Grupo de Investigación y Desarrollo de Aplicaciones en Tecnologías de la Información y la Comunicación - GIDATIC

Ingeniería de Software

Los continuos avances tecnológicos y las nuevas demandas de los negocios en competitividad, incremento de la complejidad y diversidad, traen consigo diversos retos para la ingeniería de software. Aspectos centrales a la problemática de esta línea son el desarrollo de métodos, técnicas y herramientas para afrontar estos retos.

Las soluciones a las problemáticas de la línea buscan ofrecer procesos y métodos para el desarrollo de software de calidad de una forma eficiente y que atienda las necesidades del medio.

Dada la constante evolución de esta área, incluyendo elementos como los procesos, las metodologías, las herramientas, las técnicas y la infraestructura utilizadas para el desarrollo y despliegue de sistemas de software, aparecen nuevos retos a considerar como problemas de investigación propios de la línea.

Interfaces Hombre Máquina

La línea de interfaces hombre máquina se enfoca en investigar los problemas asociados con la interacción entre personas intermediada por tecnologías digitales. Se trabajan maneras en las cuales las personas puedan interactuar con y por medio de dichas tecnologías y en el desarrollo de soluciones que habiliten la interacción entre estas y las personas.

Debido a los componentes tecnológicos y humanos involucrados en los problemas asociados con la línea, es necesario que ésta se nutra de conceptos provenientes de las ciencias de la computación, así como las ciencias del comportamiento humano, la comunicación y las disciplinas del diseño. Por tanto, en la línea participan ingenieros y diseñadores para posibilitar el desarrollo de soluciones novedosas que nazcan de las intersecciones de estas disciplinas.

La línea de interfaces humano máquina es una línea joven en el grupo GIDATIC. Nace desde las inquietudes del programa Ingeniería en Diseño de Entretenimiento digital. Por tanto, su desafío principal será vencer la inercia inicial y fundar unas dinámicas de trabajo y contribuciones que le permitan consolidarse como referente a nivel local, así como impactar los procesos académicos en pregrado y postgrado.

Infraestructura y Arquitecturas TIC

En la situación actual, donde los temas más relevantes en Tecnologías de la Información y la Comunicación son los servicios en la nube, Smart Cities, evolución de la tecnología celular, IoT, y aplicaciones de trabajo colaborativo, entre otros; Gartner ha declarado las siguientes tendencias estratégicas para el año 2018: inteligencia artificial, gemelos digitales, Cloud to the Edge, plataformas conversacionales, realidad virtual y aumentada, Blockchain y negocios digitales; se hace evidente la necesidad de continuar desarrollando una infraestructura y protocolos para garantizar la comunicación entre clientes, y entre clientes y servidores, satisfaciendo los requerimientos de QoS demandados por cada aplicación. De manera que asegurar el funcionamiento óptimo de las tecnologías mencionadas previamente, depende de que se continúen haciendo esfuerzos en investigación desde la capa física hasta capa de sesión del modelo OSI.

La Línea Infraestructura y Arquitecturas TIC tiene como objeto de estudio los sistemas y componentes de comunicaciones que provean conectividad entre personas, máquinas u organizaciones.

Son temas concretos de estudio los esquemas de adquisición y procesamiento de señales multidimensionales, arquitecturas de interconexión entre diferentes sensores y centros de fusión, las formas de incorporar seguridad en cada uno de los nodos involucrados en una red interconectada, el diagnóstico de vulnerabilidades en diferentes redes de TI, el procesamiento de datos sensados por una red heterogénea de nodos distribuidos. Todo esto en diversas aplicaciones que incluyen monitoreo de estructuras civiles, gestión del riesgo, agricultura de precisión, salud, principalmente.

El objetivo de la línea es estudiar las arquitecturas, la seguridad, la infraestructura y tendencias de las tecnologías de la información y las comunicaciones que se necesitan para soportar los servicios y aplicaciones que usamos, y tiene como desafío promover y crear soluciones TIC a los problemas que tiene la sociedad aplicando las investigaciones realizadas al interior del grupo de investigación para que su apropiación e impacto beneficien a la humanidad

Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

La inteligencia artificial y la ciencia de datos comparten raíces comunes en saberes tales como el aprendizaje de máquina, la inferencia estadística, la teoría de la información y la optimización matemática. El desarrollo e integración de estas técnicas ha posibilitado la creación de aplicaciones en áreas tales como salud, educación, negocios y finanzas, robótica, visión artificial, el procesamiento de lenguaje natural, entre otras.

La inteligencia artificial y la ciencia de datos abordan problemas donde se disponen conjuntos de datos a partir de los cuales se puede extraer información útil para las aplicaciones. Según el tipo de datos (discretos/continuos) se distinguen métodos de clasificación, asociación y regresión. Dependiendo de si los datos se encuentran etiquetados o no, se distinguen los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado respectivamente. Según la organización de los datos se distinguen metodologías para datos estructurados, tales como los que se almacenan en bases de datos/bodegas de datos, como no estructurados, como por ejemplo audio, video, imágenes, texto. Según la forma de procesar los datos se distinguen métodos de procesamiento offline (operan sobre datos almacenados) y online (operan sobre flujos de datos – data streams).

Las áreas de investigación de la línea incluyen aspectos de investigación básica, tales como explorar nuevos métodos o mejoras a métodos existentes; aspectos de investigación aplicada, tales como la identificación de problemas concretos y el desarrollo de soluciones a estos problemas basados en el uso de técnicas de inteligencia artificial y de la ciencia de datos; y aspectos de investigación formativa, que buscan el desarrollo de capacidades investigativas en estas áreas en estudiantes de todos los niveles (pregrado, semilleros, postgrado).