Reseñas febrero - junio 2021
Retos éticos en la inteligencia artificial
Estamos construyendo un futuro digital, en el cual las máquinas tendrán cada vez mayor participación. El Internet de las Cosas, la Industria 4.0, y Ciudades Inteligentes, son ejemplos de los campos de aplicación de la Inteligencia Artificial. Así como el futuro trae nuevas oportunidades de creación de software inteligente, también trae desafíos con implicaciones éticas. En este panel se abordarán algunos de los temas importantes, de carácter ético, involucrados en el desarrollo de la IA. El desempleo, desigualdad en riqueza, modificación del comportamiento humano, máquinas imperfectas, razonamiento con sesgos, aplicaciones militares, entre otros.
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Ciencia de Datos, Apoyo a la Decisión Multicriterio e Investigación de Operaciones en Industria 4.0
La Industria 4.0 surge como respuesta al cambio y crecimiento exponencial de los datos generados por los humanos y la idea de conectar digitalmente los productos y las máquinas a nivel industrial, en otras palabras, la “producción inteligente”. En este nuevo contexto la toma de decisiones se complejiza por la gran incertidumbre motivo de entornos extremadamente dinámicos, el enorme volumen de información accesible, la necesidad de mantener una posición competitiva. Esta presentación aborda una propuesta metodológica de apoyo a la toma de decisiones, empleando técnicas de Ciencia de datos, Investigación de operaciones y Ciencias de la decisión (Apoyo a la Decisión Multicriterio). Además, se ilustra la aplicación de esta a 3 casos de estudio.
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Agrupamiento de picos de densidad con detección automática de centros basada en brechas
El agrupamiento basado en picos de densidad se ha convertido en un algoritmo popular debido a su simpleza y calidad en los resultados. Sin embargo, requiere como parámetro el conjunto de centros de los grupos, lo cual representa una desventaja. Para los métodos que automatizan la detección de centros, es difícil mantener la calidad sin agregar más parámetros o complejidad al algoritmo. Nuestra propuesta consiste en detectar brechas mediante el cálculo de diferencias en el puntaje gamma entre pares consecutivos de puntos. Nuestros resultados muestran que pueden obtenerse agrupamientos de calidad y también predecirse el número de grupos con exactitud.
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Formulación de la optimización no-lineal y del aprendizaje de máquina como sistemas desordenados
Los campos del aprendizaje automático y la programación matemática están cada vez más entrelazados con los algoritmos de optimización no-lineal o combinatoria, aunque en la programación matemática lo importante es la precisión y rapidez, mientras para el aprendizaje automático lo es la generalización. Se presentan en esta charla avances recientes de un programa de investigación en el que se utiliza la Física Estadística en problemas de optimización no-lineal y combinatoria para encontrar tanto instancias de solución muy cercanas al óptimo global como aquéllas en las que no es posible hacerlo. Para esto, modelos generales de aprendizaje no supervisado se reinterpretan como modelos de programación no-lineal entera mixta.
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Actividad económica en tiempo real: estandarización de documentos tributarios electrónicos
La búsqueda e inclusión de nuevas fuentes de datos con una alta frecuencia de publicación permite realizar un seguimiento de la actividad económica en ciclos más cortos, proporcionando un insumo que influye en las decisiones de política monetaria. La depuración y estandarización de estos datos es un desafío habitual debido a su volumen y nivel de desagregación. Se presenta una metodología de estandarización y utilización de los documentos tributarios electrónicos para el seguimiento de la actividad económica en Chile, basada en modelos de aprendizaje automático supervisado y aplicaciones de la ingeniería de datos.
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Problema de programación y dimensionamiento de lotes en la producción de inyección de moldes
Se presenta un problema de programación y dimensionamiento de lotes para maximizar el beneficio de los productos ensamblados a lo largo de varios períodos. El escenario involucra un entorno de producción de inyección de plástico donde las piezas se producen utilizando equipos auxiliares (moldes) para formar productos finales. Cada pieza se puede procesar en un conjunto de moldes con diferentes tasas de producción. La tasa de producción varía según la pieza, el molde y las asignaciones de la máquina. Se muestra una heurística iterativa de dos etapas basada en programación matemática. Este enfoque de descomposición permite lidiar con un entorno más complejo que incorpora tiempos de inactividad y consideraciones de la línea de ensamble.
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We materials engineers suffer of simulation illiteracy, maybe you can help
The Covid-19 pandemic and the buzz about the so-called 4th Industrial Revolution have shed light on a fact that many of us, materials engineers and scientists used to ignore, hide, disguise, or make up. Given the difficulties in conducting experimentation during the present contingency, our master’s and Ph.D. thesis and research projects have had to incorporate the modeling and simulation approach. With few exceptions, most of us and our students are virtually illiterate in matters of simulation. It is clear that we can learn and incorporate this in our projects and publications, but we will not reach competitive levels in a short time by ourselves, and never without help. This opens doors to collaboration with researchers and students in the areas of computer science and software engineering. To illustrate the above, I will present some examples of potential areas of collaboration in ongoing projects, including our painful and hardly successful efforts to incorporate decent simulations.
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ML/AI in real life: how to get value instead of getting academic exercise
Only 10-20% of AI pilots reach production, bringing real value. In this talk, we walk through real life case studies from business to gain insight to some of the biggest challenges to overcome this issue. (Hint: it’s almost never the algorithm.) The issues range from diversity of use cases to where to invest the biggest effort to how to reach maturity with AI development processes. Through these lessons learned you gain insight what you as a data scientist, data engineer or developer can do differently to get AI/ML from lab into the world.
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From Partial Plans Refinements to Parallel Search Diversification: Exploring Ideas
One of the most popular algorithms in the field of domain-independent planning is POP. This algorithm considers a least-commitment strategy. Such strategy delays commitments during the planning phase until it is completely necessary. The algorithm provides greater flexibility for solving planning problems but presents drawbacks. An augmented POP is proposed using the simulated annealing technique. This variation produces promising results in our empirical evaluation
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Las ciencias computacionales aplicadas a la resolución de problemas en el sector agropecuario
El sector primario es el primer eslabón de la cadena productiva, la estabilidad económica y alimentaria de los países depende en gran medida de este. El TecNM Campus Álamo Temapache se encuentra en la zona limítrofe de la Huasteca Veracruzana y el Totonacapan, enmarcada por una gran actividad agropecuaria, por lo que se han conformado cuerpos académicos cuyo objetivo es ayudar a resolver problemáticas en la rama agropecuaria, aplicando conocimientos de las ciencias computacionales. Se describirán los trabajos y avances obtenidos en cuanto a temas como robo de ganado, detección de plagas y enfermedades en cítricos y maíz.
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Gestión y preservación de datos digitales para investigadores y estudiantes de posgrado
Una buena gestión de datos de investigación apuntala la investigación de alta calidad, permite las interpretaciones creíbles y verificables, ayuda a la preservación a largo plazo, promueven al reconocimiento y reputación académica y profesional, permite cumplir con los requisitos de organismos de financiación y códigos de conducta legales y éticos. Igualmente, puede ayudar a terminar su tesis a tiempo con el menor estrés. En esta plática se darán recomendaciones esenciales para la gestión de los datos de investigación tanto para un proyecto, algún paper o la elaboración de una tesis.
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The digitalization policy in Finland: case AI and the European struggle
Finland is preparing a policy action plan to speed up the introduction of artificial intelligence and to promote the digitalization of industries. The action plan implements the EU-strategy of green and digital recovery following the COVID-19 crisis and responds to Finland’s specific challenges related to digitalization. The preparation and launch of the action plan have been guided by the view that the most significant effects of artificial intelligence will become visible when it is applied as part of a wider economic, technological and social change.
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Openair: Un caso de estudio de la calidad del aire en Monterrey
La contaminación atmosférica en la zona metropolitana de Monterrey ha cobrado relevancia en los últimos años, a la par, diversas herramientas para el análisis del monitoreo y adquisición de información de la calidad del aire permiten comprender las diferentes aristas de este problema. "Openair" es un paquete del lenguaje de programación R que manipula, analiza, visualiza e interpreta datos de contaminantes atmosféricos y parámetros meteorológicos. En esta plática conoceremos el alcance de esta herramienta, usando un ejemplo con datos de las estaciones de monitoreo del SIMA, con el objetivo de interpretar y conocer algunas posibles fuentes de emisión de contaminantes atmosféricos.
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Académicos en la industria: mitos y realidades del cambio
La búsqueda de un empleo es complicada. En un mercado donde se considera a los doctorandos como sobre-educados y las plazas académicas son escasas, ¿cómo realizar la adaptación a la industria de una forma más sencilla? Esta charla tiene como objetivo brindar un vistazo al cambio del mundo académico a la industria, algunos tips de búsqueda de empleo, así como la adaptación a un ambiente fuera de la academia.
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Algoritmos de estimación de distribuciones aplicados a la zonificación de parcelas agrícolas
Se presenta una nueva metodología para delinear zonas de manejo sitio específico en campos agrícolas. El objetivo es generar pequeñas regiones para las cuales se requiere un nivel de homogeneidad considerando una propiedad específica del suelo: química o física. Estas regiones se utilizan comúnmente para mejorar las prácticas agrícolas, por lo que deben ser, preferentemente, rectangulares para permitir el uso de la maquinaria. Se propone una metodología basada en los algoritmos de estimación de distribución, que permite la generación de zonas de manejo con formas ortogonales que posibilita el uso de la maquinaria agrícola y minimiza el número de zonas requeridas.
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Modelación e inferencia de eventos estresantes con modelos no homogéneos de Poisson multivariados
La comprensión del suicidio, desde los 90s, se ha basado en la idea de que los individuos tienen diferenciada reacción a eventos estresante o adversos. Una adaptación más lenta a un evento adverso afecta al individuo por más tiempo y puede promover la ocurrencia de más eventos estresantes. Este trabajo presenta un proceso de Hawkes multivariado para modelar la ocurrencia de eventos estresantes en la vida de las personas. Este modelo permite capturar la característica en donde el surgimiento de eventos se puede modificarse al experimentar eventos en el pasado reciente. En la presentación se describen los procesos de Hawkes y el método de inferencia propuesto, basado en métodos estadísticos-computacionales.
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La composición de un aporte científico relevante
Al iniciar estudios de doctorado, un aspirante debe ser capaz de argumentar cuál será la aportación científica de su trabajo de tesis y qué relevancia tendrá esta aportación. En un principio parece preponderar la subjetividad frente a la objetividad ya que, en la mayoría de los casos, el trabajo de investigación seleccionado es nuevo para los aspirantes. Tres doctorantes de PISIS discuten los aspectos involucrados a la luz de sus experiencias y percepciones. En esta mesa redonda la moderadora es la presidenta actual de la comisión de admisiones al doctorado de PISIS
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El rol de la simulación en la Sociedad 5.0
En Nuevo León seguimos enfocados a la Industria 4.0 la incorporación de tecnologías como redes sensoras y aprendizaje máquina en procesos de manufactura, logística, etc. mientras que Japón ya propuso Sociedad 5.0: aplicar recolección y procesamiento masivo de datos para apoyar la toma de decisiones en los retos sociales para que la vida de las personas sea más cómoda y sustentable, en ámbitos como la salud pública, comercio, seguridad laboral, transporte y más. En esta mesa redonda, se discute cómo la simulación entra en juego en esta visión.
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A solution algorithm for the integration of Vehicle Routing Problems
The VRP is a problem-focused on finding an optimal design of routes in which a fleet of vehicles departs from a given depot to satisfy the demand of a set of customers. The aim is to minimize the total distribution cost satisfying some operational constraints. The proposed solution algorithm is based on a Kernel Search matheuristic where the main idea is to identify promising subsets of integer and/or binary decision variables, called Kernels and Buckets, by solving a relaxed model. Then, final solutions are obtained by iteratively solving a restricted Mixed-Integer Linear Program on those subsets using a general-purpose solver. Some computational results are provided to analyze the performance of the proposed solution method.
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Implantación de un modelo eficiente de programación diaria
Para la implantación de un modelo eficiente de programación diaria para la gestión real de un sistema eléctrico de gran tamaño existen cuatro aspectos relevantes a tener en cuenta. En primer lugar, la definición de las decisiones y características relevantes que se desea tener en cuenta. En segundo lugar, la formulación compacta y fuerte de las restricciones que involucran variables binarias. En tercer lugar, su implantación informática y, por último, la selección del optimizador y sus parámetros adecuados.
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La brecha de género en Ciencia y Tecnología
¿Sabes cuántas mujeres profesionistas hay en México? ¿Cuántas en ciencia y tecnología? En esta plática veremos algunas cifras y realidades sobre la diferencia entre las tasas masculina y femenina en tecnología, hablaremos sobre las barreras que enfrentan las mujeres para destacar en esta área y sobre los costos que paga la sociedad por estas diferencias.
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Criptomonedas, la Web 3.0 y el futuro
En esta presentación se explicarán los términos y conceptos más generales en el mundo de las criptomonedas y la Web 3.0, se hablará de experiencias participando en alguna de las plataformas actuales y se mencionarán algunas áreas de oportunidad, temas de interés y el posible futuro.
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Multidisciplinariedad: El trabajo en equipo y su operatividad
La multidisciplina es entendida como la búsqueda y generación del conocimiento integrando y conectando saberes y valores de diversas disciplinas para la resolución de un problema, conforme a procesos previstos en una metodología científica. Este concepto surge de la ciencia y se enriquece con los valores, los saberes y la filosofía derivada de las propias disciplinas. Para la ciencia, es una de las vías más fascinantes en la generación de conocimiento; para el investigador social, una oportunidad de profundizar en el análisis de la realidad para incidir en la generación de políticas públicas que beneficien a la sociedad. Ciencia y sociedad generan y alimentan la hermosa aventura intelectual de la multidisciplina.
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Reconstrucción de trayectorias continuas en interfaces cerebro-máquina en dispositivos de asistencia
Existe suficiente evidencia de los beneficios de los BMIs en la recuperación de capacidades motrices de personas que han padecido patologías neuromusculares. Las BMIs son herramientas que permiten emular la actividad neural a comandos de control y cuentan con: sistemas de adquisición de las señales, algoritmos de decodificación y dispositivos controlados.
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Modelos matemáticos de apoyo a la toma de decisiones (reducción de efectos por pandemia de COVID–19)
El sistema inteligente de apoyo a la decisión desarrollado incluye un núcleo de modelos matemáticos y herramientas de software, conformado principalmente por modelos para la supervisión, control y estudios de propagación e impacto socioeconómico de la epidemia, así como el uso óptimo de los recursos del sistema de salud. El núcleo también incluye un modelo relacionado con la estimación de parámetros de los modelos epidemiológicos.
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Mantenimiento predictivo utilizando técnicas de inteligencia artificial
Se presentará una metodología para clasificar la severidad de una falla utilizando datos de sensores de vibraciones. A grandes rasgos primero se obtiene la señal de datos y posteriormente se segmenta para obtener sus características mediante descriptores estadísticos. Luego se hace una aproximación de la tendencia de los descriptores utilizando pronósticos de series de tiempo. Finalmente, se utiliza una Red Neuronal Artificial para clasificar el grado de severidad de la falla.
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IA para el bien social— Reconocimiento de reciclables para mejorar la circularidad
Globalmente operamos a solo un 9% de circularidad, es decir, de los 92.8 miles de millones de toneladas de material que entra en la economía solo 9% es reutilizado o reciclado. En Sensi, creamos un algoritmo de reconocimiento de objetos utilizando Aprendizaje Profundo con el propósito de mejorar la calidad del reciclaje y simplificar su adopción. Durante la creación del algoritmo, creamos una base de datos que contiene cientos de miles de imágenes de objetos reciclables con etiquetas, además de optimizar los modelos para ejecutarse en ambientes con capacidad de procesamiento limitada y sin conexión a internet.
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Retos de la transferencia de tecnología desde la perspectiva universitaria
Se abordará un panorama general y los retos de la transferencia tecnológica que enfrentan las universidades y su comunidad científica para la innovación, el desarrollo tecnológico y la comercialización del conocimiento, destacando entre ellos: importancia del contexto institucional, la gestión, portafolios de tecnologías, oferta y demanda de tecnologías, cultura de los investigadores y fomento de la propiedad industrial, vinculación universidad-sociedad, alianzas estratégicas, entre otros.
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Felicidad y calidad de vida
Para Aristóteles, el fin último de la vida es ser feliz. En ese sentido, todas las actividades, profesiones y políticas de gobierno deberían de estar encaminadas a generar felicidad en los seres humanos. Con frecuencia nos confundimos y priorizamos acciones que no brindan felicidad. Enfocarnos en lo que nos hace felices es muy importante para nosotros y para quienes nos rodean. Al final, más gente feliz en el mundo hará del mismo un mejor lugar para vivir.
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Reflexiones sobre el Internet de las Cosas
El Internet de las Cosas (IoT), es un sistema interrelacionado de dispositivos informáticos, máquinas mecano-digitales, objetos, animales o personas que cuentan con identificadores únicos (UID) a los cuales se pueden asignar una dirección del protocolo de Internet (IP) y que además cuentan con la capacidad de transferir datos a través de una red sin requerir de interacción humana. Una cosa en IoT puede ser una persona con un implante de monitor cardíaco, un animal de granja con un transpondedor de biochip, un automóvil que tiene sensores incorporados para alertar al conductor de cualquier otra situación natural o artificial, etc.
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Amoníaco, ciencia e historia: Fritz Haber y el punto de ebullición de la moral
Aunque las contribuciones científicas de Haber para la humanidad todavía tienen un impacto benéfico, principalmente debido al descubrimiento de la síntesis del amoníaco que coadyuvó al desarrollo de los fertilizantes modernos que todavía sustentan más de la mitad de la producción mundial de alimentos, su trayectoria tomó un giro controversial por su papel como líder en el desarrollo de la guerra química moderna durante la Primera Guerra Mundial. Durante la ponencia analizaremos a detalle su trabajo y debatiremos su impacto en relación con los aspectos éticos del trabajo científico.
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Networked Federated Multitask Learning
Federated learning is a recent main thread of machine learning which studies collaborative learning from heterogeneous collections of local datasets. These methods are based on regularized empirical risk minimization using total variation as regularizer. We can obtain scalable distribution learning algorithms via primal-dual methods for total variation minimization. The statistical properties of these methods can be analyzed conveniently via a duality between total variation minimization and network flow optimization. We use this duality to derive sufficient conditions for total variation minimization to learn accurate local models.
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Problemas de diseño de rutas centrados en el cliente
En esta plática, se hará un recorrido por algunos de los problemas clásicos de ruteo de vehículos, considerando como función objetivo minimizar los tiempos de espera de los clientes para recibir su servicio. Este tipo de problemas se conocen como centrados en el cliente y presentan retos computacionales adicionales al tradicional objetivo de minimizar costos económicos o distancia de viaje.
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Mejora de la calidad de la energía mediante filtros de energía activos
El consumidor de energía eléctrica requiere energía con cierta calidad, pero las diferentes cargas pueden tener un impacto negativo en el sistema. La “calidad de la energía” se refiere a la condición del suministro eléctrico se relaciona con cualquier manifestación de voltaje o desviaciones en la corriente que podrían conducir a fallas o mal funcionamiento de equipos. Los APF son una solución a diferentes problemas de calidad, permiten la eliminación dinámica de armónicos y compensación de potencia reactiva.
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Supercómputo y big data en astronomía
La astronomía es una ciencia antigua, y desde los inicios de la humanidad requirió de registros cuidadosos de las observaciones. Los primeros registros escritos en todo el mundo siempre incluyen observaciones astronómicas. En el mundo actual esto sigue siendo cierto y la astronomía es una de las ciencias que más demanda desarrollos en las ciencias computacionales y de tecnologías de la información. En particular el supercómputo y el big data han sido desde sus inicios de estas jóvenes disciplinas unas importantes aliadas en el descubrimiento de resultados importantes tanto en astronomía teórica como en astronomía observacional.
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