ESEI::escola superior de enxeñería informática …...2 Índice da Presentación ESEI::Escola...

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ESEI::escola superior de enxeñería informáticadepartamento de informática

universidade de vigocampus de ourense

http://www.ei.uvigo.es

Leiría, 02/06/2009 Florentino Fdez-RiverolaPortugal Departamento de Informática

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Índice da Presentación

ESEI::Escola Superior de Enxeñería InformáticaEnxeñeiro Técnico en Informática de XestiónEnxeñeiro en Informática

Programa de doutoramento 2008 / 2010Tecnoloxías avanzadas para o desenvolvemento de software intelixente

Grupos de investigaciónDepartamento de Informática

Área de Linguaxes e Sistemas InformáticosÁrea de Ciencias da Computación e Intelixencia Artificial

SING::Sistemas Informáticos de Nova Xeración

Traballos actuais de investigación no grupo

Proxección do grupo de investigación

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ESEI::ESEI::EscolaEscola Superior de Superior de EnxeEnxeññererííaa InformInformááticatica

Programa de Programa de doutoradodoutorado 2008 / 20102008 / 2010

Grupos de investigaciGrupos de investigacióónn

SING::Sistemas InformSING::Sistemas Informááticos de Nova ticos de Nova XeraciXeracióónn

TraballosTraballos actuaisactuais de investigacide investigacióón no grupon no grupo

ProxecciProxeccióónn do grupo de investigacido grupo de investigacióónn

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Informática de Xestión (3) + (2) Enxeñería Informática

ESEI::Escola Superior de Enxeñería Informática

++

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Infraestructura e servicios


66

+ información


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88

TADSI::Tecnoloxías Avanzadas para o Desenvolvemento de Software Intelixente

Programa de doutorado 2008 / 2010

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1010Grupos de Investigación

Departamento de Informática::I+D

Javier Rodeiro Iglesias

SI-06

Grupo de Informática Gráfica

Investigador Principal

Código

Grupo de Investigación

Florentino Fdez-Riverola

SI-04

SING: Sistemas Informáticos de Nueva Generación

Investigador Principal

Código

Grupo de Investigación

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1212


Membros do grupo


15 miembros:5 profesores a TC (Ph. D.)2 profesores a TP (Ph. D.)1 profesor Visitante (Ph. D)7 profesores a TP

13 estudiantes 3er ciclo8 alumnos doctorado (2008-2010)5 alumnos doctorado (2009-2011)

becario1 pre-doctoral

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Overview


CBR (Case-based Reasoning):Sistemas de detección de intrusos (IDS, Intrusion Detection System) [HTTPHUNTING]Análisis del genoma humano, Bioinformática [GENECBR]Filtrado de correo Spam [SPAMHUNTING]

ANN (Artificial Neural Networks)Predicción de mareas rojas [FSfRT]Predicción de caudales en ríos [Galicia, Colombia]

MAS (MultiAgent Systems):MATRIX (Multiagent Architecture for TRaffic Information eXchange)

Text Processing: Information Retrieval & Text MiningAnálisis de publicaciones biomédicas (PubMed, Medline)

Otras técnicas:Rough Sets, Bayesian Networks, Fuzzy Logic

Otras líneas de investigaciónVoIP, QoS en redes TCP/IP

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HTTPHUNTING::Sistemas de Detección de Intrusos [1/5]introducción

SING::Traballos actuais de investigación no grupo

intrusión:acceso o utilización de recursos de una máquina de forma no autorizada por parte de un atacante

tipos de sistemas IDS:detección de utilización incorrecta (misuse detection | signature-based)

detección de patrones de tráfico de red o datos de aplicación sospechosossólo detectan ataques previos conocidos

detección de anomalías (anomaly detection system)reconoce intrusiones identificando contenido diferente al tráfico normal de la redestado normal en función de: carga de tráfico, protocolos, tamaño de paquetes, ...

basados en host (HIDS, Host Intrusion Detection Systems)basados en red (NIDS, Network Intrusion Detection System)IDS pasivos (passive IDS)

detectan una posible violación, registran información y generan una alertaIDS reactivos (reactive IDS)

responden ante una actividad ilegal: expulsando al usuario o reconfigurando firewalls

1616

HTTPHUNTING::Sistemas de Detección de Intrusos [2/5]obtención de datos de proba


1717

HTTPHUNTING::Sistemas de Detección de Intrusos [3/5]datos dispoñibeis e representación dunha trama


256.000 streams79% tramas vulnerables21% tramas seguras

representación da información de cada stream en HTTPHUNTING

medidas de similitud utilizadasURIMatch, PathMatch, ResourceMatch, ParamsMatchURILong, PathLong, ResourceLong

1818

HTTPHUNTING::Sistemas de Detección de Intrusos [4/5]modelo proposto


1919

HTTPHUNTING::Sistemas de Detección de Intrusos [5/5]a ferramenta HTTPHUNTING


2020

GENECBR.org [1/7]introducción


todos los organismos conocidos están formados por células:simples: levadura (1 sola célula)complejos: humanos (trillones de células)

en el núcleo de cada célula se encuentra el ADN (ácido desoxirribonucleico):3% genes encargados de la codificación de los distintos cromosomas97% son secuencias de ADN no-codificante

un gen es un segmento de ADN que contiene la secuencia de codificación precisa para cada proteína:

las proteínas determinan el aspecto, metabolismo, conducta, resistencia a infecciones y enfermedades (...) de los organismosen el ser humano se estima que existen entre 30.000 y 45.000 genes

prácticamente todas las células de un organismo tienen los mismos genes, pero su expresión genética puede variar por diversos motivosel estudio de la variación genética proporciona nuevas fuentes de información para la identificación y el control de enfermedades

2121

GENECBR.org [2/7]microarrays de ADN


características:matriz bidimensional de material genético que permite la automatización simultánea de miles de ensayospermiten obtener una visión “global” a nivel genético de las células:

de diferentes individuosde un mismo individuo en diferentes intervalos de tiempode diferentes tejidos de un mismo individuo

capaces de medir la expresión genética de decenas de miles de genes en un solo experimentoposibilitan el análisis de funciones e interacciones genéticas complejas a escala global

funcionamiento:soporte de silicio con fragmentos de material genético teñido, correspondientes a aproximadamente 40.000 genes (EST, Expressed Sequence Tags)hibridación con material genético procedente de un individuo concretoun escáner mide el grado de fluorescencia de cada celda en el microarray

2222

GENECBR.org [3/7]human genome U133A GeneChip (Affymetrix)


soporte de silicio

material genético de referencia

muestra de ADN de un paciente

hibridación

medida del grado de fluorescencia

microarray data

2323

GENECBR.org [4/7]bioinformática::áreas de investigación actual


tres campos de investigación principales:selección de genes (≡ selección de características en IA):

determinar qué genes son relevantes para identificar una determinada patología o para diferenciar entre varias patologías

predicción (≡ clasificación supervisada en IA)a la vista de los datos de un experimento, identificar si se trata de una persona sana o enferma; discriminar el tipo de patología para aplicar una terapia correcta

clustering (≡ clasificación no supervisada o agrupamiento en IA)descubrimiento de nuevos tipos de patología que no se ajustan suficientemente a una patología conocida

tres áreas de investigación paralela:visualización adecuada de experimentos y resultadosdescubrimiento de nuevo conocimiento biológico (interacciones genéticas, ...)análisis de bajo nivel (tratamiento de imágenes, correcciones de nivel, normalización)

el análisis de datos procedentes de microarrays presenta importantes retos:existencia de muchas variables (decenas de miles de genes) y escaso número de observaciones (cientos de experimentos) V.S. data mininggran probabilidad de obtención de falsos positivos con técnicas clásicas de IA

2424

GENECBR.org [5/7]arquitectura de GENECBR


most relevantgenes = DFP

geneticallysimilar patients

revisedpredictionand final diagnostic

reclassification

gene-CBR

Initialprediction

GeneSelection

Clustering

PredictionKnowledgeDiscovery

2525

GENECBR.org [6/7]a ferramenta GENECBR


2626

GENECBR.org [7/7]outras ferramentas desenvolvidas


@Note[http://sysbio.di.uminho.pt/anote.php]

aAutomator[coming soon!]

DistributedAIBench[www.aibench.org/plugins]

GOaAIBench[www.aibench.org/plugins]

BFindIt![coming soon!]

BioSearch[coming soon!]

WhichGenes[www.whichgenes.org]

PathJam[www.pathjam.org]

OptFlux[www.optflux.org]

BioDR[coming soon!]

2727

SPAMHUNTING::Filtrado de correo spam [1/5]o problema do correo spam


objetivo:aplicación práctica de los sistemas IBR (Instance-Based Reasoning) al problema de la detección de correo basura

corpus disponibles:ling spam: 2.869 (t) / 481 (s)junk-email: 2.236 (t) / 1796 (s)bruceg: 171.706 (s)divmov: 1.247 (s)spamassasin: 9.354 (s)

generación de una base de instancias unificada (formato xml) y un mecanismo de acceso eficiente (xml query)necesidad de corpus propio:

actualmente más de 30.000 mensajesprincipales retos:

compresión/descompresión de texto (≡ 190.000 mensajes)análisis de características relevantes ⇒ definición de una instancia en un sistema IBRnecesidad de operación en “tiempo real”

2828

SPAMHUNTING::Filtrado de correo spam [2/5]representación dos e-mails


2929

SPAMHUNTING::Filtrado de correo spam [3/5]rede EIRN (Enhaced Instance Retrieval Network)


11

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33

44

3030

SPAMHUNTING::Filtrado de correo spam [4/5]visor da rede EIRN


3131

SPAMHUNTING::Filtrado de correo spam [5/5]modelo proposto


3232

FSfRT::Predicción da aparición de mareas bermellas [1/5]introducción


objetivo:aplicación práctica de los sistemas CBR al problema de la predicción de Mareas Rojas

datos disponibles:35 estaciones oceanográficas monitorizadas por el CCCMMinformación del CMT en Galiciaimágenes de satélite

características del problema:proceso estocástico con un elevado número de variablesfalta de conocimiento sobre el problema. Necesario manejar incertidumbredatos de tipo numérico: incompletos, imprecisos, inconsistenciasdinamismo de las variables: problemas de heterocedasticidad y multicolinearidadla predicción debe ser lo suficientemente precisanecesidad de generar explicaciones

3333

FSfRT::Predicción da aparición de mareas bermellas [2/5]datos dispoñibeis


base de datos de monitorización del CCCMM con información perteneciente a 35 estaciones oceanográficas situadas en la costa gallega desde el año 1992:

• TemperaturaTemperatura

• SalinidadSalinidad

• OxOxíígenogeno

• PHPH

• TransmitanciaTransmitancia

• FluorescenciaFluorescencia

• Recuento de diatomeasRecuento de diatomeas

• Recuento de pseudoRecuento de pseudo--nitzschianitzschia sppspp.

Superficie

5 metros

10 metros

15 metros

periodicidad semanal • termoclina

3434



datos procedentes del CMT en Galicia:

• ÍÍndice de afloramientondice de afloramiento(Dietrich et al., 1980)

diariamente (cada 8 horas)

3535



fotografías de satélite obtenidas por el sensor AVHRR (Advanced Very HighResolution Radiometer) de la serie NOAA (National Oceanic and AtmosphericAdministration)

• ÍÍndice de temperaturasndice de temperaturas • ÍÍndice de nubosidadndice de nubosidad

3636

FSfRT::Predicción da aparición de mareas bermellas [5/5]a ferramenta FSfRT


3737

MATRIXMultiagent Architecture for TRaffic Information eXchange


3838

AIBench.org [1/5]framework de programación de técnicas de Intelixencia Artificial


3939

AIBench.org [2/5]características do framework


framework ligero, no intrusivo, basado en MVC que posibilita el desarrollo de aplicaciones Java y permite:

conexión, ejecución e integración de operaciones con una entrada/salida bien definidadiseño default-driven e independiente del problema

el modelo subyacente de programación de operaciones presupone:la lógica puede ser desacoplada de la interfaz de usuariola interconexión de operaciones puede ser modelada utilizando el concepto de experimentosel programador está obligado a pensar antes de programar definiendo operaciones

modelo de operaciones de AIBenchoperación: unidad lógica definida a través de puertos

entradasalidaentrada/salida

elementos de AIBench:core: implementa el modelo de operaciones de AIBenchworkbench: Java Swing GUI (Graphical User Interface)plugins: operaciones, tipos de datos, vistasclipboard: permite la interconexión de plugins

4040

AIBench.org [3/5]interconexión de operacións


4141

AIBench.org [4/5]arquitectura do framework


4242

AIBench.org [5/5]aplicacións desenvolvidas


Peptide-Driven Decision:

A tool for reproducible peptide identification to accurate absolute quantification of proteins in MALDI-TOF-MS experiments

Bacterial Identification:

A tool for rapid identification of Mycobacterium tuberculosis by peptide mass mapping

BioMarker Search:

A tool for biomarker discovery by protein quantification

4343







4444Proyección do grupo de investigación

SING:Relacións a nivel nacional e internacional


BISITE::Biomedicina, Sistemas Inteligentes y Tecnología Educativa

UMinho

UTAD

UPorto

Coimbra

UNL

IPB

IPV

IGC


SING:Últimas actividades realizadas

IWPACBB [International Workshop on Practical Applications of ComputationaInternational Workshop on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformaticsl Biology & Bioinformatics]2007.1st edition (Universidad de Vigo)2008.2nd edition (Universidad de Salamanca)2009.3rd edition (Universidad de Salamanca)2010.4th edition (Universidade do Minho)

CMBSB [Computational Methods in Bioinformatics and Systems BiologyComputational Methods in Bioinformatics and Systems Biology]2007.1st edition (Universidade do Minho)2009.2nd edition (Universidade de Aveiro)

GPBioInfo [www.gpbioinfo.orgwww.gpbioinfo.org]Galicia-Portugal Bioinformatics

InBIT [www.inbit.orgwww.inbit.org]Grupo de Investigación en Bioinformática Traslacional


IPL Escola Superior de Enxeñería Informática

docencia:ERASMUS

intercambio de alumnos e profesorescursos de doutoramento

investigación:visitas, encontros e seminarios de investigaciónestadías en centros de investigaciónidentificación de áreas comúns de investigaciónorientación de teses de doutoramento

accións integradas [Portugal-España][2010-2011] => 30 acciónsprazo de solicitude: 15 xuño 2009resolución provisional de concesión: decembro 2009resolución definitiva de concesión: febreiro 2010CRUP – Conselho de Reitores das Universidades PortuguesasTel. 21 3602950, e-mail: [email protected]://www.meioclique.com/CRUP/accoes_integradas.htm

4747

CITI:Centro de Investigación, Transferencia e Innovación UVIGO

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5050

ESEI::escola superior de enxeñería informáticadepartamento de informática

universidade de vigocampus de ourense

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Leiría, 02/06/2009 Florentino Fdez-RiverolaPortugal Departamento de Informática

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