Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada
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Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada. Centro orientado a las investigaciones teóricas y aplicadas en el área del Reconocimiento de Patrones y la Minería de Datos. Las investigaciones incluyen en la actualidad el procesamiento digital de imágenes y señales, la teledetección, el reconocimiento lógico combinatorio de patrones, el reconocimiento sintáctico estructural, la teoría de testores, algoritmos conceptuales, análisis de texturas, la interpretación conceptual de datos espaciales, la minería de texto, la minería de datos mezclados, entre otras. Las aplicaciones están dirigidas a áreas tales como la biometría, la recuperación de información, la prospección geológica, procesamiento de información de texto, entre otras.
Sumario
Creación
El CENATAV se creó en el 2004 y está en proceso de consolidación. Además de su actividad de investigación teórica y aplicada, brinda servicios de información científico – técnica, consultoría, cursos de posgrado en Reconocimiento de Patrones y Minería de Datos.
Misión
El Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada (CENATAV) es un centro de investigaciones teóricas y aplicadas que tiene como misión fundamental asimilar, desarrollar e introducir en la práctica social los aspectos más novedosos de la Teoría y la Práctica del Reconocimiento de Patrones (RP) en su concepción más general, y de la Minería de Datos (MD), que permitan responder a las necesidades del progreso científico-técnico y socio-económico, así como incrementar el Patrimonio Científico Nacional.
Proyecciones
Entre sus proyecciones científicas se encuentran:
- El procesamiento, análisis e interpretación de imágenes y señales.
- La visión por computadora.
- La percepción remota.
- El Reconocimiento Estadístico de Patrones.
- El Reconocimiento Sintáctico Estructural de Patrones.
- El Reconocimiento Lógico Combinatorio de Patrones.
- Las Redes Neuronales y los Algoritmos Genéticos en el RP y la MD.
- La Morfología Matemática.
- Los fundamentos del Reconocimiento de Patrones.
- La Teoría de Testores.
- El Álgebra de Algoritmo Heurísticos.
- La Geometría Discreta.
- Los Modelos Difusos de Reconocimiento de Patrones.
- Los Modelos Algebraicos y Discretos en el análisis de imágenes.
- El procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Las técnicas de Minería de Datos, Textos, Señales e Imágenes.
- El desarrollo e introducción del software y el hardware para el reconocimiento de patrones.
Áreas de aplicación
Este centro desarrolla áreas de aplicación entre las que se encuentran:
- Las Geociencias
- La Quimiometría
- La Criminalística
- La Medicina
- La Economía Nacional.
El Centro presta diversos servicios científicos y técnicos como consultoría e información científica especializada en las esferas del Reconocimiento de Patrones y de la Minería de Datos. También contribuye a la formación científica de los estudiantes de nivel superior y postgraduado mediante la tutoría de tesis de grado, maestrías y doctorado así como imparte cursos especializados en las temáticas del CENATAV. Además, divulga los resultados de las investigaciones en las temáticas de trabajo del CENATAV, propone la celebración y participa activamente en eventos científicos nacionales e internacionales, así como promueve el desarrollo de vínculos con instituciones y organizaciones internacionales afines.
Áreas de investigación
Este centro tiene tres áreas vinculadas directamente con la investigación, que se interrelacionan y complementan en cada uno de los proyectos que se desarrollan. Estas son:
Reconocimiento de patrones
El Reconocimiento de Patrones es entendido en la concepción amplia que promueve la Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones, que incluye, entre otros acápites, el procesamiento digital de imágenes, el procesamiento digital de señales y el reconocimiento de textos.
Desde el punto de vista matemático y computacional emplean técnicas de reconocimiento estadístico, sintáctico-estructural, lógico combinatorio, redes neuronales, algoritmos genéticos, morfología matemática, entre otras. El Departamento de Reconocimiento de Patrones tiene un espectro amplio de líneas de trabajo, que va desde el desarrollo de hardware, pasando por los desarrollos de sistemas computacionales hasta la creación de nuevas herramientas matemáticas.
Las áreas de investigación donde se ha acumulado experiencia son:
- Teledetección de la tierra
- Biometría
- Sistemas de Información Geográfica
- Desarrollo de software para el procesamiento digital de imágenes
- Análisis de textura de imágenes
- Análisis de datos geoespaciales
- Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales en la clasificación de patrones
- Análisis subpixel en imágenes multiespectrales
Minería de datos
La Minería de Datos, así como el Descubrimiento de Conocimientos en los Datos, representa una disciplina científica que integra desarrollos y concepciones provenientes de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, junto a la visualización de los datos, las bases de datos, la Web y la programación paralela, entre otras. Esta fusión de disciplinas muy diversas ha estado motivada por el fenomenal incremento del volumen de los datos en todas las esferas de la actividad humana y la necesidad económica y científica de extraer informaciones valiosas de los datos disponibles en los diferentes soportes.
Cuando se habla de “datos” se considera a todo tipo de dato estructurado, semi-estructurado, o no estructurado, como son las informaciones contenidas en bases de datos y almacenes de datos, las señales e imágenes, los datos espaciales y temporales, y las informaciones textuales almacenadas en muy diversos medios. De igual forma, al hablar de "bases de datos", se consideran tanto las bases de datos estáticas como las dinámicas.
Los intereses del Departamento de Minería de Datos abarcan desde los aspectos metodológicos del proceso de descubrimiento de conocimientos en los datos, el desarrollo y perfeccionamiento de los paradigmas existentes, hasta su aplicación a los disímiles problemas presentes en todas las esferas de nuestra sociedad. Entre los intereses del Departamento se incluyen los siguientes:
- Técnicas de minería de datos aplicadas a diferentes tipos de datos: textos, grafos, secuencias, datos espaciales y temporales, imágenes, etc.
- Patrones frecuentes
- Reglas de asociación
- Clasificación
- Agrupamiento
- Tendencias
- Anomalías y excepciones
- Patrones emergentes
- Lingüística computacional y Minería de opiniones.
- Programación paralela
- Programación distribuida
- Arquitecturas re-configurables para cómputo científico (FPGA).
Ingenería de sistemas
El desarrollo de investigaciones teóricas y aplicadas en el área del Reconocimiento de Patrones y la Minería de Datos, y ante la necesidad de estudiar las especificidades de los Procesos de Desarrollo de Software y su empleo en la creación de sistemas informáticos aplicados, en el año 2006 se decide la creación del Departamento de Ingeniería de Sistemas, el cual constituye el eslabón principal para la introducción de los resultados que se deriven de las investigaciones tanto teóricas como aplicadas, por lo que sus integrantes participan en los proyectos de investigación que desarrollan los departamentos de Minería de Datos y Reconocimiento de Patrones.
Las acciones principales del Departamento están encaminado a:
- Contribuir a la eficiencia de las implementaciones algorítmicas que se realicen en las investigaciones de carácter teórico.
- Aportar experiencia y pericia en el desarrollo de artefactos de software que permita obtener una buena calidad del producto final, garantizando la fase de mantenimiento y continuidad natural al proceso de desarrollo que le dio lugar.
Entre los intereses asociados a la Ingeniería de Software se incluyen:
- Ingeniería de Requisitos.
- Calidad en el Proceso de desarrollo del Software.
- Ingeniería del software basada en modelos. Análisis y Diseño Orientado a Objetos.
- Métricas del software.
- Arquitectura de Software.
- Verificación y Validación.
- Gestión de Configuración.
- Gestión de Proyectos de Software.
- Modelos Internacionales de Calidad.
- Frameworks y Patrones.
