IMPACTO DEL DESEQUILIBRIO DE CLASES EN EL ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES EN PROBLEMAS MULTI-CLASE (IMPACT OF CLASS IMBALANCE IN THE TRAINING OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR MULTI-CLASS PROBLEMS)

El problema del desequilibrio de clases en el aprendizaje automático, se presenta cuando el conjunto de entrenamiento subyacente está compuesto por un número desigual de muestras para cada clase, lo que ocasiona que datos de algunas clases dominen claramente. Aparentemente, la mayoría de los modelos clasificadores aprenden a clasificar dichos conjuntos de datos; sin embargo, presentan un rendimiento de generalización deficiente debido a un fuerte sesgo hacia las clases mayoritarias. En este artículo, se presenta un estudio sistemático dirigido a comprender como afecta el problema del desequilibrio de clases al rendimiento de una red neuronal convolucional entrenada para una tarea de clasificación de imágenes, y se presenta una metodología para corregir el sobreentrenamiento e incrementar la generalización de la red.The class imbalance problem in machine learning occurs when the underlying training set is composed of unequal number of samples for each class, which causes data from some classes to clearly dominate. Apparently, most classifiers learn to classify such datasets, however, they show poor generalization performance due to a strong bias towards the majority classes. This article presents a systematic study aimed at understanding how the class imbalance problem affects the performance of a convolutional neural network which has been trained for an image classification task. Also, we present a methodology to correct the overtraining and increase the generalization performance of the network

Diseño de un sistema de desarrollo para la emulación de tráfico en una intersección vial con vehículos autónomos

El presente trabajo describe el desarrollo e implementación de un sistema para la emulación de tráfico en una intersección a partir de vehículos autónomos. Se desarrollan e implementan los protocolos de comunicación a través de los cuales los vehículos autónomos pueden transitar en una intersección de forma ordenada y sin colisiones. Emulando cadenas de vehículos mediante un grupo de robots móviles, los autores demuestran la factibilidad de las diferentes maniobras que se pueden realizar, utilizando diferentes estrategias de coordinación distribuidas que van desde ninguna comunicación, a los intercambios unidireccionales o bidireccionales entre los vehículos, y la toma de decisiones totalmente centralizada del vehículo líder.Palabra(s) Clave(s): intersección vial, pelotón, robot mOway, vehículos autónomos

PROTOTIPO FUNCIONAL PARA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES CON SALIDA DE AUDIO EN UN SISTEMA EMBEBIDO CON RED NEURONAL CONVOLUCIONAL (FUNCTIONAL PROTOTYPE FOR CLASSIFICATION OF IMAGES WITH AUDIO OUTPUT IN AN EMBEDDED SYSTEM USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)

En los últimos años, las redes neuronales convolucionales, han tenido una gran popularidad en aplicaciones de clasificación de imágenes, principalmente porque superan en rendimiento a los algoritmos tradicionales. Sin embargo, su alto costo computacional complica su implementación en sistemas embebidos con pocos recursos como las Raspberry Pi 3. Para superar este problema, se puede hacer uso del “Neural Compute Stick”, un dispositivo desarrollado recientemente, que integra una GPU en la que se puede cargar una red neuronal convolucional pre-entrenada. En este artículo se presenta un prototipo basado en la Raspberry Pi 3, que realiza clasificación de imágenes con reproducción de audio. La clasificación se realizada con la red GoogleNet, la cual es entrenada fuera de línea, implementada en un NCS e integrada a la tarjeta Raspberry Pi 3. En el sistema propuesto, la imagen que ingresa a través de una cámara web, es clasificada y etiquetada con la red convolucional y finalmente la etiqueta es traducida en audio por el sistema embebido para describir el objeto encontrado en la imagen.In recent years, convolutional neural networks (CNN) have become very popular in image classification applications, mainly because they outperform traditional algorithms in performance. However, its high computational cost complicates its implementation in embedded systems with few resources such as Raspberry Pi 3. To overcome this problem, a "Neural Compute Stick" (NCS) can be used, which integrates a GPU. In the NCS can be loaded a pre-trained convolutional neural network. This article presents a prototype based on a Raspberry Pi 3, which performs image classification with audio reproduction. The classification is done through a GoogleNet net, which is trained offline, implemented in the NCS and integrated with the Raspberry Pi 3 card. In the proposed system, the image that enters through a webcam is classified and tagged with the CNN. Finally, the tag is translated into an audio file to be heard

La lógica difusa como un medio para identificar y valorar las alteraciones de conducta en niños a nivel de educación básica: primaria y secundaria

Esta investigación toma como referencia la problemática económica, educativa y social de los niños con trastornos de conducta –niños problema- y justifica la aplicación de la lógica difusa como una técnica de ingeniería para optimizar la identificación oportuna y eficaz de los trastornos del comportamiento en niños y adolescentes. Muestra cómo adquirir y analizar datos ambiguos, vagos y llenos de incertidumbre provenientes de las variables de entrada para conseguir resultados de valoración precisos de cada una de las tipologías presentadas por los niños con problemas de conducta. Los trastornos del comportamiento analizados en este trabajo son: Hiperactividad (H), Déficit de Atención con Hiperactividad (DAH), Trastorno de conducta (TC) y Déficit de Atención (DA).Palabra(s) Clave(s): déficit de atención, hiperactividad, lógica difusa, trastorno de conducta

IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO DE CIFRADO TRIVIUM EN UN SISTEMA EMBEBIDO (AN IMPLEMENTATION OF THE TRIVIUM ENCRYPTION ALGORITHM IN AN EMBEDDED SYSTEM)

En el presente trabajo se muestra la implementación de un sistema embebido capaz de cifrar datos a través del algoritmo TRIVIUM utilizando llaves creadas con criptografía de curvas elípticas. El sistema de cifrado fue implementado bajo el codiseño hardware-software donde las partes computacionalmente costosas fueron llevadas a módulos hardware y agregados a un sistema de cómputo tradicional CPU-RAM, donde un programa convencional se encarga de orquestar el trabajo. Los resultados obtenidos muestran que es posible mejorar el rendimiento de una aplicación al utilizar el codiseño hardware-software y además se pueden tener otros beneficios al utilizar tecnologías de implementación que integran todos los módulos del sistema en un único circuito integrado, como un bajo consumo de energía, características ideales para sistemas inalámbricos, móviles o portátiles.The present work shows the implementation of an embedded system able to encrypt data using the TRIVIUM algorithm, with keys generated by means of elliptic curves. The system was designed using hardware-software codesing principles, where computationally expensive modules were implemented in hardware and added to a traditional computing system (CPU-RAM). A conventional program running on the computing system is responsible for orchestrating the work between hardware modules and the CPU. Obtained results show it is possible to improve an application performance by using hardware-software codesign. Additionally, several other benefits can be gained by integrating such solution in a system-on-a-chip such as low power consumption, ideal to wireless and portable systems

ASISTENTE DE CONDUCCIÓN NOCTURNA EN SISTEMA EMBEBIDO CPU-GPU, UTILIZANDO LA TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA DE HAAR(NIGHT DRIVING ASSISTANT IN A SYSTEM EMBEDDED CPU-GPU, USING THE HAAR DISCRETE WAVELET TRANSFORM)

ResumenDurante la noche el tráfico vehícular disminuye considerablemente, sin embargo, un número significativo de accidentes ocurren durante este lapso de tiempo, un factor importante a considerar es la disminución visibilidad debido a la mala iluminación. Se presenta el diseño y desarrollo de un sistema de asistencia para conducción nocturna en un sistema embebido. Mediante la Transformada Wavelet Discreta de Haar, se fusionó una imagen convencional con una imagen infrarroja, para así generar una imagen con más información visible para el conductor. Para que estas imágenes fusionadas sean realmente un asistente de conducción, deben ser generadas en el menor tiempo posible, por ello se realizó la paralelización del programa y se  ejecutó en un sistema paralelo embebido CPU-GPU. En este sistema paralelo se realizaron diversos experimentos para generar imágenes fusionadas con diferentes resoluciones, obteniendo aceleraciones en el tiempo de procesamiento de hasta 69x.Palabras Claves: Fusión de imágenes, GPU, Transformada Wavelet Discreta, Sistemas embebidos. AbstractAt night, the vehicular traffic decreases considerably, however, a significant number of accidents occurs, one  problem is the decreased visibility due to poor lighting. This paper presents the design and development of a night driving assistance system. Through the Haar Discrete Wavelet Transform, a conventional image was merged with an infrared image, in order to generate an image with more information visible to the driver. For these merged images to really be a driving assistant, they must be generated in the shortest possible time, so the program was parallelized and executed in a parallel CPU-GPU embedded system. In this parallel system, several experiments were carried out to generate fused images with different resolutions, obtaining accelerations in the processing time of up to 69x.Keywords: Image Fusion, GPU, Discrete Wavelet Transform, Embedded Systems

IDENTIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE COMPUERTAS DIGITALES CON DISPOSITIVO MÓVIL Y REALIDAD AUMENTADA (AUTOMATIC IDENTIFICATION OF DIGITAL GATES THROUGH MOBILE DEVICE AND AUGMENTED REALITY)

Los conceptos fundamentales de los dispositivos electrónicos generalmente son enseñados en los cursos iniciales de ingeniería eléctrica-electrónica. Es de suma importancia manejar los conceptos básicos que hacen posible las computadoras y los sistemas digitales en general. De entre los conceptos, destaca la álgebra booleana y la lógica de compuertas. La parte práctica es angular en la adquisición correcta de los conceptos. En el presente trabajo se aborda de una forma práctica la identificación de los circuitos integrados (CI) que hacen posible operaciones lógicas: and, or, not, nor, nand. La identificación se lleva a cabo vía realidad aumentada (RA) y por medio de un dispositivo móvil corriendo en sistema operativo android. Se identifican CI’s de forma automática, desplegando en  pantalla el tipo de CI que se trate, adicionalmente se proporciona información de sus terminales y la operación lógica respectiva. El porcentaje de reconocimiento es de 100 % sobre 5 tipos de compuertas lógicas.The fundamental concepts of electronic devices are generally taught in initial electrical-electronic engineering courses. It is of the utmost importance to handle the basic concepts that make computers and digital systems possible. Among the concepts, the Boolean algebra and the logic gates stand out. The practical part is angular in the correct acquisition of the concepts. This paper deals in a practical way with how to identify the integrated circuits (ICs) that make logical operations possible: and, or, not, nor, nand, through out augmented reality (AR). Across a mobile-based device running on an android operating system, you can automatically identify ICs by displaying the location and type of IC on the screen of the mobile device. The system has a recognition rate of 100

Evaluación del Curso de Especialidad a Distancia Inteligencia Artificial con Aplicaciones con un Enfoque Basado en Competencias

Este trabajo está enfocado en el desarrollo de una plataforma de educación a distancia para el estudio formal de las redes neuronales artificiales, con la cual, se pretende dar solución a problemas en ingeniería que van desde la salida de un laberinto de un robot hasta la aplicación de técnicas de control neuronal directo por modelo inverso para emular dispositivos de control semiactivo, en la actualidad existen aplicaciones donde destacan por ejemplo amortiguadores magnetoreológicos que son dispositivos no lineales y semiactivos, que se utilizan para el control de vibración de helicópteros y el control de vibración de puentes vehiculares y edificios por mencionar algunas, todo esto es impartido en un entorno de simulación bajo una plataforma basada en competencias sustentada en la creación de un ambiente de aprendizaje a distancia que utiliza el software de aplicación NNSYSID el cual es soportado por MATLAB

Coarse-Fine Convolutional Deep-Learning Strategy for Human Activity Recognition

In the last decade, deep learning techniques have further improved human activity recognition (HAR) performance on several benchmark datasets. This paper presents a novel framework to classify and analyze human activities. A new convolutional neural network (CNN) strategy is applied to a single user movement recognition using a smartphone. Three parallel CNNs are used for local feature extraction, and latter they are fused in the classification task stage. The whole CNN scheme is based on a feature fusion of a fine-CNN, a medium-CNN, and a coarse-CNN. A tri-axial accelerometer and a tri-axial gyroscope sensor embedded in a smartphone are used to record the acceleration and angle signals. Six human activities successfully classified are walking, walking-upstairs, walking-downstairs, sitting, standing and laying. Performance evaluation is presented for the proposed CNN