This research explored an alternative solution to the problem of satellite attitude control using a control method that makes robust the control maneuvers and that can handle system dynamics uncertainties. The novel L1 norm adaptive control method was chosen, and respective techniques were explored implemented and modified to solve the satellite attitude control problem SACP

Los sistemas multi-agentes robóticos autónomos (MARS) son modelados y desarrollados para trabajar en procesos dedicados a la navegación en entornos estocásticos, especialmente en localización, planeación y mapeo. Estos procesos hacen uso de modelos de diseño en sistemas centralizados que generan dependencia de una unidad central, siendo esto una limitante para la autonomía de los agentes robóticos. Es por esto que la descentralización de un sistema multi-agente robótico ha sido un área de investigación en los últimos años, ya que permite el control y asignación de tareas distribuidas de manera asincrónica y robusta al no tener la dependencia de una unidad central. Sin embargo, hay áreas en las que no se contempla el proceso de comunicación entre la red generada por los agentes robóticos, creando dependencia en una conexión permanente a las unidades vecinas para realizar los objetivos propuestos. En este trabajo de investigación se describe un modelo descentralizado, que permite la interacción entre los agentes robóticos que componen el sistema y agentes externos, de manera descentralizada, basando su arquitectura de funcionamiento en la tecnología emergente de las redes de sensores inalámbricas (WSN).

La etapa de toma de decisiones espectrales en redes de radio cognitiva (CRNs) con topologías centralizadas depende entre otras variables de la fiabilidad del modelo de caracterización de los usuarios primarios (PUs), del método de procesamiento de las solicitudes en la estación base (BS) y del algoritmo de selección de canales; de acuerdo con (Masonta, Mzyece, & Ntlatlapa, 2013), (López, Trujillo, & Gualdron, 2015) entre otros autores, se hace necesario proponer y/o aplicar metodologías que estimen con mayor acierto la presencia/ausencia de los PUs en los canales licenciados, perfeccionar la forma en que se procesan las solicitudes en la BS y mejorar la sub-etapa de selección y asignación de canales en la CRN. En este sentido la tesis doctoral propone: 1) el uso de LSTM, ANFIS-GRID-FCM y SVM para predecir el comportamiento de los PUs, 2) plantea la posibilidad de gestionar anticipadamente las solicitudes de los usuarios secundarios en la BS (utilizando MLPNN) buscando reducir el tiempo necesario para la asignación del espectro, 3) generar esquemas de selección de canales eficientes basados en la clasificación del espectro a partir de las técnicas de aprendizaje SVM y ANFIS. La metodología seguida para evaluar/validar los algoritmos que forman el sistema de toma de decisiones incluye como fuente de información la utilización de una base de datos que contiene el comportamiento espectral de PUs en diferentes canales en la banda licenciada GSM y de uso libre WiFi, y la generación mediante simulación de tráfico con criterios de QoS para los SUs; los lenguajes de programación utilizados para la construcción de los algoritmos se basa en el uso de C#, Java Script y Matlab. Los resultados evidencian: 1) un mayor porcentaje de acierto en la caracterización con LSTM y ANFIS-GRID-FCM, 2) una disminución en el tiempo de selección y asignación de canales mediante la utilización de una estrategía proactiva para la gestión de las solicitudes de los SUs en relación con el existente en el estado del arte, 3) que SVM y ANFIS son técnicas válidas para ser utilizadas en la selección de canales. Como conclusión, el sistema de toma de decisiones propuesto debe ser considerado como un aporte adicional para el mejoramiento de la etapa de decisión espectral en CRNs basadas en infraestructura, que debe ser mejorado/complementado incluyendo factores tan importantes como la caracterización de los usuarios secundarios, la generación de esquemas que permitan la autoconfiguración de los nodos cognitivos, e integración de otras etapas de la CR como la movilidad espectral con el fin de determinar la viabilidad de su implementación a escala real.

El presente documento expone el desarrollo de un algoritmo orientado a esquemas de robótica asistencial trabajando en ambientes multiherramientas. Esto se refiere a un robot de tipo antropomórfico que se desenvuelve en un área de trabajo compartida por una persona, a quien asistirá en tareas como entrega de herramientas. Para ello el robot debe identificar qué herramienta desea tomar dentro de un grupo de herramientas, lo que corresponde a una labor de reconocimiento de patrones. Cada herramienta presenta características particulares que deben ser aprendidas mediante un algoritmo de reconocimiento. En este trabajo se expone una dificultad en dicho reconocimiento aún no abordada en trabajos similares y que surgió de los desarrollos propios de robótica asistencial realizados previamente. Al buscar reconocer una herramienta dentro de un grupo, el sistema de reconocimiento de patrones debe aprender las características que exhibe cada herramienta. Típicamente esta tarea se realiza mediante la captura de la imagen del grupo de herramientas por medio de una cámara, desde una posición dada, aprendiendo herramienta por herramienta. Una vez reconocida y ubicada espacialmente la herramienta, se emplean algoritmos de planeación de trayectorias, que por medio de la cinemática del robot, permiten el desplazamiento de su efector final hasta la herramienta, pero si se presenta el caso que en el área de trabajo un usuario interrumpe dicha trayectoria, el robot debe buscar una solución. En la actualidad el camino ha sido detener el robot y esperar a que termine la interrupción, al buscar mejorar esta solución, donde el robot sea capaz de generar la evasión de lo que le obstruye, se debe buscar una nueva trayectoria, desde el nuevo punto en que se halla (robot desplazado) hasta la herramienta. Es aquí donde se presenta el problema de reconocimiento, desde la nueva posición se debe capturar la información de la herramienta para generar el nuevo desplazamiento, donde al cambiar el punto de captura, por cercanía o lejanía, la herramienta presenta más o menos características, lo que varía el grado de reconocimiento desde el punto de aprendizaje inicial, dificultando el reconocimiento y confundiendo las herramientas presentes en la escena. Esta tarea desde puntos estáticos se ha trabajado ampliamente, pero desde esta perspectiva dinámica no presenta aún soluciones, que se hacen necesarias para mejorar la interacción hombre máquina, tal cual como lo hace un ser humano, que cambia la trayectoria a su destino cuando un obstáculo se detecta.

Los peatones representan uno de los principales actores y también las principales víctimas en los sistemas de movilidad a nivel mundial. Según cifras de la Corporación Andina de Fomento, el 51% de las víctimas de accidentes de tránsito en el mundo, son peatones. Esto representa impactos económicos, sociales y morales directamente sobre las víctimas, así como sobre su entorno familiar y sobre las ciudades. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud y la Organización Panamericana de la Salud, la reducción de la accidentalidad es una prioridad para el desarrollo de los países. A pesar de su importancia, los peatones y su dinámica no son considerados en la mayoría de estudios y métodos de diseño de sistemas de movilidad. Las normas para el diseño de sistemas de movilidad no consideran los peatones como entes autónomos, sino que presentan ciertos lineamientos únicamente referidos al diseño y dimensionamiento de la infraestructura; las guías para el diseño de sistemas peatonales, no tienen en cuenta su comportamiento, sino que se centran en ciertos componentes estáticos del sistema; los enfoques académicos se centran en el estudio del flujo de peatones en lugares específicos de la ciudad sin considerar sus relaciones con otros puntos u otros elementos del sistema de movilidad; y por último, los planes de movilidad peatonal solo consideran algunos de los componentes del sistema peatonal. Sin embargo, ningún modelo existente se centra en el estudio del comportamiento de los actores del sistema peatonal y de sus comportamientos emergentes. En este proyecto se propone un modelo de inteligencia colectiva que permite estudiar, analizar y explicar el comportamiento de los sistemas de movilidad peatonal considerando la complejidad de los sistemas sociales y consolidando el uso de la simulación. El modelo se construye siguiendo la metodología definida por el grupo de investigación Sistemas Expertos y Simulación (SES) para el análisis de problemas sociales y la metodología de análisis de factores (MicMac) de Michael Godet, robusteciendo las teorías sobre inteligencia colectiva. Se cuenta con un modelo computarizado basado en dinámica de sistemas, como resultado del despliegue del modelo de inteligencia propuesto, así como con una base de conocimiento sobre los sistemas peatonales, que permite verificar su aplicabilidad en un caso de estudio real en la ciudad de Bogotá-Colombia.

En este documento se propone un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en las propiedades emergentes de los enjambres. El corazón cognitivo de la investigación reposa en el algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) con compartimiento turbulento, su desempeño es probado rigurosamente, diseñando experimentos con funciones artificiales que suelen resultar de alta dificultad de resolución tomadas de la literatura de la comunidad científicamente especializada en el tema de optimización multiobjetivo basada en el comportamiento de colectivos vivos. La sencillez final del algoritmo habla de su robustez mostrada en todo el espacio de la evaluación y la nutrición cognitiva del algoritmo da cuenta de su poder e impacto en las investigaciones que se devienen con prontitud.

El principal desafío de la investigación, se sitúa en la necesidad de viabilizar la respuesta efectiva y resolutiva del modelo de salud bajo una visión de integración de servicios y niveles, garantizando la información de las condiciones de calidad de vida de la población y redefiniendo el Sistema de Información en Salud (SIS), para posicionarlo como el soporte estratégico del modelo. El enfoque de investigación es cuantitativo descriptivo, se recogieron los avances alcanzados en los últimos años, se redimensionaron y dotaron de nuevos elementos de operación y apropiación tecnológica bajo las herramientas de Lean, costeo ABC, simulación (medición de desempeño y optimización).

El pronóstico del estado del tiempo, actualmente es guiado principalmente por modelos numéricos que simulan la dinámica atmosférica, permitiendo establecer las condiciones futuras basadas en las condiciones iniciales de las variables atmosféricas. Dado el número de variables meteorológicas, los complejos sistemas de ecuaciones no lineales y los métodos numéricos utilizados, es necesario dividir el área de análisis en celdas de un tamaño determinado según el cual se establece la resolución del modelo. Debido a que existen fenómenos cuya dinámica es determinada a escalas globales y otros a escalas regionales o locales, cada modelo ajusta su dinámica para una determinada escala, entendiendo que algunos fenómenos requieren una mayor resolución (un tamaño de celda más pequeño) para tener una mejor probabilidad de acierto. Aumentar la resolución significa disminuir el espaciado temporal de los puntos de malla y por tanto aumentar el poder computacional requerido por la dinámica del modelo; al aumentar el poder computacional se involucran aspectos como la comunicación entre nodos, la velocidad de acceso a memoria local y remota, las operaciones de lecto-escritura para acceder a los datos de entrada y la distribución de las cargas de trabajo para que la solución se pueda ejecutar en un marco de tiempo factible (que el tiempo de simulación sea mucho menor que el horizonte de pronóstico). Varios estudios han establecido que aumentar la resolución del modelo en 2 veces requiere el aumento del poder computacional en 10 veces (lo cual aumenta no solo la complejidad de la infraestructura computacional sino también los costos económicos asociados). En la última década el uso de aceleradores gráficos y vectoriales, al igual que el uso de FPGAs, han permitido que se logre aumentar el poder de cómputo en configuraciones mucho más simples, eficientes, económicas y con modelos de programación consistentes; Este tipo de arquitecturas que mezclan procesadores y aceleradores ha sido denominada computación heterogénea. En la presente investigación se exponen diferentes técnicas utilizadas para acelerar el modelo de pronóstico del estado del tiempo WRF en plataformas de cómputo heterogéneas, analizando temas de infraestructura, modelo de programación y estructura interna del mismo modelo.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una aproximación a la gestión ambiental a través de un modelo para la predicción de áreas propensas a las inundaciones en el Piedemonte Amazónico Colombiano desde la computación Bio-inspirada de alto desempeño. Se elaboró un diagnóstico de la gestión ambiental en el manejo de inundaciones a partir de estudio de casos: la cuenca de La Perdiz y La Sardina en el Municipio de Florencia Caquetá, zona central del Piedemonte Amazónico. Posterior al análisis se determinó las variables significativas del modelo, para integrar aspectos de la gestión ambiental y la computación Bio-inspirada, mediante la utilización de tres tipos de métodos: descriptivo-exploratorio, proyectivo y experimental, de esta forma, investir una herramienta de predicción en el ámbito de la hidrología para aportar a la visualización de áreas inundables y prevenir la pérdida de vidas humanas en el desarrollo de las inundaciones. Por último, se verificó el modelo inspirado en un contexto de computación de alto desempeño, contrastando los datos históricos con los datos generados por el modelo propuesto. La aproximación a la gestión ambiental desde la computación Bio-inspirada permitió contribuir con la definición de un nuevo modelo denominado Agentes Vectores Naturales Geo-inspirados (AVNG), capaz de integrar aspectos ambientales, geográficos y de control, para generar información relacionada con las inundaciones en el Piedemonte Amazónico Colombiano.

El presente manuscrito de tesis doctoral, “Desarrollo de un modelo de planificación ambiental para la calidad de los recursos hídricos superficiales considerando su variabilidad climática estacional mediante implementación computacional”, en un marco meta cognitivo y en el contexto de la línea de investigación Ciencia y tecnología de la información y conocimiento, establece un modelo de planificación ambiental para la cuencas hidrográficas (cuerpos de agua superficiales). Se mencionan los elementos teóricos de la revisión exhaustiva de la literatura especializada en términos de la conceptualización de la planificación ambiental y biocomplejidad en los recursos hídricos y su escasa integración con la variabilidad climática estacional, los recursos informáticos disponibles como soluciones específicas de hidrología, hidráulica o calidad del agua, pero no integradas entre sí y la escasa aplicación de la ingeniería de sistemas complejos mediante técnicas computacionales en la toma de decisiones en cuencas hidrográficas. En la metodología se menciona, los aspectos para el desarrollo de la tesis doctoral en términos de la estructura metodológica desarrollada, método y diseño de investigación analítico – cuasi experimental con enfoque concurrente, con muestras trimestrales de información secundaria de precipitación y calidad del agua de la cuenca hidrográfica analizada y a su vez realizando la normalización de las variables del modelo para construir un modelo analítico mediante el análisis estadístico de los datos y una identificación del sistema, para posteriormente aplicar la técnica computacional de inteligencia artificial. En los resultados, se expone el desarrollo de la metodología propuesta en términos de análisis de los costos de inversión (para lodos activados, reactores anaerobios y lagunas de oxidación) y selección de tecnologías de las plantas de tratamiento de aguas residuales municipales en Cundinamarca (función ponderada de agregación de producto); la ingeniería del software como un vehículo para la planificación ambiental en la calidad de los recursos hídricos superficiales considerando la variabilidad climática estacional; normalización de las variables de calidad del agua (método maximizar y minimizar) y precipitación para la planificación ambiental en la calidad de los recursos hídricos superficiales considerando la variabilidad climática estacional; vector de calidad ambiental; el método Delphi y modelo analítico para la planificación ambiental de la calidad de los recursos hídricos superficiales; análisis de correlaciones entre variables de calidad del agua y precipitación (correlaciones del 0.24 entre precipitación y DBO5, 0.20 entre precipitación y N-NO2, 0.010 entre SST y Ptotal); identificación del modelo matemático que representa la cuenca hidrográfica (transformada de laplace) y técnicas de inteligencia artificial para emular la calidad ambiental (minería de datos y red neuronal artificial , algoritmo Levenberg Marquardt con error cuadrático medio de 4.72x10-5 y coeficiente de determinación de prueba de 0.99188). Este documento de tesis, de manera enfática considera los aportes específicos al conocimiento en términos de: Ecuaciones econométricas de costos de inversión para plantas de tratamiento de aguas residuales municipales con las variables caudal, DBO5, SST, N y P; Metodología para la selección de tecnologías con expresión ponderada de agregación de producto o de promedio geométrico ponderado; Normalización de variables DBO5, N -NO2, SST, P Total y Precipitación mediante el método de maximizar y minimizar variables; Integrar la variable precipitación con las variables de calidad del agua DBO5, N -NO2, SST y P Total en un modelo estadístico, matemático y analítico; Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para emular el criterio del grupo de expertos en términos de la calidad ambiental mediante minería de datos, lógica difusa, red neuronal artificial y enjambres de partículas; Modelo de implanificación ambiental considerando la variabilidad climática estacional para cuerpos de agua superficiales utilizando minería de datos y red neuronal artificial (algoritmo Levenberg Marquardt).