Dr. Carlos Alberto Brizuela Rodríguez
foto
Dr. Carlos Alberto Brizuela Rodríguez
Proyectos
  • Actualización disciplinaria del profesorado en ciencias de la computación de la Universidad de Colima
  • Análisis y diseño de algoritmos para aplicaciones en teoría de juegos, biocomputación y optimización.
  • Análisis y diseño de algoritmos para problemas complejos en Bioinformática.
Descripción
En el 2004, en la Universidad de Colima, los programas de posgrado del área de ciencias de la computación estaban a cargo, principalmente, de profesores que tenían un grado académico equivalente al nivel de maestría que impartían, muy pocos de ellos tenían formación doctoral y era escasa la inclusión de profesores en el Sistema Nacional de Investigadores, siendo éstos elementos importantes para consolidar los programas. Por consiguiente, se requería actualizar los conocimientos de dichos profesores para no caer en la obsolescencia. Lo anterior, a pesar de que ellos se habían mantenido actualizados mediante la acreditación de actividades de capacitación por períodos cortos y variados. Por lo tanto, se necesitaba dar atención a la labor de los profesores como transmisores de conocimientos, para que éstos fueran de vanguardia en las ciencias computacionales, y se generaran propuestas de trabajos de investigación con aplicación de nuevos conocimientos. Este proyecto consistió en impartir un diplomado con cursos avanzados en el área de ciencias de la computación a profesores de las Facultades de Telemática y de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad de Colima, para reforzar sus conocimientos disciplinares y someterse a un proceso selectivo para ingresar al Doctorado en Ciencias de la Computación en el CICESE. Una vez finalizado el diplomado, se seleccionaron a cinco profesores para que realizaran sus estudios doctorales en el CICESE. Los cinco profesores acabaron exitosamente sus estudios. El periodo de ejecución de este proyecto fue del 2004 al 2005.
El análisis y diseño de algoritmos eficientes resulta de fundamental importancia tanto para las ciencias de la computación como para áreas no tan relacionadas como la biología molecular o las finanzas. Este proyecto de investigación pretende unir las experiencias los investigadores que integran la propuesta para, de manera sinérgica, analizar y diseñar algoritmos con características comunes pero aplicables a problemas de dominios diferentes.
La Bioinformática se ha convertido en una herramienta fundamental para el desarrollo de la biotecnología, a pesar de esta situación, en México son pocos los grupos de investigación que abordan esta línea de trabajo. Este número de grupos se reduce aún más si nos limitamos a grupos en los departamentos de ciencias de la computación. Existen un gran número de problemas básicos computacionales desafiantes que se derivan al plantear soluciones para problemas en bioinformática. Estos problemas requieren de algoritmos eficientes debido a la complejidad y tamaño de los problemas que se manejan. Desarrollar una capacidad para el diseño e implementación de algoritmos de búsqueda sobre estructuras complejas así como algoritmos para el manejo de dichas estructuras facilitará, en buena medida, poder resolver problemas complejos en Bioinformática. Este trabajo abordará un problema relacionado con la predicción de estructura de proteínas el cual es modelado como uno de optimización combinatoria. Estudiaremos el problema conocido como "Empaquetamiento de la Cadena Lateral de Proteínas" un subproblema del problema de "Predicción de Estructuras". Este pertenece a la clase de complejidad denominada NP-difícil, una clase que contiene problemas para los cuales no se conoce algoritmo eficiente alguno que lo pueda resolver. A la fecha se han propuestos un gran número de heurísticas para abordar este problema, sin embargo, resultados recientes muestran que estos pueden mejorar en al menos un 10% en precisión. La hipótesis de trabajo es que una heurística que combine de forma adecuada algoritmos bioinspirados con búsqueda local estocástica de vecindario con tamaño variable podrá mejorar el estado del arte en lo referente a calidad de predicción para este problema. Si bien abordamos un solo problema, el análisis y los algoritmos que se propongan podrán ser extendidos a otros problemas similares. A continuación se explica a detalle el problema a ser abordado.
Colaboradores
Dirección Carretera Ensenada-Tijuana No. 3918,
Zona Playitas, C.P.
22860, Ensenada,
B.C. México.
Teléfono 01 (646) 175-05-00
ext.23400
Síguenos FACEBOOK TWITTER YOUTUBE