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Defensa Tesis Doctorado Guido Chari 13/12/2017 14:00 — Laboratorio 4
Charla de la Carrera 13/12/2017 18:30 — Hall Central
Defensa Tesis Licenciatura Santiago Alvarez Colombo 14/12/2017 17:00 — Laboratorio 5
 

Áreas de Investigación

 

Algoritmos, Complejidad y Aplicaciones

Esta área se enfoca en la concepción de algoritmos eficientes en optimización no lineal, teoría de grafos, para la evaluación de consultas particulares de bases de datos muy grandes en genómica, recuperación de imágenes, búsquedas en la web y geometría elemental. También se estudia la complejidad en computación científica (cotas superiores  e inferiores de complejidad en el contexto numérico, seminumérico y simbólico).

Campos: Teoría general de grafos, paging, Knowledge Management, microeconomía y algoritmica de publicidad on-line, complejidad de Kolmogorov y azar, álgebra lineal numérica, sampling, teoría de números efectiva, criptografía, constraint data bases, geometría algebraica, semialgebraica y diofántica efectiva (Computer Algebra), teoría algebraica de complejidad.

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Lógica y Lenguajes

Esta área se centra en el estudio de aspectos fundacionales de las ciencias de la computación. Comprende el estudio de sistemas lógicos tanto desde el punto de vista teórico como también su aplicación en técnicas de demostración automática,  model checking y  detección de inconsistencias u omisiones en  documentación legal.  Aborda problemáticas relacionadas con la sintaxis (autómatas, gramáticas) y semántica (teoría de tipos, definición de nuevas primitivas) de lenguajes  y el estudio de modelos de cómputo (sistemas de reescritura, cálculo lambda y cálculo de procesos). Asimismo, se estudian aspectos de computabilidad:  a un nivel más aplicado, se analiza la complejidad computacional de diferentes sistemas y,  a un nivel más teórico, se analiza la jerarquía computacional de máquinas ideales.

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Investigación Operativa

 

La Investigación Operativa se define como la ciencia de la toma de decisiones. El trabajo dentro de esta área incluye el desarrollo de métodos y algoritmos capaces de analizar simultáneamente variables y escenarios posibles, para determinar políticas óptimas para un problema dado.

Las líneas actuales de investigación del área se centran principalmente en: Combinatoria poliedral. Desarrollo de algoritmos de separación. Métodos exactos para problemas de programación entera: branch and cut, branch and price, branch and cut and price. Metaheurísticas para problemas de optimización combinatoria. Revenue Management. Algoritmos para problemas de optimización on-line. Estudio de clases de grafos: caracterizaciones, reconocimiento y algoritmos para diferentes problemas.

Los integrantes del grupo cuentan con amplia experiencia en el análisis, modelado y desarrollo de software para problemas de optimización y logística en organizaciones y empresas de varios rubros de producción o de servicios.

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Inteligencia Artificial e Ingeniería de la Información y del Conocimiento

 

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que, en su visión más moderna, se centra en la investigación y desarrollo de diversos aspectos de los agentes informáticos racionales. Dichos agentes suelen dividirse en cinco tareas 1) percibir/capturar su entorno, 2) representar internamente tales percepciones y el conocimiento del dominio, 3) razonar y sacar conclusiones a partir del conocimiento adquirido, 4) aprender a partir de las situaciones resueltas nuevo conocimiento y, finalmente, 5) actuar/operar sobre su entorno como consecuencia de las etapas anteriores. El área incluye grupos trabajando en temas relacionados a la primera tarea como el de: Percepción y Reconocimiento de Patrones (en particular el Procesamiento de Imágenes), Procesamiento del Habla y del Lenguaje Natural, Extracción de Información, etc. En el estudio de aspectos de la segunda tarea se inscriben los grupos Búsquedas Heurísticas, y de Lógica y Representación del Conocimiento. Entre los enfoques para el problema de razonamiento están los grupos de Demostración Automática, Razonamiento Aproximado, Razonamiento No-monótono, Revisión de Creencias y Sistemas Expertos.

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Ciencias Computacionales de la Vida y Simulación de Sistemas Complejos

 

Esta área se centra en la aplicación de las tecnologías de la información y las comunicaciones al estudio de problemas en las ciencias naturales e ingeniería. Se abordan el modelado y simulación en sistemas complejos en ciencias computacionales de la vida, en hidrodinámica, en ingeniería hidráulica fluvial e hidrología, en sistemas de eventos discretos, en control de sistemas híbridos.Se estudian herramientas y metodologías formales para el modelado y la simulación y la performance y escalabilidad en computación distribuida en un contexto de HPC y Grid Computing.

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Ingeniería de Software

 

El área comprende métodos, ambientes y herramientas que dan soporte automatizado o semi-automatizado para la construcción de sistemas que hacen un uso intensivo de software. Los integrantes del área tiene interes en la especificación, construcción, análisis, verificación, validación y síntesis de artefactos vinculados al proceso de desarrollo de software utilizando tanto métodos formales como empíricos.

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Imagenes, Señales y Robótica

 

El área comprende procesamiento de imágenes, compresión de señales, visión computacional, redes neuronales, diseño de sistemas embebidos con FPGAs  y computación gráfica. Se trabaja en temas tales como: segmentación de imágenes, detección de acciones en video, visión 3D, seguimiento de objetos, texturas dinámicas, visualización de ambientes topográficos, procesamiento y análisis de imágenes de radar de apertura sintética, filtros no-lineales, compresión sin pérdida de imágenes satelitales, compresión de secuencias de resonancia magnética, compresión de videos de monitoreo de pacientes reconocimiento de dígitos manuscritos, recuperación de imágenes de texturas, modelos cognitivos de memoria y aprendizaje, resultados y fundamentos teóricos de Memorias Asociativas, clasificación de patrones climatológicos regionales, seguridad informática, diseño de sistemas embebidos con FPGAs, co-diseño de sistemas hardware software, técnicas para verificación funcional de sistemas digitales, aceleración vía FPGA de  algoritmos computacionalmente costosos, diseño de sistemas embebidos para aplicaciones de robótica.

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