Dr. Enrique Alba

Catedrático de Universidad

"Las Metaheurísticas y sus Aplicaciones en Telecomunicaciones, Bioinformática e Ingeniería de Software"

Esta conferencia aborda las nuevas técnicas para hacer frente a problemas complejos del mundo real como son: los algoritmos evolutivos y las metaheurísticas. Se refuerza también varias líneas de investigación que son realmente competitivas en aplicaciones actuales, como palalelismo, multiobjetivo, dinamismo e hibridación. Con el fin de ilustrar la necesidad y el comportamiento de tales procedimientos de optimización y aprendizaje, la conferencia incluirá ejemplos de aplicaciones en el área de telecomunicaciones, bioinformática e ingeniería de software.

"Experiencias Paralelas (En la solución de Problemas Complejos)"

Esta conferencia introduce los conceptos básicos de dos campos de investigación: paralelismo y metaheurísticas. Se revisarán los principales conceptos, herramientas, métricas y dominios de aplicación relacionados con los modelos paralelos de búsqueda, optimización, y las técnicas de aprendizaje. El tipo especial de algoritmos de búsqueda en forma descentralizada y después paralelizados mostrarán resolver problemas complejos a niveles no vistos de la eficiencia y la eficacia. Se presentarán hechos, metodología y problemas generales.

Dr. José Torres Jiménez

CINVESTAV-Tamaulipas, México

Pruebas de SW Usando Covering Arrays

Las pruebas a un componente de software pueden representar incluso más del 50% del costo del desarrollo de dicho componente y unas pruebas deficientes pueden llevar a grandes perdidas económicas y de tiempo.
Una posibilidad para realizar las pruebas de sw es el realizar una prueba exhaustiva que garantiza una funcionalidad total, pero salvo pocos casos no es factible por la cantidad de recursos que demanda.
Una alternativa más viable es el realizar pruebas funcionales o de caja negra que demandan un número de casos mucho menor, pero deben garantizar un cierto nivel de cobertura de la funcionalidad de un componente de software. Lo deseable es tener un conjunto de casos de prueba de mínima cardinalidad con máxima cobertura. Los objetos matemáticos que responden a este deseo son llamados "Covering Arrays"
y cubren la mayor funcionalidad de un componente de software y lo hacen con el menor número de casos de prueba. En esta conferencia se introduce la relevancia del uso de covering arrays para pruebas de componentes de software y se extiende su uso al diseño óptimo de experimentos. Se presenta un panorama breve de los métodos que existen
para construir covering arrays, y se describe el repositorio del CINVESTAV-Tamaulipas para usar los Covering Arrays. Los covering arrays garantizan un nivel de cobertura máximo de todas las configuraciones de parámetros con el mínimo número de experimentos, de modo que el uso también puede ser aplicado para la sintonización de algoritmos.

Mat. Marta Lilia Eraña Díaz

Directora de Sistemas

Simulación para análisis de riesgos en iniciativas de proyectos de TI.

Para que un proyecto de tecnología de información sea exitoso existen varios factores que se tienen que considerar, ya que es conocido el alto grado de insatisfacción que producen este tipo de proyectos al no cubrir completamente las expectativas de cada uno de los grupos de interés (stakeholders).
De aquí la importancia de utilizar las mejores prácticas para cada una de las etapas del desarrollo, dentro de ellas esta el análisis de riesgos que requiere de un buen plan de mitigación.
Utilizando la simulación como una herramienta para analizar el comportamiento de los riesgos, presentamos un modelo diseñado para cualquier iniciativa que implique a la tecnología de información.
El modelo inicia con el registro del Project charter donde algunos de los riesgos están ya estandarizados por las características del ente, agregando después los que sean exclusivos del proyecto, de esta manera, mediante los resultados arrojados en la simulación, podremos elaborar el plan de mitigación.

Dr. Omar García Ponce de León

Director General de Innovación y Transferencia

"Transferencia de Tecnología: De la Generación de Conocimiento a la Innovación”

Uno de los retos fundamentales para las Universidades, Centros e Institutos de Investigación, consiste en impulsar el desarrollo humano, tecnológico y económico basado en el conocimiento científico. Para lograr este objetivo es necesario establecer medios de transferencia de conocimiento para que los inventos y tecnologías desarrollados por académicos y estudiantes se traduzcan en beneficios para la sociedad.
La transferencia de conocimiento es un proceso complejo pero necesario, el cual involucra aspectos legales, comerciales e incluso culturales. Por una parte, la transferencia permite que las empresas tengan acceso a expertos y tecnologías innovadoras; por la otra, hace posible que los resultados de las investigaciones trasciendan y sean aplicados.

Palabras clave: Innovación, Transferencia de Conocimiento, Protección de la Propiedad Intelectual, Oficinas de Transferencia de Tecnología.

Sitio Web: www.uaem.mx/secretarias/investigacion/digit