ASIGNATURAS |
Itinerarios |
Mat. docente |
| Integración de sistemas: de las arquitecturas a las comunicaciones |  |
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| Supervisión de procesos industriales | |
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| Servicios y aplicacions de redes informáticas de alta velocidad | |
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| Aplicaciones con sistemas scada | |
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| Aplicaciones de la vision por computador al control de calidad | |
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| Tecnologia y gestión de redes de banda ancha | |
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| Segmentación y interpretación de escenas | |
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| Percepción 3D | |
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| Robótica móvil | |
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| Sistemas autónomos y diseño de agentes físicos | |
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| Análisis y control de sistemas con incertidumbre | |
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| Sistemas distribuidos | |
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| Sistemas de supervisión | |
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| Intérvalos modales | |
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| Técnicas de Montecarlo | |
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| Técnicas avanzadas de control | |
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| Sistemas expertos y inteligencia artificial distribuida | |
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| Modelos de razonamiento aproximado | |
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| Ingenieria de los sistemas expertos | |
ASSIGNATURES |
Itineraris |
Mat. docent |
| Integración de sistemas: de las arquitecturas a las comunicaciones | |
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| Supervisión de procesos industriales | |
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| Servicios y aplicacions de redes informáticas de alta velocidad | |
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| Aplicaciones con sistemas scada | |
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| Aplicaciones de la vision por computador al control de calidad | |
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| Tecnologia y gestión de redes de banda ancha | |
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| Segmentación y interpretación de escenas | |
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| Percepción 3D | |
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| Robótica móvil | |
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| Sistemas autónomos y diseño de agentes físicos | |
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| Análisis y control de sistemas con incertidumbre | |
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| Sistemas distribuidos | |
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| Sistemes de supervisión | |
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| Intérvalos modales | |
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| Técnicas de Montecarlo | |
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| Técnicas avanzadas de control | |
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| Sistemas expertos y inteligencia artificial distribuida | |
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| Modelos de razonamiento aproximado | |
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| Ingenieria de los sistemas expertos | |
ASSIGNATURES |
Itineraris |
Mat. docent |
| Integración de sistemas: de las arquitecturas a las comunicaciones | |
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| Suervisión de procesos industriales | |
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| Servicios y aplicacions de redes informáticas de alta velocidad | |
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| Aplicaciones con sistemas scada | |
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| Aplicaciones de la vision por computador al control de calidad | |
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| Tecnologia y gestión de redes de banda ancha | |
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| Segmentación y interpretación de escenas | |
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| Percepción 3D | |
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| Robótica móvil | |
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| Sistemas autónomos y diseño de agentes físicos | |
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| Análisis y control de sistemas con incertidumbre | |
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| Sistemas distribuidos | |
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| Sistemas de supervisión | |
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| Intérvalos modales | |
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| Técnicas de Montecarlo | |
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| Técnicas avanzadas de control | |
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| Sistemas expertos y inteligencia artificial distribuida | |
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| Modelos de razonamiento aproximado | |
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| Ingenieria de los sistemas expertos | |
INTEGRACIÓN DE SISTEMAS: DE LAS ARQUITECTURAS A LAS COMUNICACIONES
Numero de créditos
4
Objetivos:
Presentar la investigación que se hace dentro del área
de Arquitectura y Tecnología de Computadores y sentar los conocimientos
básicos en el este campo. Dichas bases pretenden igualar los diferentes
niveles que pueden existir en los alumnos, así como proporcionales
algunas herramientas y metodologías elementales para su correcta
evolución en programa de doctorado.
Horario
Martes y Jueves de 18:00 a 20:00
Temario
1. La investigación en el área de Arquitectura y Tecnología
de Computadores
Presentación2. Arquitectura de Computadores
Grupo VICOROB: Visión por Computador y Robótica
Grupo BCDS: Comunicaciones en Banda Ancha y Sistemas Distribuidos
Paralelismo versus segmentación3. Sistemas Operativos
Procesadores escalares
Procesadores vectoriales
Multiprocesadores
Estructura interna4. Redes de Computadores
Gestión avanzada de dispositivos
Servicios de scheduling
Gestión de memoria
Familia de protocolos TCP/IP5. Implementación de protocolos y sistemas de comunicaciones mediante dispositivos programables
Servicios y aplicaciones avanzadas de redes públicas
Introducción a las redes digitales integradas de banda ancha (ATM)
Introducción a la familia FLEX 10K6. Diseño de drivers en Linux
Implementación de un transmisor/receptor asíncrono universal
Implementación de un controlador DMA
Implementación de un PPI
Interface PCI
Buses de campo
Implementación de una memoria Dual-Port
Introducción a la arquitectura LinuxEvaluación:
Estructura y tipos de driver
Implementación de un driver
Se propondrá un trabajo individual dentro de la temática del curso.
Responsable
Dr. Ramón Fabregat
Profesorado
Dr. Teodor Jové, Dr. Joan Batlle, Dr. Ramon Fabregat, Dr. Joaquim
Salvi
SUPERVISIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES
Número de créditos
Objetivos
Motivar a la investigación en supervisión y presentar
las líneas actuales de investigación en esta temática.
TEMARIO
T1. Introducción a la supervisión y problemas actuales.
1) Introducción.T2. Supervisión experta.
2) Concepto y beneficios
3) Supervisión y monitorización.
4) Terminología.
5) Supervisión en la industria actual.
6) Tipología de los procesos (continuos/batch/discretos/híbridos, complejos, distribuidos, etc. ).
7) Problemas asociados a los datos de proceso (tipos, volumen de información, datos corruptos, etc.)
8) Representación y utilización de conocimiento del proceso. Modelo y conocimiento. (modelos analíticos, conocimientos heurísticos, incertidumbre y imprecisión, etc.)
9) Ejemplos de motivación.
1) Introducción.T3. Sistemas distribuidos en supervisión.
2) Tratamiento del tiempo.
3) Conversión numérico/simbólica.
4) Algunas herramientas y métodos de abstracción
5) Decisión, diagnóstico y reconfiguración.
6) Representación y tratamiento del conocimiento. técnicas de IA.
7) Ejemplos de aplicación.
8) Práctica 1: aplicación de histogramas a la detección de fallos en sistemas continuos.
9) Práctica 2: diagnóstico de fallos en un sistema continuo.
1) ¿Qué es inteligencia?T4. : La incertidumbre en los Sistemas de Control y Supervisión
2) Motivación de la investigación en inteligencia artificial distribuida.
3) Introducción intuitiva de agentes.
4) Introducción a los agentes físicos y bibliografía.
4a) Wooldridge i Jennings.
4b) Muller.
4c) Asada, Kitano et al.
4d) Mackworths.
5) Lenguaje AGENT0.
5a) Agentes intencionales.
5b) Shoham y otros autores.
5c) Ejemplo de programación con AGENT0.
6) Práctica 3: trabajo cooperativo aplicado a transportar mesas. Dualidad mundo de creencias y realidad. Proactividad y paso de mensajes entre agentes.
Las prácticas consistirán en la utilización de una implementación del lenguaje AGENT0 implementada en PROLOG en aula de informática.
1) Introducción:Problemas y prácticas aula informática:
1a) Incertidumbre e imprecisión.
1b) Representación y propagación de la incertidumbre.
2) Modelado de sistemas con incertidumbre con incertidumbre.
2a) Incertidumbre paramétricas vs. no-paramétricas
2b) Incertidumbre aditivas y multiplicativas
2c) Modelos intervalares
3) Análisis dureza de sistemas con incertidumbre.
3a) Métodos frecuenciales.
3b) Métodos polinómicos.
3c) Métodos algebraicos-intervalares.
4) Diseño de sistemas de control dureza.
4a) Métodos frecuenciales.
4b) Métodos polinómicos.
4c) Métodoses algebraicos-intervalares.
5) Herramientas de análisis y diseño de sistemas inciertos.
5a) Quantitative feedback theory
5b) Robust Control Toolbox
5c) The Polynomial Toolboox
5d) Interval Analysis Toolkit
6) Análisia del comportamiento de sistemas dinámicos
6a) Detección de fallos basado en modelos con incertidumbre
6b) Simulación i predicción en sistemas inciertos
6c) Simulación cualitativa. Simulación semicualitativa
6d) Métodes intervalares
Los problemas (corresponden básicamente a los temas 3 y 4) se realizaran en MATLAB a la’ clase informática.EVALUACIÓN
Las prácticas consistirán en la utilización de les diferentes herramientas de las que se dispone en el Departamento para el análisis y diseño de sistemas de control. Básicamente son los toolbox de MATLAB descritos en el tema 5
Examen final sobre los contenidos globales de la asignatura.
80% de un examen + 20% de las prácticas.
Responsable
Dr. Josep Lluís de la Rosa
Profesorado
Dr. Josep Lluís de la Rosa, Dr. Josep Vehí, Dr. Joaquim
Meléndez i Dr. Joan Colomer
SERVICIOS Y APLICACIONES DE REDES INFORMÁTICAS DE ALTA VELOCIDAD
Número de créditos
4
Objetivos
Adquirir un conocimiento detallado de los nuevos servicios de tiempo
real que han aparecido en las redes de comunicaciones actuales. Aprender
a evaluar críticamente las nuevas tecnologías de Internet
y los inconvenientes de diseño. Obtener una experiencia práctica
con las técnicas de programación utilizadas actualmente en
Internet. Obtener las bases para realizar investigación en las redes
multimedia y en los sistemas de información de Internet.
Temario
1.- Servicios Básicos de las redes de comunicaciones
Servicios de las redes de área local2.- Nuevas tecnologías de comunicaciones
Servicios de las redes públicas
Redes digitales de servicios integrados3.- Servicios en tiempo real y multicast
Frame Relay
Ethernet Gigabit / Fast Ethernet
Servicios primarios de las redes ATM
Estado actual de la familia de protocolos TCP/IP4.- Protocolos web y sus extensiones
Introducción a los nuevos protocolos con garantía de la calidad de servicio
Encaminamiento multicast
Propiedades de los servicios en tiempo real
Resource reservation (RSVP)
Realtime Transport Protocolo (RTP) y RTP Control Protocolo (RTCP)
Realtime Streaming Protocol (RTSP)
Revisión de las tecnologías WWW: HTML, HTTP, URL5.- Descripción y experimentos en servicios remotos
Protocolo de servidores HTTP: rendimiento y problemas de escalabilidad
El web como interface universal (cgi, integración con bases de datos)
Java y lenguajes de scripts
Extensiones de HTML: DHTML, VRML
EducaciónEvaluación
Videoconferencia
Trabajo colaborativo
Laboratorios virtuales
Comercio electrónico
Se propondrá un trabajo práctico individual dentro de la temática del curso.
Responsable
Dr. Josep Lluís Marzo i Lázaro
Profesorado
Dr. Josep Lluís Marzo i Lázaro
APLICACIONES CON SISTEMAS SCADA
Número de créditos
4
Objetivos
El curso presenta la utilización de sistemas Scada para la monitorización
y centralización de datos de procesos (medidas y parámetros),
su seguimiento y vigilancia. Por esto se cubrirán diferentes tecnologías
de monitorización comparándolas para establecer unos criterios
de selección. Este curso cubre la formación doctoral desde
la perspectiva de las herramientas comerciales actuales.
La especialización y diversidad de herramientas lleva a la integración de aplicaciones como camino a seguir en la construcción de sistemas de supervisión. Por lo tanto el curso se centrará en las capacidades de integración de los sistemas SCADA comercial y las posibilidades de estas de sumistrar y acceder a información diversa. El curso cubrirá desde la adquisición de los datos hasta su almacenamiento , tratamiento, representación (tanto gráfica como animada), compartición (con otras aplicaciones) y difusión (a través de red) de una forma práctica.
METODOLOGIA Y SISTEMA DE EVALUACIÓN
El curso tiene un elevado contenido práctico que se complementará
con los fundamentos y explicaciones relativas a las funcionalidades de
los sistemas SCADA comerciales actuales, las posibilidades de integración
y el desarrollo de otras facilidades echas a mediada de cada aplicación.
La evaluación se hará de través de los trabajos
prácticos que se desarrollarán en los laboratorios de la
escuela.
PROGRAMA DEL CURSO
1.- Introducción: Sistemas de monitorización.
1.Introducción: Monitorización, concepto y objetivos2.-Acceso al proceso
2.Monitorización y supervisión
3.Arquitectura del monitor: hardware y software. El SO
4.Software de monitorización: SCADA i/o instrumentación virtual
1.- Introducción.3.- Sistemas Scada
2. Adquisición: muestra i scan. Discretización de la señales.
3. Instrumentación de laboratorio. GPIB, TAB,VXI…
4. Herramientas industriales: comunicación serie, PLC,IPC, reguladores.
5. Redes industriales: un ejemplo ProfiBus
1. Introducción: concepto y funcionalidad de los scada actuales4. El proceso: definición y terminología
2. Estructura de un sistema scada. Ejemplos : CITECT, Intouch.
3. Tags y variables de proceso.
4. Pantallas de visualización.
4. Edición y ejecución. Programación e interacción con el proceso.
1. Introducción y normativa. La normativa S885. Interficios de usuarios: representación de datos y animación
2. Clasificación de procesos
3. Terminología y definiciones.
4. El principio de modularización.
1. Introducción6. Integración, almacenamiento y compartición de recursos
2. Guía de diseño de un interficio de usuario. Representación del proceso.
3. Facilidades de interacción MMI, representación y interacción.
4.Animación.
1. Introducción: compartición, integración y registro.7. Gestión de alarmas
2. Arquitecturas cliente/ servidor: intercambio dinámico de datos (DDE).
OPC
3. Aplicaciones ejemplos: ejecución de recetas, supervisión, drivers.
4. Registro de datos. Compatibilidad de ficheros y formatos. compartición.
5. Bases de datos: Industrial SQL, históricos y recuperación de la información.
1. Definición de alarmas y tipos.8. Facilidades de los sistemas SCADA actuales.
2. Prioridad, agrupación y supresión de alarmas.
3. Gestión de alarmas. Herramientas, técnicas y métodos de test.
4. Presentación de alarmas.
1. Privilegios de acceso.9.- Teleoperación y monitorización remota.
2. Seguridad: perfiles del usuario y passwords.
3.- Otros.
1. Introducción.10. La tecnología objeto y los sistemas de supervisión
2. Comunicación TCP/IP
3. Sistemas SCADA distribuidos.
1. Introducción a la tecnología orientada a objeto.11. Monitorización Inteligente.
2. Propiedades de los objetos
3. Programación, análisis y diseño orientado a objeto.
4. Supervisión orientada a objeto. Tendencias actuales.
1. Introducción a los sistemas basados en conocimiento.12. Sistemas SCADA y supervisión
2.- Monitorización y representación del conocimiento.
3. El entorno G2: capacitades, funcionalidades y aplicaciones.
1. Carencias del sistema SCADA actuales.Contenido práctico
2. Detección de fallos y diagnosis: necesidades.
3. Integración y aplicaciones de refuerzo a la supervisión (simulación, sistemas basados en el conocimiento)
Diseño de sistema SCADA: acceso a datos del proceso.
Compartición e integración de recursos entre aplicaciones. Para la realización de los trabajos se utilizarán In Touch i/o LabWindows.
Bibliografía Básica
1) “S88 Implementation Guide, Strategic Automation for the process
industries”, D. W. Fleming and V. Pillai.
2) “Expert Systems in Process control “, F. Jovic, Chapmann and
Hall,
3) Automatas programables: Balcells/Romeral.
4) Instrumentacion Virtual : edicions UPC.
Bibliografía Bàsica
Instrumentacion Virtual : edicions UPC. A la Biblio hiha dos llibres
“Expert Systems in Process control “, F. Jovic, Chapmann and Hall,
Capitol 6: process presentation. (biblioteca UdG o el tinc jo). Sobre els
interfases d’usuaris. (colors i tal)
Automatas programables: Balcells/romeral.
S88 Implementation Guide, Strategic Automation for the process industries,
D. W. Fleming and V. Pillai.
Responsable
Dr. Joaquim Meléndez
Profesorado
Dr. Joaquim Meléndez, Dr. Joan Colomer
APLICACIONES DE LA VISIÓN POR COMPUTADOR AL CONTROL DE CALIDAD
Número de créditos
4
Objetivos
Introducir al estudiante en el conocimiento de las principales técnicas
asociadas a la aplicación de la Visión por computador en
la industria actual. Se incidirá sobretodo en los aspectos
relacionados con la inspección y con la metodología que es
necesario seguir para la correcta elección de los diferentes componentes
que deben integrar el Sistema de Visión, así como su interconexión
con los otros elementos del sistema productivo.
TEMARIO
1.- Necesidades de la utilización de la Visión por Computador en los procesos industriales.PRÁCTICAS
2.- Componentes de un sistema de visión por computador.
3.- Sensores e iluminación: tipos y fuentes de luz. Técnicas de iluminación.
4.- Cámaras: formato de las señales y modas (entrelazado y progresivo), características de adquisición : cámaras matricilas y lineales.
5.- Transformaciones básicas de la imagen: histogramación, transformaciones puntuales, transformaciones aritméticas, filtrado.
6.- Segmentación de imágenes.
7.- Análisis de formas: atributos topológicos: distancia, área, perímetro, momentos. Técnicas de clasificación de características.
8.- Ejemplos de sistemas de visión aplicados a entronos industriales: inspección y control de calidad, clasificación de piezas, posicionamiento de manipuladores.
Se realizará una única práctica que se iniciará en la segunda parte del curso, consistirá en la resolución real de un problema de inspección de un producto industrial ateniendo los criterios de control de calidad, mediante la utilización de les diferentes técnicas de visión por computador descritas en la parte teórica del curso.Bibliografia
La práctica consistirá en la resolución de los siguientes apartados:
a.- Evaluación y elección del sistema de visión (adquisición y de iluminación) para un proceso industrial concreto : industria agroalimentaria.
b.- Caracterización del producto en función de los defectos que se quieren detectar.
c.- Resultados del proceso de inspección mediante la utilización de visión por computador.
[1] Toscani. Systèmes de Calibration et Perception de Mouvement en vision Artificielle. Thèse Université Paris Sud, 1987.Responsable
[2] Ayache. Artificial Vision for Mibile Robots: Stereo Vision and Multisensory Perception. the MIT Press, 1991.
[3] faugeras. Three-Dimensional Computer Vision: A Geometric Viewpoint. The MIT Press, 1993.
[4] Haralick and L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision, Vol I and II. Addison-Wesley Publishing Company, 1993.
[5] Artículos de investigación obtenidos en congresos y revistas especializadas.
Dr. Joan Martí
Profesorado
Dr. Xevi Cufí, Dr. Joan Martí
TECNOLOGIA I GESTIÓN DE REDES DE BANDA ANCHA
Numero de créditos
4
Objetivos
Explicar los conocimientos básicos en el campo de las redes
de banda ancha. Estudio de las técnicas de gestión y control
de red en redes de altas prestaciones. Conocer como se deben adaptar las
tecnologías existentes a las redes ATM.
Temario
1.- Introducción a las redes digitales de Banda Ancha
2.- Red de transporte ATM
Fundamentos3.- Caracterización de tráfico
Protocolos
Elementos de la red: conmutadores, enlaces (SDH, SONET)
Introducción a las redes ópticas.
Capas de adaptación:AAL’s
Clases de tráfico4.- Gestión de tráfico y gestión de red
Modelos de las fuentes
Modelos de gestión: TMN5.- Adaptación de IP sobre ATM
Contrato de tráfico
Control de tráfico: UPC, CAC, encaminamiento, multicast
Control de congestión
Tarificación
Simple Network Management Protocol (SNMP)
Utilización de agentes para la gestión de red
Capas de adaptaciónIP multicast
IP clásico sobre ATM
Evaluación
Se propondrá un trabajo individual dentro de la temática
del curso.
Responsable
Dr. Ramon Fabregat Gesa
Profesorado
Dr. Ramon Fabregat Gesa
SEGMENTACIÓN I INTERPRETACIÓN DE ESCENAS
Número de créditos
4
Objectivos
Introducir al alumno en el conocimiento de las principales técnicas
de segmentación que se aplican en visión por computador,
diferenciándolas según en que proceso se deban aplicar. En
concreto, se hará una especial incidencia en aquellas técnicas
de segmentación asociadas a los procesos de descripción
e interpretación de escenas, los cuales , y dada su complejidad,
incorporan estrategias de control específico para el reconocimiento
de objetos que son presentes. También se analizara la utilización
de sistemas basados en conocimiento muy afines a determinadas disciplinas
de inteligencia artificial, muchas veces necesarias para este tipo de aplicaciones.
Por último, se discutirá la viabilidad de utilizar estas
técnicas para el diseño de un sistema de ayuda para el diagnóstico
médico por imágenes mamográficas
Temario
1.- Introducción.
Definiciones previas2.- Técnicas de segmentación
Componentes básicos para un sistema de Visión destinado a la segmentación e interpretación de escenas.
Tipo de escenas según la resolución espacial, grado de estructuración, banda espectral etc
Definiciones. Tipos de segmentación.3.- Estrategias para la interpretación de escenas.
Diferentes tipos de algorismos de segmentación de imágenes.
Métodos de segmentación cooperantes.
Estudio de aplicaciones reales basadas en técnicas de segmentación de imágenes.
Estrategias Top-Dawn, Bottom-up y híbridas. Características básicas.4.- Reconocimiento de objetos en escenas.
Ventajas e inconvenientes de las diferentes estrategias.
Ejemplos de Sitemas de Visión T-D, B-U i H.
Técnicas básicas de reconocimiento de objetos.5.- Técnicas para la representación del conocimiento en sistemas de visión.
Reconocimiento a partir de modelos.
Modelos para la representación de objetos y escenas.
Clasificación de las técnicas de representación del conocimiento: estructuras relacionales y jerárquicas, reglas de producción, redes semánticas, frames y esquemas, arquitecturas blackboard.6.- Etiquetaje de múltiples objetos.
Criterios de elección para la representación del conocimiento.
Técnicas estadísticas.7.- Aplicaciones: ejemplo de segmentación e interpretación aplicada en un caso de imágenes mamográficas.
Técnicas basadas en algorismos de inteligencia artificial.
Prácticas
a.- Segmentación de elementos basada en contornos y texturas:
aplicación a imágenes mamográficas para la segmentación
de microcalcificaciones.
b.- Elección del mejor conjunto de atributos para la caracterización
de los objetos segmentales.
c.- Clasificación de las microcalcificaciones en función
del diagnóstico proporcionado por médicos expertos: utilización
de técnicas estadísticas y de algorismos genéticos
y de razonamiento basado en casos.
d.- Evaluación comparativa del sistema de ayuda al diagnóstico
mediante nuevos casos, para les diferentes técnicas de clasificación.
Bibliografia
[1] D. Marr. Vision. W.H. Freeman and Company, New York, 1982
[2] R.M. Haralick and L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision,
vols. I/II. Addison-Wesley Publishing Company, 1993
[3] C. Torras. Computer Vision: Theory and Industrial Applications.
Springer-Verlag, 1992
[4] S. Ullman. High-level Vision. Object recognition and visual
cognition. The MIT Press. 1995
[5] J.C. Russ. The Image Processing Handbook. CRC Press, 1994
[6] W. K. Pratt. Digital Image Processing. John Wiley and Sons,
Inc. 1991
[7] Artículos lde investigación obtenidos en congresos
y revistas especializadas.
Responsable
Dr. Xevi Cufí
Profesorado
Dr. Xevi Cufí, Dr. Joan Martí
PERCEPCIÓN 3D
Número de créditos
4
Objetivos
Introducir al estudiante en la obtención de información
tridimensional de una escena mediante visión por computador.
El abanico de aplicaciones es muy amplio: desde posibles controles de calidad
en procesos de fabricación como podría ser: la reconstrucción
completa de unos determinados objetos mientras estos circulan encima de
una cinta transportadora, hasta aplicaciones en robótica móvil:
como podría ser el reconocimiento del entorno por el cual
se mueve un robot y así poder obtener un mapa del mismo entorno
o incluso localizar y evitar los obstáculos que se pueda encontrar
en su trayectoria.
Resumen de la teoría: inicialmente se introducirá al alumno en el modelado y calibración de cámaras, estudiando el modelo geométrico y matemático que nos permitirá estimar la posición 3D de un determinado objeto a partir de la información contenida en las imágenes capturadas del mismo. También se explicará el problema de la correspondencia, que es uno de los principales retos de la visión por computador en los últimos años. A continuación se explicarán los métodos utilizados para recuperar informació tridimensional, como son la visión por proyección de patrones regulares, visión estereoscópica y trinocular, y finalmente la visión mediante luz estructurada codificada.
TEMARIO
1.Introdución.
2. La cámara como un sensor bidimensional.
3. El modelo geométrico de una cámara.
3.1Modelo lineal.
3.2 Modelo no lineal.
4. Calibración de cámaras.
5. Recuperación de información tridimensional.
6. Visión estereoscópica.
7. El problema de la correspondencia y posibles soluciones.
8. La luz estrucutrada.
8.1 Proyección de patrones regulares.9. La visión trinocular.
8.2 Proyección de patrones codificados.
10. Aplicaciones.
PRÁCTICAS
Práctica 1 – Calibración de una cámara matricial.
Análisis de su precisión en función del modelo geométrico
utilizado.
Práctica 2 – Recuperación de información tridimensional
a partir de la proyección de un único plano de luz láser
visible.
Práctica 3 – El alumno podría escoger entre:
3.1 Implementación de un sistema estereoscópico basado en dos cámaras.Bibliografia
3.2 Implementación de un sistema basado en luz estructurada codificada.
[1] Toscani. Systèmes de Calibration et Perception de Mouvement en vision Artificielle. Thèse Université Paris Sud, 1987.
[2] Ayache. Artificial Vision for Mibile Robots: Stereo Vision and Multisensory Perception. the MIT Press, 1991.
[3] faugeras. Three-Dimensional Computer Vision: A Geometric Viewpoint. The MIT Press, 1993.
[4] Haralick and L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision, Vol I and II. Addison-Wesley Publishing Company, 1993.
[5] Articulos de investigación obtenidos en congresos y revistas especialtzadas.
Responsable
Dr. Joaquim Salvi
Profesorado
Dr. Joaquim Salvi
ROBÓTICA MÓVIL
Número de créditos
4
Temari
1.- Tendencias recientes en la arquitectura de control para vehículos submarinos autónomos.Profesorado1.1. Introducción.
1.2. Arquitecturas deliberativas.
1.2.1 Arquitecturas jerárquicas.
1.2.2 Arquitecturas centralizadas1.3 Arquitecturas de comportamiento.
1.3.1. Arquitecturas basadas en la subsunción.
1.3.2. La arquitectura distribuida de gestión de vehículos (ADGV).1.4. Arquitecturas híbridas.
1.4.1 La arquitectura SSS
1.4..2 Rational behavior model (RBM)
1.4.3 Autonomous robot arquitecture (Aura).
1.4.4 Arquitectura HUGHES.
1.4.5 Arquitectura LAAS.
1.4.6 Procedural reasoning system (PRS) i planificació reactiva.
1.4.7 Open controller computer- Aided design (ORCCAD).
1.4.8 Dynamically configurable arquitecture (DCA).
1.4.9 La arquitectura SPOTT.
1.4.10 Arquitectura alcatel alsthom recherce (AAR).1.5 Arquitectura tool-kit.
1.5.1 Pragmatic software architecture (PRSA).
1.6 Propiedades deseables para una arquitectura de control de un VAS.
1.7 El vehículo submarino GARBI.
1.7.1 Descripción del robot submarino GARBI.
1.7.2 La arquitectura propuesta.2.- Modelo matemático de un vehículo autónomo submarino.
2.1 Introducción.
2.2 Cinemática del vehículo.
2.3 Dinámica del vehículo.
2.3.1 Ecuaciones dinámicas del movimiento.
2.4 Fuerzas que actúan sobre un robot submarino.
2.4.1 Fuerzas ejercidas por los propulsores.
2.4.2 Fuerzas y parejo de gravedad y de sustentación.
2.4.3 Suma de masas.
2.4.4 Fuerzas del entorno.2.5 El modelo entero.
2.6 El modelo de GARBI.
2.6.1 Modelado del motor.
2.6.2. Modelado del propulsor.
2.6.3 Matriz B.
2.6.4 Matriz de inercia i de Coriolis.
2.6.5 Matriz de la suma de masas yi de la suma de Coriolis.
2.6.6 Amortiguamiento hidrodinámica.
2.6.7 Modelo MATLAB- Simulink.
2.7 Control de bajo nivel.
2.8 Conclusiones.
Dr. Joan Batlle
Responsable
Dr. Joan Batlle
SISTEMAS AUTÓNOMOS Y DISEÑO DE AGENTES FÍSICOS
Número de créditos
4
Introdución
Los cursos de doctorado están orientados a la iniciación
en la investigación de futuros investigadores. Por lo tanto se insistirá
mucho en el método de trabajo y el método científico,
necesario para proceder a una investigación y generar conocimiento.
Se dará importancia a la lectura de artículos, ya que requiere
de técnica, paciencia y análisis orientados a captar la novedad
de los artículos dentro de un espíritu crítico y analítico.
La lectura de la bibliografía es esencial en la formación
doctoral ya que la lectura de artículos científicos es más
difícil que los libros especializados. por contener conocimientos
muy especializados. Muchas veces poco legibles para los no iniciados. En
cambio ha de ser minuciosamente leída y referenciada, en caso de
ser utilizada de forma efectiva, en cada una de las publicaciones que haga
el investigador en formación. Sobre la lengua científica,
actualmente predomina la lengua inglesa, con la cual los futuros investigadores
deberán ejercitarse con la lectura de artículos científicos,
para familiarizarse con los términos, con la ayuda de los investigadores
avanzados que los explicaran con su lengua natal. Es importante producir
ciencia en nuestra lengua para evitar su empobrecimiento. Pero al ya existir
numerosa bibliografía en inglés es necesario saber leer revistas
y libros científicos en esta lengua.
Temario
1.1.1 Sistemas autónomos i DAF
1. Objetivos del curso.1.1.2 ¿Qué es un agente? Teorías, arquitecturas y lenguajes
2. Saber leer bibliografía científica.
3. El método científico.
4. La lengua inglesa.
5. Método de evaluación.
6. ¿Qué es la inteligencia?
7. Motivación de la investigación en inteligencia artificial distribuida.
8. Introducción intuitiva de agente.
9. Bibliografía.
Leer Wooldridge M., Jennings N.R. (1995): Intelligent Agents: Theory and Practice, The Knowledge Engineering Review, Vol 10:2, pp. 115-152. Enviar el proscript de este articulo.
1.1.3 Lenguajes orientados a los agentes
1. AGENT 0 (Shoham). Enviar artículo de Shoham Y. (1990): Agent-oriented programing. Technical Report STAN-CS-1335-90, Computer Science Department, Stanford University, Stanford, C.A.1.1.4 Un problema de cooperación. El consensus.
2. Ejemplos de las dos puertas con AGENT 0 en Amzi Prolog.
1. Libro de la Rosa J. Ll., Serra I., and Aguilar-Martin J. (1994): Heuristics for Co-operation of Expert Systems. Application to Process Control, Ed. PIAR. (Enviar per correu).1.1.5.- Comentario de artículos
2. Heurística para la cooperació. Utilitzación de la N y P.
3. Ejemplos de aplicación al control de procesos.
Enviar 10-15 artículos por correo (y los que se puedan por e-mail), con comentarios de los investigadores y proceder a la discusión de los conceptos. Los libros de Gleizes y el de la Rosa.
1.1.6.- Ejemplo de lenguaje agente y representación de la cooperación.
1. Ejercicio de Transporte de materiales (tablas) al almacén.1.1.7.- Tendencias futuras y i conclusión del curso.
2. Ejemplo de cooperación de robots futbolistas (robots móviles autónomos y cooperantes).
3. Ejemplo de planificación de ascensores.
Bibliografia
Todos los números del IEEE Intelligent Systems dels anys 1996 i 1997, i el número d’Agost de 1995.El comentario de los artículos se hará con uno de los siguientes artículos a repartir:
Wooldridge M., Jennings N.R. (1995): Intelligent Agents: Theory and Practice, The Knowledge Engineering Review, Vol 10:2, pp. 115-152
M.P Glize, (1990), “Les systèmes multi-experts”, Ed Hermès, 1990
Shoham Y. (1990): Agent-oriented programming. Technical Report STAN-CS-1335-90, Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA.
de la Rosa J.Ll., Serra I., and Aguilar-Martin J. (1994): Heuristics for Co-operation of Expert Systems. Aplication to Process Control, Ed. PIAR.
Asada M., Kuniyoshi., et al. (1997): The RoboCup Phiysical Agent Challenge, First RoboCup Workshop in the XV IJCAI-97 International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.51-56.Responsable
Cohen P. and Levesque H. (1990): Intention is choice with commitment. Artificial Intelligence, 42:213-261.
Corera J.M., et al. (1996): Using Archon, Part 2: Electricity Transportation Management, IEEE Expert and Intelligent Systems, Vol.11, n.6, pp. 70-79.
Jennings N.R. et al. (1996): Using Archon to develop Real-World DAI Applications, Part 1, IEEE Expert and Intelligent Systems, Vol 11, n.6, pp.64-70.
Kitano H., Veloso M., et al. (1997): The RoboCup Synthetic Agent Challenge 97, XV IJCAI-97 International Joint Conference on Artificial Intelligence, Vol.1, pp.24-29.
de la Rosa J.Ll., Oller A., et al. (1997): Soccer Team based on Agent-Oriented Programming, Robotics and Autonomous Systems. Ed. Elsevier, Vol.21, pp. 167-176. October 1997.
Wiiting T. (1991) “Sistemas Expertos Cooperantes”, Workshop La Inteligencia Artificial y el Control en Tiempo Real, Santander, 25-28 June 1991.
Hewitt, C. (1997): Viewing control structures as patterns of passing messages. Artificial Intelligence, 8(3):323-364.
de la Rosa J.Ll., Serra I., and Aguilar-Martin J. (1992): Outline of a Heuristic Protocol among Cooperative Expert Systems, IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 2 pp. 905-910, September 1992.
Dr. Josep Lluís de la Rosa
Profesores
Dr. Josep Lluís de la Rosa, Dr. Pierre Glize, Dr. Josep Puyol,
Dr. Alan Mackworth i Dra. Manuela Veloso.
ANÁLISIS Y CONTROL DE SISTEMAS CON INCERTIDUMBRE
Número de créditos
4
TEMARIO
1. Imprecisión e incertidumbre.
1. Imprecisión e incertidumbre. Definiciones.2. Introducción al control robusto clásico.
2. Fuentes de incertidumbre.
3. Fuentes de imprecisión.
4. Modelos de incertidumbre.
5. Propagación de la incertidumbre.
6. La incertidumbre en el control y supervisión.
1. Modelos de incertidumbre.3.Análisis de robustez de sistemas intervalares
2. Enfoque clásico del control robusto.
3. Teoría de control robusto moderna
4. Métodos polinómicos.
5. Métodos algebraicos.
1. Introducción4 Control robusto de sistemas intervalares
2. Formulación intervalar de control de robusto.
3. Análisis de estabilidad.
4. Análisis de robustez.
1. Diseño de controladores robustos con intervalos.5.Control de sistemas lineales intervalares
2. Control digital robusto con incertidumbre.
3. Control predictivo robusto con intervalos.
1. Sistemas lineales intervalares6.Identificación de sistemas
2. Solución de sistemas de ecuaciones lineales. AE solutions.
3. Síntesis de reguladores.
1. Introducción a la identificación.7.Detección de fallos con intervalos
2. Identificación con intervalos.
3. Herramientas de identificación de sistemas mediante intervalos.
1. Introducción a la detección de fallos. Umbrales y umbrales adaptativos.Evaluación
2. Generación de bandas con intervalos.
3. Aplicación: detección de fallos en circuitos analógicos.
Trabajo práctico1: Ejemplo de aplicación con métodos clásicos (25%)
Trabajo práctico 2: control con intervalos (50%)
comentario de artículos 25%
Responsable
Dr. Josep Vehí
Professores
Dr. Josep Vehí, Dr. Eric Walter, Dr. Phillipe Taillibert, Dr.
Sergey Shary
SISTEMAS DISTRIBUIDOS
Número de créditos
4
Objetivos
El objetivo del curso es proporcionar los conceptos básicos
sobre sistemas distribuidos, sobre sus beneficios y sus inconvenientes.
Estudiaremos sus herramientas básicas (mecanismos de comunicación
entre procesos , mecanismos de sincronización y de detección
de abrazos mortales). También se estudiaran los principales servicios
que tiene que ofrecer un sistema de sistema distribuido. Todos estos conceptos
se estudiarán en el marco del sistemas operativos distribuidos de
los cuales se analizarán diferentes ejemplos.
Temario
1. Introducción
1.1. Principales característica e historia2. Comunicación entre procesos
1.2. Principios de diseño
2.1. Modelos de comunicación3. Sistemas Operativos Distribuidos (SOD)
2.2. Procedimentos remotos (RPC)
2.3. Objetos Distribuidos (CORBA, Java RMI)
3.1. Modelos de SOD (Monolíticos, Micro-kernels)4. Control de la Concurrencia
3.2. Servicios (Números, ficheros, memoria distribuida)
4.1. Sincronización de relojes5. Replicación
4.2. Coordinación distribuida
4.3. Semáforos
5.1. Arquitectura básica6. Transacciones
5.2. Consistencia y ordenación de peticiones
6.1. Tipos de transacciones7. Casos prácticos
6.2. Protocolos de “commit”
6.3. “Deadlocks”
7.1. Mach
7.2. Chorus
7.3. Amoeba
Trabajo práctico
Presentación de un trabajo teórico de estudio sobre temas
propuestos.
Bibliografia
George Coulouris, Jean Dollimore and Tim Kindberg, Distributed Systems:
Concepts and Design (Edition 2), Addison-Wesley, 1994.
A. Tanenbaum, Distributed Operating Systems, Prentice-Hall International,
1995.
Responsable
Dr. Teodor Jové i Lagunas
Profesorado
Dr. Teodor Jové i Lagunas
SISTEMAS DE SUPERVISIÓN
Número de créditos
4
Temario
1.- Introducción: Monitorización y supervisión.
Scada actuales : funcionamiento y limitaciones.
Objectivos de los sistemas de supervisión.
2.- Detección de fallos y diagnóstico.
Conceptos, técnicas y métodos.
Detección de fallos basado en modelos , señales y conocimiento.
Diagnóstico de fallos.
Supervisión.
3.- Supervisión experta: Introducción.
Estructura de un sistema de supervisión basado en el conocimiento
.
Problemas abiertos: Conv N/S, integración, tiempo real.
4.- Interfaces numéricos/ cualitativos y abstracción.
Información significativa. Descripción cualitativa de
señales.
Técnicas de tratamiento numérico de la señal.
Ejemplos.
La conversión N/Q.
5.- Descripción de señales en episodios
Representaciones y aplicaciones (batch/continuo). Necesidades.
Representación en línea.
6.- Modelado cualitativo
QSIM, ALCMEN, QTF…
7.- Representación y procesado del conocimiento.
8.- Sistemas expertos para supervisión
Características.
Herramientas actuales.
Ejemplos
9.- Razonamiento basado en casos.
Metodología.
Las 4R del CBR.
Herramientas comerciales
Campos de aplicación y aplicabilidad a la supervisión
de procesos continuos.
10.- Diseño de sistemas de supervisión :CASSD.
Prototipado i CASSD
Integración.
11.- Sistemas híbridos.
Descripción de sistemas híbridos: características
básicas.
Modelado.
Supervisión de sistemas híbridos: tendencias.
Evaluación:
La evaluación se propondrá un trabajo por persona dentro
de la temática del curso
Responsable
Dr. Joan Colomer
Profesor
Dr. Joaquim Meléndez, Dr. Joan Colomer
INTÉRVALOS MODALES
Número de créditos
4
Objectivos y contenido del curso
Es bien conocido que los resultados numéricos, excepto en el
caso de números enteros no grandes, son en general resultados estimados
procedentes de alguna medida o computación y los simples números
reales, si bien ofrecen un soporte lógico para la construcción
de modelos de sistemas físicos, son incapaces de representar la
información numérica.
Cuando las matemáticas dejan de estudiar un problema a nivel teórico y pasan a su ejecución práctica, el sistema de los números reales pierde gran parte del atractivo que teóricamente poseía. Al tratar un problema teórico podemos admitir cualquier número real, tenga o no una cantidad ilimitada de cifras; pero al descender al terreno práctico, dicho valor deberá plasmarse en alguna cantidad concreta. Como resulta imposible trabajar con un conjunto de infinitas cifras la realidad obliga a trabajar con números codificados con un número finito de ellas. Los sistemas de números codificados que se utilizan en la práctica constituyen la escala digital. El problema se mantiene cuando buscamos números reales resultado de aplicar operaciones aritméticas a valores numéricos en una escala digital. Tal vez debieran llamarse números ideales a los que entendemos por reales y, en cambio, asignar el Número de números reales a los de las escalas digitales.
El hecho que sí resulta evidente es que todo número real, siempre que esté dentro de unos límites adecuados, puede acotarse superior e inferiormente por medio de marcas de una escala digital. Esta situación lleva inevitablemente al cálculo con intervalos.
El Análisis Intervalar, una de las ramas de las matemáticas que se ha desarrollado desde finales de 1950, elabora una aritmética intervalar garantizando que las operaciones intervalares estén definidas de modo consistente, tanto si las cotas de los resultados deben redondearse en una determinada escala digital, como si pueden tomar un valor real cualquiera. El redondeo de las operaciones intervalares es siempre un redondeo externo. Se denota por I(R) el conjunto de los intervalos con extremos números reales.
Sin embargo I(R) tiene deficiencias muy significativas, no solo desde el punto de vista algebráico que impiden resolver ecuaciones y sistemas intervalares, sino desde un punto de vista lógico-semántico cuando se trata de resolver problemas que llevan asociados modos de selección. Para reducir las deficiencias provenientes de la ambigüedad semántica y la falta de completitud estructural se ha creado la teoría de los intervalos modales, cuya exposición y aplicaciones forma el núcleo del curso.
Programa
1. Análisis intervalar clásico
1.1 Informacion numérica e intervalos modales.2. Teoría intervalar modal.
1.2 Necesidad de los intervalos.
1.3 Definición e interpretación de I(R).
1.4 Aritmetica intervalar.
1.5 Propiedades algebraicas.
1.6 Representación reducida.
1.7 Redondeos.
1.8 Funciones métricas.
1.9 Funciones racionales intervalares.
1.10 Deficiencias de la extensión intervalar clásica.
2.1 Introducción.3. Extensión de las funciones continuas.
2.2 Construcción de los intervalos modales.
2.3 Igualdad e inclusión.
2.4 Operadores intervalares.
2.5 El retículo de los intervalos modales.
2.6. Predicados intervalares.
2.7 Caso n-dimensional.
2.8 Norma semántica para el cálculo digital.
3.1 Introducción.4. Optimalidad de las funciones racionales modales
3.2 Extensiones modales de una función continua.
3.3 Funciones semánticas.
3.4 Teoremas semánticos.
3.5 Propiedades de las extensiones semánticas.
3.6 Funciones racionales modales.
3.7 Caso n-dimensional
4.1 Introducción.5. Aplicacion de la teoria intervalar modal a la modelizacion de sistemas.
4.2 Operadores racionales.
4.3 Optimalidad.
4.4 Caso n-dimensional
4.5 Reflexiones generales.
5.1 Modelización de un sistema físico.Responsable
5.2 Modelos intervalares.
5.3 Identificación, validación y simulación de un modelo intervalar modal..
5.4 Modelos lineales.
5.5 Solución, control y observabilidad de un modelo lineal desde la perspectiva intervalar modal.
Dr. Miguel A. Sainz
Profesor
Dr. Miguel A. Sainz
TÉCNICAS DE MONTECARLO
Número de créditos
4
Temario
1. Probability theory revisited
- random events, probability, expected values, probability density,
probability distribution, conditional probability
- stochastic processes
- Brownian motion,
- Markov processes
2. Generation of random numbers
- methods of random number generation
- pseudo-random generators
- multi-dimensional distributions
- Quality of pseudo-random series
- uniform distributions on complicated domains (rejection sampling)
- transformation of random values:
generation of arbitrary
non-uniform distributions
3. Monte-Carlo integration
- expected value and its estimation.
- convergence of random variables, variance, theorem of large numbers
- reformulation of an integral as an expected value problem
- complexity of Monte-Carlo integrations
4. Variance reduction in Monte-Carlo integration
- partial analytic integration
- importance sampling
- control variates
- stratification, multi-layered sampling
- Metropolis algorithm
5. Solution of linear equations
- random walks and Markov chains
- solution of linear system of equations
- solution of linear integral equations
- Russian roulette
- Simulation of real-world processes: partical transport problem
6. quasi-Monte Carlo integration
- Integral quadratures
- quasi-Monte Carlo quadrature,
- uniform series: 1-uniform, 2-uniform, infinity-uniform sequences
- Koksma-Hlawka inequality, variation of functions, discrepancy
- Low discrepancy sequences: Halton and Hammersley sequences
- integrating unbounded variation functions
- importance sampling and Russian roulette in quasi-Monte Carlo
integration
7. Monte Carlo optimization
-Random search algorithms
-Simulated annealing
-Global optimization
8. Global illumination and its probabilitstic interpretation
- flux
- radiance
- derivation of the rendering equation
- BRDF
- measuring function, camera modells
- potential
- potential equation
- the formulation of a global illumination problem
- analytically solvable cases
- global illumination and radiative heat transfer
9. General strategies to solve the rendering or potential equations
- Classification as inversion, expansion and iteration
- Neumann series, the interpretation of the terms of the Neumann series
- Iteration, the interpretation of the iteration steps
- Error analysis of the iteration
10. Finite-element methods to solve integral equations
- finite-elements as function series approximation
- Interpretation as projection in a L2 function space
- basis and adjoint bases
- Galerkin's method as a set of adjoint basis
- Point collocation method
11. Diffuse radiosity setting
- diffuse rendering and potential equation
- finite-elements of the diffuse case
- form factors
12. Random-walk solution of the global illumination problem
- Why should we use Monte-Carlo expansion methods
- Handling infinite-dimensional integrals: Russian roulette
- Importance sampling in the rendering equation: BRDF sampling,
lightsource sampling, special treatment of point lightsources
- Importance sampling in colored scenes
- Multiple importance sampling
- Global importance sampling
- Adaptive importance sampling
- Metropolis importance sampling
13. Stochastic iteration
- theoretical introduction
- single ray-based techniques
- Diffuse radiosity setting: stochastic radiosity,
transillumination radiosity, stochastic ray-radiosity
- ray-bundle tracing
- solution of the global visibility problem
- can we use quasi-Monte Carlo methods in stochastic iteration
14. Application to statystical physics
-Classical systems
-Hard sphere liquid
-Molecular dynamics
-Quantum simulations
15. Other MC applications
-Agents and Markov chains
-Nuclear Medicine
-Image processing
Responsable
Dr. Mateu Sbert
Profesor
Dr. Mateu Sbert
TÉCNICAS AVANZADAS DE CONTROL
Número de créditos
4
Temario
1. Sistemas estocásticos: identificación, observadores
y filtro de Kalman
Modelos matemáticos y estimación de parámetros2. Control Robusto
Principio de mínimos cuadrados
Principio de máxima probabilidad
Algoritmos recursivos y propiedades
Diseño de señales de excitación
Observador de orden total, reducido y óptimo
Filtro de Kalman estándar, ampliado y adaptativo
Principio de separación
Diseño de controlador basado en variables del estado estimadas
Incertidumbre, sensibilidad y robustez3. Control Óptimo
Controlador LQR
Controlador H?
Resultados en dominio temporal y frecuencial
Procedimiento de diseño formalizado
Control robusto multivariable
Control óptimo de sistemas en tiempo continuo/discreto4. Control Predictivo
Control óptimo LQR escalar/multivariable
Control óptimo H? escalar/multivariable
Solución numérica de ecuaciones matriciales de Ricatti
Resultados en dominio frecuencial
Programación dinámica
Sistemas de control predictivo: origen y conceptos básicos5. Control Adaptativo
Estrategia de control predictivo básica y ampliada
Control predictivo adaptativo
Análisis de robustez y estabilidad
Optimización de sistemas de control predictivo adaptativo
Control adaptativo con modelos de referencia6. Control en Modo Deslizante
Regulador de auto-sintonización
Control adaptativo directo
Control adaptativo indirecto
Control adaptativo estocástico
Alternativas a control adaptativo
Características de sistemas de estructura variable
Forma regular de sistemas dinámicos
Modo deslizante
Control equivalente y diseño del hiperplano de conmutación
Estrategia de conmutación y controlador en modo deslizante
Robustez del sistema en lazo cerrado
Evaluación
Trabajos prácticos (80%)Responsable
Comentario de artículos (20%)
Dr. Nigngsu Luo
Professor
Dr. Ningsu Luo
MONITORITZACIÓN, DETECCIÓN DE FALLOS I DIAGNÓSTICO EN PROCESOS INDUSTRIALES
Contenido
Metodológico
Número de créditos
4
Carácter
Optativo
Descriptor
Monitorització de processos industrials. Detecció de
falles basada en models. Sistemes de diagnòstic.
Profesorado
Vicenç Puig, Josep Vehí
Calendario
2do Quadrimestre
Horario
Martes y Jueves de 9 a 11
SISTEMAS EXPERTOS Y INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA
Número de créditos
4
Temario
1 Sistemas expertos:
1.1 Fundamentos lógicos.2 Sistemas multiagente:
1.2 Motores de inferencia
1.3 Razonamiento aproximado
1.4 Control
2.1 Reactivos3 Ingeniería de SE y DAI
2.2 Deliberativos
2.3 Híbridos
2.4 Comunicación
2.5 Coordinación
3.1 ProgramaciónResponsable
3.2 Definición de un problema
4.3 Implantación
Dr. Josep Puyol (IIIA)
Profesor
Dr. Josep Puyol (IIIA)
MODELOS DE RAZONAMIENTO APROXIMADO
Professor
Dr. Ramon López de Mántaras (IIIA), Dr. Pere García
(IIIA), Dr. Lluís Godó (IIIA)
Contingut
camps afins
Número de créditos
3
Carácter
optativo
Idioma
catalan
Descriptor
Raonament probabilistic, raonament amb incertesa, lògica difusa.
INGENIERIA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Profesor
Dr. Josep Puyol (IIIA)
Contingut
metodològica
Número de créditos
3
Caràcter
optatiu
Idioma
català
Descriptor
Sistemes experts, incertesa, motors d'inferència. Milord II:
un llenguatge modular per a la creació de sistemes experts.
Aspectes teòrics, pragmàtics i empírics dels sistemes
experts. Modularitat, raonament aproximat, deducció i control
al milord II. Aplicabilitat de milord II al control industrial (diagnòstic,
control difús, etc.)
MODELISATION ET IDENTIFICATION DE PROCÉDÉES
Profesor/es
Marcel AMOUROUX (UP)
Contenido
metodológico
Número de créditos
3
Carácter
optativo
Idioma
francés
Descriptor
Approches système en modelisation. Structures des models dynamiques.
Métodes d’identification par techniques d’optimisation par techniques
d’optimisation. Etude de cas (procedées).
INTRODUCTION AUX SYSTÈMES DISTRIBUÉS
Profesor/es
A. El Jai (UP)
Contenido
fundamental
Número de créditos
3
Carácter
optativo
Idioma
francés
Descriptor
Analyse et controle des systèmes décrits par des equations
aux dérivées partielles. Approches spatiales regionales.
Traitement numérique.
3 Credits for each subject as courses represent 2 months part-time
study for our MSc students.
REAL TIME SYSTEMS AND MANUFACTURING
ProfesorDr. Neil Mort (University of Sheffield).
Contenido
fundamental
Número de créditos
3
Carácter
optativo
Idioma
inglés
Descriptor
Modelling & Simulation of Manufacturing Systems, Production Management
systems, Application of Computers in Manufacturing, Scheduling and Optimization.
Necessity of real time systems in manufacturing and process control. Real
time operating system specifications. New trends for real time analysis
and design. Examples of application.
INTRODUCTION TO SOFTWARE ENGINEERING
Profesor:
Dr S Bennett
Contenido
Fundamental
Número de créditos
3
Carácter
optativo (elective)
Idioma
English
Descriptor
Software life-cycle; Requirements analysis and specification; User
requirements; Formal specification; Algebraic specification; Model-based
specification; Top-level design: object-oriented approach; Top-level design:
function-oriented approach; Detailed design and implementation; Portability;
Error-handling; Testing; Maintenance; Documentation
REAL-TIME SYSTEMS
Profesor
Dr S Bennett
Contenido
Fundamental
Número de créditos
3
Carácter
optativa (elective)
Idioma
English
Descriptor
Introduction to real-time systems; Concepts of computer control; Interface
requirements; Implementation of DDC algorithms; Introduction to real-time
design techniques; The MASCOT design method: introduction; MASCOT: an example;
Implementing MASCOT designs; Structured real-time design: introduction
to the Yourdon Methodologies; Abstract modelling for structured design;
Implementing structured designs; General structure of operating systems;
Real-time and multi-tasking operating systems; Concurrent programming;
Real-time languages; User requirements; Modula-2; Reliability and fault
tolerance.
PLANNING & MANAGEMENT SYSTEMS
Profesor
Dr N Mort
Contenido
Fundamental
Número de créditos
3
Carácter
optativo (elective)
Idioma
English
Descriptor
Information and planning for complex systems: an overview; Optimisation
for planning and management; Linear programming; Network analysis; Project
planning; Dynamic programming; Non-linear programming; Automation in manufacturing
- FMS, CIM; Requirements and inventory control planning - MRP, MRPII; Production
management techniques - JIT, Kanban, OPT; Discrete-event simulation; Manufacturing
systems
simulation.
PARALLEL PROCESSING & DISTRIBUTED SYSTEMS
Profesor
Professor P J Fleming
Contenido
Fundamental
Número de Créditos
3
Carácter
optativo (elective)
Idioma
English
Descriptor
Introduction: Why parallel processing and distributed systems?; Capacity
and redundancy; Fault tolerance; Distributed system models: Workstation/Server,
Processor pool; Integrated Communications in networks: synchronous/asynchronous,
serial/parallel; Standard systems: RS232, HPIB (IEEE), Ethernet, etc; Network
design; Software for distributed systems; Network Management and Operations;
Why parallel processing?: Parallel processing hardware; Hardware classification:
SISD, SIMD, MISD, MIMD, systolic arrays, etc; Shared memory vs distributed
memory; Interprocessor communication and topologies; Inmos Transputer;
Parallel software: Synchronisation and shared memory issues; Alternative
approaches; Message passing paradigm; Occam; Real-time issues; Parallel
Algorithms: Functional parallelism; Geometric parallelism; Processor farm;
Algorithmic parallelism.
