Sistemas Informáticos
Históricamente, el interés en el área computacional en el PEC se inició en la década de 1970 con el desarrollo de métodos numéricos para el análisis de estructuras. Con problemas cada vez más complejos que implican, por ejemplo, interacciones suelo-fluido-estructura, y con las incertidumbres inherentes a los fenómenos de la naturaleza y las investigaciones en el área de estructuras había extendido su alcance, que fomentó la necesidad de otros recursos computacionales. En la década de 1980, el surgimiento de los ordenadores paralelos y vectoriales permitió la solución de problemas más complejos, que involucran un gran número de variables. Los métodos computacionales, antes restringidos a las soluciones deterministas, tienen que hacer frente a las incertidumbres. Desde la década de 1990, la evolución de los algoritmos y el aumento de la capacidad de los ordenadores permitieron el desarrollo de modelos robustos a partir de grandes bases de datos. En los últimos años, la investigación se ha dirigido a la extracción del conocimiento de grandes colecciones de documentos. La investigación del área de Sistemas Informáticos se centró en el desarrollo de modelos computacionales, utilizando recursos computacionales en ambientes paralelos y distribuidos, banco de datos, visualizaciones gráficas, etc. El foco principal de la investigación ha sido el desarrollo de técnicas de Inteligencia Computacional y Minería de Datos en el modelado de sistemas complejos. El trabajo envuelve el desarrollo de algoritmos basados en lógica fuzzy, redes neuronales, máquinas de vector de soporte, algoritmos genéticos y técnicas de optimización inspirado en la naturaleza. Estas técnicas tienen diversas aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento, lo que permite el desarrollo de proyectos en conjunto con otras áreas de concentración en el PEC y otros programas COPPE. El trabajo se ha desarrollado en proyectos de investigación institucional y tecnológica, se centró en el desarrollo de modelos de sistemas complejos en diversas aplicaciones de la industria del petróleo, medio ambiente, energía, negocios entre otras. Las aplicaciones no se limitan al campo de la ingeniería y el área actúa también en problemas de la bio-informática, teledetección, ecología, entre otros, siempre en colaboración con los especialistas en estas áreas. El impacto del Internet en el desarrollo humano ha sido comparado con la invención de la imprenta en términos de profundas transformaciones tecnológicas, económicas y sociales producidos por la difusión de la información en la "gran red". En este contexto, el desarrollo de la investigación científica en el área de Sistemas Informáticos se ha orientado a la extracción de conocimiento a partir de colecciones de documentos y metodologías para mejorar la generación de conocimiento y el trabajo cooperativo en red. Diversos proyectos de investigación se llevan a cabo en colaboración con otros programas en la COPPE. El Núcleo de Transferencia de Tecnología (NTT) es el laboratorio del PEC que actúa específicamente en esta área, y tiene una fuerte interacción con el Laboratorio de Métodos Computacionales en Ingeniería (LAMCE) y el Núcleo de computación de Alto rendimiento Performance Computing Center (NACAD) de la COPPE. La figura anterior muestra el análisis de las tesis y disertaciones del Programa de Ingeniería Civil que muestran 7 áreas diferentes. Cada grafico cada nos representa un trabajo y la longitud de la arista entre dos trabajos es proporcional a la similitud. Complejidad y Cognición Esta línea de estudio investigación los diversos aspectos de la complejidad en los sistemas tecnológicos, biológicos y sociales. Aborda los procesos cognitivos para el aprendizaje de determinados sistemas y solución de problemas. Utiliza los fractales en los fenómenos físicos, sin restringir las representaciones geométricas. Desarrolla modelos de transferencia de conocimiento. Los proyectos de investigación dirigidos a la integración de diversas tecnologías. Optimización y Métodos Computacionales inspirado en la naturaleza Desarrollo de algoritmos de optimización inspiradas en la naturaleza, tales como algoritmos genéticos, inteligencia de enjambre, sistemas inmunológicos artificiales, evolución diferencial, entre otros. Los proyectos de investigación en esta línea dirigida a la mejora de los algoritmos y aplicaciones en diversas áreas, incluyendo no sólo los problemas complejos de ingeniería (como los sistemas para la producción de petróleo offshore), pero también aplicaciones interdisciplinarios que incluyen, por ejemplo, problemas de biología computacional (tales como el plegamiento de proteínas, acoplamiento molecular computacional y secuenciación de péptidos a partir de la espectrometría de masas). Modelos de Datos y Conocimiento Desarrollo de nuevos algoritmos de inteligencia computacional para la minería de datos en diversas aplicaciones. Esta línea de investigación se ocupa principalmente de los modelos de datos que pueden ser útiles para la extracción de conocimiento en aplicaciones complejas de ingeniería, bioinformática, negocios, entre otros. Análisis la información no estructurada Desarrollo de algoritmos y sistemas para la minería de texto y web. Los proyectos de investigación en esta línea abordan todas las etapas del proceso de minería de texto: pre-procesamiento, adaptación de algoritmos de minería de datos para aplicaciones en extracción de textos, visualización, descubrimiento de conocimiento en Internet (web mining: navegación, contenido y análisis de enlaces) entre otros. Big Data Esta línea de investigación tiene por objetivo la agregación y procesamiento de grandes masas de datos obtenidos en tiempo real en múltiples repositorios en los sensores conectados a la web que captan la información estructurada y no estructurada de forma continua con el fin de generar conocimiento y cumplir con los criterios de eficiencia y privacidad. Es de interés en diversos campos y actividades que necesitan analizar la información de grandes volúmenes de datos, tales como: petróleo y gas, biología, medio ambiente, meteorología, imágenes de satélite, redes sociales, inteligencia competitiva, seguridad, mercados financieros, comercio electrónico, etc. Toma de decisiones, Análisis de incertidumbre y Riesgos Esta línea de investiga los métodos de análisis de incertidumbre y el riesgo para diversas aplicaciones. Los proyectos de investigación en esta línea son para el desarrollo de nuevas metodologías de análisis de incertidumbres en aplicaciones del sector financiero, petróleo y procesos de toma de decisiones. Modelado Computacional de Redes Complejas Se analiza la teoría de redes complejas y el formalismo matemático de la teoría de grafos. Desarrollo de nuevos algoritmos de inteligencia computacional para diversas aplicaciones. Los proyectos de investigación dirigidos a la integración de tecnologías de modelado de sistemas complejos. Patrones de Movilidad Humana Esta línea de investigación utiliza datos de telefonía celular en que el registro de cada conexión se asocia con las coordenadas geográficas de la antena que procesa la llamada. Los estudios muestran que el desplazamiento humano tiene un alto grado de regularidad temporal y espacial. Después de la corrección para las diferencias en relación a las distancias y la anisotropía inherente a cada trayectoria, los patrones de cambio convergen a la misma distribución de probabilidad indicando que, a pesar de la gran diversidad de trayectorias, la movilidad humana sigue patrones reproducibles. Así, uno puede construir modelos eficientes de la dinámica urbana en las áreas de transporte, propagación del virus, epidemias, uso de la tierra, etc.Descripción
Líneas de Investigación