Avances en geomática para la resolución de la problemática del agua en México

Como en un trabajo precedente (Tapia-Silva 2011a, 2011b, escrito en 2008), este manuscrito tiene la intención de conjuntar una muestra ilustrativa de los trabajos que permiten apreciar las capacidades de la geomática y sus disciplinas convergentes para apoyar el estudio de las variables del ciclo hidrológico en un contexto de análisis territorial de la problemática del agua para la generación de iniciativas y políticas públicas que ayuden a su resolución. Este nuevo artículo actualiza y complementa información y conocimiento presentados en el artículo antes citado, y amplía definiciones y conceptos relativos a la geomática provistos en el mismo. Otro elemento innovador del presente manuscrito consiste en hacer énfasis en el papel de los SIG como eje integrador de las otras disciplinas convergentes en el ámbito de la Geomática. El artículo está estructurado en los apartados siguientes: “Geomática”, “Resumen actualizado de la problemática del agua en México”, “Avances desde la geomática para la resolución de la problemática hídrica en México” y “Apuntes finales”. El primer apartado define a la geomática y la ubica en el contexto de su relación con la sociedad y su problemática. El segundo resume la problemática del agua en México, complementando con otros trabajos científicos lo publicado en Tapia-Silva (2011a, 2011b). El tercero aporta una revisión actualizada de los trabajos científicos publicados respecto al tema de generación de soluciones a esta problemática desde el enfoque de las disciplinas integradas en la geomática. El último apartado sintetiza lo incluido en los anteriores y concluye con una serie de reflexiones finales a manera de conclusiones

Automatización de un túnel de viento para estudios de comportamiento de vuelo de insectos

El desarrollo social, científico y tecnológico es hoy una consecuencia de la necesidad que tiene el ser humano de conocer todo lo que le rodea, esto nos permite evolucionar en diferentes aspectos de la sociedad. Para aprovechar esta condición del hombre, se plantea la ingeniería como una herramienta que aporta a la solución de problemas. La seguridad alimentaria es un tema de suma importancia que hace mucho tiempo se viene estudiando, se trata de la capacidad de un país de producir los alimentos que consume y que se da cuando las personas tienen acceso material y económico a los alimentos inocuos y nutritivos suficientes que satisfagan sus necesidades, con el fin de llevar una vida sana, la seguridad alimentaria se ve amenazada por diferentes factores como son los riesgos naturales (Plagas, sequías, incendios, huracanes), los riesgos de mercado (deterioro de los precios, desempleo, altas tasas de interés), los riesgos públicos y estatales (aumento de impuestos, reducción de programas nutricionales), etc. Para tratar de controlar y estudiar una parte del riesgo natural como lo son las plagas, se utiliza la entomología. La entomología es una parte de la zoología que estudia los insectos en general, ésta se divide en varias ramas como son la entomología médica, la entomología agrícola y la entomología económica. Para este caso en particular, estas dos últimas ramas vienen directamente relacionadas con la problemática que se trata de abordar en este proyecto. La entomología agrícola estudia los insectos que atacan las plantas que el hombre cultiva o aquellas que explota, y los insectos beneficiosos, entre los cuales están los depredadores y parásitos de las plagas. Por otro lado está la entomología económica que estudia los insectos que se deben combatir debido a las pérdidas que representan y el costo de su control. Para mejorar estos procesos, en la actualidad se ha optado por combinar diferentes áreas del conocimiento direccionadas hacia un mismo fin, en este caso la ingeniería electrónica y la entomología, por lo que se hace necesario desarrollar un túnel de viento para pruebas de estudios de comportamiento de vuelo de insectos, un sistema automático para simular condiciones físicas controladas y además aprendizaje de máquina para observar el comportamiento de cada objetivo a estudiar. Esto con el fin de elaborar racionales y efectivas medidas de control sobre ellos

Fault Tolerance of Self Organizing Maps

International audienceBio-inspired computing principles are considered as a source of promising paradigms for fault-tolerant computation. Among bio-inspired approaches , neural networks are potentially capable of absorbing some degrees of vulnerability based on their natural properties. This calls for attention, since beyond energy, the growing number of defects in physical substrates is now a major constraint that affects the design of computing devices. However, studies have shown that most neural networks cannot be considered intrinsically fault tolerant without a proper design. In this paper, the fault tolerance of Self Organizing Maps (SOMs) is investigated, considering implementations targeted onto field programmable gate arrays (FPGAs), where the bit-flip fault model is employed to inject faults in registers. Quantization and distortion measures are used to evaluate performance on synthetic datasets under different fault ratios. Three passive techniques intended to enhance fault tolerance of SOMs during training/learning are also considered in the evaluation. We also evaluate the influence of technological choices on fault tolerance: sequential or parallel implementation, weight storage policies. Experimental results are analyzed through the evolution of neural prototypes during learning and fault injection. We show that SOMs benefit from an already desirable property: graceful degradation. Moreover, depending on some technological choices, SOMs may become very fault tolerant, and their fault tolerance even improves when weights are stored in an individualized way in the implementation

Dépistage de pathologies par analyse de cris néonataux à l'aide de réseaux de neurones

Cette étude porte sur le dépistage automatisé de pathologies chez les nourrissons par analyse de leurs cris. Dans le cadre de ce projet, nous avons tenté de réaliser cette tâche à l’aide de techniques de classification par réseaux de neurones artificiels, entraînés de façon supervisée. Les enregistrements provenaient de la base de données de l’École de technologie supérieure. Seuls les cris de nourrissons nés à terme et âgés de 30 jours ou moins ont été considérés. Les segments expiratoires des cris furent séparés en échantillons de 400 millisecondes, puis ces échantillons furent subdivisés en 8 trames de 50 millisecondes. Chaque échantillon était représenté par les coefficients du cepstre de fréquences mel (MFCC) de ses trames. Nous avons évalué trois architectures de réseaux de neurones différentes : Les perceptrons multicouches (MLP), les réseaux convolutionnels (CNN) et les réseaux récurrents de type long short-term memory (LSTM). Nous avons entraîné ces réseaux à reconnaître diverses pathologies, notamment l’hyperbilirubinémie et la détresse respiratoire. La performance des classifieurs était mesurée à l’aide de la validation croisée à k folds. Nous avons aussi reproduit, autant que possible, le dataset employé dans une autre étude, afin de permettre un comparaison équitable. Nous avons entraîné et évalué notre système sur ce dataset. La comparaison des performances obtenues avec celles rapportées par l’étude de référence nous mène à conclure que notre approche a du potentiel, mais demeure pour l’instant inférieure à la leur. Pour finir, nous avons également démontré qu’une partition inadéquate des données entre les ensembles d’entraînement et de validation pouvait produire une sous-estimation très importante de l’erreur de généralisation réelle. Nous avons soulevé des soupçons par rapport à la façon don't les données furent partitionnées dans plusieurs autres études sur la reconnaissance automatisée de pathologies chez les nourrissons par analyse de leurs cris