Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada

¿Investigación Teórica vs

Investigación Aplicada?

Dr. José Ruiz-Shulcloper

CENATAV, MINBAS, CUBA

jshulcloper@cenatav.co.cu

Contenido• ¿Qué es el CENATAV?

• ¿Cuál es su política científica?

• ¿En qué consiste la modelación matemática de los problemas de RP y MD?

• ¿Teoría vs Aplicaciones?

El Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada (CENATAV) es un centro adscrito al MINBAS, que fue creado

(Fecha oficial Enero del 2004)

(Fecha real Marzo del 2003)

para desarrollar investigaciones teóricas y aplicadas en

Reconocimiento de Patrones (RP) y

Minería de Datos (MD) y

que funciona en un régimen económico

presupuestado no lucrativo,

financiado por la Caja Central del Estado,

sin beneficios económicos ni superávit financiero.

CENATAV

INVESTIGACIONES

APLICADAS

INVESTIGACIONES

TEÓRICAS

DESARROLLO MUNDIAL

LEVANTAMIENTO

LÍNEAS DE INV. PARA LA SOLUCIÓN DE

NUESTROS PROBLEMAS

CARPETA PROB.

NECESIDADES DEL PAÍS

CARPETA PROB.

FORMACIÓN ESPECIALISTAS EN RP Y MD

Líneas de Investigación – Dpto Minería de DatosLíneas de Investigación – Dpto Minería de Datos

Marzo 2005

Algoritmos de Algoritmos de agrupamientoagrupamiento

Objetivo general:Objetivo general: Desarrollar algoritmos, así como componentes y/o servicios a ser Desarrollar algoritmos, así como componentes y/o servicios a ser utilizados por diferentes sistemas, que garanticen mejor eficiencia en utilizados por diferentes sistemas, que garanticen mejor eficiencia en el agrupamiento de datos.el agrupamiento de datos.

Tema 1.1: Agrupamiento en datos estructurados, Tema 1.1: Agrupamiento en datos estructurados, semiestructurados y no estructurados: textos planos, semiestructurados y no estructurados: textos planos, documentos Web y Bases de Datos (datos categóricos y documentos Web y Bases de Datos (datos categóricos y numéricos).numéricos).

Líneas de Investigación – Dpto Minería de DatosLíneas de Investigación – Dpto Minería de Datos

Marzo 2005

Tema 1.2: Agrupamiento incremental.Tema 1.2: Agrupamiento incremental.

Tema 1.3: Agrupamiento no duro (difuso, etc.).Tema 1.3: Agrupamiento no duro (difuso, etc.).

Tema 1.4: Agrupamiento en grandes volúmenes de datos Tema 1.4: Agrupamiento en grandes volúmenes de datos aplicando procesamiento en paralelo.aplicando procesamiento en paralelo.

Tema 1.5: Agrupamiento a partir de reglas de asociación.Tema 1.5: Agrupamiento a partir de reglas de asociación.

Marzo 2005

Algoritmos de Algoritmos de generacióngeneración de de reglasreglas de de asociaciónasociación

Objetivo general:Objetivo general: Desarrollar algoritmos, así como componentes y/o servicios a ser Desarrollar algoritmos, así como componentes y/o servicios a ser utilizados por diferentes sistemas, que garanticen mejor eficiencia en utilizados por diferentes sistemas, que garanticen mejor eficiencia en la generación de Reglas de Asociación (RA).la generación de Reglas de Asociación (RA).

Tema 2.1: Generación de RA en datos estructurados, semi-Tema 2.1: Generación de RA en datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados: textos planos, documentos estructurados y no estructurados: textos planos, documentos Web y Bases de Datos (datos categóricos y numéricos).Web y Bases de Datos (datos categóricos y numéricos).

Líneas de Investigación – Dpto Minería de DatosLíneas de Investigación – Dpto Minería de Datos

Marzo 2005

Tema 2.2: Generación incremental de RA.Tema 2.2: Generación incremental de RA.

Tema 2.3: Generación de RA en grandes volúmenes de datos Tema 2.3: Generación de RA en grandes volúmenes de datos aplicando procesamiento en paralelo.aplicando procesamiento en paralelo.

Tema 2.4: Métodos de reducción de la dimensionalidad de los Tema 2.4: Métodos de reducción de la dimensionalidad de los rasgos para la generación de reglas de asociación.rasgos para la generación de reglas de asociación.

Tema 2.5: Generación de RA a partir de agrupamientos.Tema 2.5: Generación de RA a partir de agrupamientos.

Tema 2.6: Generación de RA con diferentes medidas de interés.Tema 2.6: Generación de RA con diferentes medidas de interés.

Líneas de Investigación – Dpto Minería de DatosLíneas de Investigación – Dpto Minería de Datos

Marzo 2005

CaracterizaciónCaracterización de documentos de documentos

Objetivo general:Objetivo general: Evaluar las diferentes formas de representación de los documentos, Evaluar las diferentes formas de representación de los documentos, programando componentes y/o servicios con las mejores o nuevas programando componentes y/o servicios con las mejores o nuevas formas seleccionadas.formas seleccionadas.

Tema 3.1: Formas de representación que garanticen medidas Tema 3.1: Formas de representación que garanticen medidas superiores de semejanza o distancia entre documentos.superiores de semejanza o distancia entre documentos.

Tema 3.2: Métodos para reducir la cantidad de rasgos en las Tema 3.2: Métodos para reducir la cantidad de rasgos en las representaciones de documentos.representaciones de documentos.

Líneas de Investigación – Dpto Minería de DatosLíneas de Investigación – Dpto Minería de Datos

Marzo 2005

Búsqueda de documentosBúsqueda de documentos

Objetivo general:Objetivo general: Evaluar los diferentes métodos de búsqueda de documentos, Evaluar los diferentes métodos de búsqueda de documentos, programando componentes y/o servicios con los mejores o nuevos programando componentes y/o servicios con los mejores o nuevos métodos seleccionados.métodos seleccionados.

Tema 4.1: Métodos superiores de búsqueda en la Web o localmente.Tema 4.1: Métodos superiores de búsqueda en la Web o localmente.

Tema 4.2: Métodos que permitan personalizar, reconocer y generar Tema 4.2: Métodos que permitan personalizar, reconocer y generar automatizadamente los intereses de los usuarios.automatizadamente los intereses de los usuarios.

Tema 4.3: Métodos de búsqueda en ambientes paralelos o Tema 4.3: Métodos de búsqueda en ambientes paralelos o distribuidos.distribuidos.

Líneas de Investigación – Dpto Minería de DatosLíneas de Investigación – Dpto Minería de Datos

Marzo 2005

Análisis de texturaAnálisis de textura Aplicación del análisis de texturas en Huellas digitales.Aplicación del análisis de texturas en Huellas digitales. Aplicación del análisis de texturas en Iris.Aplicación del análisis de texturas en Iris. Aplicación de la transformada de Gabor.Aplicación de la transformada de Gabor. Aplicación de la transformada de Wavelet.Aplicación de la transformada de Wavelet.

Líneas de Investigación – Dpto Líneas de Investigación – Dpto Reconocimiento de PatronesReconocimiento de Patrones

Marzo 2005

Macheo de grafosMacheo de grafos• Inferencia gramatical de grafos utilizando redes Inferencia gramatical de grafos utilizando redes

neuronales y algoritmos de estimación de neuronales y algoritmos de estimación de distribuciones.distribuciones.

• Macheo inexacto de grafos utilizando redes neuronales Macheo inexacto de grafos utilizando redes neuronales y algoritmos de estimación de distribuciones.y algoritmos de estimación de distribuciones.

Líneas de Investigación – Dpto Líneas de Investigación – Dpto Reconocimiento de PatronesReconocimiento de Patrones

Marzo 2005

Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)• Mejoramiento de la sensibilidad y la especificidad Mejoramiento de la sensibilidad y la especificidad

(precisión , recall) de los resultados de las SVM.(precisión , recall) de los resultados de las SVM.• Métodos de reducción del tiempo de entrenamiento.Métodos de reducción del tiempo de entrenamiento.• Generalización de las máquinas de soporte vectorial al Generalización de las máquinas de soporte vectorial al

caso multiclase. caso multiclase. • SVM para regresión.SVM para regresión.• CSVM (Clifford SVM) como generalización de las SVM CSVM (Clifford SVM) como generalización de las SVM

usando el algebra geométrica de Clifford.usando el algebra geométrica de Clifford.

Líneas de Investigación – Dpto Líneas de Investigación – Dpto Reconocimiento de PatronesReconocimiento de Patrones

Marzo 2005

Reconocimiento Lógico Combinatorio de PatronesReconocimiento Lógico Combinatorio de PatronesEdición de matrices de entrenamientoEdición de matrices de entrenamiento

Desarrollo de algoritmos basados en funciones de similaridad no Desarrollo de algoritmos basados en funciones de similaridad no duales de distanciasduales de distanciasEsquemas de edición para datos mezclados e incompletosEsquemas de edición para datos mezclados e incompletos

Sistemas de multiclasificadores Sistemas de multiclasificadores Algoritmos conceptualesAlgoritmos conceptuales

Líneas de Investigación – Dpto Líneas de Investigación – Dpto Reconocimiento de PatronesReconocimiento de Patrones

Estas líneas de investigación son problemas actuales de la disciplina en el nivel mundial pero además responden a problemas prácticos que tenemos que resolver en el país

PLAN DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA DEL CENATAV PARA EL AÑO 2005

No. PROYECTOS APLICADOS

1 Sistema para el diseño y procesamiento de encuestas (UCLV/UO)

2 Sistema de identificación balística (ISPJAE/UCI)

3 Sistema de identificación dactiloscópica (ISPJAE/UCI)

4 Sistema de lectura y comparación de perfiles de ADN (UCI)

5 Sistema para la detección de falsificación de documentos

Y otros que aún no empezamos por falta de recursos humanos

Se concluyó la primera versión del Sistema para el procesamiento de noticias

¿Cómo hemos definido las investigaciones teóricas a partir de los problemas concretos?

Mediante el proceso de modelación matemática

¿En qué consiste la modelación matemática de los problemas de RP y MD?

DatosDatos

Dominio deConocimiento

Leyes, observaciones,

experiencias

Retroalimentación

AdmisibilidadResultado

Interpretación

Resultado matemático

Problema

Realidad vista por el especialista

Consolidación del Conocimiento Descubierto

Selección del modelo

matemático

Abstracción

Este proceso consta de 5 etapas fundamentales

Etapa 1.- Formulación del problema

Etapa 2.- Formalización del problema

Etapa 3.- Selección del modo de solución del problema

Etapa 4.- Solución del problema expresado en términos matemáticos

Etapa 5.- Análisis e interpretación de los resultados respecto al problema

Etapa 1.- Formulación del problema En esta etapa el especialista del área de aplicación (o los especialistas) tiene(n) una mayor participación porque es(son) quien(es) expresa(n) en su lenguaje el problema a resolver.

Objetivo de la investigaciónObjetos de investigaciónPropiedades que caracterizan a los objetosCaracterísticas de dichas propiedadesRelaciones entre los objetos y sus propiedadesHipótesis en que se fundamenta el trabajo a realizarFuentes de información

¿Qué información es relevante, si esto se conoce?

¿Cómo se recolecta la información?

¿Cómo se interpreta y manipula la información?

¿Cómo se requiere que se presenten los resultados?

Identificación de ruidos y distorsiones de la información

Valoración de los errores en la información en su entrada, procesamiento y salida

Conjunto de descripciones de los objetos a estudiar (formación de la matriz de entrenamiento)

Etapa 2.- Formalización del problema Esta etapa es posible que mentalmente se lleve a cabo a medida que el especialista del área de aplicación formula el problema. Es compleja porque se requiere "traducir" del lenguaje del especialista al lenguaje formal de la Matemática, de tal manera que de la etapa anterior queden reflejados los

objetivos, objetos, propiedades y su escala de medición,características, relaciones entre objetos y entre propiedades, el concepto de clase de objetos, propiedades de las mismas, los conceptos de analogía, la evaluación de los errores, etc.

En esta etapa se realiza:A) la selección del espacio de representación de los objetos de investigación,

B) la determinación de las funciones que modelarán los criterios de comparación de valores de cada variable así como entre las descripciones de los objetos.Esto es, formalizar el concepto de analogía;

C) el análisis desde el punto de vista formal de los requisitos de la solución que el especialista del área de aplicación impone a los resultados,

D) la evaluación que dicho especialista da a los datos.

Etapa 3.- Selección del modo de solución del problema (matemático)

El proceso de formalización muchas veces restringe fuertemente el área de búsqueda de las técnicas de solución.

En esta etapa un papel decisivo lo desempeña el análisis de la muestra de aprendizaje, para entre otros aspectos:

A) detectar errores cometidos en la formación de la MA,B) analizar la calidad de los datos,C) variabilidad de los datos para detectar objetos anómalos,D) la posible necesidad de cambio de escala,E) el posible cambio de codificación.

Se debe considerar que:

A)los modelos matemáticos tienen su área de aplicabilidad donde resultan confiables,

B) no es fácil señalar el área de aplicación de un modelo,

C) los modelos son consistentes, los errores se dan por usarlos donde no se debe,

D) cualquier herramienta que se use dará una información de salida para una cierta información de entrada,

E) se debe evaluar el tratamiento de la ausencia de información.

Etapa 4.- Solución del problema expresado en términos matemáticos (se obtiene un resultado matemático)

Tomando como base los datos formalizados y el tipo de algoritmo a utilizar, se elabora el sistema computarizado (si lo amerita el caso) y se obtiene la solución del problema matemático.

Se analiza la concordancia del resultado matemático alcanzado con los objetivos formalizados del problema matemático teniendo como herramienta fundamental la formalización de los criterios para la evaluación de resultados de la segunda etapa.

Etapa 5.- Análisis e interpretación de los resultados respecto al problemaLos resultados matemáticos se interpretan "traduciendo" del lenguaje matemático al lenguaje del especialista, en forma similar a lo que se hizo en su contraparte en la segunda etapa.Después de la correspondencia del resultado matemático con el problema matemático en la etapa anterior, se hace necesario el análisis entre la interpretación del resultado matemático y el problema formulado por el especialista del área de la aplicación. Las acciones resolutivas obtenidas son variadas y dependen de los resultados de dicho análisis.El especialista del área de aplicación también es el máximo responsable de esta etapa y debe ser ejecutada en conjunto con los elementos del equipo multidisciplinano.

Nota aclaratoria.- Hay tres etapas más, al menos en las Geociencias, a las que aquí no hacemos referencia, que en buena medida son propias del trabajo previo y posterior, a saber,

la formación del modelo del especialista no matemático;

la obtención (adquisición) de los datos necesarios para la solución del problema y

la comprobación en las condiciones de gabinete y campo de los resultados obtenidos.

En resumen la metodología que se ha presentado está basada sobre los siguientes principios:

1. No se puede modelar lo que no se conoce.

2. Los especialistas no matemáticos no tienen que dominar el lenguaje de la Matemática.

3. El problema no matemático se formula estrictamente en el lenguaje de la ciencia en particular.4. No se va a experimentar con los datos para ver si la respuesta le conviene.5. La frecuencia está en la base del conocimiento en las ciencias poco formalizadas.6. La analogía está en la base del conocimiento en las ciencias poco formalizadas.

7. Debe haber una comprensión mutua de los elementos esenciales.

8. Discutir el modelo no-matemático es una necesidad del matemático.

9. Discutir el modelo matemático ayuda a que se aplique la solución que se alcance.

10. Al modelo matemático se llega, no se parte de él.11. Se pretende construir un sistema que constituya una herramienta más del trabajo del especialista (no matemático). Lo llamaremos sistema herramienta.12. El sistema herramienta no sustituye al especialista del área de aplicación, lo potencia en su trabajo rutinario y en sus investigaciones.

13. Se cree en las cajas negras cuando nunca se equivocan, pero esto no siempre ocurre.14. Para manejar un sistema herramienta no se necesita saber Computación, tampoco Matemática.15. El sistema debe aspirar a la automatización del proceso de modelación matemática, según las concepciones metodológicas propuestas (eso no lo hemos logrado aún).16. La modelación matemática de un fenómeno sólo puede acometerse con un equipo multidisciplinario.17. La regla fundamental de un equipo multidisciplinario debe ser la honestidad.18. Se debe tener un lenguaje común en el equipo multidisciplinario.19. Se deben definir obligaciones y funciones específicas para cada miembro del equipo, sin menoscabo de la responsabilidad colectiva.

Responsablemente queremos expresar que este proceso, que puede parecerle a algunos engorroso, aburrido, innecesario, ha dado frutos antes de llegar a clasificar; antes de procesar los datos.

Es opinión de los geocientíficos con los que hemos trabajado, que el proceso de modelación les resultó beneficioso para sus hipótesis, concepciones, para depurar e incluso aumentar la calidad de sus modelos.

Esto no significa que no haya mucho aún por hacer en el plano metodológico.

Esta metodología de la modelación matemática de problemas de Reconocimiento de Patrones para ciencias poco formalizadas, es sólo un punto de partida.

• No hay razones para plantear una dicotomía entre un tipo y otro de investigación, por el contrario ambas pueden y deben retroalimentarse

• Quizás un problema a precisar es qué debe considerarse una investigación aplicada y qué un trabajo profesional

• Si partimos del problema a resolver y no lo distorsionamos para meterlo dentro de ciertos modelos matemáticos preconcebidos, tenemos la posibilidad de que aparezcan problemas teóricos incluso de muy alta complejidad

¿Teoría vs Aplicaciones?

• Un levantamiento de lo que se hace, quién lo hace y cuáles son las perspectivas de desarrollo futuro, es una información de un alto valor práctico en cualquier país

• Análogamente, un inventario de lo que se necesita, de lo que se podría hacer y una proyección de lo que se necesitaría, es también una información altamente valiosa

• La combinación de estas dos informaciones podría producir un cambio cualitativo sustancial en el desarrollo a mediano y largo plazo en el país

Una dinámica que combine el acceso a la información y experiencia mundiales, la posibilidad de realizar el proceso de modelación matemática de los problemas aplicados, podría ser de alta utilidad para el desarrollo de las investigaciones teóricas y las aplicadas y también de la formación de nuevos especialistas en el país

Las investigaciones aplicadas pueden constituir una fuente inapreciable de problemas teóricos

En nuestra experiencia la conjugación de estos dos tipos de investigaciones es la garantía de resolver nuestros problemas concretos aplicados y, simultáneamente, del desarrollo de la ciencia y la técnica en el país

¿Alguna pregunta?

MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN