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).

En el presente proyecto se diseñó un modelo de procesamiento paralelo masivo sobre arquitecturas heterogéneas para acelerar y facilitar el tratamiento de k-mers en los procesos relacionados a la construcción de grafos en el ensamble genómico de-novo. El modelo incluye 3 principales aportes: una nueva estructura de datos denominadas CISK para representar de forma indexada y compacta los super k-mers y sus minimizer de una lectura y dos patrones de paralelización masiva, uno para obtener los m-mers canónicos de un conjunto de lecturas y otro para realizar la búsqueda de super k-mers basados en semillas tipo minimizer. Durante el proyecto se realizaron 4 procesos de evaluación: - una evaluación preliminar que permitió determinar que el proceso de ensamblaje de-novo es la etapa más compleja y con mayores requerimientos computacionales de un flujo de trabajo típico de lecturas genómicas y trancriptómicas, - una segunda evaluación que evidenció que las tareas asociados al tratamiento de k-mers son procesos que representan cuellos de botella debido a su alta exigencia de memoria, - una tercera evaluación que proyectó a las técnicas de particionamiento en disco basadas en super k-mers por semillas tipo minimizer como candidatas a potencializarlas mediante computación paralela masiva sobre plataformas heterogéneas, - y por último una evaluación al modelo propuesto que mostró sus ventajas obteniendo un speed-up hasta de 6.69x sobre procesos similares en herramientas contadoras de k-mers muy reconocidas que realizan paralelización en CPU. El código de la implementación del modelo se encuentra disponible en el repositorio https://github.com/BioinfUD/K-mersCL. Esta implementación consta de un código host y dos kernels en OpenCL, uno para minimizer canónicos y otro para signature.

El Pinus patula es una especie arbórea de amplio uso en nuestro país, pero los modelos que se emplean actualmente para estimar su volumen aprovechable son dispendiosos, segmentados y permiten obtener apenas una exactitud aceptable, por lo que esta propuesta de investigación se enfoca en proponer una función polinómica del ahusamiento del fuste para esta especie, de manera que se puedan realizar estimaciones confiables del volumen comercial y/o total. Para proponer la única función polinómica, se realizaron mediciones de la altura total y diámetros del fuste a diferentes alturas para árboles con diferentes edades en una plantación establecida en la finca El Guásimo. El muestreo se realizó en parcelas circulares de 500 m2 cada una, ubicadas al azar y en diferentes sitios de la plantación. Una vez obtenidos resultados preliminares satisfactorios de la estimación del volumen, se confrontó el modelo con individuos apeados, trozados y cubicados por el método de Smalian (1806). La prueba de bondad del modelo polinómico propuesto se realizó sobre estadísticos como los coeficientes de correlación y de concordancia de Lin. Luego, se modeló la curva de altura y se extendieron las expresiones obtenidas a todos los árboles muestra con el fin de estimar el volumen de madera en pie de la plantación. El modelo generado tuvo sustento estadístico y matemático sólido en la selección de las parcelas y de los individuos, lo mismo que en la descripción total del perfil del fuste mediante una única función polinómica y en el cálculo del valor de la concordancia entre el par de métodos que estimaron el volumen de la misma muestra. Los resultados obtenidos para el perfil de ahusamiento, la intercambiabilidad de los métodos para la estimación del volumen, las curvas de altura y el cálculo de existencias de madera de la plantación fueron muy favorables al compararlos con los reportados en la literatura. Se espera que los modelos generados en este estudio sean la base de un método que mejore la exactitud en la estimación del volumen en los inventarios forestales y que puedan emplearse en otras regiones y no sólo en la localidad de estudio, realizando los ajustes correspondientes.

Los sistemas para la gestión de energía en el hogar (HEMS), han empezado a desempeñar un papel importante en el nuevo contexto energético, debido a la modernización de los sistemas de generación, transmisión, distribución e instalaciones eléctricas de usuarios finales, y a la incorporación de las fuentes de energía renovable en el hogar. Esto contribuye favorablemente en aspectos técnicos, económicos, sociales y ambientales a la mejora de las condiciones de operación para los usuarios residenciales y para el sistema energético en su conjunto, pues permiten realizar operaciones para el monitoreo, supervisión y control de los dispositivos que se conectan en el hogar, permitiendo realizar gestión de los mismos para implementar programas de ahorro de energía en tiempo real y de autogeneración con el fin de implementar estrategias de gestión activa de la demanda (GAD) de energía. La presente tesis doctoral aborda la gestión de la energía eléctrica domiciliaria según las necesidades del usuario residencial y en concordancia con el entorno, con el fin de aportar a la operación integral del sistema eléctrico con nuevos esquemas para el uso de la energía y participando en la toma de decisiones relacionadas con el consumo y/o generación de energía, con fundamento en estrategias para la GAD a partir de cambios en los hábitos de consumo, lo cual convertirá al usuario en un usuario activo. Para ello se propone un prototipo de sistema de gestión de energía eléctrica domiciliaria, el cual se denominó GEDE, que involucra las tecnologías de la información y las comunicaciones para realizar los procesos de medición de energía en las fuentes de alimentación y en los dispositivos que se quieren gestionar, con el fin de transmitir la información por la línea de potencia a un sistema central, para luego procesarla para actividades de supervisión, monitoreo y control en tres modos: manual, semiautomático y automático, los cuales operan con algoritmos de decisión. El anterior prototipo se ha diseñado e implementado teniendo en cuenta el uso de protocolos de comunicaciones estándar en el contexto del Internet de las Cosas. Se otorga especial cuidado al análisis de la variable externa social enfocada a cambios en los hábitos de consumo de energía del usuario activo, con el fin de determinar acciones que involucren su interacción con el sistema eléctrico, incluyendo a un agente que se denomina agregador, quien proporciona los medios para proponer estrategias de gestión activa de la demanda domiciliaria, facilitando la interacción entre el usuario y los mercados energéticos. Para esto se implementó un modelo utilizando técnicas de dinámica de sistemas, que incluye el comportamiento típico de los usuarios y posibles cambios en los hábitos de consumo de energía. Este modelo se aplicó al caso de los usuarios de estrato 4 de la ciudad de Bogotá D.C. En el proceso de la investigación se unieron los elementos descritos anteriormente, y los resultados obtenidos evidencian que la participación del usuario activo es una oportunidad para contribuir con la operación del Sistema Eléctrico Nacional, bien sea como generador de su propia energía o a través de un cambio en los hábitos de consumo, pero que se requieren ajustes en el marco regulatorio nacional para incentivar su participación.

A nivel mundial la regulación para la prestación del servicio de acueducto está basada en costos del servicio por parte de la empresa (sobre todo en la demanda futura), los cuales son indicadores para calcular insumos y costos de producción del bien y del servicio. La eficiencia, suficiencia financiera y presupuestal depende en gran medida de la exactitud de las mediciones y proyecciones determinadas para un entorno de mercado. La suficiencia financiera se centra en proyecciones de costos y tasas de descuento que remuneren las inversiones. Para responder a estas exigencias y a las distorsiones socioeconómicas regionales dentro de un proyecto de investigación científica, se propuso la creación de un modelo para regular el sector de agua potable en escenarios de equilibrio inestable que considerara criterios de solidaridad y orientara la priorización de inversiones eco-ambientales, para ello se plantearon dos (2) posibles herramientas de pronóstico entre el periodo 2006 – 2040 para la ciudad de Bogotá como modelo: la primera (1), redes neuronales y la segunda (2), series de tiempo, de las cuáles solo la segunda generó resultados validables encontrando que: los estratos 1 y 2 muestran incrementos en la demanda, mientras que los estratos 3, 4, 5, 6 y el sector comercial tienden a decrecer en su consumo.

La integración de recursos energéticos distribuidos (DER, por sus siglas en inglés) en redes de distribución presenta una dispersión con una baja apropiación de estos en la gestión de los recursos energéticos por parte del operador de red (OR) (Niknam, Ranjbar y Shirani, 2005; Bouffard y Kirschen, 2008; Levin y Thomas, 2016. De igual forma, se observa un desarrollo incipiente de los mecanismos de integración de DER, los cuales básicamente están centrados en soluciones en lo concerniente a la autogeneración y, generalmente, están ligados a proyectos aislados, caracterizados por baja sostenibilidad y por ofertar ocasionalmente algunos servicios auxiliares a las redes eléctricas (Ilic, Black y Prica 2007; Yano et al. 2012; Faria et al., 2014; Dietrich et al., 2015; Yang, Zhang y Xiao, 2015). La presente tesis doctoral se ha enfocado en proponer un AI de DER en el nivel de distribución del sistema eléctrico, lo que permite una integración económica y tecnológica de ellos, mediante de su participación como oferentes de excedentes de energía y servicios para la red. Metodológicamente, se realizó el diseño de la estructura y la funcionalidad del AI de DER propuesto por medio de herramientas de modelamiento como el UML (Lenguaje de Modelamiento Universal). El modelamiento matemático para los costos de los productos energéticos que puede ofertar el AI a la red: servicios de desconexión de potencia y venta de excedentes de energía, se ha realizado a partir de la configuración de problemas de optimización del tipo entero-mixto, teniendo en cuenta los aspectos normativos vigentes en los ámbitos nacional e internacional. En cuanto al comportamiento estocástico de algunos recursos DER se ha hecho uso de funciones de distribución de probabilidad tipo Weibull y los criterios de Adisson-Dassler. Finalmente, aspectos ligados al control automático de procesos sobre los DER fueron simulados con software de automatización: Fluid SIMM 3.6, Matlab 2016 y Gxdeveloper 3.2. La verificación se realizó con ayuda de Digsilent 15.1, DSS-SIMM 2012 y Power World 2007. Como productos o resultados de la tesis doctoral se encuentra el diseño del AI en una plataforma de acceso en el espacio de computación en la nube y el planteamiento formulaciones matemáticas y problemas de optimización para la venta de los excedentes de energía a partir de GD y para la venta de los servicios de desconexión de potencia con RD que se ofertan al OR. De la misma manera, se diseñaron diferentes formas de participación de los usuarios con sus DER en la oferta de productos energéticos a la red.La integración de los DER a través del AI propuesto ha mostrado la viabilidad de su participación activa en tareas concretas de aplanamiento de la curva de demanda, la respuesta ante picos de demanda y el mejoramiento de los perfiles de tensión en la red. Como conclusión general, la tesis doctoral diseñó un AI de DER que se incorporara en la red eléctrica en calidad de actor dentro de la gestión que se realiza a nivel de distribución y comercialización de manera conjunta con el operador de la red y prestando servicios a este. Dicho AI estará inicialmente adscrito al comercializador, pero puede llegar a manejarse en forma de un ente independiente si llega a ser necesario en un futuro cercano.

En el presente documento se expone una estrategia para disminuir el fracaso que existe en el proceso de apropiación del conocimiento para soportar la toma de decisiones en organizaciones de producción de bienes y servicios.  Se evidencia la falta de hacer efectivo el conocimiento para obrar y tomar decisiones, es decir no se potencia el uso del conocimiento por deficiencia en el sistema logístico requerido para su apropiación. Se busca mostrar un camino para hacer que las organizaciones se provean de inteligencia por lo que se propone la utilización de un sistema de aprendizaje organizacional, basado en el diseño de un operador de integración logística de conocimiento construido a partir de la unión sinérgica de sistemas de gestión de conocimiento y de sistemas de soporte a la decisión.

Esta tesis doctoral estudia el problema de toma de decisiones conocido como programación de tareas (scheduling) en sistemas de servicios, el cual tiene un alcance de nivel operativo, donde las decisiones se deben tomar en un corto plazo y por tanto es necesario contar con métodos que permitan entender como un analista humano podría abordarlo. Esta situación empieza al momento de identificar un problema de programación de tareas, después debe definir una medida de desempeño y posteriormente seleccionar una técnica para resolverlo. Además, dada la complejidad propia de este problema, al ser de orden combinatorio, se suma la complejidad de los sistemas de servicios por características como la intangilidad, heterogeneidad, coproducción y variabilidad, que hace difícil su clasificación y por tanto la identificación de sus problemas. Por otro lado, es usual encontrar que en este proceso no se utilizan herramientas informáticas, ni profesionales relacionados en esta labor, así como el conocimiento acerca de esta función no es sistematizado, por tanto, no se tiene una adecuada gestión del conocimiento de esta función operativa. Para dar una aproximación a este problema, se propone un sistema experto híbrido compuesto por dos subsistemas. El primer subsistema determina el tipo de sistema de servicio y sus principales características de acuerdo con un sector (primario, manufactura, o servicio), a una sección y a una división del CIIU (Código de Clasificación Industrial Internacional Uniforme). El segundo subsistema toma como información de entrada la salida del primero y un conjunto de variables definidas para determinar el tipo de problema de programación de tareas, la medida de desempeño y la técnica de solución recomendada, a través de tres sistemas basados en reglas ejecutados en cascada.