Premio internacional para un artículo de la UBU sobre anomalías de sistemas ciber físicos
El artículo es obra de tres investigadores del Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional Aplicada de la Universidad de Burgos
Premio internacional para un artículo sobre detección de anomalías de sistemas ciber - físicos
Los investigadores Nuño Basurto, Carlos Cambra y Álvaro Herrero de la Universidad de Burgos han sido premiados con el galardón al mejor artículo sobre Machine Learning en un congreso internacional celebrado desde Portugal.
Dentro de los dos únicos premios otorgados en este congreso a los mejores artículos científicos sobre aplicaciones, el trabajo de los investigadores burgaleses ha recibido el
Best Application Paper on Machine Learning
en el congreso 21
st
International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2020.
El trabajo de estos investigadores del Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional Aplicada (GICAP) de la Universidad de Burgos ha sido desarrollado conjuntamente con colaboradores de las universidades de A Coruña y de Salamanca, enmarcado en la tesis doctoral de Nuño Basurto, dirigida por Carlos Cambra y Álvaro Herrero en el Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales e Ingeniería Civil de la Universidad de Burgos.
El artículo titulado "
Detecting Performance Anomalies in the Multi-Component Software of a Collaborative Robot
", se centra en la detección de anomalías (que afectan tanto al hardware como al software) de los sistemas ciber-físicos en general y los robots en particular. Aunque se ha investigado ampliamente sobre las anomalías físicas relacionadas con los componentes del hardware, hasta ahora se ha dedicado escasa atención al estudio de las anomalías que afectan a los componentes software. A fin de tener más conocimiento sobre este campo, en este artículo se propone la aplicación de diferentes algoritmos de clasificación sobre datos de rendimiento del software de un robot colaborativo.
Los modelos supervisados aplicados bajo esta solución innovadora tienen como objetivo detectar las anomalías del software, en este caso inducidas a propósito y que tienen un impacto perjudicial en el rendimiento del robot bajo estudio. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos de Machine Learning aplicados pueden abordar con éxito el problema, con un positivo rendimiento.
Esta línea de investigación del grupo GICAP es innovadora y como consecuencia de la misma se han publicado más trabajos en prestigiosas revistas y congresos internacionales.
Este congreso internacional se ha celebrado de manera virtual entre el 4 y el 6 de noviembre, organizado por la Universidad de Minho (Portugal). Ha contado con el apoyo técnico de la Asociación Portuguesa de Inteligencia Artificial y el capítulo portugués de la sociedad de Inteligencia Computacional de IEEE.
Las ediciones anteriores de este congreso se han celebrado en Manchester (Reino Unido), GuiLin y Yangzhou (China) y Wroclaw (Polonia).