Algoritmo evolutivo con un operador genético sencillo aplicado al cómputo de equilibrio de fases en sistemas termodinámicos

En este trabajo se presenta un algoritmo evolutivo con un operador genético sencillo para la optimización de funciones continuas. Luego de validado, este algoritmo se aplicó en la minimización de la función de Gibbs, función termodinámica relacionada al equilibrio de fases. Finalmente se comparó el desempeño del algoritmo con un algoritmo de búsqueda tabú reportado en la literatura, empleado para el mismo fin. Tanto la validación con las funciones propuestas como benchmarks como la contrastación con los resultados del algoritmo tabú se consideran satisfactorias.Eje: Workshop Agentes y sistemas inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Restauración de imágenes y metaheurísticas en Hadoop

El campo del procesamiento digital de imágenes abarca técnicas, algoritmos, métodos y procedimientos que manipulan una imagen digital cualquiera con el fin de evaluar su contenido, mejorar su apariencia, recuperar información perdida por degradación, comprimir la información para su almacenamiento o transmisión, detectar las características de los objetos presentes en la imagen, o interpretar su contenido para llevar a cabo una serie de procesos informáticos, como el aprendizaje de patrones y objetos, reconocimiento de caracteres escritos, reconocimiento facial, reconstrucción tridimensional de imágenes bidimensionales, detección de movimiento y clasificación de imágenes, entre otros. Considerando esto, el procesamiento digital de imágenes puede resultar computacionalmente costoso y más aún si se procesa un volumen de imágenes que puede rondar el orden de los TB. Consecuentemente, trabajar sobre una única computadora resulta poco práctico por restricciones de memoria y tiempo. Lógicamente, esto deriva en la búsqueda de alternativas tecnológicas que permitan el procesamiento de grandes volúmenes de información así como la obtención de imágenes de buena calidad. El uso de plataformas de procesamiento masivo y escalable de datos y las técnicas de optimización basadas en metaheurísticas aparecen entonces como una alternativa factible. Por un lado, Hadoop es un framework para el procesamiento paralelo que ganó gran popularidad en los últimos dados su modelo de programación simple y gran capacidad de almacenamiento. Por otro lado, las metaheurísticas se vienen aplicando con excelentes resultados en la resolución de problemas de optimización y tareas relacionadas al procesamiento de imágenes. Es por ello que, la línea de investigación presentada aquí se enfoca en la integración de algoritmos de procesamiento de imágenes, metaheurísticas y plataformas de procesamiento para su aplicación en la restauración de imágenes digitales.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de un algoritmo evolutivo aplicado a problemas de optimización

En las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para resolver una gran cantidad de problemas. El principal desafío se presenta cuando el problema presenta una función objetivo altamente no lineal y no convexa, esto dificulta garantizar la localización del mínimo global. Por lo tanto, la necesidad de encontrar nuevas metaheurísticas que proporcionen un mejor desempeño en este tipo de problemas de optimización sigue aún vigente. En este trabajo se presenta el resultado de modificar AEvol, un algoritmo genético con un operador sencillo. La modificación consiste en la incorporación de un operador de cruza: BLX-a. Además de la incorporación de tres criterios de selección de padres: ruleta, torneo y muestreo estocástico universal. Al validar el nuevo algoritmo utilizando seis funciones benchmarks con diferentes configuraciones de parámetros, se obtuvieron resultados satisfactorios.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de un algoritmo evolutivo aplicado a problemas de optimización

En las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para resolver una gran cantidad de problemas. El principal desafío se presenta cuando el problema presenta una función objetivo altamente no lineal y no convexa, esto dificulta garantizar la localización del mínimo global. Por lo tanto, la necesidad de encontrar nuevas metaheurísticas que proporcionen un mejor desempeño en este tipo de problemas de optimización sigue aún vigente. En este trabajo se presenta el resultado de modificar AEvol, un algoritmo genético con un operador sencillo. La modificación consiste en la incorporación de un operador de cruza: BLX-a. Además de la incorporación de tres criterios de selección de padres: ruleta, torneo y muestreo estocástico universal. Al validar el nuevo algoritmo utilizando seis funciones benchmarks con diferentes configuraciones de parámetros, se obtuvieron resultados satisfactorios.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación de aplicaciones paralelas y mecanismos de tolerancia a fallos

Durante los últimos años, los sistemas de cómputo de altas prestaciones hicieron posible el tratamiento de grandes volúmenes de datos a altísimas velocidades de procesamiento para aplicaciones comerciales y científicas. La evolución de las arquitecturas paralelas y el desarrollo de los mecanismos de tolerancia a fallos permiten que la ejecución de las aplicaciones se realice de manera confiable. Teniendo en cuenta que la configuración de recursos, el tipo de aplicación y los mecanismos de tolerancia a fallos influye en el comportamiento de un sistema paralelo, su estudio se lleva a cabo a través de herramientas de simulación que permiten representar el sistema. En virtud de esto, el Grupo de Ingeniería de Software desarrolló un simulador de clusters que permite parametrizar la configuración física de un cluster, y las características de cómputo y comunicación de aplicaciones M/W y SPMD. En este trabajo se presentan la línea de investigación abordada.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación de clusters: integración de INET a CluSim

El rendimiento de un sistema paralelo depende tanto de la configuración de recursos de la computadora paralela, como del tipo de aplicación a ejecutar. El estudio del comportamiento de aplicaciones paralelas en clusters, considerando diferentes configuraciones, permitiría establecer qué configuración resulta más adecuada de acuerdo al tipo de aplicación. El estudio de rendimiento de estos sistemas no es fácil, ya que implica detener el cluster en funcionamiento y reconfigurar sus recursos para llevar a cabo la evaluación de rendimiento a fin de analizar el comportamiento del sistema, con el consecuente impacto en tiempo y costo. CluSim es un simulador de cluster para aplicaciones paralelas, basado en OMNeT++, que permite parametrizar la configuración de un cluster de modo que sea posible evaluar y predecir el impacto en el rendimiento de diferentes configuraciones para distintos tipos de aplicaciones. En este trabajo se presentan los resultados de incorporar el framework INET a CluSim.Presentado en el XI Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Discapacidad visual: educación inclusiva en la universidad

En el campo educativo, las TICs proporcionan una herramienta poderosa para la implementación de sistemas de educación a distancia y un sólido soporte para la educación. Estos sistemas, basados en web, permiten una mayor difusión del conocimiento y la comunicación entre profesores y alumnos. Así, las tecnologías de la información y la comunicación aplicadas a la educación propician y favorecen la formación continua al brindar entornos virtuales de aprendizaje, libres de restricciones de tiempo y espacio propias de la enseñanza presencial. Existen varias plataformas de enseñanza virtual que constituyen verdaderos entornos de soporte para el proceso de enseñanza-aprendizaje. Las experiencias realizadas en estos entornos mostraron resultados tan positivos en el rendimiento de los estudiantes de distintos niveles de formación que cada día son más las instituciones que complementan el proceso de enseñanzaaprendizaje a través de plataformas virtuales. Si bien éstos proporcionan mecanismos de accesibilidad propios de las WebApps, no están diseñados específicamente para la formación de personas con necesidades de educación especial. Sin embargo, la mayoría de estos sistemas no contemplan criterios que faciliten el acceso a personas con discapacidades. Mejorar esto se hace prioritario debido al ingreso cada vez mayor de alumnos con discapacidades a los distintos niveles educativos. Según la UNESCO [Samaniego et al., 2012], el uso de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) en el área de discapacidad es todavía incipiente. En vista de esta realidad el Grupo de Investigación y desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA), entre sus líneas de investigación, estudia la configuración de entornos virtuales de aprendizaje inclusivos para personas con discapacidad visual.Eje: Innovación en Educación InformáticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI