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.