Año 10 - No 31 Diciembre 2016
Inf luencia Politécnica Innovación, ciencia y tecnología
Automóvil
Autónomo
La simulación
como método de predicción
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Contáctanos: comunicacionsocial@upemor.edu.mx Influencia Politécnica, Año 10, número 31, diciembre 2016, es una publicación digital cuatrimestral producida y editada por la Universidad Politécnica del Estado de Morelos (Upemor). Boulevard Cuauhnáhuac #566, Col. Lomas del Texcal, C. P. 62550, Jiutepec, Morelos. Tel: (777) 229-3535, www.upemor.edu.mx, comunicacionsocial@upemor.edu.mx. Reservas de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2015-042409145400102 otorgada por el Instituto Nacional del Derecho de Autor, ISSN: en trámite. El Comité Editorial es responsable de la orientación general, así como de los artículos no firmados. Los artículos con firma son responsabilidad del autor. Es una publicación con fines de difusión académica, cultural, científica y tecnológica. Queda prohibida la reproducción total o parcial de los contenidos e imágenes de la publicación sin previa autorización del Instituto Nacional del Derecho de Autor. Prohibida su venta.
Editorial Este es el último número del año y en Influencia Politécnica queremos agradecer a nuestros lectores por acompañarnos una temporada más, esperamos que el 2017 sea un periodo de aprendizaje y descubrimiento, para todos. En esta ocasión tenemos artículos sobre innovación, donde se exponen posibilidades que facilitarán la vida de las personas en distintos aspectos, desde un automóvil autónomo hasta aplicaciones tecnológicas que ayudarán a realizar análisis de grandes cantidades de información para detectar anomalías. Las colaboraciones de este número se basan en investigaciones realizadas por los cuerpos académicos de las Ingenierías en Informática y en Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica del Estado de Morelos (Upemor). Esperamos que el próximo año nos sigan acompañando, tendremos más artículos y habrá nuevos cambios con el objetivo de brindarles una mejor experiencia a través de nuestras páginas, textos e imágenes. ¡Felices fiestas!
Automóvil Autónomo
Índice
Artículo
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Página
Automóvil Autónomo
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La simulación como método de predicción
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Go-Health: Plataforma de control de procedimientos e insumos para proveedores de instituciones del sector salud
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Convocatoria de admisión 2017
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La simulación como método de predicción
6 Go-Health:
Plataforma de control de procedimientos e insumos para proveedores de instituciones del sector salud
8 Convocatoria de admisión 2017
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Automóvil Autónomo Miguel Ángel Velasco Castillo*, Daniel Rojas Sandoval** y Roberto Enrique López Díaz***
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a idea de transportarse en automóviles autónomos es ahora más una realidad que ficción. Empresas como Tesla Motor, Google, BMW, GM, Ford, entre otros; están fuertemente convencidos del impacto que tiene la implementación de esta tecnología en un futuro cercano. Si bien no existe aún un automóvil completamente autónomo, los desarrollos que se han realizado se pueden encontrar como sistemas asistentes para incrementar la seguridad en los vehículos de última generación. Como parte de la investigación que se desarrolla en el Cuerpo Académico de la carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones, se están realizando modificaciones a un vehículo Ford Escort Guayin en diferentes etapas, con el objetivo de llevarlo a una autonomía capaz de imitar las capacidades de manejo y conducción de una persona. Dentro de las propuestas de desarrollo esta que el conductor pueda elegir el destino, pero que no se le requiera para llevar a cabo operaciones como movimiento del volante, aceleración, frenado y cambio de velocidades. Otras acciones que podrá realizar el vehículo son: encendido de luces, activación de limpiaparabrisas, aire acondicionado; monitoreo de diferentes sistemas tales como el de calefacción, temperatura en interior del vehículo, temperatura del refrigerante y motor, presión de líquidos, niveles de combustible y emisiones de CO2. También contará con un sistema biométrico de identificación del conductor, para conocer el estado básico de este.
Los vehículos autónomos requieren, para percibir el entorno, de técnicas complejas como los sistemas de posicionamiento global, visión computarizada, radares, sistemas ópticos como el láser y el LIDAR (Light Detection and Ranging), tecnología que permite determinar la distancia desde un emisor láser a un objeto o superficie, un sistema de visión artificial para identificación de obstáculos. En la fase inicial del proyecto se ha desarrollado el sistema de control de lazo cerrado para controlar las posiciones en la palanca de cambios de velocidades, debido a que el vehículo es automático, se diseñó el sistema contemplando los estados; P (Parking), R (Reversa), N (Neutral), [D] (Over drive), D (drive) 1 (primera), desarrollando los sistemas electrónicos y la modificación al sistema mecánico de la palanca. Se desarrolló también la interfaz gráfica para el sistema remoto que permite, además de realizar el control del sistema de cambio de velocidades y encendido, visualizar el mapa de la ubicación del vehículo, la imagen del entorno mediante una pequeña cámara para ver los objetos que están al frente del vehículo (con 120 grados de apertura visual), así como diferentes indicadores luminosos para algunas de estas funciones. Dentro del desarrollo inalámbrico se está trabajando en la implementación de toda la telemetría (medición de todas las magnitudes físicas para permitir el traslado a un punto lejano), por medio del cual se visualizará en la interfaz gráfica todos los sensores
implementados así como el movimiento de la antena satelital en sus ángulos de acimut y elevación (datos necesarios para identificar la posición del vehículo). Para lograrlo se están diseñando los enlaces por Wi-Fi, microonda, radiofrecuencia y satelital. Para llegar a los alcances en un menor tiempo (3 a 4 años) se han elaborado grupos de trabajo de los diferentes cuatrimestres de la carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones, para dar continuidad al proyecto y de este modo generar competencias en los alumnos ante los retos de propuestas tecnológicas de tal alcance. La conectividad inalámbrica está tomando alcances cada vez mayores, lo que requiere tecnologías de mejora en el espectro radioeléctrico, el IoT (Internet de las cosas) se está volviendo una necesidad para tales conexiones, lo que implica nuevas tecnologías y técnicas de acceso para monitorizar el vehículo autónomo. * Maestro en Ciencias de la Educación y profesor de tiempo completo de la Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones, en Upemor. ** Maestro en Ciencias y profesor de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor. *** Maestro en Computación y profesor de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor.
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La simulación como método de predicción Irma Yazmín Hernández Báez*, Roberto Enrique López Díaz** y Alma Delia Nieto Yáñez*** Necesidad de realizar predicciones
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l entorno en el que vivimos hoy en día es cada vez más incierto, lo anterior aplica en diferentes ámbitos: empresarial, económico, climático, etc. Por ejemplo, en el ámbito empresarial cada día se hace frente a una mayor competencia, lo que provoca relacionarse con clientes cada vez menos cautivos ya que, al disponer de un elevado grado de información sobre el mercado gracias a la era digital, es posible que prefieran otros productos con similares características y beneficios adicionales. Lo anterior conduce a las empresas a una disminución de resultados y a una incertidumbre que genera elevados niveles de riesgo. Derivado de esto surge la necesidad de predecir, un ejemplo de una predicción útil en el área empresarial es la conducta de los clientes. Otro ejemplo de la necesidad de hacer predicciones se encuentra en el ámbito climático, particularmente el pronóstico
meteorológico como un área desafiante en la investigación. En la actualidad los cambios meteorológicos nos afectan a todos, por tanto, resulta importante poder obtener tendencias generales sobre la precipitación para estar preparados ante las fuertes lluvias que en algunos lugares se presentan anualmente. Técnicas para realizar predicciones Existen muchas técnicas para realizar predicciones, éstas se pueden clasificar como cualitativas y cuantitativas. Las cualitativas son técnicas subjetivas que normalmente se basan en la experiencia de expertos, pero tienen como desventaja que la aplicación de la misma técnica por dos expertos distintos puede producir diferentes resultados. Por otro lado, las técnicas cuantitativas son aquellas que requieren datos históricos de las variables involucradas, suponen que existe un patrón histórico de las variables y que éste seguirá siendo válido en el futuro que se está analizando. Una técnica utilizada para realizar pronóstico es la construcción de modelos de simulación.
¿Qué es la simulación? Antes de definir el término simulación, habrá que identificar otros tres conceptos más: modelo, experimento y muestreo. Un modelo es una abstracción de la realidad, una representación teórica simplificada relacionada con una parte de la realidad y creada para un propósito particular, su éxito o fracaso depende de la precisión con la que se construya dicha representación, la fidelidad con la que se concreten hechos y situaciones naturales en forma de variables relacionadas entre sí. Por ejemplo, suponga que desea calcular el volumen de una naranja, podría suponer que la naranja tiene forma esférica, por lo que para calcular su volumen bastará con medir su radio, aplicar la fórmula correspondiente y habrá resuelto el problema, sin embargo se hizo simplificando y abstrayendo la realidad, el volumen obtenido no es exacto, ya que el modelo generado no es idéntico a la realidad. En algunas ocasiones la realidad es tan compleja que debemos conformarnos con los resultados que obtengamos a través de modelos. Un experimento es una prueba que consiste en provocar un fenómeno bajo ciertas condiciones determinadas, lo anterior para analizar sus efectos o para verificar una hipótesis o principio científico. Por ejemplo, lanzar una moneda al aire para ver si se obtiene cara o cruz. Un muestreo es una técnica para la selección de una muestra a partir de una población estadística. Por ejemplo, para el experimento “lanzar una moneda al aire”, lanzarla 100 veces y anotar el resultado obtenido sería un muestreo. Finalmente podemos definir la simulación como una técnica que permite efectuar experimentos de muestreo sobre un modelo del sistema. Los experimentos se realizan sobre el modelo, en lugar de hacerlo sobre el propio sistema real, lo anterior es porque hacerlo sobre el sistema real podría ser no conveniente, tardado o costoso. Siguiendo con nuestro ejemplo, una simulación muy simple podría ser diseñar un programa de
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computadora que lance una moneda 10,000 veces y en cada ocasión almacene el resultado, lo anterior nos evitará el tener que hacerlo físicamente, aunado al ahorro de tiempo. Modelo de simulación Para la construcción de un modelo de simulación se siguen un conjunto de etapas: 1. Formulación del problema. En esta etapa se debe definir el sistema que se pretende modelar, estableciendo su alcance y limitaciones, además de identificar las variables implicadas, lo anterior con el fin de determinar los resultados finales y el objetivo de estudio. 2. Construcción del modelo. Una vez definidos con exactitud los resultados a obtener, se debe definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. 3. Implementación del modelo. En esta etapa se recolectan datos y se desarrolla el modelo. Los datos son aquellas variables que definen las condiciones de entrada y salida del modelo. Se elige el lenguaje de programación o herramienta que se utilizará y se implementa el modelo. 4. Verificación y validación del modelo. Es una de las principales etapas, a través de ella es posible detallar deficiencias en la formulación
del modelo o en los datos que alimentan el mismo. Esta se puede hacer a través de la opinión de expertos, verificando la exactitud con la que el modelo predice datos históricos, entre otros. 5. Interpretación y documentación. En esta etapa se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base en estos se toman decisiones. Finalmente se obtienen las impresiones generales del proyecto, se analizan los resultados obtenidos y los problemas presentados durante el proceso y si existen, se plantean trabajos futuros. Predicción de órdenes de compra mediante un modelo de simulación Actualmente al interior del Cuerpo Académico Tecnologías Web se está desarrollando un modelo de simulación para predecir el comportamiento de las compras de insumos del Sector Salud. Lo anterior con el fin de apoyar a los proveedores a tener información relevante, tal como: • Cuántas órdenes de compra realiza cada institución de salud al mes. • Tipo y cantidad de medicamentos requeridos por cada institución al mes. • Costo promedio de medicamento.
• Estacionalidades de las órdenes de compra, en qué fechas o periodos del año se compra más un medicamento. Lo anterior permitirá a los proveedores planear su inventario y producción, identificar sus clientes objetivo y en general mejorar sus ventas. Conclusiones El objetivo básico de una predicción consiste en reducir el rango de incertidumbre dentro del cual se toman las decisiones que afectan el futuro de una empresa o negocio. Sin embargo, el pronóstico no sustituye el juicio de las personas en la toma de decisiones, se debe ver como un apoyo durante el proceso. Un buen uso de un pronóstico es el establecimiento de objetivos a largo, mediano y corto plazo, constituyendo la base para el desarrollo de planes de una institución. * Doctora en Ciencias Computacionales y profesora de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor. ** Maestro en Computación y profesor de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor. *** Doctora en Ciencias Computacionales y profesora de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor.
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Go-Health: Plataforma de control de procedimientos e insumos para proveedores de instituciones del sector salud Alma Delia Nieto Yáñez*, Irma Yazmín Hernández Báez** y Juan Paulo Sánchez Hernández***
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as empresas que son proveedoras de entidades del área de salud necesitan maximizar los beneficios de sus operaciones de entrega de insumos. Por su parte, las entidades del sector salud, tanto públicas como privadas, enfrentan varios desafíos en el tema de gestión de los recursos materiales, ya que la gran mayoría tiene carencias importantes respecto a la visibilidad y actualización de inventario de insumos, procesos de atención al paciente, además de que cuentan con complejas estructuras de pago a proveedores, entre otros problemas. Hacer frente a estos retos, obliga a dar especial importancia a los sistemas logísticos, especialmente en donde el personal clínico tiene que gestionar manualmente el inventario. Los pasos que deben ser realizados manualmente hacen que los procesos sean más lentos, propensos a errores y por ello costosos. El proyecto Go-Health, propuesto por la empresa de desarrollo de software GoNET, tiene como propósito crear una plataforma de sistemas y servicios para que los proveedores de insumos en entidades del sector salud (hospitales, clínicas y centros de salud) tengan una administración detallada del uso de recursos ante eventos de atención a pacientes (cirugías, consultas, servicios de anestesia, quirófanos, etc.). La plataforma permitirá agilizar y/o automatizar la entrega y recepción de bienes y servicios que hacen los distintos proveedores de la entidad del sector salud, además de proporcionar información actualizada que permita agilizar la toma de decisiones. A través del uso de esta solución, se contará con
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información muy valiosa que tendrá que ser almacenada en estructuras de datos diseñadas para permitir la explotación, minería de datos y análisis de comportamiento. La minería de datos es el conjunto de técnicas o tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de datos en un determinado contexto. Como ya se mencionó, la plataforma Go-Health permitirá el almacenamiento de un gran volumen de datos del sector salud, misma que puede ser “minada” para obtener información valiosa. Por ejemplo: Compra o adquisición de insumos (medicamento o material quirúrgico) no necesario en el momento o a corto plazo, compra de insumos a precios desorbitados, irregularidades en el surtimiento de recetas como surtir medicamento que no va de acuerdo con el diagnóstico, edad o sexo del paciente, o dosis excesivas que sobrepasan la cantidad de la dosis indicada en el medicamento. Todos los ejemplos anteriores caen en el concepto de anomalía o comportamiento fuera de norma, detectar estas anomalías a través del análisis de los datos generados por la plataforma de control de insumos es el trabajo que Upemor está haciendo como parte de su participación en el proyecto Go-Heatlh. El equipo Upemor que participa en el desarrollo de este proyecto está compuesto por cuatro profesores de la Ingeniería en
Informática, cuatro alumnos de séptimo y décimo cuatrimestre y egresados de la misma ingeniería. El proyecto obtuvo financiamiento a través del Programa de Estímulos a la Innovación 2016. Participar en este tipo de proyectos además de la vinculación con la industria, ofrece ventajas tanto a los profesores como a estudiantes, por ejemplo, la oportunidad de aplicar sus conocimientos para resolver un problema real, adquirir nuevos conocimientos y darlos a conocer mediante la publicación de artículos, así como la posibilidad de obtener alguna beca. El resultado de este proyecto es un prototipo en el cual se pueden detectar anomalías específicas, en una segunda etapa podrían aplicarse otras técnicas de minería de datos y realizar modelos de comportamiento más complejos que ayuden a detectar diferentes anomalías así como predecir con más precisión el comportamiento del uso de insumos y con esto la posibilidad de que los recursos asignados al sector salud sean aprovechados al máximo. * Doctora en Ciencias Computacionales y profesora de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor. ** Doctora en Ciencias Computacionales y profesora de tiempo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor. *** Doctor en Ciencias Computacionales y profesor de timpo completo de la Ingeniería en Informática, en Upemor.
Convocatoria de admisión 2017 Oferta Educativa •Ingeniería Financiera (IFI) •Ingeniería Industrial (IIN) •Licenciatura en Administración y Gestión (LAG) •Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones (IET) •Ingeniería en Informática (IIF) •Ingeniería en Tecnología Ambiental (ITA) •Ingeniería en Biotecnología (IBT)
A partir del 30 de enero Registro de aspirantes por internet en www.upemor.edu.mx 10 y 11 de junio Aplicación de examen de admisión 24 de julio al 11 de agosto Curso de selección 17 de agosto Publicación de resultados 23 al 29 de agosto Inscripciones
Informes Universidad Politécnica del Estado de Morelos Boulevard Cuauhnáhuac 566 Lomas del Texcal, Jiutepec, Morelos. t. 01 (777) 229 35 12 informes@upemor.edu.mx
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