Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

Mensajes etiquetados Tesis doctoral

La tesis doctoral de un ingeniero informático logra mejoras en la gestión de las inundaciones y sequías

En el ámbito de la computación de alto rendimiento, el programa Iber es un referente internacional desde hace varios años en la modelización numérica de auga en diversas dimensiones. Entre las diversas instituciones estatales que participan en su desarrollo está el grupo del Laboratorio de Física Ambiental de la Universidad de Vigo (Ephyslab-CIM). En su tarea de investigación, el investigador de este grupo Orlando García aumentó la eficiencia computacional de los módulos hidrodinámicos y de calidad de las aguas de Iber para mejorar su aplicación en el análisis y la gestión de eventos de riesgo. Estas implementaciones se aplicaron en el sistema Midas de alerta de temperatura de inundación para el río Miño.

La tesis, dirigida por José Manuel Domínguez y Arno Formella, lleva por título Desenvolvimiento y optimización del modelo hidráulico Iber+: aplicación a eventos de riesgo. Sobre la relevancia de la temática abordada en él, su autor señala que «la gestión de recursos hídricos es una actividad fundamental en la sociedad que reporta múltiples beneficios», entre ellos la mitigación de sequías e inundaciones. En un contexto de aumento de la frecuencia y gravedad de las inundaciones, según Orlando García, «resulta fundamental el uso de herramientas axiales que permitan mejorar la planificación de los recursos hídricos y reducir los posibles riesgos». Entre estas herramientas, el eje informático sinala como el modelo numérico «es fundamental», ya que permite tanto la simulación de múltiples escenarios virtuosos (co conseguinte aforro de recursos) como la medición de numerosas magnitudes físicas que pueden resultar difíciles o imposibles de medir con precisión en el mundo real.

Aumentando la potencia de cálculo
En este contexto, el objetivo principal del trabajo de Orlando García fue «el desarrollo de herramientas de simulación numérica axeitadas para abordar problemas relacionados con la gestión de recursos hídricos, y más concretamente el análisis y la gestión de eventos de riesgo». Su trabajo se centra en aumentar la eficiencia computacional del módulo hidrodinámico y del módulo de calidad de augas de Iber y su aplicación en el desarrollo de un sistema de alerta de inundaciones. «Para alcanzar estos objetivos se ha desarrollado una nueva implementación del modelo Iber, llamada Iber+, que mediante técnicas de computación de altas prestaciones es capaz de utilizar de forma efectiva la máxima potencia de cálculo tanto de las CPU multinúcleo como de las GPU o tarxetas gráficas», indica el investigador.

Iber, detalla Orlando García, «es un modelo numérico que resuelve ecuaciones de agujeros poco profundos en dos dimensiones utilizando el método de los volúmenes finitos y las mallas no estruturadas». Presentado en 2010 fruto de la colaboración entre o grupo Geama da Universidade da Coruña, o grupo Flumen da Universitat Politècnica de Catalunya, o Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería e o Centro de Estudos Hidrográficos do Cedex, este programa está orientado principalmente a la simulación de flujos de lámina libre en concas de ríos y estuarios no estratificados. Además de resolver la hidrodinámica, Iber también incorpora una serie de módulos que amplían su funcionalidad como el módulo de calidad de aguas, el de hidroloxia o el de transporte de sedimentos. «Este modelo se ha empleado con éxito en multitud de aplicaciones y estudios. Por ello, una de las principales limitaciones es su elevado tiempo de ejecución», señala el exdirector de la Universidad de Vigo. Segundo explica el investigador, ao ser deseñado para utilizar un único procesador, Iber no puede usar eficientemente la capacidad de cálculo das arquitecturas de hardware actuais que presentan un alto nivel de paralelismo. «Esta desventaja limita su aplicación efectiva en diversas aplicaciones como pueden ser los sistemas de alerta de temperatura, calibración y análisis de incertidumbre o la simulación de grandes dominios espacio-temporales», afirma el ingeniero informático.

Iber+

Para contrarrestar esta limitación, «la nueva implementación, denominada Iber +, ha demostrado ser capaz de acelerar la ejecución de simulaciones en dos órdenes de magnitud manteniendo la precisión de los resultados, lo que permite abordar simulaciones más grandes en menos tiempo». «dice Orlando García. Además, agrega, del módulo principal que implementa hidrodinámica también se realizó una completa paralelización de los módulos de turbulencia, hidrología y calidad del agua. La nueva metodología presentada para la modelización hidrológica, subraya su responsable, permite simular de forma eficaz eventos de duración arbitraria con un número reducido de parámetros, lo que resulta especialmente conveniente en zonas poco estudiadas. «Estos desarrollos han demostrado ser efectivos en el estudio de los fenómenos de inundaciones extremas y se han aplicado con éxito a la reproducción de eventos históricos de inundaciones», agrega el investigador de Ephyslab. En estos estudios, señala, se requiere un elevado número de simulaciones para la calibración de parámetros debido a la limitada disponibilidad de datos en muchos casos y el uso de un modelo hidráulico eficiente permite realizar estas simulaciones en un tiempo razonable.

Finalmente, explica Orlando García, “el desarrollo de Iber + fue fundamental en la creación de Midas, un sistema de alerta temprana de inundaciones para el río Miño. Este sistema es capaz de predecir con precisión eventos de inundación en áreas urbanas a partir de datos de precipitación (modelos de predicción y / o pluviómetros) y el flujo previo de las estaciones de control. El sistema, agrega, “es capaz de proporcionar a las autoridades pertinentes mapas de riesgo detallados en poco tiempo. Además, se puede adaptar fácilmente a otras regiones. Todos los componentes del sistema de alerta temprana desarrollado en esta tesis están disponibles de forma gratuita en la web de Iber.

Fuente: Universidade de Vigo

El dron inteligente del ingeniero informático Enrique Morel recibe el premio nacional a la mejor tesis doctoral de 2020 que otorga SISTEDES

El dron equipado con la tecnología diseñada por Enrique Moguel para su tesis doctoral es tan espabilado que si detecta un árbol o un muro, busca otro camino, y si percibe que se le está agotando la batería o nota que ha empezado a llover, se da la vuelta y regresa al sitio donde empezó a volar, para evitar males mayores. Además, su GPS incorpora tanta información que si se acercara a un aeropuerto, sabría que no puede entrar en ese espacio aéreo y lo bordearía. «De hecho, para los vuelos de prácticas tuvimos que quitarle la restricción del espacio aéreo de la cárcel de Cáceres, que está al lado de la Escuela Politécnica, que es donde trabajamos y donde solemos hacer los vuelos de prueba», explica Moguel (34 años), a quien esta especie de cerebro artificial que insufla inteligencia a los drones le ha valido un premio nacional. Otro más para su currículum, que habla a las claras de alguien brillante, capaz de salir del complejo mundo científico en el que se mueve para explicar su proyecto de modo pedagógico y sin tecnicismos.

Leer más: https://www.hoy.es/extremadura/extremadura-patenta-dron-20210131001658-ntvo.html?ref=https:%2F%2Fwww.hoy.es%2Fextremadura%2Fextremadura-patenta-dron-20210131001658-ntvo.html

Fuente: Hoy Extremadura

Un sistema para big data diseñado en Pamplona construye modelos predictivos miles de veces mejores que los actuales

El nuevo algoritmo del ingeniero informático Mikel Elkano Ilintxeta mantiene la precisión con modelos compuestos por apenas una veintena de reglas.

Fte.: Pamplona actual

Mikel Elkano Ilintxeta (Pamplona, 1991), investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), ha diseñado un nuevo sistema de clasificación basado en reglas difusas (SCBRD) para “big data” (datos masivos), que es capaz de construir modelos predictivos que pueden llegar a ser hasta 200.000 veces más compactos que los generados por los SCBRD disponibles hasta la fecha, manteniendo, además, la precisión en las predicciones.

“El SCBRD más preciso hasta la fecha requería entre cinco y seis millones de reglas para lograr predicciones precisas, haciendo prácticamente imposible que el usuario pudiese interpretar las predicciones. Con este nuevo algoritmo o herramienta matemática, es posible mantener la precisión con modelos compuestos por apenas entre veinte y treinta reglas fácilmente interpretables”, explica el investigador, cuyo trabajo forma parte de su tesis doctoral leída en la institución académica y calificada con sobresaliente “cum laude”. Este avance en el campo de la Inteligencia Artificial (y, más concretamente, en la Ciencia de Datos) puede ser aplicado en diversos campos, como en la medicina, ya que ayudará a los profesionales sanitarios a tomar decisiones basándose en los miles de datos recogidos en historiales clínicos, y también en la física. Así, gracias a los modelos obtenidos, el también investigador de Navarrabiomed (centro mixto de investigación biomédica de la institución académica y el Gobierno de Navarra) ha sido capaz de “extraer las variables más importantes a la hora de identificar bosones de Higgs y partículas supersimétricas, si bien la precisión de los SCBRD no alcanza todavía la de otros modelos predictivos no interpretables”.

Los sistemas de clasificación basados en reglas difusas (SCBRD) proporcionan un modelo formado por una serie de reglas que contienen etiquetas lingüísticas interpretables por el ser humano, lo que les permite explicar el razonamiento llevado a cabo al realizar una predicción. Este tipo de reglas posibilita a los SCBRD no solo explicar el porqué de las predicciones, sino también manejar la incertidumbre proveniente de información imprecisa. De ahí su importancia.

INTERPRETACIÓN DE LAS PREDICCIONES

Como señala Mikel Elkano Ilintxeta, “en la actualidad, la ingente cantidad de información producida y gestionada por el ser humano excede la capacidad de cómputo y almacenamiento de las máquinas convencionales modernas”. “En el caso de los SCBRD diseñados para ‘big data’, además de la dificultad añadida de la computación distribuida, la gran cantidad de datos que debe procesarse hace que los modelos predictivos obtenidos sean demasiado complejos y contengan un número excesivamente elevado de reglas, lo que hace que las predicciones sean más difíciles de comprender e interpretar”, indica Mikel Elkano Ilintxeta, cuya tesis doctoral ha sido dirigida por Edurne Barrenechea Tartas y Mikel Galar Idoate, investigadores del Instituto ISC de la UPNA y de Navarrabiomed.

El algoritmo recogido en la tesis doctoral “reduce considerablemente el número de reglas y esta circunstancia favorece su empleo, por ejemplo, en medicina, para ayudar a los especialistas a tomar decisiones basándose en historiales clínicos”. “Dado que cada vez disponemos de más información acerca de los pacientes, el uso de algoritmos de aprendizaje automático permite aprovechar todos estos datos para poder detectar patrones existentes entre diferentes pacientes y extraer las variables más influyentes a la hora de predecir una cierta patología”, concluye el investigador.

BREVE CURRÍCULUM

Mikel Elkano Ilintxeta cursó, sucesivamente, Ingeniería Técnica en Informática de Gestión e Ingeniería Informática en la Universidad Pública de Navarra. Con esta última titulación obtuvo el Premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera por la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) en la Escuela de Verano de Inteligencia Artificial de 2014. Posteriormente, completó su formación con un Máster en Psicobiología y Neurociencia Cognitiva en la Universidad Autónoma de Barcelona (2015) y una estancia de investigación en Monash University (Melbourne, Australia) en 2016 para trabajar en el campo de la neurociencia computacional. Sus investigaciones se han reflejado en nueve artículos publicados en revistas científicas de alto impacto y en la presentación de siete trabajos en congresos internacionales.

Noticia completa aquí

«La tecnología avanza muy rápido y las leyes muy lentas»

La tesis del vigués David Vilares, reconocido como el mejor investigador joven en los premios nacionales de Informática, intenta capturar datos de las emociones de la gente cuando opina en foros

En el grupo de investigación de David Vilares (Vigo, 1989) se trabaja en técnicas que sepan capaces de comprender el lenguaje humano en general. «Parte de mi tesis se centra en desarrollar técnicas que sean capaces de extraer las emociones y opiniones que emitimos cuando nos estamos comunicando», detalla.

-¿Puede poner un ejemplo?

-TripAdvisor, por ejemplo. La capacidad de poder analizar de manera rápida qué piensan los usuarios sobre determinados aspectos de un hotel o un restaurante que están evaluando. O, por ejemplo, en el caso que quieras comprar un coche indicas unas claves: que consuma poco, que sea respetuoso con el medio ambiente y que se pueda usar en zonas rurales. Pues con un rastreo en webs donde opinan los usuarios el algoritmo podría darte un resumen personalizado sobre los puntos que a ti te interesan.

-Muchos desconfían de estos avances. Las personas cada vez están más controladas por ese rastro en Internet.

-No hay que ser sensacionalista ni catastrofista. La tecnología está para ayudar a las personas, aunque luego se pueda retorcer usándola con un mal propósito. Ahí entra en juego la regulación. Muchas veces la tecnología avanza muy rápido y las leyes van muy lentas. Lo ideal sería que fueran los dos a la par.

-¿En qué trabaja ahora?

-En desarrollar técnicas que detecten la estructura sintáctica de las oraciones. Para que un ordenador pueda hacer eso de una manera muy rápida y luego poder hacer búsquedas más precisas. Lo que se busca es tener la comprensión de un humano y para eso necesitas tener la estructura de la oración, no solo un listado de palabras.

-¿Se podría hacer un diálogo con una máquina de manera fluida?

-Existen asistentes con los que puedes hacer algunas cosas, pero no hacer una conversación como la que estamos teniendo ahora. Eso tardará.

-¿Mucho?

-Sí, el lenguaje humano es muy complejo. ¿Cómo tratas la ironía, el sarcasmo o todo el conocimiento que está detrás de las palabras? Para llegar a sistemas realmente efectivos tardaremos. Hay mucho trabajo que desarrollar.

-¿Qué supone para usted el premio?

-A nivel personal, la alegría de sentirte reconocido. También para la familia, que me gusta que lo vean.

Fuente: La Voz de Galicia