INTIA - Instituto de Investigación en Tecnología Informática Avanzada

Sus objetivos principales son desarrollar investigación en Ingeniería de Software, la formación de recursos humanos y la transferencia de tecnología. Las investigaciones se realizan en varias áreas de Ingeniería de Software, con especial énfasis en reingeniería de software a partir de la arquitectura Model-Driven (MDA - Model Driven Architecture).

Director: Lic. Liliana Favre

Principales áreas de investigación y transferencia

Gran parte de los sistemas de información vitales en organizaciones de nuestro medio fueron implementados hace varios años con tecnologías que hoy pueden considerarse obsoletas, y no alineadas con los actuales objetivos estratégicos de las organizaciones. Estos sistemas, conocidos como legacy (heredados) involucran software, hardware, procesos de negocio y políticas y estrategias organizacionales. En general no están documentados o, si lo están, sus especificaciones no reflejan los cambios de requerimientos que se dieron a través de los años, englobando sólo el código la historia de su evolución. El mantenimiento clásico de estos sistemas requiere de grandes inversiones de capital que se incrementan a través de los años. La entrada en escena de las tecnologías relacionadas con Internet, el paradigma de la orientación a objetos, los componentes distribuidos, nuevos métodos y lenguajes de modelado (por ejemplo UML y RUP), nuevas plataformas (por ejemplo .NET y J2EE) y nuevas arquitecturas (por ejemplo SOA y MDA), han motivado la creciente demanda de modernización de sistemas legacy a fin de lograr ventajas competitivas para la organización. Las técnicas de reingeniería de software pueden dar respuesta a tal demanda, sin embargo, no están lo suficientemente difundidas en nuestro medio que en general opta por nuevos desarrollos que no son rentables y conllevan un alto riesgo.

En este contexto las actividades de investigación del grupo se centran en el análisis de técnicas de modernización de software que permitan controlar la evolución de sistemas legacy hacia tecnologías orientadas a objetos y basadas en la arquitectura MDA, siendo las principales áreas de investigación y transferencia:

• Model Driven Architecture (MDA)
• Unified Modeling Language (UML)
• Ingeniería de requisitos
• Ingeniería directa, ingeniería inversa
• Reingeniería de sistemas legacy
• Métodos formales

[ Sitio oficial del GTS ]

El objetivo del Grupo de Bases de Datos y Procesamiento de Señales consiste en estudiar los problemas de integridad en bases de datos relacionales y post-relacionales desde el punto de vista del universo de discurso, procurando elaborar visiones conceptuales que tiendan al desarrollo de sistemas de software siguiendo un paradigma guiado por los requisitos del problema del mundo real. En particular se analizan los aspectos vinculados con el almacenamiento de información provenientes del procesamiento de datos audiovisuales y los problemas inherentes a la reingeniería de bases de datos existentes, con énfasis en las cuestiones relativas a integridad.

Director: Ing. Jorge Doorn

Principales actividades de investigación

• Integridad en bases de datos guiada por requisitos.
  Se estudian los requisitos de un sistema de procesamiento de información desde un punto de vista semántico, tanto en lo que se refiere a su elicitación como a su validación y modelado. Además, se establecen las bases para la construcción de herramientas que asistan al usuario en el proceso de mejorar el contenido semántico de su sistema.
  Se encuentran en estado avanzado: a) el estudio de casos conflictivos en relaciones de orden mayor que 2 con restricciones semánticas adicionales forzadas y sus esquemas binarios estructural y funcionalmente equivalente y b) el estudio de la integración de una herramienta para los casos de propagación de actualizaciones en bases de datos que presentan anomalías tupla-dependientes, como etapa de refinamiento del proceso de reingeniería
• Procesamiento de señales
  Se realizan estudios avanzados del procesamiento de señales, tanto de sonido como imágenes. En el caso de sonido, se dedica al estudio del Castellano Rioplatense enfatizando aquellos métodos extensibles a otros dominios; en el caso de imágenes, se dedica al procesamiento de imágenes bidimensionales.
  Entre otros resultados, se ha implementado una herramienta para estudiar las variaciones del pitch en señales, realizando mediciones de los valores del mismo; se ha desarrollado una herramienta para construir mapas temáticos a partir de múltiples imágenes satelitales y se ha analizado el impacto de la dispersión Rayleigh en el enmascaramiento de la radiación recibida por los sensores remotos (satelitales) proveniente de la superficie terrestre.

El objetivo del Grupo ALIASE MEH 2000-2003 (Algoritmos de Inteligencia Artificial para Sistemas Empotrados: Metodologías y Herramientas) es el desarrollo de una metodología y herramientas de alto nivel que permitan generar de forma automática sistemas digitales actuando como procesadores de señales y/o controladores que utilicen técnicas de inteligencia artificial sobre dispositivos programables (PLD's, FPGA's), microcontroladores o computadoras personales.

Director: Msc Nelson Acosta

Principales actividades de investigación

• Se está trabajando en la orientación y el estudio de procesadores de señales (DSP) y tarjetas especializadas; vinculadas con los convenios para la actualización de sistemas de radares y diseño de una plataforma giroestabilizada usando procesadores a medida.
• Se está trabajando en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de patrones en imágenes, utilizando una tecnología de punta basada en procesadores ZISC.
• Se está trabajando en el desarrollo de un sistema de "Planeamiento de Misiones para la Fuerza Aérea Argentina".
• Se continúa avanzando en la construcción del robot WERKEN KELLU (Mensajero Ayudante).

Entre los objetivos del Grupo de Métodos de Razonamiento Aproximado en Investigación Socioeconómica se encuentran: a) la interpretación desde la investigación de operaciones y de mercado, de los resultados producidos por aplicaciones de una estructura de red neurológica, salidas gráficas y cruce de matrices; b) la programación de módulos computacionales que trabajen de una manera conjunta, estadísticos y redes neuronales; y c) Data Mining en el CRM.

Director: Ing. Gery Bioul

Principales actividades de investigación:

• Interpretación desde la investigación de operaciones y de mercado, de los resultados producidos por aplicaciones de una estructura de red neurológica, salidas gráficas y cruce de matrices.
• Programación de módulos computacionales que trabajen de una manera conjunta, estadísticos y redes neuronales desde la óptica de un álgebra computacional que vincule ambos procedimientos. Mejora en la toma de decisiones mediante un conocimiento del entorno, facilitado por los datos almacenados en la compañía (cuantitativos o cualitativos) y mediante información de terceras empresas.
• Data Mining en el CRM: se evalúa y desarrolla un conjunto de reglas de negocio sobre todos los aspectos de las interacciones de los clientes. Un ejemplo sencillo sería modelar la probabilidad de respuesta ante una solicitud específica de un nuevo producto o servicio. Basándose en estas reglas, las campañas de marketing de una empresa pueden tener como objetivo la máxima respuesta para generar un nivel deseado de ingresos o beneficios. Se ha desarrollado una solución integral a los problemas de CRM desde la tecnología de Contact Center.