Cómputo Inteligente
La línea de investigación Cómputo Inteligente propone la generación de nuevo conocimiento y el desarrollo tecnológico en cinco áreas de las ciencias
computacionales, cuatro de las cuales son emergentes: Internet de las Cosas, Ciencia de Datos, Cómputo afectivo y Análisis de Sentimientos.
Una quinta área es la algoritmia. Estas nuevas tendencias están siendo utilizadas para resolver problemas de nuestra sociedad, como el caso del
desarrollo de aplicaciones de movilidad y transporte Inteligente, monitoreo de estados afectivos, apoyo a la toma de decisiones con base en el
análisis y procesamiento de cantidades masivos de datos, modelado y conceptualización de problemas complejos y el desarrollo de nuevos y mejores
algoritmos para el procesamiento de grandes cúmulos de información. El objetivo de esta línea de investigación es aplicar principios y técnicas
de vanguardia en las áreas de especialidad, y contribuir a la mejora de algoritmos para la resolución de problemas concretos de nuestro país en
las áreas de movilidad, salud y seguridad. Los estudiantes asociados a esta línea de investigación conocerán y dominarán el estado del arte de las
técnicas de cada una de estas áreas de investigación.
El área de investigación está integrada por varios investigadores. El Dr. Joaquín Pérez Ortega (SNI II), quien es egresado del Tecnológico de Monterrey,
tiene varios intereses de investigación, entre estos: Ciencia de Datos, Minería de Datos, Big Data, Algoritmos Heurísticos, Grandes Bases de Datos y
Optimización Combinatoria. En estas áreas ha dirigido proyectos de investigación con financiamiento de la industría y de instituciones públicas.
Cuenta con númerosas publicaciones en revistas internacionales y nacionales de prestigio, a la fecha ha dirigido y llevado a buen término más de
diez tesis de doctorado y más de cuarenta de maestría. La Dra. Alicia Martínez Rebollar (SNI I) egresada de la Universidad Politécnica de Valencia,
en España y de la Universidad de Trento, en Italia, sus principales investigaciones están enfocadas en Internet de las Cosas y Cómputo Afectivo en
las cuales ha dirigido varios proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. El Dr. Javier Ortiz Hernández egresado de la Universidad
de Franche-Comté, en Francia, con amplia experiencia académica y profesional en Innovación, Transformación Digital y Modelado de Procesos de Negocio,
ha recibido varios premios nacionales por sus trabajos y aportaciones en proyectos de Gobierno Digital. El Dr. Hugo Estrada Esquivel (SNI I), egresado
de la Universidad Politécnica de Valencia, quién es fundador del primer Laboratorio de Internet de Futuro en México, el cual tiene como áreas de interés
el Internet de las Cosas, Big Data y Cómputo en la Nube.
Profesores de la línea de Cómputo Inteligente
- Dra. Alicia Martínez Rebollar, UPV-España, SNI I
- Dra. Yasmín Hernández Pérez, ITESM SIN I
- Dr. Joaquín Pérez Ortega, ITESM SNI II
- Dr. Javier Ortiz Hernández, FCOMTE-FRANCIA
- Dr. Hugo Estrada Esquivel, UPV-España, SNI I
Áreas de investigación:
- Internet de las cosas (IoT, Internet of Things)
Esta área de investigación está enfocada en el desarrollo de aplicaciones para ciudades inteligentes utilizando tecnologías del internet de las cosas,
cómputo en la nube y Big Data. El internet de las cosas puede definirse como una infraestructura de red global y dinámica con capacidades de
auto-configuración basada en protocolos de comunicación estándares e interoperables, donde los objetos de nuestra vida cotidiana tienen identidades
virtuales y son capaces de reunir información y actuar por si mismas sin ayuda de los seres humanos. De esta forma, la línea de investigación genera
no solo capacidades en desarrollo de cómputo en los estudiantes e investigadores, sino en el uso de redes de sensores adaptados a objetos comunes,
al envío masivo de datos a través de redes de comunicación, a la generación de identidades virtuales para los objetos y de la generación de interfaces
para habilitar la comunicación máquina-usuario y máquina-máquina.
Está área de investigación requiere del desarrollo de aplicaciones inteligentes, que cuenten con una arquitectura flexible que pueda adaptarse a las
condiciones cambiantes del contexto y, sobre todo, intentar que los sensores y las interfaces sean no invasivas para no afectar el comportamiento normal
de los usuarios. Es importante resaltar que no se trata sólo de conectar un objeto a internet, el objetivo final de esta línea es crear nuevas formas de
comunicación e interacción entre objetos de la vida cotidiana sin la intervención humana.
Para alcanzar aprovechar el potencial del IoT, las tecnologías emergentes, las innovaciones y las aplicaciones de servicios necesitan crecer de manera
proporcional para estar a la par de las demandas del mercado y las necesidades de los usuarios. Además, se requiere el desarrollo de dispositivos que se
ajusten a los requisitos de los usuarios en términos de disponibilidad en cualquier lugar y en cualquier momento. También se requiere del desarrollo de
nuevos protocolos para la compatibilidad de comunicación entre las “cosas” heterogéneas (cosas del hogar, vehículos, teléfonos, electrodomésticos, bienes,
etc.). Por otro lado, se requiere de la estandarización de una arquitectura que genere un ambiente competitivo que permita a las compañías el desarrollo y
la entrega de servicios de calidad. Otro punto importante es tomar en cuenta la seguridad y la privacidad debido a la inherente heterogeneidad de los
objetos conectados a internet y a la habilidad de monitorear y controlar esos objetos físicos.
En esta área de investigación se están realizando investigaciones de maestría y doctorado orientadas a ciudades inteligentes, cómputo en la nube, movilidad
en espacios cerrado, ….
- Ciencia de Datos (Data Science)
La Ciencia de Datos es un área emergente que nace con una naturaleza multidisciplinaria al fusionar elementos de áreas como la de computación, las matemáticas y la probabilidad y estadística, entre otras. La Ciencia de Datos busca apoyar la toma de decisiones con base en el análisis y procesamiento de cantidades masivas de datos, al responder a preguntas específicas asociadas a un problema, frecuentemente con restricciones de tiempo. Esta es una área que ha tenido gran éxito al aplicarse a dominios tales como: salud, comercio, energía, transporte, finanzas, seguridad, marketing, entre otros. Es destacable mencionar que la profesión de Científico de Datos se encuentra actualmente entre las más demandadas por empresas nacionales e internacionales.
Frecuentemente, las investigaciones desarrolladas en esta área combinan nuevas metodologías de desarrollo, nuevos lenguajes de programación como Python y R, algoritmos de aprendizaje máquina, técnicas de minería de datos, herramientas para el análisis de datos, aplicación de ténicas y herramientas para trabajar el paradigma de Big Data, manejadores de bases de datos especializados y aplicación de nuevos algoritmos heurísticos, por mencionar algunos.
Es destacable mencionar que en esta área se están desarrollando tesis de doctorado y maestría que contribuyen a la generación de nuevo conocimiento y a la formación de profesionistas altamente especializados. Algunas de estas investigaciones están orientadas a la solución de problemáticas como el desarrollo de nuevas metodologías de ciencia de datos orientadas a dominios específicos, nuevos algoritmos para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, estudio y uso de herramientas tecnológicas de vanguardía en el área, entre otros.
La Ciencia de Datos es un área emergente que nace con una naturaleza multidisciplinaria al fusionar elementos de áreas como la de computación, las matemáticas y la probabilidad y estadística, entre otras. La Ciencia de Datos busca apoyar la toma de decisiones con base en el análisis y procesamiento de cantidades masivas de datos, al responder a preguntas específicas asociadas a un problema, frecuentemente con restricciones de tiempo. Esta es una área que ha tenido gran éxito al aplicarse a dominios tales como: salud, comercio, energía, transporte, finanzas, seguridad, marketing, entre otros. Es destacable mencionar que la profesión de Científico de Datos se encuentra actualmente entre las más demandadas por empresas nacionales e internacionales.
Frecuentemente, las investigaciones desarrolladas en esta área combinan nuevas metodologías de desarrollo, nuevos lenguajes de programación como Python y R, algoritmos de aprendizaje máquina, técnicas de minería de datos, herramientas para el análisis de datos, aplicación de ténicas y herramientas para trabajar el paradigma de Big Data, manejadores de bases de datos especializados y aplicación de nuevos algoritmos heurísticos, por mencionar algunos.
Es destacable mencionar que en esta área se están desarrollando tesis de doctorado y maestría que contribuyen a la generación de nuevo conocimiento y a la formación de profesionistas altamente especializados. Algunas de estas investigaciones están orientadas a la solución de problemáticas como el desarrollo de nuevas metodologías de ciencia de datos orientadas a dominios específicos, nuevos algoritmos para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, estudio y uso de herramientas tecnológicas de vanguardía en el área, entre otros.
- Cómputo afectivo y análisis de sentimientos
El área de cómputo afectivo y análisis de sentimientos busca proporcionar soluciones para la detección automática de padecimientos emocionales a través de la computación afectiva. Se han utilizado las redes sociales y el internet de las cosas como fuente de información para crear ambientes inteligentes que permitan monitorear las actividades cotidianas de las personas y para crear modelos predictivos para el reconocimiento de las emociones humanas que pueden influir en la salud de las personas.
En esta área se han abordado temas detección de padecimientos como: Soledad, Aislamiento social, Depresión, Ansiedad, Estrés, bulling, etc. Se ha abordado también la identificación de Polaridad en textos, identificación de personalidad a partir del uso de redes sociales, analisis de emociones en redes sociales. No sólo se realiza detección de emociones sino el cambio del estado emocional de una persona a través de una interfaz gráfica. Estas investigaciones han tenido como objetivo principal la propuesta de modelos que permitan de una manera no invasiva predecir y hacer consciente a una persona de su estado actual de ánimo, lo que permite promover la vida independiente de algunos grupos vulnerables como lo son los adultos mayores, o mejorar la salud de las personas al prevenir posibles padecimientos que puedad deteriorar su salud.
