Programa de investigación
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Programa de investigación
0. Introducción
El Doctorado en Ciencias de la Ingeniería del ITESO busca impulsar la formación de ingenieros que desarrollan proyectos de investigación con la industria, para incrementar la capacidad científico-tecnológica de la región, favorecer el desarrollo económico, las oportunidades de empleo, el bienestar social y la sustentabilidad de la región.
El programa visualiza la investigación en ingeniería como una herramienta efectiva de transformación social. Es una plataforma que impulsa a que los investigadores sean sensibles a la problemática social de su entorno, realicen avances en la frontera del conocimiento y desarrollen perspectivas teóricas y metodológicas innovadoras y de alto valor agregado que repercuten positivamente en la sociedad.
Este doctorado inició operaciones en agosto de 2013. Está reconocido por CONACYT en el Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC), en la modalidad de Posgrado con la Industria, como posgrado de Reciente Creación, bajo la opción de operación para cubrir requerimientos genéricos aplicables a diversas empresas.
El Doctorado en Ciencias de la Ingeniería es un programa formativo centrado en el modelo de aprendiz de investigador. Se imparte en un sistema de acompañamiento que busca la calidad académica y el cuidado de las personas. Ofrece la posibilidad de realizar trabajo multidisciplinar con otros posgrados del ITESO en las más diversas áreas de conocimiento.
La investigación en el ITESO está organizada institucionalmente en Programas Formales de Investigación (PFI), los cuales son periódicamente revisados y aprobados por el Consejo Académico. En particular, las líneas institucionales de investigación en ingeniería y ciencias exactas en el ITESO emanan de los PFI de los departamentos académicos afines a estos campos. Actualmente están definidas, por ejemplo, las siguientes líneas de investigación en esta materia:
- Diseño de dispositivos, circuitos y sistemas electrónicos
- Software de alto desempeño
- Gestión de la innovación y la tecnología
- Energía, alimentos y medio ambiente
- Ingeniería para el análisis territorial del riesgo urbano, entre otras.
Este doctorado ofrece actualmente tres líneas de investigación:
1. Diseño de dispositivos, circuitos y sistemas electrónicos, con cuatro campos de concentración:
- CAD para alta frecuencia
- Telecomunicaciones
- Circuitos integrados
- Sistemas digitales y embebidos
2. Software de alto desempeño, con tres campos de concentración:
- Simulación por computadora
- Reconocimiento de patrones
- Big data
- Sistemas de Información
- Ecosistemas y Plataformas de Servicios
- BPM y Transformación Digital
- Innovación con Tecnología
Se han elegido estas líneas de investigación para el doctorado en consideración a la infraestructura ya disponible en ITESO para el posgrado en ingeniería, tanto en cuanto a asignaturas de posgrado ya desarrolladas, como en cuanto a profesores con nivel de doctorado activos en investigación.
En la medida en que se vaya desarrollando una mayor infraestructura de respaldo (asignaturas de nivel posgrado, laboratorios, y profesores de tiempo completo activos en investigación, principalmente), se irán abriendo oficialmente nuevas líneas de investigación en el programa académico del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería del ITESO.
A continuación se describen las tres líneas de investigación actualmente disponibles en el programa, así como sus campos de concentración.
1. Diseño de dispositivos, circuitos y sistemas electrónicos
1.1. Descripción general
Esta línea forma parte del programa formal de investigación del Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática, y tiene como objeto la solución de problemas mediante la creación y desarrollo de tecnología electrónica, logrando contribuciones innovadoras en la generación y aplicación de conocimientos en las siguientes áreas:
- electrónica analógica
- electrónica digital y sistemas embebidos
- radiofrecuencia y microonda
- diseño asistido por computadora (CAD, por sus siglas en inglés)
- procesamiento digital de señales (PDS, por sus siglas en inglés)
Ejemplos de aplicación de esta línea son los sistemas de comunicaciones, la tecnología vehicular, las computadoras de alto rendimiento, y los sistemas bio-electrónicos, entre otros.
Los productos de investigación en esta línea consisten en el:
- diseño de circuitos y sistemas electrónicos, tanto discretos como integrados, digitales, analógicos e híbridos, incluyendo simulación, caracterización, layout, evaluación, construcción y prueba
- diseño basado en simulación electromagnética y multi-física de estructuras de alta velocidad
- desarrollo de metodologías algorítmicas para el modelado, el análisis y el diseño optimizado de circuitos electrónicos y estructuras de interconexión
- diseño, simulación y evaluación de circuitos, algoritmos y arquitecturas para comunicaciones digitales
- diseño de algoritmos para sistemas de comunicación alámbricos e inalámbricos, incluidos la estimación, el modelado y simulación de canales de comunicación
- desarrollo de métodos formales para el modelado, análisis, diseño, simulación, evaluación e implementación de controladores discretos e híbridos aplicados a sistemas embebidos
- desarrollo e implementación de sistemas embebidos mediante dispositivos lógicos programables (FPGA)
- desarrollo de técnicas de procesamiento digital de señales para sistemas de telecomunicación, así como para sistemas embebidos, incluyendo el desarrollo de métodos formales para su modelado, análisis, simulación, optimización, implementación y validación.
1.2. Campos de concentración
Literalmente miles de dispositivos que utilizamos diariamente están construidos en base a la tecnología electrónica. Estos productos abarcan casi todos los rincones del planeta, y juegan roles clave en áreas tan diversas como las comunicaciones, el transporte, la computación, la instrumentación, la salud y la industria en general. La investigación y el desarrollo en tecnología electrónica han sido claves en el éxito económico de muchas naciones, y el acceso a ella (tanto a la tecnología en sí como al conocimiento sobre su funcionamiento) es un factor importante de promoción del desarrollo de la sociedad. A continuación se describe en forma general la problemática y relevancia de los cuatro campos de concentración de la línea de investigación en diseño de dispositivos, circuitos y sistemas electrónicos.
1.2.1. CAD para alta frecuencia
La creciente sofisticación de las aplicaciones de la electrónica ha demandado continuamente el desarrollo de sistemas electrónicos cada vez más rápidos, más robustos, con menor consumo de energía, y cada vez más pequeños y ligeros.
En el ámbito de alta frecuencia, el exponencial crecimiento de la industria de las telecomunicaciones y de la industria del cómputo a nivel mundial ha impulsado el desarrollo de circuitos electrónicos de cada vez mayor ancho de banda. Una gran cantidad de desarrollos tecnológicos confirman esta tendencia.
Con el aumento creciente de la frecuencia de operación de los circuitos electrónicos (o la continua reducción de los tiempos de transición de las señales digitales), muchos fenómenos que ocurren en los dispositivos no pueden ser modelados con aceptable precisión por los simuladores circuitales, ya sean de parámetros concentrados o distribuidos, haciendo que los modelos clásicos sean cada vez menos confiables para predecir el comportamiento de los componentes manufacturados. Lo anterior se agrava con el tamaño físico de los dispositivos, por lo cual las interconexiones y los empaquetados son los circuitos críticos. Es necesario en estos casos recurrir a los simuladores electromagnéticos de onda completa, o incluso a los simuladores multi-físicos que capturen el comportamiento electromagnético, térmico y mecánico en forma acoplada. Estos simuladores han comprobado ser sumamente precisos, aunque en la mayoría de los casos prácticos consumen una gran cantidad de recursos computacionales, fundamentalmente memoria y tiempo de simulación. Esta segunda desventaja de los simuladores electromagnéticos y multi-fisicos, el excesivo tiempo de simulación, ha hecho necesario idear técnicas ingeniosas para utilizarlos eficientemente, no solo como instrumentos de validación, sino también como herramientas de diseño en los algoritmos de optimización numérica.
La utilización de algoritmos de optimización numérica para el diseño de circuitos electrónicos ha sido impulsada por dos factores principales. El primer factor es de tipo técnico: por la complejidad de los propios modelos, lo que dificulta su manipulación mediante prácticas tradicionales de ingeniería. El segundo factor es de tipo económico: por la creciente competitividad industrial que impone especificaciones de diseño sumamente exigentes y mutuamente excluyentes, combinadas con la necesidad de acortar los tiempos de desarrollo de los productos, desde que se conceptualizan hasta que se introducen al mercado.
La línea de investigación en diseño electrónico cultiva el campo del diseño asistido por computadora (CAD, por sus siglas en inglés) de circuitos para alta frecuencia a través de la innovación en métodos algorítmicos de diseño físico optimizado basado en simulación electromagnética y multi-física de estructuras de alta velocidad, así como mediante el desarrollo de metodologías algorítmicas del estado del arte para el modelado, el análisis y el diseño optimizado de circuitos electrónicos y de estructuras de interconexión, tanto a nivel tableta (PCB, por sus siglas en inglés), como a nivel paquete y a nivel circuito integrado.
1.2.2. Telecomunicaciones
El uso de los sistemas de comunicación está sumamente extendido en nuestra sociedad. Desde sistemas tecnológicamente obsoletos como la radio y la televisión analógicas, hasta los sistemas más modernos como las redes municipales y los sistemas de seguridad y control vehicular satelital. Todos los días nos beneficiamos de las comunicaciones para aumentar nuestra calidad de vida.
El mismo éxito y enorme popularidad de las comunicaciones ha causado uno de sus principales problemas: el espectro radioeléctrico es compartido, y es cada vez más escaso. Esta escasez lo ha vuelto caro, y está en su mayor parte bajo el control de poderosas entidades comerciales que restringen su uso, limitando la posibilidad de un mayor beneficio social.
Algunos de los resultados teóricos más interesantes de las últimas décadas apuntan a que este problema es artificial: no sabemos bien cómo explotar la atmósfera como canal de comunicación. La tecnología ofrece la promesa de crear sistemas de comunicación accesibles a todos, y que no estén bajo control comercial, dando mayor solidez a la promesa inicial de internet: todos podemos publicar nuestras creaciones, no sólo consumir las ajenas.
Ejemplos de nuevas tecnologías que tienen este objetivo son: los llamados radios cognoscitivos, los sistemas MIMO (múltiples entradas, múltiples salidas, por sus siglas en inglés), la diversidad cooperativa, los sistemas de radio definidos por software y los sistemas digitales reconfigurables.
Por otro lado, los avances recientes en el desempeño de sistemas de comunicación han sido posibles debido a la aplicación del procesamiento digital de señales (PDS). El PDS es un campo de la ingeniería eléctrica y las matemáticas que implementa operaciones y transformaciones a señales digitales. De esta manera, el PDS constituye la base del desarrollo y la implementación de módulos y algoritmos digitales para los nuevos estándares y nuevas tecnologías en sistemas de comunicación alámbricos e inalámbricos.
La línea de investigación en diseño electrónico cultiva el campo de telecomunicaciones digitales con énfasis en sistemas MIMO, en radio definido por software, y en la estimación, modelado y simulación de canales de comunicación, apoyándose en el desarrollo de técnicas de PDS de vanguardia, tanto mediante el análisis por simulación computacional como mediante implementaciones en hardware (FPGA).
1.2.3. Circuitos integrados
El diseño y desarrollo de circuitos integrados se refiere a una tecnología específica en la que pueden implementarse soluciones electrónicas a problemas diversos. La implementación electrónica a nivel de circuito integrado constituye la forma más avanzada y efectiva en costo para hacer realizaciones físicas de circuitos y sistemas electrónicos.
El diseño de circuitos integrados en general va más allá de resolver un problema específico de la sociedad, ya que un mismo circuito integrado suele tener aplicaciones muy diversas. Algunas aplicaciones son enfocadas a la seguridad de las personas, como por ejemplo en la industria automotriz, donde se implementan circuitos integrados en los dispositivos electrónicos de control para las bolsas de aire y frenos anti-bloqueo, control de luces, entre otras, o por ejemplo en la seguridad contra robo a residencias, oficinas, automóviles, etc. Mejores circuitos integrados permiten innovar equipos médicos (escáner CAT, rayos X, pruebas para diabetes, colesterol y otras pruebas para componentes de la sangre), así como sistemas de información para monitorear en tiempo real la salud de las personas, para diagnosticar enfermedades y proveer tratamientos y curas contra enfermedades y anomalías genéticas. Algunos circuitos integrados son empleados en dispositivos y sistemas electrónicos para monitorear la calidad del aire, la calidad de los alimentos, etc.
En el ámbito de los sistemas bio-electrónicos, gracias al avance en los procesos de fabricación de dispositivos semiconductores, hoy es posible integrar dispositivos MEMS (micro-electro-mechanical systems, también conocidos como micro-máquinas) con dispositivos de circuitos integrados, o desarrollar circuitos integrados analógicos que sirven como interfaz con un medio hostil, lo que permite explorar el desarrollo de sistemas electrónicos para la detección y medición de entes químicos o biológicos. Esto se ha aprovechado, por ejemplo, para monitorear la calidad de alimentos, para desarrollar laboratorios on-chip y otras aplicaciones emergentes que representan un nicho de oportunidad. Aquí el principal problema es la incertidumbre sobre el comportamiento de los dispositivos electrónicos cuando están inmersos en un sistema químico o biológico, en ocasiones a temperaturas extremas; en este sentido, se hace necesaria la realización de estudios multi-físicos de tales dispositivos.
Por otro lado, el diseño de los circuitos integrados analógicos por lo general consume mucho tiempo por parte de los diseñadores, por lo cual el uso de algoritmos de optimización y métodos de CAD se vuelve necesario para acelerar el diseño de tales circuitos. Gracias a la combinación de estas herramientas de diseño, es posible desarrollar sistemas electrónicos en tecnología de circuitos integrados de alto rendimiento y robustos para diversas aplicaciones.
La línea de investigación en diseño electrónico cultiva el campo del diseño de circuitos integrados analógicos, digitales y de señal mixta, desde la simulación por computadora hasta su síntesis e implementación en microchip y su caracterización experimental, impulsando el desarrollo de arquitecturas innovadoras que operen en altas y/o en bajas frecuencias, con prestaciones de bajo consumo de potencia, alta densidad, y altas razones señal/ruido.
1.2.4. Sistemas digitales y embebidos
El avance que ha tenido la industria electrónica digital ha permitido obtener microcontroladores y microprocesadores muy confiables, de alto desempeño y a muy bajo costo. Esto ha permitido que las unidades de procesamiento digital se encuentren presentes en prácticamente todos los aspectos de la vida cotidiana, desde celulares inteligentes y tabletas, hasta aplicaciones automotrices y electrónica de consumo. Esta diversidad de aplicaciones, así como la competencia por estar primero con el producto en el mercado, exigen especificaciones y metodologías complejas en el diseño y verificación de los sistemas digitales.
Actualmente los lenguajes de descripción de hardware, los circuitos lógicos programables y las herramientas de síntesis digital, son recursos que potencializan el desarrollo de los sistemas digitales, y aunado a los actuales retos del diseño electrónico digital, dan lugar a un campo fértil para el desarrollo tecnológico y la investigación. En particular, se presentan retos muy importantes en el diseño de sistemas digitales en los siguientes nichos: circuitos serializadores y deserializadores de alta velocidad, sistemas de memoria y almacenamiento de alto volumen y rápido acceso, plataformas de cómputo de alto desempeño, video de alta resolución para sistemas de info-entretenimiento, redes de procesadores y su interconectividad, entre otros.
Por otro lado, el desarrollo de los sistemas embebidos requiere de un hardware confiable, de bajo costo y alto desempeño, generalmente de propósito específico, aunado al desarrollo de algoritmos para que dicho hardware realice los propósitos para los que fue diseñado. Es en esta combinación de hardware/software integrado a la aplicación donde se da origen a los sistemas embebidos.
Un sistema embebido difiere de un sistema de procesamiento digital tradicional, como una computadora de escritorio, en que el primero debe tratar con señales continuas en el tiempo, está generalmente sujeto a restricciones de tiempo real, debe contener mecanismos de tolerancia a fallas y su seguridad y desempeño deben estar garantizados. Por ejemplo, el sistema embebido que controla las bolsas de aire de los automóviles cuenta con unas milésimas de segundo para decidir la activación de las bolsas. El sistema debe determinar si el automóvil ha experimentado una colisión y entonces activar las bolsas de aire durante unos instantes precisos para absorber el golpe pero al mismo tiempo evitar asfixiar al pasajero. El sistema también debe evitar falsos disparos, ya que volver a instalar el sistema de bolsas de aire es costoso. Las soluciones basadas en sistemas embebidos logran este propósito de la seguridad de los pasajeros utilizando un sofisticado sistema de sensores y algoritmos PDS embebidos. Así mismo, a fin de evitar los falsos positivos, muchos autos utilizan sensores redundantes y mediante un sistema de "votaciones" en firmware, se decide si activar el sistema de bolsas de aire o no.
Todas las restricciones a las que está sujeto un sistema embebido plantean retos importantes, tanto en la investigación como en el desarrollo de tecnología. Los métodos formales para el modelado y análisis de sistemas embebidos permiten agregar cierto rigor matemático en la construcción de los sistemas, aunado a la posibilidad de realizar simulaciones por computadora, lo que permite ajustar los modelos y abaratar los costos totales de creación de los sistemas embebidos.
Por otro lado, las técnicas de control híbrido permiten tratar a los sistemas embebidos como "plantas a controlar", donde se pueden utilizar técnicas lineales y no lineales para su controlabilidad, observabilidad, estabilidad, tolerancia a fallas y redundancia, ya sea en espacios de estado continuos, discretos o híbridos.
De manera similar al caso de los sistemas de telecomunicación, las técnicas de procesamiento digital de señales (PDS) han jugado un rol clave en el desarrollo y la aplicación práctica de los sistemas embebidos. Técnicas modernas de PDS aunadas a eficientes implementaciones en hardware están permitiendo cada vez mayores capacidades de procesamiento de información en tiempo real, obtenida mediante sistemas de percepción local o remota (sensores), con un alto grado de flexibilidad al poder modificar por software la operación misma del PDS en el sistema embebido, dando lugar a las más diversas aplicaciones en múltiples sectores industriales, comerciales y de salud.
La línea de investigación en diseño electrónico cultiva el campo del diseño de sistemas digitales y embebidos con énfasis en los métodos formales para su especificación, análisis, diseño e implementación, utilizando tanto dispositivos digitales con arquitectura rígida, como microprocesadores y microcontroladores, así como dispositivos digitales con arquitectura configurable, como FPGAs. Este campo de investigación involucra las técnicas de PDS para el diseño e implementación de algoritmos de tratamiento de señales en sistemas digitales y embebidos, así como las técnicas de control en lazo cerrado aplicadas a los sistemas embebidos.
1.3. Red de disciplinas-problemas-beneficiarios
La línea de investigación en diseño de dispositivos, circuitos y sistemas electrónicos está sustentada por una gran cantidad de disciplinas, que aportan conocimiento (teórico y práctico) necesario para poder resolver los problemas que se abordan, las cuales se muestran en la siguiente figura. Es importante señalar que una parte de la innovación producida en esta línea de investigación surge de combinar y reinterpretar estas áreas de conocimiento básico.
A partir de estas disciplinas básicas se construye la cimentación que sustenta el trabajo científico de los cuatro campos de concentración de la línea de investigación en diseño de dispositivos circuitos y sistemas electrónicos. Los productos que emergen de dicha investigación se plasman en piezas de conocimiento y de tecnología, y que toman la forma de sistemas, circuitos, dispositivos, métodos, algoritmos, programas, etcétera (ver siguiente figura).
Los resultados de la investigación en esta línea, en el marco del programa doctoral, son de interés para un número considerable de industrias, incluyendo a las industrias de software, computadoras, telecomunicaciones, semiconductores, vehicular, alimentos, agro-industria, y equipos biomédicos. Ejemplos regionales de este tipo de industrias son: ATR, A2e, Bosch, Continental, CORMAT, Dell, Eneri, Flextronics (antes Solectron), Hella, NXP (antes Freescale), Keysight Technologies (antes Agilent), Jabil, HP, Intel, Mixbaal, Oracle, Sanmina-SCI, Siemens, Soluciones Tecnológicas, Tata, y TRW, entre otras. Varias de estas empresas son grandes compañías transnacionales, aunque algunas son pequeñas empresas mexicanas. Todas se enfocan a los mercados globales.
2. Software de alto desempeño
2.1. Descripción general
Vivimos en la sociedad de la información global y del conocimiento. Hoy más que nunca la frase "El conocimiento es poder" (Sir Francis Bacon) es cierta. Las organizaciones deben tomar medidas para almacenar, administrar y explotar la información que se genera tanto de manera externa como de manera interna; convertir la información en conocimiento y explotar este conocimiento para obtener ventajas competitivas (por ejemplo, en la toma de decisiones estratégicas) que le ayuden a sobrevivir, a sobresalir y trascender en su entorno.
La línea de investigación en software de alto desempeño, del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, se enfoca en el desarrollo de sistemas de software para la solución de aquellos problemas donde se requiera una utilización adecuada de los recursos de hardware, más específicamente el uso continuo y eficiente (cercano al uso óptimo) de las unidades de procesamiento, así como al comportamiento que exhibe dicho software y que por sus características puede ser calificado como un comportamiento inteligente.
El software de alto desempeño puede tener diferentes aplicaciones según las necesidades de los usuarios, dentro de las cuales se pueden enumerar:
- apoyo en la capacitación del personal para llevar a cabo funciones específicas,
- apoyo en los procesos de aprendizaje y enseñanza en cualquier nivel educativo,
- apoyo a las autoridades encargadas de la prevención de desastres y la protección civil,
- apoyo en la toma de decisiones en las organizaciones,
- apoyo en la optimización del uso de los recursos en las organizaciones y/o el gobierno,
- apoyo en la automatización y optimización de procesos de manufactura y diseño.
Esta línea forma parte del programa formal de investigación del Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática, y tiene como objetivo principal el diseño e implementación de sistemas basados en software que entreguen resultados correctos en un tiempo computacionalmente aceptable y que pueda ser considerado como tiempo real bajo las condiciones y requerimientos del modelo en desarrollo, haciendo uso eficiente del hardware disponible.
2.1. Campos de concentración
La cantidad y calidad de la información generada hace imposible para un ser humano procesarla sin la ayuda de herramientas tecnológicas, principalmente computadoras y software especializado. Para que el software especializado sea realmente útil, debe ser sencillo de aprender y utilizar, flexible, robusto y confiable. Más aún, los nuevos sistemas de información deben exhibir características y comportamientos que los acerquen cada vez más al usuario, quién será cada vez menos experto en tecnología, por lo que los nuevos sistemas de información también deben ser autónomos, proactivos, buenos trabajadores en equipo y leales. Es decir, deben exhibir características que los califiquen como inteligentes. Al mismo tiempo, es necesario ofrecer al usuario mejor percepción e interacción con los sistemas de cómputo, por ejemplo, a través de interfaces gráficas más intuitivas, realistas y que representen mejor al objeto de estudio del usuario y le permitan una mejor comprensión de las cosas así como la predicción de eventos.
Para lograr lo anterior, es necesario aprovechar al máximo las capacidades de los dispositivos de cómputo mediante la creación de algoritmos, modelos y paradigmas de programación. A continuación se describe la problemática y relevancia de los tres campos de concentración que se cultivan en la línea de investigación de software de alto desempeño.
2.1.1. Simulación por computadora
La simulación por computadora emerge como una herramienta científica para aplicaciones en meteorología y física nuclear durante el periodo que siguió a la segunda guerra mundial, y desde esos tiempos se ha convertido en un elemento indispensable en numerosas disciplinas. La lista de ciencias que hacen uso extensivo de la simulación computacional ha crecido hasta incluir a la astrofísica, física de partículas, ciencias de los materiales, ingenierías, dinámica de fluidos, ciencias de la Tierra, biología evolutiva, economía, teoría de decisiones, medicina, sociología, epidemiología, entre otras. Más aún, hay algunas disciplinas como la teoría del caos o la teoría compleja, cuya propia existencia ha ido de la mano con los modelos matemáticos computacionales que estudian.
Es complicado llegar a una definición apropiada de la simulación por computadora porque puede tener una gran cantidad de puntos de vista, lo que causa que una sola definición resulte subjetiva y limitada. En un sentido específico, se puede describir como un programa de computadora que ejecuta un algoritmo con diversos métodos que exploran el comportamiento aproximado de cierto modelo matemático. De manera más general, es una metodología para estudiar sistemas, por medio de la implementación computacional de su modelo y obteniendo sus datos de salida.
La línea de investigación en software de alto desempeño cultiva el campo de simulación por computadora impulsando el desarrollo innovador de técnicas, metodologías y aplicaciones de modelado matemático en simulaciones por medio de computadoras digitales. Algunos ejemplos de la problemática en esta área se encuentran principalmente las simulaciones de fenómenos naturales y/o sociales: flujo de automóviles en una ciudad, comportamiento de multitudes en lugares de concentración masiva como conciertos o manifestaciones, estudio del comportamiento y previsión de catástrofes naturales como incendios, terremotos o tormentas.
2.1.2. Reconocimiento de patrones
El reconocimiento de patrones se ocupa de los procesos en ingeniería, computación y matemáticas que se relacionan con los objetos físicos y/o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer las propiedades de dichos objetos y las relaciones entre los mismos. En sentido amplio, el reconocimiento de patrones constituye el medio por el cual se puede interpretar el mundo.
Existen cuatro enfoques en el reconocimiento de patrones:
- Estadístico: Se basa en la teoría de probabilidad y estadística, suponiendo que se tiene un conjunto de medidas numéricas con distribuciones de probabilidad conocidas a partir de las cuales se realiza el reconocimiento.
- Sintáctico: Se basa en encontrar las relaciones estructurales que guardan los objetos de estudio, utilizando la teoría de lenguajes formales. El objetivo es construir una gramática que describa la estructura del universo de objetos.
- Neuronal: Se basa en el diseño de modelos inspirados en las redes neuronales biológicas, los cuales se interconectan y se estimulan entre ellos para dar cierta respuesta cuando se presentan determinados valores de entrada.
- Lógico-combinatorio: Se basa en la idea de que la modelación de un problema debe ser lo más cercano a su propia realidad, sin hacer suposiciones que no estén fundamentadas. Por lo mismo, las características que describen a los objetos de estudio deben ser cuidadosamente descritas.
Los procesos de reconocimiento automático, descripción y clasificación (grupos de patrones dentro de clases) se han convertido en herramientas muy importantes en una gran variedad de problemas de ingeniería y de otras disciplinas científicas como biología, psicología, medicina, mercadotecnia, visión computacional, inteligencia artificial y percepción remota, entre otras. En prácticamente todas las áreas de la ciencia donde hay estudio de datos pero no existen modelos matemáticos o estadísticos disponibles, el reconocimiento de patrones puede ser empleado para apoyar la percepción humana en el análisis y toma de decisiones.
La línea de investigación en software de alto desempeño cultiva el campo de reconocimiento de patrones enfatizando el desarrollo de metodologías y tecnologías que permitan realizar de manera acertada y eficiente procesos de aprendizaje y de detección de objetos y patrones, con la finalidad de implementarlas de manera parcial o completa por medio de lenguajes de computación. Algunos ejemplos de aplicación en este campo son la identificación de elementos y sus características en imágenes fijas, video o tablas de valores, con la finalidad de realizar un estudio de su dinámica y seguimiento; en el aseguramiento de calidad en procesos de fabricación o detección de defectos, en los esquemas de reconocimiento para el internet de las cosas, o bien en la prevención y solución de delitos, entre otras aplicaciones.
2.1.3. Manejo de información masiva (big data)
En términos generales podríamos referirnos al concepto big data como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para procesar y describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi-estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De esta manera, el concepto de big data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales de cómputo.
Además del gran volumen de información, esta existe en una gran variedad de tipos de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo, en dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea suficientemente rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características principales de la problemática asociada a big data.
La línea de investigación en software de alto desempeño cultiva el campo de big data para desarrollar conocimiento en torno a los procesos de representación, manipulación, análisis e interpretación de grandes cantidades de datos en formato no restringido y en diferentes contextos. Como ejemplos de aplicación se pueden incluir: a) en las organizaciones para facilitar y/o automatizar procesos de negocios (por ejemplo, para identificar los mejores candidatos a ocupar una plaza disponible) o identificar los patrones de comportamiento de sus clientes de forma que se puedan ofrecer mejores servicios; b) en ambientes de comercio electrónico mediante sistemas que ofrezcan asistencia a los usuarios para optimizar tiempo, costo y seguridad en sus transacciones; c) en ambientes científicos para procesar de la mejor manera posible la cantidad de información necesaria para llevar a cabo experimentos y desarrollos tecnológicos; d) en ambientes de entretenimiento como la manipulación (comprensión y transformación) de contenidos multimedia.
2.2. Red de disciplinas-problemas-beneficiarios
La línea de investigación en software de alto desempeño está sustentada por una gran cantidad de disciplinas que aportan el conocimiento necesario para poder analizar y resolver los problemas planteados. Además, sustentan las bases necesarias para la generación de nuevo conocimiento, el cual es fundamental en un desarrollo doctoral. La siguiente figura, en su parte superior, muestra el conjunto de disciplinas sobre las cuales está sustentado el trabajo en esta línea de investigación.
A partir de estas disciplinas básicas se producen resultados de investigación en áreas más concretas, que forman un segundo nivel conteniendo las cuatro grandes ramas de las ciencias de la computación, las cuales son: programación de computadoras, gráficas por computadora, minería de datos e inteligencia artificial.
Dichas áreas aportan directamente sus resultados a los tres campos específicos que esta línea de investigación aborda, y que fueron descritos con anterioridad. Estos campos se enfocan específicamente en las aplicaciones donde pueden desarrollarse, como predicción de catástrofes, simulación de tráfico urbano, organización de multitudes, toma de decisiones, entre otras.
Los resultados de la investigación en esta línea de software de alto desempeño, que se pretenden desarrollar en el doctorado, son de interés para instituciones gubernamentales, industria de desarrollo de videojuegos, instituciones educativas, empresas de servicios, empresas de diseño y manufactura, así como empresas de seguridad privada, entre otras; las cuales conforman el quinto nivel de la figura presentada abajo. Ejemplos regionales de este tipo de industrias son: Oracle, Hewlett-Packard, IBM, Intel, Continental, Flextronix, NXP (antes Freescale), Jabil, Siemens, Tata, entre otras.
3. Gestión de la innovación y la tecnología (GinnT)
El cambiante entorno actual exige que las organizaciones se actualicen de manera continua y la tecnología es un motor clave para la innovación y el crecimiento empresarial sostenible.
La gestión de la innovación y la tecnología es un escenario pertinente en el que se desarrollan modelos, prácticas y herramientas que impacten de manera positiva el desempeño de empresas y organizaciones.
Esta línea de investigación se centra en la transformación de las organizaciones a través de la incorporación de la tecnología y de nuevos modelos para crear valor y competir. Ya sea a través de la transformación digital, el uso intensivo de los sistemas de información o de la creación de plataformas que promuevan la innovación, buscamos propuestas que permitan a las organizaciones de todo tamaño acceder a recursos para ser mas sustentables y competir.
Buscamos que el desarrollo económico y el bienestar social se sustenten en modelos de competitividad que conecten a los actores sociales de todo tamaño, compartiendo recursos apoyados por la tecnología de la información
Campos de concentración:
3.1 Sistemas de Información
El programa estimula la investigación aplicada a los sistemas de información dentro de las organizaciones, lo cual, hace referencia al mejoramiento de los servicios, procesos y sistemas de información de una empresa.
Esta línea de investigación está diseñada para preparar a los Doctorantes en el desempeño de carreras dentro de la industria, enseñanza e investigación, involucrando el diseño, análisis, implementación y operación de sistemas de información asociados con asuntos empresariales, gubernamentales y de responsabilidad social. En este sentido, debe ser una prioridad el lograr una integración tecnológica basada en sistemas de información que permitan apoyar a los líderes de las organizaciones en la toma de decisiones y con ello visualizar la ventaja competitiva dentro de una economía mundial globalizada.
3.2 Ecosistemas y Plataformas de Servicios
Los servicios cobran relevancia en la medida en la que se convierten en el medio por excelencia para interactuar y crear valor conjuntamente. Los servicios pueden agruparse en sistemas de servicio o en lo que se conoce más recientemente como ecosistemas.
En los ecosistemas, los actores (personas, empresas, organizaciones e instituciones) interactúan con el propósito común de generar bienestar común a través de la creación conjunta de valor. En los ecosistemas los modelos de competitividad se basan mas en las redes que en las cadenas productivas.
Las plataformas digitales se han convertido en un medio idóneo para el soporte y desarrollo de ecosistemas. Nuevos modelos de negocio y competitividad son creados a partir de la aplicación de la tecnología.
El objetivo de esta área de concentración es el de desarrollar teoría, modelos y propuestas que impulsen el desarrollo de lo ecosistemas sustentados por tecnologías digitales. Los problemas que se atienden son aquellos relacionados con la transformación de prácticas y modelos de negocio a través de plataformas digitales en la industria, las instituciones, y la sociedad.
También buscamos que las plataformas digitales permitan modelos de competitividad más justos, en los que las pequeñas empresas, así como las organizaciones sociales y colectivos, puedan acceder a recursos para ser sustentables.
3.3 BPM y Transformación Digital
La creciente necesidad de productividad en las organizaciones en entornos cambiantes y sumamente competitivos a nivel global, aunado a la creciente oferta de herramientas digitales tales como BPMS, BRE, RPA, BPA, motiva a las organizaciones a emprender estrategias de transformación digital en sus procesos de negocio.
Estas estrategias de optimización organizacional mediante la transformación digital, que es parte fundamental en la investigación y la práctica empresarial, requieren de una gestión basada en Procesos de Negocio, con el fin de identificar, modelar, analizar, diseñar, automatizar, y mejorar continuamente los procesos generadores de valor para las organizaciones.
Es por eso ello que toma relevancia esta línea de investigación, al enfocarse en el estudio, innovación y desarrollo de nuevos modelos, métodos, técnicas, tecnologías y procedimientos para la optimización de procesos de negocio que apoyen a las organizaciones en el desarrollo de su competitividad de manera sustentable.
La línea de investigación en Gestión por Procesos de Negocio (BPM, por sus siglas en ingles) y Transformación Digital cultiva el campo de la gestión empresarial moderna por procesos, Ecosistemas de Negocio, Transformación digital, automatización de procesos, e Inteligencia de Procesos, contribuyendo al campo de conocimiento a través de la innovación en modelos y métodos de gestión haciendo uso de tecnologías digitales, basado en simulaciones y estudios de caso.
3.4 Innovación con Tecnología
La innovación sigue siendo uno de los elementos más utilizados para transformar la realidad de empresas y organizaciones, buscando hacerlos más competitivos. A pesar de lo anterior, la innovación continúa estando fuera del alcance de las personas y organizaciones con recursos limitados.
La tecnología permite que los recursos disponibles para innovar productos y servicios sean más accesibles. Además, los modelos de negocio y la configuración de la industria se están transformado radicalmente incorporando tecnologías, adquiriendo la capacidad de convertir productos o servicios existentes en variantes digitales y, por lo tanto, ofrecer ventajas sobre los productos tangibles.
Este campo tiene como objetivo la búsqueda de modelos, métodos y herramientas que transformen los procesos de innovación en las empresas y organizaciones, especialmente las PyMEs. Se busca el proponer modelos nuevos para innovar en red y optimizar recursos.
Nuestro campo de acción está en las empresas y organizaciones que desean ser sustentables y/o más competitivas a través de modelos de innovación apoyados por tecnología más accesibles.