(Octubre 2018) Con éxito se llevo a cabo el Taller de Charlas Nisum-FACE

El día viernes 19 de octubre, a las 19:00 hrs se dio inicio al Taller en tecnologías Emergentes para la Innovación”, organizado por la empresa Nisum y la Facultad de Ciencias Empresariales de la Universidad del Bío- Bío. En este taller se contó con la participación de estudiantes, académicos e invitados de instituciones y empresas de la región del Bío-Bío.

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Las tecnologías emergentes en un futuro no muy lejano, cambiarán la forma de vivir del ser humano brindándole mayor facilidad a la hora de realizar sus actividades cotidianas. Estas tecnologías indudablemente están modelando nuestra sociedad, nuestras costumbres, la forma de relacionarnos y comunicarnos, la forma en la que las empresas diseñan, producen y ofrecen sus productos al mercado como también su servicio posventa. Dado esto, surge la necesidad de que el país cuente con profesionales formados en concordancia con las metodologías y técnicas que hoy en día requieren la empresas que desean lograr un avance sustantivo hacia la llamada 4ta revolución industrial: La fábrica inteligente. En este ciclo de charlas se realizó una revisión de las metodologías y técnicas de apoyo tendientes a la transformación digital de la empresa actual en temas como: tecnologías para el e-commerce y la innovación, Internet de las Cosas, desarrollo de software de manera efectiva y segura, Machine Learning, Block Chain, Deep Learning.

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Las palabras de bienvenida estuvieron a cargo del Director del Departamento de Sistemas de Información, Dr. Pedro Rodríguez-Moreno, y las charlas para este primer día de taller estuvieron a cargo del Sr. León Sacks  (Nisum Chile), quien dictó la charla “Metodologías y tecnologías para e-commerce y en apoyo al consumidor de hoy”, después el Dr. Claudio Gutiérrez, académico del Departamento de Sistemas de Información, dictó la charla “Big Data: ¿Mito o Realidad?” y finalmente el Dr. Patricio Galdames, también académico del Departamento de Sistemas de Información, dictó la charla titulada “Seguridad Informática”.

(Octubre 2018) Dra. Nieves R. Brisaboa dictó importante charla en la FACE

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El día jueves 18 de octubre de 2018 tuvimos la visita a nuestra facultad de la profesora, Dra. Nieves R. Brisaboa, quien dictó la charla titulada “Lo que las estructuras de datos compactas pueden aportar”. La profesora Brisaboa es Catedrática del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidade da Coruña donde creo en 1996 y dirige desde entonces el Laboratorio de Bases de Datos (LBD) declarado grupo de investigación de excelencia por la Xunta de Galicia. La charla se llevó a cabo a las 16:00 hrs en la sala S101CE de la Facultad de Ciencias Empresariales.

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En el mundo del BIG DATA el que se posibilite la representación compacta de la información mediante técnicas de compresión y estructuras de datos capaces de representar la información no solo en formato comprimido sino también autoindexado, ofrece muchas ventajas para que el procesamiento y análisis de dicha información se realice de modo mucho mas eficiente. En esta charla se brinda un pequeña introducción, que no requiere formación técnica previa en el área,  a ese campo de investigación  para motivar el uso de dichas estructuras.

(Octubre 2018) Profesor Pedro Rodríguez participó en importante conferencia en Nuevo Mexico, USA

Entre los días 1 al 5 de octubre de 2018, el profesor Pedro Rodríguez Moreno participó en la 27th International Meshing Roundtable and User Forum (“Mesh Modeling for Simulations and Visualization”), en la ciudad de Albuquerque, New Mexico, USA. El profesor Pedro Rodríguez expuso el artículo titulado “Terminal Star Operations Algorithm for Tetrahedral Mesh Improvement”, autores Maria-Cecilia Rivara, Fernando Balboa, Pedro Rodriguez-Moreno. Junto a la profesora María Cecilia Rivara de la Universidad de Chile, también presentaron el artículo titulado “Tuned Terminal Triangles Centroid Delaunay Algorithm for Quality Triangulation”.

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Ambos trabajos están orientados principalmente al diseño de nuevos algoritmos refinamiento y de mejoramiento de mallas en 2 y 3 dimensiones. El primer artículo trata sobre el diseño de un nuevo algoritmo mejoramiento de mallas de tetraedros, donde estas mallas son adecuadas para ser usadas en el MEF (Método de Elementos Finitos). El segundo artículo trata también sobre el diseño de un algoritmo de refinamiento y mejoramiento de la mallas de 2 dimensiones, basados en las estrategias Lepp y Delaunay.

(Septiembre 2018) Profesor Patricio Galdames participó en importante conferencia en Armenia

El profesor Patricio Galdames participó en la conferencia Workshop on Collaborative Technologies and Data Science in Smart City Applications. (CODASSCA 2018), que se desarrolló en la ciudad de Yerevan, Armenia, entre los días 12 al 15 Septiembre de 2018. El artículo presentado se titula “A batching Location Cloaking algorithm for Location Privacy Protection”, donde los autores son el alumno Guillermo Tobar y los profesores Patricio Galdames, Claudio Gutiérrez-Soto y Pedro Rodríguez.

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Resumen de la ponencia: Muchos informes han resaltado que los Servicios Basados en la Ubicación (LBS) han abierto varias preguntas relacionadas con la privacidad. Cuando un cliente libera su ubicación a un LBS, ella podría ponerse en peligro. Para mitigar este problema, los investigadores han propuesto varias técnicas de ocultamiento de la ubicación. Sin embargo, estas soluciones tienen varios inconvenientes. La mayoría de ellos se basan en un anonimizador y no abordan los problemas de escalabilidad que enfrenta el servidor cuando existe una gran demanda por privacidad en la ubicación. Además, no consideran el impacto negativo potencial en el LBS cuando se procesa a posteriori muchas consultas encubiertas de ubicación (LCQ). El artículo considera los problemas de la construcción eficiente de áreas de encubrimiento de ubicación cuando un anonimizador de confianza debe proporcionar protección de privacidad de ubicación para clientes LBS heterogéneos y limitar el costo de procesamiento de muchos LCQ en el LBS. Nuestro objetivo clave es crear regiones de ocultamiento compartidas para los usuarios de LBS, ubicados cerca uno del otro y que tengan problemas similares de privacidad. Proponemos varios enfoques de procesamiento por lotes para construir regiones de encubrimiento adecuadas. A través de simulaciones extensas, mostramos que nuestro enfoque puede equilibrar la carga de trabajo del anonimizador y la carga de trabajo del LBS.