Por éste medio, el cuerpo académico “Modelado y simulación
computacional de sistemas físicos”, invita a la comunidad académica a
participar en el ciclo de conferencias que presentará el Dr. Ernesto
Bribiesca (IIMAS-UNAM) los días 8, 9 y 10 de Febrero en esta Facultad
de Matemáticas.
Lunes 8 de Febrero a las 13:30 horas en la sala audiovisual II de la
Facultad de Ingeniería se presentará la conferencia: "Código de
Cadenas para la Representación y Análisis de Curvas 3D".
Martes 9 de Febrero a las 13:30 horas en la sala audiovisual II de la
Facultad de Ingeniería se presentará la conferencia: "La Compacidad
Discreta de las Formas".
Miércoles 10 de Febrero a las 13:30 horas en la sala audiovisual II de
la Facultad de Ingeniería se presentará el libro: "Conocimientos
Fundamentales de Computación"
Los resúmenes de las conferencias y el resumen curricular del
Dr. Bribiesca se presentan a continuación:
Código de Cadenas para la Representación y Análisis de Curvas 3D
Se presenta un código de cadenas para representar curvas en el
espacio. Este código de cadenas esta representado por medio de 5
cambios de dirección. La notación propuesta genera un alfabeto finito
de hasta cinco elementos, lo cual permite la utilización de técnicas
gramaticales para el análisis de curvas. Así, cada curva 3D es
representada por segmentos de línea recta ortogonales de longitud
constante. La notación propuesta es invariante a la traslación,
rotación, origen y sentido de construcción de la curva. El numero de
aplicaciones de este código ha sido amplio, lo usamos en
reconocimiento de patrones para medir la similitud entre curvas, para
representar estructuras arborescentes, para la representación de la
curvas de Hilbert y también se ha usado en Teoría de Nudos, por
ejemplo, para la generación de familias de nudos. El código propuesto
permite eliminar gran cantidad de curvas 3D las cuales no podrán
generar nudos no triviales. Brian Hayes menciona en su articulo
"Square Knots" de la revista American Scientist que nadie ha podido
generar curvas 3D cerradas compuestas de mas de 20 segmentos, lo cual
genera alrededor de 70,000,000,000 curvas. Usando el código propuesto
se genera toda la familia de curvas 3D de 24 segmentos, las cuales
fueron 282,429,536,481 curvas. Lo anterior fue posible debido al uso
del descriptor único de nudos propuesto. Así, de esta forma somos el
primer laboratorio a nivel mundial en generar toda la familia de
curvas 3D compuestas de 24 segmentos. Finalmente, se presentarán
algunas animaciones de los resultados obtenidos.
La Compacidad Discreta de las Formas
El perímetro de contacto de una figura compuesta de celdas regulares
(triángulos, rectángulos o hexágonos, los cuales llenan el plano)
corresponde a la suma de las longitudes de los segmentos de las celdas
vecinas. La compacidad discreta se basa directamente en el perímetro
de contacto de cualquier figura compuesta de celdas regulares. Así,
dada una figura compuesta de n celdas, su compacidad discreta es
minimizada entre menos contacto tengan sus celdas, en el caso
contrario: entre mas se toquen sus celdas (un perímetro de contacto
mayor) su compacidad se maximiza. La medida de compacidad tiende a ser
maximizada cuando la figura corresponde a la forma de la celda usada.
Así, si usamos pixels la compacidad es maximizada al cuadrado digital
(a diferencia de la medida clásica que se minimiza al circulo). La
compacidad discreta es normalizada en un rango de cero y uno. La
diferencia principal de la medida de compacidad discreta con relación
a la compacidad clásica (la cual esta definida como el perímetro al
cuadrado entre el área y es minimizada para el circulo) es que la
compacidad discreta depende lineal y directamente del perímetro de
contacto; mientras que la clásica depende en forma cuadrática del
perímetro. Así, la clásica se vuelve muy sensible al perímetro de la
figura: mientras que la discreta depende mas del interior (perímetro
de contacto) de la figura. En el mundo digital esta diferencia
representa una medida mas robusta para la clasificación de formas.
Esta medida de compacidad discreta se extiende con facilidad al
dominio tridimensional usando poliedros que llenan el espacio: voxels
(hexaedros regulares) y octaedros irregulares. Finalmente, se muestran
aplicaciones de esta medida de compacidad en diferentes áreas,
principalmente medicas.
Conocimientos Fundamentales de Computación.
Es un libro que forma parte de la colección “Conocimientos
Fundamentales” editada por McGraw-Hill, y es un producto del programa
de Fortalecimiento de Bachillerato de la UNAM, y que se ha
desarrollado con la intención de presentar temas de cómputo a partir
de principios fundamentales y que está dirigido especialmente a una
población de estudiantes de bachillerato.
El Dr. Ernesto Bribiesca tiene la licenciatura en Ingeniería en
Comunicaciones y Electrónica del IPN, obtuvo el grado de Doctor en
Ciencias en el Depto. de Matemáticas en la UAM (donde le otorgaron la
Medalla al Merito Universitario), ha trabajado en diferentes lugares,
principalmente en centros de investigación, entre los que se destacan:
CENAC y CINVESTAV del IPN, Centro Científico IBM, INEGI e IIMAS-UNAM
(donde actualmente trabaja como Investigador Titular). Entre sus
estancias de investigación se distinguen dos: laboratorio de
Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology
(M.I.T.) y el Earth Resouces Laboratory de la National Aeronautics and
Space Administration (N.A.S.A.).
El Dr. Bribiesca ha recibido dos distinciones importantes por la
International Pattern Recognition Society: Honorable Mention Winner of
the Seventh Annual Pattern Recognition Society Award y Honorable
Mention winner of the Eight Annual Pattern Recognition Society Award.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores, donde es Investigador
Nacional Nivel 3. Entre sus principales investigaciones destacan la
Teoria de los Shapes Numbers (en colaboración con Guzman Arenas), el
Vertex Chain Code, la Discrete Compactness y el 3D Chain Code, sus
trabajos de investigación han pasado las 3,000 citas internacionales.
Actualmente, el Dr. Bribiesca ha sido evaluador internacional por dos
veces consecutivas de The QS World University Rankings (2008 y 2009).
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