Author: José Sergio Ruiz Castilla

Autómata Celular Estocástico paralelizado por GPU aplicado a la simulación de enfermedades infecciosas en grandes poblaciones

Stochastic Cellular Automata approach for infectious disease simulation on large populations parallelized by GPU

HECTOR CUESTA ARVIZU Adrián Trueba Espinosa José Sergio Ruiz Castilla (2012)

Un gran número de áreas de la ciencia están siendo beneficiadas por la reducción de tiempo de cómputo gracias al uso de las Unidades Gráficas de Proceso (GPU). En el caso de la Epidemiología, tales unidades agilizan la simulación de escenarios con poblaciones grandes, escenarios en los que el tiempo de procesamiento es muy significativo. El presente artículo introduce la simulación de eventos epidemiológicos basado en un modelo de Autómatas Celulares Estocásticos (AC), el cual ofrece la implementación de las características principales de una enfermedad infecciosa a gran escala: contacto, vecindario, trayectorias y transmisibilidad. Un caso de estudio es simulado en una implementación del algoritmo AC para una enfermedad infecciosa de tipo SEIRS (Susceptible, Expuesto, Infectado, Recuperado y Susceptible). Una población de 1 000 000 de individuos es paralelizada a través de un algoritmo de balanceo de procesos implementado en el lenguaje de programación C-CUDA. El resultado dado por el software paralelizado por GPU es comparado contra un análisis hecho del modelo paralelizado por multi-hilos CPU. Los resultados demuestran que el tiempo de cómputo puede ser reducido significativamente gracias al uso de C-CUDA.

In science, a large number of areas are being benefited by the reduction of computational time with the use of Graphics Processing Units (GPU). In the case of Epidemiology, the benefit consists in the speedup of simulation of scenarios with bigger populations in which the processing time is large. This article introduces an epidemiological event simulation with a model based on Stochastic Cellular Automata (SCA). This model provides an implementation of the main features of a large-scale infectious disease: contact, neighborhood, trajectories and transmissibility. A case study is simulated on an implementation of the SCA algorithm for an infectious disease type SEIRS (Susceptible, Exposed, Infected, Recovered and Susceptible). A population with 1 000 000 of individuals is parallelized through a process balancing algorithm implemented in C-CUDA. The result given by the GPU parallelized software is compared against a parallelized model analysis made by multi-threaded CPU. The results show that the computation time can be significantly reduced through the use of C-CUDA.

Article

MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD Epidemiología Autómata Celular Modelo estocástico Simulación GPU (Unidades Gráficas de Proceso) Epidemiology Cellular Automata Stochastic model Simulation GPU (Graphics Processing Units)

Métricas en l industria del software para la gestión del conocimiento tácito y explícito

JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA MARIA DEL ROCIO GUADALUPE MORALES SALGADO (2015)

En las organizaciones de la industria del software existe y se genera conocimiento al desarrollar proyectos de software. Por lo tanto, el conocimiento tácito se encuentra en la mente de los desarrolladores, mientras que, el conocimiento explícito se encuentra almacenado en diversos medios en los formatos de: textos, imágenes, audios, videos, entre otros. El conocimiento tácito puede convertirse en conocimiento explícito cuando se logra plasmar de la mente del experto en un texto, diagrama, modelo, imagen, código, audio, video, etc. La ventaja que tiene el conocimiento explícito es que, facilita la actividad de compartirse en la comunidad de desarrolladores. En este caso, cada conocimiento que guarda las características de cohesión y atomicidad se le puede denominar un activo de conocimiento. Por lo que, un activo de conocimiento es intangible y puede guardar la solución a un problema específico en el terreno del desarrollo de software. Como resultado, el valor de la organización puede aumentar por la acumulación de los activos de conocimiento que posee. Surge la pregunta entonces ¿Cómo medir el conocimiento tácito y explícito que posee la organización? Por lo que, se proponen métricas para medir el inventario de activos de conocimiento en las organizaciones de la industria del software. Dichas métricas permiten conocer el status y comportamiento del conocimiento en la organización

Book part

Activo de conocimiento Conocimiento Explícito Conocimiento Tácito Métrica CIENCIAS SOCIALES

Simulación de enfermedades infecciosas en grandes poblaciones a través de un autómata celular estocástico paralelizado por GPU con C-Cuda

HECTOR CUESTA ARVIZU Adrián Trueba Espinosa JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA (2012)

Un gran número de áreas de la ciencia están siendo beneficiadas con la reducción de tiempo de cómputo, gracias al uso de las Unidades Graficas de Proceso (GPU). En el caso de la Epidemiologia: agilizando la simulación de escenarios con poblaciones grandes donde el tiempo de procesamiento es muy significativo. El presente artículo introduce la simulación de eventos epidemiológicos basado en un modelo de Autómatas Celulares Estocástico (AC), el cual ofrece la implementación de las características principales de una enfermedad infecciosa a gran escala: Contacto, Vecindario, Trayectorias y Transmisibilidad. Un caso de estudio es simulado en una implementación del algoritmo AC, para una enfermedad Infecciosa de tipo SEIR (Susceptible, Expuesto, Infectado y Recuperado). En una población de 1, 000,000 de individuos, la cual es paralelizada a través de un algoritmo de balanceo de procesos implementado en C-CUDA. El resultado dado por el software paralelizado por GPU es comparado contra un análisis hecho del modelo paralelizado por multi-hilos CPU. Los resultados demuestran que el tiempo de cómputo puede ser reducido significativamente gracias al uso de C-CUDA.

Book part

Epidemiologia, Autómata Celular, GPU, Modelo Estocástico, CUDA, Simulación. BIOLOGÍA Y QUÍMICA

Gestión del conocimiento en la micro y pequeña empresa mexicana de la industria del software

JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA YULIA NIKOLAEVNA LEDENEVA HECTOR CUESTA ARVIZU (2014)

Las empresas que desarrollan software en México son microempresas con diez o menos empleados que no cuentan con sistemas de gestión del conocimiento. Se parte de un modelo de transferencia de conocimiento de los desarrolladores expertos a los no expertos, a través de un sistema de gestión del conocimiento. Se enfocó la investigación en conocer ¿Cómo sucede la gestión de conocimiento en las micro y pequeñas empresas que desarrollan software en México? Se encontró que el problema no es solo tecnológico, sino también cultural, en dichas organizaciones. Por lo anterior se diseñó un instrumento para medir la cultura de la gestión del conocimiento, se aplicó y se muestran los resultados. Se detectó que los desarrolladores consideran muy importante compartir el conocimiento y de hecho lo hacen informalmente. Se concluyó que dichas organizaciones deben incluir la gestión del conocimiento en sus procesos de desarrollo de software

Article

conocimiento gestión del conocimiento base de conocimiento activos de conocimiento industría del software INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Computing the number of groups for color image segmentation using competitive neural networks and fuzzy c-means

Jair Cervantes Canales Farid García Lamont ASDRUBAL LOPEZ CHAU JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA (2016)

Se calcula la cantidad de grupos en que los vectores de color son agrupados usando fuzzy c-means

Fuzzy C-means (FCM) is one of the most often techniques employed for color image segmentation; the drawback with this technique is the number of clusters the data, pixels’ colors, is grouped must be defined a priori. In this paper we present an approach to compute the number of clusters automatically. A competitive neural network (CNN) and a self-organizing map (SOM) are trained with chromaticity samples of different colors; the neural networks process each pixel of the image to segment, where the activation occurrences of each neuron are collected in a histogram. The number of clusters is set by computing the number of the most activated neurons. The number of clusters is adjusted by comparing the similitude of colors. We show successful segmentation results obtained using images of the Berkeley segmentation database by training only one time the CNN and SOM, using only chromaticity data.

Book part

Color characterization Color spaces Competitive neural networks INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

API de Google maps para un mapa de conocimiento de los asesores especializados de un centro de desarrollo empresarial

JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA JOSE ANTONIO DIAZ GARCIA JAIR CERVANTES CANALES (2014)

Existen sitios dedicados a asesorar a emprendedores y micro empresarios en temas de compras, producción, innovación, ventas, finanzas, etc. Tanto en México, como en otros países, existen los CDE (Centros de Desarrollo Empresarial) otros denominados Incubadoras de Empresas, donde se brinda apoyo a los emprendedores que inician una nueva empresa. En la Universidad Autónoma del Estado de México, se creó una red de Incubadoras de Empresas en los Centros Universitarios, Una de estas unidades se encuentra en el Centro Universitario UAEM Texcoco, donde se enfocó este proyecto. Una de las misiones de los CDE es ofrecer y llevar a cabo asesorías ante los problemas y retos de las empresas nacientes. Para lo anterior se creó una aplicación Web para administrar el conocimiento a través de un Mapa de Conocimiento. Los usuarios pueden consultar la existencia de conocimiento requerido; si existe, lo podrán visualizar en un mapa con ayuda de la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) de Google Maps. Para su uso, basta un dispositivo con conexión a internet. Esta aplicación busca apoyar a emprendedores y empresarios que tiene las preguntas: ¿El CDE Tiene el conocimiento qué requiero? ¿Quién tiene el conocimiento? ¿Dónde están los portadores del conocimiento? ¿Cómo y dónde los contacto? De existir el conocimiento en el mapa bastará contactar a algún portador y establecer una modalidad para la asesoría requerida. Se parte, de la búsqueda de conocimiento, su existencia, ubicación y forma de contactar al portador del conocimiento. Para lo anterior se logró una aplicación capaz de filtrar un tipo de conocimiento y el mapeo sobre la plataforma de la API de Google Maps.

Article

conocimiento mapa de conocimiento google maps emprendedores asesoría especializada INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Reconocimiento de patrones para la identificación de clase y familia de plantas a partir de sus caracteres

JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA JAIR CERVANTES CANALES RICARDO RODRIGO JUAREZ HERNANDEZ FARID GARCIA LAMONT (2014)

La clasificación de plantas en base a sus características se le llama taxonomía o proceso taxonómico, comprende tres actividades principales que son: clasificación, nomenclatura e identificación. En la nomenclatura se le asigna un nombre científico a las diferentes especies acorde al Código Internacional de Nomenclatura Botánica. En el Instituto Botánico de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) existe un “museo de plantas”, el más completo de México. Las plantas almacenadas primero son “curadas” por una “autoridad” en el ramo. Cuándo se recolecta una planta repetidamente se almacena tomando en cuenta el lugar de origen y la fecha de recolección, para estudiar el comportamiento de la especie en el tiempo y espacio. El proceso anterior es manual coordinado por el Dr. José Luís Villaseñor Ríos. El problema existente se origina porque se tienen miles de muestras pendientes por identificar y debido al alto grado de complejidad y tiempo requerido. Por lo que se plantea como objetivo desarrollar un algoritmo para la identificación de plantas del Instituto Botánico de la UNAM acorde a los métodos usados por el curador mencionado para las cerca de 21 776 especies identificadas en México. Este sistema deberá considerar el catálogo de 150 características que pueden poseer o no cada familia. Se aplicará la metodología marcando las características que tienen una planta y mediante reconocimiento de patrones se determinará el grado de similitud que tiene con otras especies.

Book part

reconocimiento de patrones especies de plantas clase familia CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Color characterization comparison for machine vision-based fruit recognition

Jair Cervantes Canales Farid García Lamont ASDRUBAL LOPEZ CHAU JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA (2015)

In this paper we present a comparison between three color characterizations methods applied for fruit recognition, two of them are selected from two related works and the third is the authors’ proposal; in the three works, color is represented in the RGB space. The related works characterize the colors considering their intensity data; but employing the intensity data of colors in the RGB space may lead to obtain imprecise models of colors, because, in this space, despite two colors with the same chromaticity if they have different intensities then they represent different colors. Hence, we introduce a method to characterize the color of objects by extracting the chromaticity of colors; so, the intensity of colors does not influence significantly the color extraction. The color characterizations of these two methods and our proposal are implemented and tested to extract the color features of different fruit classes. The color features are concatenated with the shape characteristics, obtained using Fourier descriptors, Hu moments and four basic geometric features, to form a feature vector. A feed-forward neural network is employed as classifier; the performance of each method is evaluated using an image database with 12 fruit classes.

Book part

Color characterization Fruit classification RGB images INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Identificar cobertura vegetal de suelo clasificando pixeles en imágenes hiperepectrales con SVM (maquinas de soporte vectorial)

Adrián Trueba Espinosa JUAN CARLOS MORENO SANCHEZ JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA (2014)

Se realizó un experimento para clasificar 4 clases de cobertura vegetal de suelo usando imágenes hiperespectrales, con 63 bandas. Se trabajó con un pixel representado por vector de 63 características (uno por banda). Se probaron nueve filtros y el análisis sin filtro. Para la clasificación se usó una máquina de soporte vectorial (SVM), con un kernel perceptor multicapa (MLP). Se obtienen precisiones aceptables, mejorando muchas encontradas en la literatura [1] [2]. Con este trabajo se demuestra que es mejor usar imágenes hiperespectrales que las comúnmente usadas. Los resultados sugieren que es necesario emplear otras técnicas o pre-proceso para mejorar las clasificaciones en este tipo de imágenes.

Book part

Imágenes hiperespectrales, Máquinas de Soporte Vectorial, Kernel Perceptron Multicapa INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Complex identification of plants from leaves

Jair Cervantes Canales Farid García Lamont Lisbeth Rodríguez Mazahua ALFONSO ZARCO HIDALGO JOSE SERGIO RUIZ CASTILLA (2018)

Se presenta una propuesta para el reconocimiento de hojas muy semejantes en su apariencia.

The automatic identification of plant leaves is a very important current topic of research in vision systems. Several researchers have tried to solve the problem of identification from plant leaves proposing various techniques. The proposed techniques in the literature have obtained excellent results on data sets where the leaves have dissimilar features to each other. However, in cases where the leaves are very similar to each other, the classification accuracy falls significantly. In this paper, we proposed a system to deal with the performance problem of machine learning algorithms where the leaves are very similar. The results obtained show that combination of different features and features selection process can improve the classification accuracy.

Article

Plant identification Vision system Feature selection CIENCIAS SOCIALES