Inferencia de parámetros en una red de regulación génica

En el presente trabajo se abordan diferentes tipos de metodologías para la inferencia de parámetros en redes de interacción génetica. Se presentan resutados en base al estudio realizado en una red artificial específica conocida como el Represilador. Primeramente de métodos de muestreo de datos empleados. Posteriormente se presentan diversos tipos de suavizado y su desempeño en base al funcionamiento de la red estudiada. El problema es motivado por un caso de estudio real en líneas celulares de cáncer al cuál se pretende extender el presente análisis

Detección automática de fallas de baleros en un proceso de manufactura: Un estudio comparativo

Se presenta un estudio comparativo de diferentes técnicas de aprendizaje computacional para la detección automática de fallas de baleros durante un proceso de manufactura. El objetivo es reducir costos por el pago de garantías e incrementar el prestigio de la marca. Mediciones recolectadas por sensores acústicos en línea de producción generan señales asociadas con el componente bajo estudio. A partir de las señales generadas se desea determinar si los baleros son defectuosos o no antes de que el producto salga a la venta. Se propone una solución basada en aprendizaje computacional y se evalúan diversas técnicas de clasificación. La mayoría de los métodos obtienen resultados aceptables, dando evidencia de la viabilidad del enfoque propuesto. Los métodos basados en similitud obtienen los mejores resultados en cuando a efectividad de detección, además de que son fáciles de implementar y altamente eficiente