Modelos de Aprendizaje Computacional -...
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Modelos de AprendizajeComputacional
Escuela de Ingeniería y CienciasRaúl Monroy
Resultados del Grupo• Profesor(es) investigadores:
– Miguel Angel Medina Pérez; Luis A. Trejo Rodríguez; Miguel González Mendoza; Neil Hernández Gress
• Profesor(es) star (si los hay): – Jose E. Ramírez Márquez
• Postdocs: – Octavio Loyola González - Leonardo Chang - Ariell García– Victor Ferman - Armando López Cuievas - Nestor Velasco
• Alumnos doctorales:– Danilo Valdés– Eduardo Aguirre
• Graduados de doctorado (Dic 14 - jun 17 ):– Ari Yair Barrera - Víctor Fermna– Fernando Gudiño - Benito Camiña– Ricardo Acevedo - Roberto Alonso– Jorge Rodríguez - Bárbara Cervantes
• Artículos en journals Q1/Q2 de Scopus (jul 16 - jun17): – Miguel Medina (4) - Raúl Monroy (10)– Luis A. Trejo (4) - José E. Ramírez Márquez (12)– Miguel González (4)
• Monto en propuestas aprobadas (jul 16 - jun17): – Miguel Medina: casi 6 millones en colaboraciones de 3 propuestas. – Luis Trejo: 3.6 Millones, en 3 propuestas: NIC DNS, NIC Ads, Novus.– Miguel González: 10 Millones en dos años, 3 proyectos FIWARE. Colaborando en proyectos SENER (+30 M pesos)– Neil Hernández: más de 50 millones en proyectos Microsoft, IBM, SENER yt– Raúl Monroy: más de 6 millones en 3 propuestas
GIEE – Machine Learning Models
• Armando López C., GDL• Victor H. Ferman L.• Octavio Loyola G.• Ariel García• Néstor Velasco• Leonardo Chang
• Raúl Monroy B., CEM• Luis A. Trejo R., CEM• José E. Ramírez M., SIT• Miguel González M., CEM• Neil Hernández G., CEM• Miguel A. Medina P., CEM
• Eduardo Aguirre B.• Joanna Alvarado U. • Ari Barrera A.• Leonardo Cañete• Bárbara Cervantes G.• Rodolfo A. Ramírez• Danilo Valdés• Ismay Pérez
• Efrén Chávez O.• Ricardo J. Cuevas A.• Luis F. González• Fernando Gómez• Nissim Hurst• Jorge Rodríguez R.• Nicolás Villegas F.
Graduate studentsStaff
Research assistants (posdocs) Collaborators• Dieter Hutter, DFKI• Juan A. Nolazco, MTY• Carlos Mex, ITAM• Carolina del Valle, UP• Rafael Murrieta, CIMAT• Toby Walsh
Competencias del GrupoModelos de aprendizaje
computacional
• Clasificación de una clase• Reconocimiento de huellas dactilares y palmares• Agrupamiento• Clasificadores basados en patrones
Visualización
• Modelos de visualización dinámicos
Áreas de aplicación
Modelos de aprendizaje
computacional
Visualización
Diagnóstico(medicina, procesos
industriales, etc.)
Detección de anomalías
(ciberseguridad, integridad
personal, etc.)
Automatizacióne la ind.
mecánica
Apoyo en la toma de
decisiones
Generación y transferencia de conocimiento
Generación de conocimiento
Creacion y desarrollo de
productosservicios
Desarrollo de empresas,
incubación, o aceleración.
Modelos de aprendizaje en Ciberseguridad
Identificación de patrones
NIC – evaluación del impactode anuncios en Internet
NIC – detección y mitigación de ataques DDoS al DNS
FIWARE, SmartSDK y FINEXT
1. Algoritmos basados en minucias para la identificación de huellas latentes dactilares y palmares
Objetivo: Crear algoritmos para la identificación de huellas latentes dactilares y palmares• basados en nuevos descriptores y agrupamientos globales de
minucias• invariantes a la escala, más eficaces y eficientes
Responsables: Miguel Medina y Raúl Monroy
Productos o servicios: • 4 Artículos JCR; Sistema AFIS; Tesis de doctorado: • Algoritmos de identificación de huellas latentes dáctilo-palmares.
¿A qué sector/empresas se le puede ofrecer este tipo de investigación para realizar vinculación?
Algoritmos basados en minucias para la identificación de huellas latentes dactilares y
palmares
Cluster 𝐴𝐴𝑙𝑙
Cluster 𝐵𝐵𝑙𝑙
Cluster 𝐶𝐶𝑙𝑙
𝜕𝜕 𝐵𝐵𝑙𝑙 ,𝐶𝐶𝑙𝑙
𝜕𝜕 𝐵𝐵𝑙𝑙 ,𝐶𝐶𝑙𝑙 − 𝜕𝜕 𝐵𝐵𝑟𝑟 ,𝐶𝐶𝑟𝑟 = 38 pixels
Cluster 𝐴𝐴𝑟𝑟 Cluster 𝐵𝐵𝑟𝑟
Cluster 𝐶𝐶𝑟𝑟
𝜕𝜕 𝐵𝐵𝑟𝑟,𝐶𝐶𝑟𝑟
2. FiToViz: Un Enfoque de Visualización para la Identificación en Tiempo Real de Situaciones de
Riesgo.
Objetivo: Desarrollar una plataforma de monitoreo para el usuario final (ciudadanos, pacientes, personas de la tercera edad, etc.), mediante datos de sensores no intrusivos portados por el usuario. Los datos son visualizados en la plataforma acompañados de la salida de un algoritmo de aprendizaje máquina, de tal forma que el tomador de decisiones pueda reaccionar de forma oportuna dependiendo de la situación en la que se encuentra el usuario.
Responsable: GIEE-Modelos de Aprendizaje Computacional
Productos o servicios: • Plataforma de Monitoreo de personas para la identificación de
situaciones de riesgo.• Algoritmos de aprendizaje máquina para la detección de riesgo
personal. • Técnicas de visualización para la detección de riesgo personal.
Sector/empresas: Seguridad pública, Sector Salud.
FiToViz: Un Enfoque de Visualización para la Identificación en Tiempo Real de Situaciones de Riesgo.
3. NIC - ADsObjetivo: Desarrollar algoritmos y modelos de visualización que permitan identificar de manera eficaz el comportamiento proveniente del tráfico generado por humanos y robots en un sitio web.
Responsable: Raúl Monroy
Productos o servicios:Tesis en desarrollo o temas para desarrollo de tesis que se pueden ofrecer a candidatos de doctorado:• Nuevos algoritmos basado en patrones de contraste para identificar el
comportamiento del tráfico proveniente de humanos y sistemas automatizados (robots).
• Técnicas de visualización para mostrar el comportamiento del tráfico proveniente de humanos y robots.
¿A qué sector/empresas se le puede ofrecer este tipo de investigación para realizar vinculación?• Empresas en el sector tecnológico, específicamente aquellas que cuenten sitios
webs.
NIC - ADs
• 76% -> referer = 'A' ∧ date != {2017-06-28, 2017-06-29} ∧ ip != {200.14.52.199, 200.23.5.170}
• 63% - referer = 'A' ∧ url != {'B', 'C'} AND time != '18:21:55' ∧ ip != '200.14.52.199' ∧ date != {2017-06-29,2017-06-28}
• 49% - referer = 'A' ∧ agent = 'D' ∧ time != '18:21:55' ∧ ip != '200.14.52.199' AND date != {2017-06-29,2017-06-28} ∧ bytes != '813'}
‘A’ -> http://nicmirror.dynu.net/‘B’ -> /jsf/user_abc/register/registerForm.html‘C’ -> /static/images/es/boletines.png‘D’ -> w3af.sourceforge.net <- Es un BOT reconocido en la web
200.14.52.199 -> Universidad de Ciego de Ávila, Cuba200.23.5.170 - > Instituto Nacional de Astrofisica Optica Y Electronica, México
4. NIC - DNS
Objetivo: Desarrollar y explorar contramedidas eficientes y efectivas para la detección y mitigación de ataques DDoS por amplificación que tienen como objetivo a los servidores DNS autoritativos.
Responsable: Raúl Monroy
Productos o servicios: • Plataforma de monitoreo de servidores DNS para la identificación de ataques.• Algoritmos de aprendizaje máquina para la detección de anomalías. • Técnicas de visualización para la detección de anomalías.
¿A qué sector/empresas se le puede ofrecer este tipo de investigación para realizar vinculación?
Empresas en el sector tecnológico, específicamente aquellas que dependan fuertemente de internet
NIC - DNS
5. SmartSDK: A FIWARE-based SDK for developing smart apps
Objetivo: SmartSDK es una iniciativa FIWARE que ofrece paquetes listos para usar en la creación de servicios inteligentes.
Responsable: Miguel González
Productos o servicios:• Aplicaciones en los dominios de Ciudades Inteligentes, Cuidados de la Salud Inteligentes
y Seguridad (Videovigilancia) Inteligente.
¿A qué sector/empresas se le puede ofrecer este tipo de investigación para realizar vinculación? Ciudades, Empresas interesadas en desarrollo basado en APIs
Productos:- Artículos de revista- Artículos de conferencia- Capítulos de libro- Software especializado
Colaboración:- Telefonica I+D, FBK, Martel, HopU,
Ubiwhere (Europa)- INAOE, INFOTEC, CICESE, CENIDET
(Mexico)
Patrocinadores:- CONACYT, Unión Europea
H2020. (Sep 2016-Ago 2018)
FIWARE MexicoObjetivo: FIWARE Mexico allows developers, integrators, contributors and end usersbenefit from a dynamic FIWARE innovation ecosystem in Mexico.
Responsable: Miguel González
Productos o servicios:• Modelos de innovación Tecnológica FIWARE, Aplicaciones para Ciudades Inteligentes.
¿A qué sector/empresas se le puede ofrecer este tipo de investigación para realizar vinculación? Ciudades, empresas interesadas en modelos de negocio basado sen APIs y FIWARE.
Productos:- Artículos de revista- Artículos de conferencia- Capítulos de libro
Colaboración:- INMARK, Telefonica I+D, Martel,
(Europa)- INFOTEC, CUDI (Mexico)
Patrocinadores:- CONACYT, Unión Europea
H2020. (Sep 2016-Ago 2018)
FINEXT: Bringing FIWARE to the NEXT step
Objetivo: a) bringing FIWARE from an European Open Source project to a global Open Source Community, b) ensuring FIWARE meets the highest quality standards and besttechnical support, c) positioning FIWARE as the de facto standard for the development of smart applications, and d) ensuring FIWARE Lab to be a self- sustainable environment.
Responsable: Neil Hernández, Miguel González
Productos o servicios:• Aplicaciones y entornos de alto desempeño para aplicaciones basadas en APIs, así
como de datos abiertos, IoT y BigData.¿A qué sector/empresas se le puede ofrecer este tipo de investigación para realizar vinculación? Ciudades, Industrias interesadas en 4.0
Productos:- Artículos de revista- Artículos de conferencia- Capítulos de libro- Software especializado
Colaboración:- Engineering, ATOS, ORANGE,
CreateNET, Martel, +10 socios (Europa)
- INFOTEC (Mexico)
Patrocinadores:- CONACYT, Unión Europea
H2020 (Ene 2017-Dic 2018).
Producción científica 2016/2017
• Listado de artículos (revista y conferencia) publicados por miembros del grupo:• "Bagging-TPMiner: a classifier ensemble for masquerader detection based on typical
objects," Soft Computing• "Online personal risk detection based on behavioural and physiological
patterns," Information Sciences• "PBC4cip: A new contrast pattern-based classifier for class imbalance
problems," Knowledge-Based Systems• "Ensemble of one-class classifiers for personal risk detection based on wearable sensor
data," Sensors• “Semantic Approach for Discovery and Visualization of Academic Information Structured
with OAI-PMH”, Acta Polytechnica• “Solving binary cutting stock with matheuristics using particle swarm optimization and
simulated annealing”, Soft Computing• “Special issue on Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2014 and
2016”, Soft Computing• “Brief Review of Techniques Used to Develop Adaptive Evolutionary Algorithms”, Open
Cybernetics & Systemics Journal
Producción científica 2016/2017
• Listado de tesis de Doctorado asesoradas:• Enhancing one-class classification for masquerade- and personal risk-
detection, using clustering and a cluster validity index. (Estudiante: J. Rodríguez; Asesores: R. Monroy y M. A. Medina Pérez)
• Towards One-class Classification Approach for Personal Risk Detection Based on Behavioural and Physiological Patterns Through Wearable Measurements. Ari Yair Barrera Ánimas. Ph.D. in Computer Science. Dissertation with honors. ITESM, Campus Estado de México. Asesor: Luis A. Trejo. July 17th 2017)
• Fernando Gudiño Peñaloza. PhD on Computer Sciences, Graduate School in Engineering and Sciences. Tecnológico de Monterrey, Campus Estado de México. Title: Fuzzy Hiperheuristic system for parameters setting in Genetic Algorithms. August 17th, 2015. Asesor: Miguel González Mendoza
• Ricardo Acevedo Avila. PhD on Computer Sciences, Graduate School in Engineering and Sciences. Tecnológico de Monterrey, Campus Estado de México. Title: An Automated Video Surveillance System Technological Framework for Implementation on Reconfigurable Hardware. December 1st, 2014.