Líneas de investigación

 

Línea 1. Diseño de sistemas software complejos y aplicaciones en smart cities

Esta línea de investigación se centra en Ingeniería del Software de sistemas complejos, particularmente en los modelos de proceso, arquitecturas de producto y herramientas software para conseguir mejorar, en términos generales, la calidad del producto software y de manera relacionada la del proceso de elaboración de ese producto. Entre las aplicaciones en las que se trabaja figuran IT para energía y smart grids, en la que se utilizan las Tecnologías de la Información para mejorar la gestión energética (cubriendo aspectos tales como el diseño para bajo consumo, reciclado, reutilización e impacto ambiental) y el diseño de sistemas de recomendación en el marco de redes sociales.

Linea1.1. Modelos de proceso para mejorar la calidad y fiabilidad y acelerar tiempos de desarrollo y despliegue de Sistemas IoT.

El objetivo de esta sublínea es el estudio de procesos y definición de modelos de procesos, fundamentalmente basados en principios Lean, Agile y DevOps, para acelerar los ciclos de entrega software de sistemas IoT con calidad y fiabilidad. La sublínea cubre todas las fases del ALM (application lifecycle management) con especial énfasis en la automatización de gestión de entregas (releases) y la operación/monitorización de sistemas, así como aspectos organizativos y culturales Agile y DevOps.

Linea1.2. Productos y Procesos para la mejora de la definición de requisitos, el diseño de Arquitecturas Software y la construcción de Líneas de Producto Software de Sistemas Complejos.

El objetivo de esta sublínea consiste en el estudio y la definición de nuevos productos y procesos a través de la integración de mecanismos y enfoques de ingeniería del software para la mejora de la ingeniería de requisitos y de la construcción de arquitecturas software y líneas de producto software para sistemas complejos pertenecientes a diferentes dominios. De forma que, a través de estos nuevos productos y procesos, se de soporte a las necesidades y características específicas de cada dominio, entre ellos las Smart Cities.

Linea1.3. Modelos de Innovación Software en la Construcción de Sistemas Complejos.

El objetivo de esta sublinea profundizar en la incorporación de la innovación como palanca para la construcción de sistemas complejos. El estudio de la innovación abarca desde la definición de modelos de evaluación de la innovación que sean aplicables a sistemas complejos a la identificación e incorporación de procesos y prácticas innovadoras que permitan reducir el tiempo de respuesta en la construcción de sistemas complejos en escenarios de mercados cambiantes.

Linea1.4. Sistemas de Control para Smart Cities y Sistemas Software Complejos.

El objetivo de esta sublínea es la evaluación de beneficios y perjuicios, entre diferentes alternativas de control para dispositivos de interés en el ámbito de las "smart cities".

Linea1.5. Inteligencia Colectiva en Sistemas Complejos.

El objetivo de esta línea es profundizar en las cuestiones que se abren cuando consideramos que los sistemas complejos, en concreto los sistemas ciberfísicos (habituales en Smart Grids y Smart Cities), no interactúan únicamente con las personas a modo de “usuario final” sino que estas personas se comportan como un grupo inteligente en conjunto. Como consecuencia tenemos un sistema diferente, con un alcance diferente; la arquitectura del sistema tendrá características que llevarán a nuevos tipos de comportamiento que hay que estudiar. Además, puede ocurrir que los componentes del sistema ciberfísico también tengan inteligencia lo que nos llevaría a una dimensión de mayor complejidad.

Linea1.6. Diseño de Sistemas Inteligentes para Industria, Redes de Telecomunicaciones y Ciberseguridad.

Esta sublínea de investigación trata de abordar la problemática del desarrollo e implantación de sistemas inteligentes en ambitos industriales tales como las empresas ubicadas bajo el epígrafe "Industria 4.0", compañías del sector de Telecomunicaciones involucradas en el despliegue de redes "beyond 5G" y en el área de Ciberseguridad. En particular, el foco de investigación se centra en desarrollar componentes inteligentes de aplicación en las áreas anteriormente mencionadas y usando nuevos paradigmas de aprendizaje basados en técnicas de Deep Learning y Reinforcement Learning.

Linea1.7. Modelos de Aprendizaje Computacional.

Esta sublínea de investigación abarca el diseño, creación y evaluación de nuevos modelos de aprendizaje computacional tanto en entornos de aprendizaje supervisado como de aprendizaje no supervisado.

Línea 2. Simulación de sistemas y aplicaciones en smart cities

El objetivo de esta línea de investigación es la utilización de herramientas matemáticas y de Ciencias de la Computación para el estudio y simulación de sistemas, entre los que se incluyen modelos no convencionales de computación y aplicaciones en el contexto de las smart cities. Actualmente, los investigadores interesados en esta línea trabajan en la modelización y simulación de distintos tipos de sistemas: modelos computacionales de clara inspiración biológica como Algoritmos Genéticos, Computación Evolutiva, Redes de Neuronas Artificiales, Computación Molecular (Computación basada en ADN, Computación Celular, y Computación con Membranas), sistemas críticos con muy poca probabilidad de entrar en fase crítica y sistemas básicos para el avance de la Ciencia y la Tecnología, particularmente en el ámbito de la Biología y la Industria.

Linea2.1. Computación Cuántica.

El objetivo de esta sublínea es el estudio de la Computación Cuántica: propiedades de este modelo computacional, uso de prototipos y simuladores y diseño de algoritmos y aplicaciones.

Linea2.2. Computación Natural.

El objetivo de esta sublínea es el estudio y diseño de algoritmos y modelos de computación convencionales y no convencionales de inspiración biológica para la solución de problemas computacionales complejos, así como su simulación/implementación sobre plataformas computacionales ultraescalables.

Linea2.3. Análisis de Redes mediante grafos.

El objetivo de esta sublínea es el estudio de Redes a través de su modelización en Teoría de Grafos: propiedades, algoritmos y aplicaciones.

Linea2.4. Optimización de Sistemas en Smart Cities.

El objetivo de esta sublínea consiste en la identificación, modelado y resolución de problemas de optimización en sistemas relacionados con Smart Cities o con aplicación en los mismos, mediante técnicas exactas y aproximadas, entre las que se encuentran las heurísticas y las metaheurísticas.

Línea 3. Simulación y diseño de sistemas distribuidos, redes dinámicas y redes móviles y aplicaciones en smart cities

Los intereses generales dentro de esta línea de investigación se centran en los aspectos tanto teóricos como prácticos de los sistemas distribuidos y sus aplicaciones en el contexto de las smart cities. Los profesores interesados en esta línea centran sus investigaciones en temas como el diseño y análisis de algoritmos distribuidos, tolerancia a fallos en redes y sistemas distribuidos, redes de sensores, redes dinámicas, redes móviles ad-hoc, algoritmos confiables de coordinación distribuida (consenso, elección de líder), modelos de memoria distribuidos (atómico, secuencial, causal, etc) y sistemas inteligentes de transporte.

Linea3.1. Acceso y tratamiento masivo de datos para Sistemas de Transporte Inteligente.

Esta sublínea de investigación se centra, por un lado, en la integración de las tecnologías de la información y telecomunicaciones (TIC) con la infraestructura de los sistemas de transportes inteligente (ITS), que se basan en cuatro principios fundamentales: sostenibilidad, integración, seguridad y capacidad de respuesta. El éxito de ITS depende en gran medida de la plataforma utilizada para acceder, recopilar y procesar datos precisos del entorno. La teledetección (tanto terrestre como satelital), como medio fundamental de acceso y tratamiento de información geográfica, se ha convertido en un enfoque adecuado para recopilar datos de manera efectiva a gran escala y con un nivel de precisión que satisface la demanda de ITS.

Linea3.2. Sistemas de Ayuda a la Descisión en el ámbito de las Smart Cities.

La investigación basada en datos obtenidos mediante sensores remotos, está dirigida al desarrollo de sistemas de soporte a la decisión mediante procesamiento de grandes conjuntos de datos entrantes y su posterior análisis. Los resultados de estos sistemas irán dirigidos a los servicios responsables del desarrollo de las ciudades inteligentes.

Linea3.3. Algoritmos de coordinación para Sistemas Distribuidos Tolerantes a Fallos.

Los servicios ofrecidos en una smart city fundamentan su funcionamiento en un conjunto de elementos de computación conectados en red que llamamos sistema distribuido. El buen funcionamiento de estos servicios depende de que el sistema distribuido subyacente sea tolerante a fallos. La investigación en este campo consiste en diseñar protocolos que permitan garantizar fiabilidad y alta disponibilidad ante fallos tanto de computación como de datos de una manera coherente.

 

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