposición los textos de antiguas  civilizaciones, algunas de ellas, con información sobre la pronunciación de  sus sonidos. Con estas ventajas se han podido utilizar métodos  probabilísticos   para la reconstrucción de sonidos perdidos, métodos de aprendizaje maquinal para  reconocimiento de  caracteres o de estructuras fonéticas.  La información  obtenida coadyuva a obtener una mayor comprensión de la evolución que ha tenido esta forma de comunicación en el hombre y a analizar hacia dónde se dirige. En este proyecto se desarrollará un análisis acústico y gráfico de los  símbolos de tres  lenguajes de civilizaciones antiguas para valorar su capacidad de representación a  partir de técnicas de reconocimiento de patrones.

Objetivo general

• Analizar la capacidad de representación de tres lenguajes de civilizaciones antiguas a través de métodos de reconocimiento de patrones acústicos y gráficos.

Objetivos específicos

• Seleccionar los componentes acústicos y gráficos que se utilizarán para el reconocimiento de los lenguajes elegidos.
• Desarrollar sistemas de reconocimiento acústico y de símbolos escritos de los lenguajes elegidos.
• Evaluar la capacidad de representación de los lenguajes seleccionados a partir de los resultados de los sistemas de reconocimiento desarrollados.

Reconocimiento de géneros musicales

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Profesores: Fabiola Margarita Martínez Licona y Máximo Sánchez Gutiérrez

Resumen: La intersección entre la música, el aprendizaje maquinal y el procesamiento de señales ha permitido abordar un amplio rango de tareas entre las que se pueden mencionar: identificación automática de melodías, acordes, instrumentos, tiempos, estructuras a largo plazo, género, artista, etc. Para tales problemas, sin embargo, hay un número limitado de estrategias que los resuelven, las cuales se basan en la extracción de características e interpretación semántica utilizando principalmente métodos de clasificación y agrupamiento. Con respecto a la extracción de características, pueden aplicarse los más diversos métodos de análisis de señales a elementos como la melodía, el ritmo y el timbre; técnicas para el análisis del pitch, representaciones tiempo-frecuencia, espectrogramas en frecuencia logarítmica,  representaciones  de  octavas  de  notas  en  tiempo y  frecuencia, seguimiento del ritmo, etc., han sido probadas con relativo éxito para el análisis de piezas musicales.

La identificación de géneros musicales es una herramienta que utiliza la mayoría de los sistemas de reproducción de música digital para gestionar las canciones que los mecanismos guardan. Dado el gran número de canciones que se pueden almacenar, la localización de una canción en particular puede llegar a ser complicada si no se encuentran organizadas adecuadamente; la generación de listas de reproducción requieren de  sistemas que categoricen, con un alto grado de confianza, las piezas  musicales a elegir. Muchos trabajos se han avocado al análisis y reconocimiento de géneros musicales. Algunos trabajos utilizan características espectrales para identificar a través del ritmo diferentes géneros musicales mientras que en otros se aplicaron métodos secuenciales para la extracción de características para la categorización de un género  específico. En este proyecto se aplicarán métodos de aprendizaje maquinal  para la  identificación de géneros musicales.

Objetivo general

• Desarrollar un sistema de identificación de géneros musicales aplicando técnicas de aprendizaje maquinal.

Objetivos específicos

• Seleccionar los componentes que permitan el análisis de géneros de piezas musicales.
• Definir la arquitectura de aprendizaje maquinal para el reconocimiento e implementarla.
• Realizar una primera etapa de pruebas del sistema de reconocimiento para ajustar los parámetros que lo requieran.
• Realizar los ajustes del sistema de reconocimiento, realizar las pruebas finales y evaluar el rendimiento del sistema de reconocimiento.

Propuesta de un sistema paralelo para la construcción de memorias asociativas evolutivas orientado al estudio de señal EEG y su aplicación a la teleoperación

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Profesores: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Juan Villegas Cortez (UAM Azcapotzalco)

Resumen: El desarrollo de la tecnología ha llevado a las computadoras de uso común (Computadoras Personales o PC) a ser equipos con gran capacidad de cálculo y almacenamiento. Puntos en los que se ha centrado su desarrollo, dejando de lado a una rama de las PC que prácticamente no ha cambiado desde que se crearon. Las interfaces de entrada y salida (E/S) de la PC, de forma generalizada, se componen básicamente de una entrada, teclado y ratón (o touch pad), y una de salida, el monitor. Por otra parte, está el uso de la tecnología para asistir a personas discapacitadas o con habilidades diferentes, para quienes se han desarrollado dispositivos especiales que permitan a estas personas tener una mejor calidad de vida.  Muchas de estas personas se ven con la problemática de no contar con ningún tipo de movimiento físico para poder comunicarse, y es en torno a estas características que se ha buscado dentro de un área muy específica para poder encontrar una solución, las ondas electroencefalográficas (EEG). A partir de que se desarrolló la tecnología que permite leer las ondas EEG de los humanos, se planteó la posibilidad de interpretarlas y usarlas como un medio de comunicación con dispositivos que puedan ir, desde control de dispositivos hasta prótesis robóticas. A este tipo de tecnología se le conoce como BCI (Brain-Computer Interface) y tiene una ventaja enorme sobre cualquier otra interfaz de control, las BCI no requieren movimiento físico para su manipulación.

En el presente trabajo se realizarán comparaciones que puedan mostrar  que técnicas de reconocimiento de patrones puedan dar mejores resultados para el funcionamiento de una BCI eficiente.

Objetivo general

• Construir un sistema en operación paralela para la generación de Memorias Asociativas evolutivas aplicadas hacia problemas reales de reconocimiento de patrones; a fin de obtener productos tangibles con el desarrollo de nuevas formas de conceptualizar las interfaces BCI en tareas que demandan solución para múltiples propósitos de manejo y teleoperación de dispositivos a través de pensamientos.

Objetivos específicos

• Identificar los puntos óptimos del cerebro que permitan extraer los componentes de las señales EEG que contengan la información de movimientos, o tareas de movimientos, deseados en pensamientos por parte de un usuario.
• Determinar la combinación operacional que mejor se pueda implementar para las señales EEG beta (ß), mu (μ) y P300.
• Generar un clasificador de ondas EEG a partir de Memorias Asociativas Evolutivas que identifique las señales EEG necesarias para controlar el movimiento de un cursor.