La población mundial ha continuado creciendo con un ritmo cada vez más acelerado. De acuerdo con algunos pronósticos se espera que habrá un total de 9.73 mil millones de personas hacia 2050.

La movilidad es un problema que se da de manera principal en áreas urbanas. Se estima que en algunas zonas las personas pueden ocupar hasta 650 horas en un año en el tráfico vehicular.

Estos fenómenos se estudian en una temática denominada “Redes de Tráfico Vehicular” a diferentes niveles, tanto macro (a gran nivel, tratando el tráfico vehicular como un flujo) como microscópicamente (a nivel agentes); así como el nivel intermedio: mesoscópico (entre los niveles macro y micro).

Este proyecto aborda el tráfico vehicular desde una perspectiva macroscópica, utilizando el cómputo en paralelo que es posible utilizar a través de las tarjetas gráficas (GPU) y, en su caso, cómputo cuántico.

Responsable técnico:

Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez, Director InIAT

eduardo.gamaliel@ibero.mx

M. en C. Felipe Morales Torres, Asistente de investigación

felipe.mor.torres@gmail.com

Phishing es el delito que emplean los medios de comunicación electrónicos para obtener información sensible de sus víctimas. Para ello, es común acceder a un “Localizador Uniforme de Recursos” (Uniform Resource Locator, URL) que apunta a una web que provoca sentimientos de urgencia, necesidad, vulnerabilidad, duda, curiosidad, etc. El éxito de estos ataques es notable ya que atacan a las personas en lugar de los sistemas. Recientemente se ha incrementado a nivel mundial los ataques de phishing y están siendo dirigidos a grupos sociodemográficos de interés. Ante esta situación es necesario proponer nuevas herramientas para la detección de tales ataques. Para enfrentar estos casos, es necesario emplear métodos que “aprendan” de los ataques identificados y que apliquen “lo aprendido” en situaciones desconocidas. En este sentido, el Aprendizaje Automatizado agrupa los métodos necesarios para detectar ataques de phishing y de día cero. Por tal motivo, este proyecto tiene como objetivo desarrollar métodos capaces de identificar ataques de phishing en medios de comunicación electrónicos mediante el uso de técnicas de Aprendizaje Automatizado.

Responsable técnico:

Dr. Lázaro Bustio Martínez
lazaro.bustio@ibero.mx

Co-Responsable:

Dr. Jorge Ángel González Ordiano

jorge.goznalez@ibero.mx

La implementación de una microrred eléctrica con sistemas de generación renovable en comunidades como las que encontramos en México trae consigo grandes desafíos, como lidiar con la volatilidad de la generación eléctrica renovable. Para enfrentar estos desafíos, este proyecto propone el desarrollo de métodos y algoritmos capaces de garantizar la operación de una microrred, la cual será simulada utilizando algún lenguaje de programación. Una propiedad importante de la microrred eléctrica que se simulará en este proyecto es que los sistemas de generación de energía renovable no se encontrarán en los distintos hogares, sino en lugares de uso comunal. Bajo esta condición, el proyecto planea desarrollar metodologías que permitan a todos los usuarios beneficiarse de la energía generada. De igual forma, se buscará que estos métodos y algoritmos tomen en cuenta aspectos y necesidades de las comunidades a la hora de tomar decisiones con respecto a la operación de la red simulada. Este último punto es de gran importancia, ya que el proyecto considera que, al tomar en cuenta estos aspectos y necesidades en el diseño de las soluciones, se incrementará la posibilidad de que un sistema como el aquí simulado tenga éxito si se llegase a implementar en el futuro.

Responsable técnico:

Dr. Jorge Ángel González Ordiano, Departamento de Estudios en Ingeniería para la Innovación
jorge.gonzalez@ibero.mx

La medición y predicción del Índice de Sequía (SWDI: Soil Water Deficit Index) se ha vuelto un elemento crítico para la agricultura, dado que el cambio climático ha alterado el comportamiento de las estaciones del año. Esto ha generado pérdidas importantes para la producción agrícola. Las mediciones de los satélites SMOS, de la Agencia Espacial Europea proveen información a una escala global y las mediciones en tierra requieren de un complemento, pero con estos conjuntos de valores se podrá generar un índice de mayor precisión sobre la sequía de una región.

Contar con un sistema de pronóstico certero y por regiones bien acotadas va a beneficiar a productores, principalmente a aquellos que dependen del riego por temporal. Sembrar sin contar con la suficiente agua genera enfermedades en las plantas, las hace más propensas a plagas y la calidad de la producción se ve afectada. Un elemento fundamental en el desarrollo de un sistema de pronóstico es contar con una base de datos normalizada (1NF, 2NF y 3NF), validada y confiable. Este proyecto consiste en la construcción de dicha base de datos.

Responsable técnico:

Dr. José Emilio Quiróz Ibarra, InIAT

jose.quiroz@ibero.mx

Captura de información, en redes sociales y noticias, de la percepción de líderes de opinión del extranjero sobre México, utilizando: Web scraping para la recolección de la información; Procesamiento de lenguaje Natural (NLP) para la identificación de palabras sobresalientes al tema y su clasificación; Aprendizaje de Máquina para construir las categorías de los puntos de vista; y posterior, identificación de nuevos textos y modelos estadísticos reportando las categorías de la percepción.

Responsable técnico:

Dr. Cesar Villanueva, Relaciones Internacionales

cesar.villanueva@ibero.mx

Dr. José Emilio Quiroz Ibarra, InIAT

jose.quiroz@ibero.mx

La red de monitoreo permitirá conocer concentraciones de parámetros de calidad del aire en los alrededores de la IBERO, Prepa Ibero y el CEX; a través de la puesta en marcha de una red de dispositivos portátiles de bajo costo. Los dispositivos son capaces de medir concentraciones de PM2.5 (ug/m3), PM10 (ug/m3), CO (ppb), O3 (ppb), temperatura (°C) y humedad relativa (%). La red podrá complementarse con información de las estaciones del Gobierno de la Ciudad de México que diariamente reportan la calidad del aire de la CDMX. La información generada será almacenada y se vinculará a una plataforma de datos en la nube, la cual servirá como repositorio central de información. En este se podrán generar: análisis estadísticos, tableros de información y similares con el fin de evaluar parámetros de calidad del aire. Se desarrollará e implementará una aplicación (Web, iOS, Android) para que los usuarios puedan conocer la calidad del aire geo-referenciada a su ubicación actual y en tiempo real.

Responsable técnico:

M. en C. Daniel Alejandro Pérez de la Mora, InIAT

daniel.perez@ibero.mx