Software educativo para la carrera Medicina Veterinaria: análisis radiológico en canes

Los numerosos fracasos académicos en el diagnóstico radiológico que se realiza en la carrera Medicina Veterinaria de la UNRC generaron la necesidad de reflexionar sobre las modalidades de enseñanza habituales a los fines de buscar nuevas alternativas metodológicas que aseguren una mejor calidad de aprendizaje. Una de las dificultades didácticas más frecuentes surge cuando los objetivos a analizar no son accesibles a la visión. Los problemas de accesibilidad están dados porque solamente el grupo de alumnos más cercanos a los elementos por analizar pueden distinguir las distintas tonalidades y contrastes de grises que implica el análisis radiológico, sumado también a clases de grupos numerosos. La identificación de esta necesidad concreta determinó la elaboración de un producto de software dedicado al ámbito educativo con el fin de propiciar nuevos entornos de aprendizaje autorregulado de manera tal que los alumnos adquieran práctica en el análisis e interpretación de placas radiográficas. Además se propuso que con la utilización del software recuperen sus conocimientos previos sobre anatomía y fisiología, logren comprender los conceptos teóricos generales del análisis radiológico y puedan identificar con ejemplos reales y concretos ciertas patologías de los caninos a partir de la información inducida por el análisis que realicen.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Software educativo para la carrera Medicina Veterinaria: análisis radiológico en canes

Los numerosos fracasos académicos en el diagnóstico radiológico que se realiza en la carrera Medicina Veterinaria de la UNRC generaron la necesidad de reflexionar sobre las modalidades de enseñanza habituales a los fines de buscar nuevas alternativas metodológicas que aseguren una mejor calidad de aprendizaje. Una de las dificultades didácticas más frecuentes surge cuando los objetivos a analizar no son accesibles a la visión. Los problemas de accesibilidad están dados porque solamente el grupo de alumnos más cercanos a los elementos por analizar pueden distinguir las distintas tonalidades y contrastes de grises que implica el análisis radiológico, sumado también a clases de grupos numerosos. La identificación de esta necesidad concreta determinó la elaboración de un producto de software dedicado al ámbito educativo con el fin de propiciar nuevos entornos de aprendizaje autorregulado de manera tal que los alumnos adquieran práctica en el análisis e interpretación de placas radiográficas. Además se propuso que con la utilización del software recuperen sus conocimientos previos sobre anatomía y fisiología, logren comprender los conceptos teóricos generales del análisis radiológico y puedan identificar con ejemplos reales y concretos ciertas patologías de los caninos a partir de la información inducida por el análisis que realicen.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Parameter Tuning of a Parallel Hierarchical Island Based Model

One of the major drawbacks of using Evolutionary Algo- rithms is the determination of the input parameters, since they have an important in uence in the e ectiveness of the search. When using Par- allel Evolutionary Algorithms, such drawbacks are magni ed, since they incorporates new parameters needed to con gure the inherent charac- teristics of the parallel model. Achieving an adequate con guration can mean an optimization problem itself. This research group has developed a parallel distributed model characterized by a hierarchy of processes com- munication organized in islands that cooperate in the search process. In this work we present a study of calibration for some input parameters that determines good results quality, with the aim of tuning them taking into account di erent con gurations applied globally to the model, or locally to each island.Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

A hybrid metaheuristic based on differential evolution and local search with quadratic interpolation

The use of Local Search technique in combination with other methods is often an effective way for increasing the e ciency of a global optimization algorithm. In this paper we present an hybrid version that integrates Di erential Evolution with Local Search, applying the Quadratic Interpolation formula for determining the neighborhood in which to explore towards better solutions. We present DE+LS(1) in which the closer neighborhood to the best population individual is explored, and DE+LS(2) in which the neigh- borhood of the two best population individuals is examined. The results showed that with DE+LS(2) improvements are not signi cant, but using DE+LS(1) an improvement is achieved, especially for large dimensions, in terms of solutions quality and speed of convergence.Eje: Workshop Agentes y sistemas inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Avances en la línea de investigación sobre PCC del grupo de procesadores de lenguajes y métodos formales de la UNRC

En este trabajo se presenta una de las líneas del grupo de investigación “Procesadores de Lenguajes y Métodos Formales”, perteneciente al Departamento de Computación de la UNRC. El aspecto fundamental de dicha línea es la creación de un framework para proponer soluciones alternativas que contribuyan al logro de técnicas de generación y ejecución eficiente de Código Móvil Seguro. Se presenta a C-Metric, una herramienta para medir métricas sobre programas C. C-Metric cuenta con un analizador sintáctico y semántico de programas C, que genera un árbol sintáctico abstracto sobre el cual se evaluan las diferentes métricas. La construcción de dicho árbol contempla todo el proceso a que somete al programa fuente el entorno de compilación C (preprocesador, bibliotecas estándar, etc).Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Avances en la línea de investigación sobre PCC del grupo de procesadores de lenguajes y métodos formales de la UNRC

En este trabajo se presenta una de las líneas del grupo de investigación “Procesadores de Lenguajes y Métodos Formales”, perteneciente al Departamento de Computación de la UNRC. El aspecto fundamental de dicha línea es la creación de un framework para proponer soluciones alternativas que contribuyan al logro de técnicas de generación y ejecución eficiente de Código Móvil Seguro. Se presenta a C-Metric, una herramienta para medir métricas sobre programas C. C-Metric cuenta con un analizador sintáctico y semántico de programas C, que genera un árbol sintáctico abstracto sobre el cual se evaluan las diferentes métricas. La construcción de dicho árbol contempla todo el proceso a que somete al programa fuente el entorno de compilación C (preprocesador, bibliotecas estándar, etc).Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de un método de reducción de incertidumbre aplicado a incendios forestales

La predicción del comportamiento de los incendios forestales representa un gran desafío desde el punto de vista matemático y computacional. La dificultad radica en la imposibilidad de medir en tiempo real todos los parámetros que determinan el comportamiento del incendio. ESSIM (Evolutionary Statistical System with Island Model), es un método de reducción de incertidumbre que utiliza estadística, computación de alto rendimiento y estrategias evolutivas para orientar la búsqueda hacia mejores soluciones. ESSIM ha sido implementado con dos estrategias de búsqueda: el m´etodo ESSIM-EA utiliza como método de optimización a los Algoritmos Evolutivos, por su parte ESSIM-DE utiliza el algoritmo Evolución Diferencial. ESSIM-EA ha demostrado obtener buena calidad de aproximaciones, mientras que ESSIM-DE obtiene mejores tiempos de respuesta. En este trabajo se presenta una alternativa para mejorar la calidad de las soluciones encontradas por ESSIM-DE, a partir del análisis de la velocidad de convergencia de la estrategia evolutiva y su relación con la distribución de la población al inicio de cada paso de predicción.Eje: XVIII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento computacional paralelo con metaheurísticas híbridas para la reducción de incertidumbre en modelos de incendios forestales

La predicción del comportamiento de incendios forestales no es una tarea sencilla ya que dicho proceso se ve afectado por la falta de precisión o incertidumbre en los parámetros de entrada. En base a esto, resulta importante desarrollar métodos que permitan tratar la incertidumbre posibilitando la obtención de predicciones más precisas y confiables. En el proyecto que aquí se expone se propone el desarrollo de un método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESSIM). En HESSIM se plantea un método que combine la fuerza de tres metaheurísticas poblacionales evolutivas: Algoritmos Evolutivos (EA), Evolución Diferencial (DE) y Optimización por Cúmulo de Partículas (PSO), bajo un esquema de combinación colaborativa basado en migración mediante modelo de islas y HPC. HESSIM corresponde a la continuación de las líneas abiertas resultantes de proyectos previos en los cuales se implementaron dos versiones de ESS-IM: la primera con Algoritmos Evolutivos, y la segunda con Evolución Diferencial. De este modo surge la idea de desarrollar una versión híbrida en un único método, en vista del potencial aportado por cada una de las metaheurísticas poblacionales en forma aislada, y añadiendo además una tercera (PSO). Dado que las arquitecturas paralelas se han convertido en una herramienta importante en muchos campos de la ciencia por los beneficios que aporta a la hora de efectuar los cálculos, y debido a la naturaleza intrínsecamente paralela de las tres metaheurísticas elegidas, HESSIM se implementará siguiendo un esquema de procesamiento paralelo.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Desarrollo de aplicaciones paralelo/distribuidas orientadas a la predicción de incendios forestales

La problemática existente a raíz de la falta de exactitud presente en los parámetros de entrada en cualquier modelo científico o físico, puede producir consecuencias dramáticas en la salida del mismo si se trata éste de algún sistema crítico. Además, al citado problema deben sumarse las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas y, por qué no, las provenientes de las propias implementaciones y versiones informáticas. Por tal motivo, resulta de gran interés el desarrollo de métodos y herramientas informáticos que se enfoquen en el tratamiento de la incertidumbre de los valores de entrada para lograr así una predicción lo más confiable posible por parte del modelo en cuestión. En el caso concreto de los incendios forestales, la simulación de la propagación constituye un desafío desde el punto de vista computacional, dada la complejidad que involucran los modelos, los métodos numéricos y la administración de los recursos. La clase de métodos que aborda nuestra línea de investigación constituye una importante herramienta para la prevención y predicción, dado que provee información acerca del posible comportamiento del fuego y las zonas que corren mayor peligro.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sintonización automática de aplicaciones paralelo/distribuidas basadas en algoritmos evolutivos y evolución diferencial

El procesamiento paralelo se ha convertido en un recurso muy utilizado para el procesamiento de datos y la resolución de problemas en diversos campos de la ciencia y la ingeniería. Sin embargo, el paradigma paralelo conlleva una complejidad considerable dado que involucra un gran número de aspectos no funcionales (como granularidad, técnica de descomposición y/o asignación, grado de concurrencia, etc.) que pueden impactar negativamente en el rendimiento de las aplicaciones. Mitigar dicho efecto negativo requiere de un cierto dominio y experiencia en su manejo, lo cual suele resultar prohibitivo para el usuario no experto en informática y en paralelismo en particular. Es por ello que tanto el proceso de desarrollo de aplicaciones paralelas como el proceso de sintonización de las mismas constituyen importantes desafíos a la hora de abordar un problema de manera paralela y eficiente. El Proceso de Sintonización comporta una serie de etapas sucesivas mediante las cuales las aplicaciones son instrumentadas, monitorizadas, analizadas y sintonizadas (o ajustadas) de acuerdo a las características del problema que presentan o al entorno de ejecución, con el fin de mejorar su rendimiento y hacer un mejor aprovechamiento de los recursos. Sin lugar a dudas, el proceso de sintonización requiere un grado de conocimiento de la aplicación, el paradigma paralelo y los problemas de sintonización que usualmente lo vuelve una tarea muy difícil y restrictiva para lograr un rendimiento adecuado, sobre todo cuando de usuarios no expertos se trata. El presente proyecto propone abordar la sintonización automática de aplicaciones paralelas basadas en Evolución Diferencial.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic