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Objetivos, líneas de investigación y competencias

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OBJETIVOS, LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y COMPETENCIAS
El objetivo fundamental de este Programa de Doctorado  consiste en formar nuevos doctores con competencia a nivel internacional en alguna de las líneas de investigación afines a los grupos que participan en el presente programa.

A continuación describimos el ámbito de cada una de las líneas de investigación de este programa:

  • Ingeniería del Software (IS): Esta línea de investigación abarca el estudio y utilización de las distintas tecnologías propias de la ingeniería del software, incluyendo el estudio, utilización y extensión de distintas metodologías para el desarrollo de software fiable, seguro y de calidad, como la ingeniería guiada por modelos, distintos paradigmas de programación, como la programación basada en componentes o servicios web, y distintas formalizaciones y enfoques, así como la gestión de datos y conocimiento en la web semántica. La ingeniería del software es tratada por los investigadores de esta línea tanto desde un punto de vista aplicado, con la construcción de herramientas y el desarrollo de proyectos aplicando estas tecnologías en distintos ámbitos, incluyendo la computación ubicua y la inteligencia ambiental, comercio electrónico, computación en la nube o aplicaciones móviles, como teórico, mediante la definición de procesos y modelos y la aplicación de técnicas formales para la construcción de software fiable, seguro y de calidad.
  • Seguridad, Redes y Sistemas Empotrados (SRSE): Esta línea de investigación combina de forma heterogénea los fundamentos del diseño y desarrollo seguro de sistemas distribuidos en nuevas arquitecturas de Internet junto con la evolución de las redes hacia escenarios confiables de uso de dispositivos móviles heterogéneos y escenarios de sistemas empotrados críticos con necesidades específicas de protección basada en software.
  • Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (AEB): Esta línea se inscribe en el diseño, evaluación y mejora de algoritmos inspirados en procesos de la Naturaleza que resuelven problemas en ciencia e industria. Algunos ejemplos son los algoritmos genéticos/evolutivos, colonias de hormigas, cúmulos de partículas, evolución diferencial, enfriamiento simulado, búsqueda tabú/dispersa y búsqueda exhaustiva (ramificación y poda, programación dinámica, etc.). Estas técnicas se mejoran a través del uso del paralelismo, su modelado multiobjetivo, la hibridación con otros algoritmos y el uso de teoría matemática. Los dominios de aplicación incluyen las telecomunicaciones, la ingeniería del software, la bioinformática, los videojuegos, energía, ciudades inteligentes y aplicaciones complejas dinámicas.
  • Arquitecturas y Algoritmos Paralelos (AAP): Esta línea de investigación abarca el diseño, evaluación y programación eficiente de arquitecturas paralelas. Se trabaja en el diseño de hardware que optimice la ejecución de aplicaciones paralelas, así como en la aritmética de computadores y el diseño de sistemas de propósito específico (FPGA). Así mismo se investiga la interacción hardware/software y los distintos niveles del software del sistema en arquitecturas paralelas. Se cubre desde la computación de altas prestaciones de aplicaciones en ciencia e ingeniería (algoritmos de optimizacion global, algoritmos bioinspirados y de minería de datos, procesamiento de imágenes biomédicas y de códigos genéticos, computación matricial), hasta la aceleración de dichas aplicaciones sobre procesadores gráficos y arquitecturas heterogéneas.
  • Inteligencia Computacional (IC): Esta línea de investigación se centra en el diseño y análisis de redes neuronales recurrentes y autónomas para resolver problemas de optimización. Así mismo cubre el desarrollo de sistemas neuronales autoorganizados para resolver problemas de seguridad en redes, reconocimiento de patrones y procesado de imágenes y vídeo, así como la generación automática de contenidos audiovisuales mediante computación evolutiva. Otro de sus objetivos se centra en el estudio de los fundamentos lógicos y matemáticos de la computación, con especial atención al razonamiento no clásico y al tratamiento de la información imprecisa, incierta o incompleta. En este ámbito, se desarrollan técnicas de razonamiento cualitativo, generalizaciones de la teoría del análisis matemático de conceptos formales y extensiones difusas de la técnica de modelos estables para programas lógicos no monótonos.
  • Sistemas Inteligentes (SI): Esta línea de investigación se centra en el análisis, diseño y desarrollo de aplicaciones empleando técnicas de Inteligencia Artificial. Más concretamente, se incluyen en esta línea: Inteligencia Artificial aplicada a la educación y modelado del usuario; Aplicaciones de la Inteligencia Artificial a problemas de diagnóstico, diseño y optimización en ingeniería y arquitectura; Minería de datos para aprendizaje supervisado y no supervisado en sistemas reales en ámbitos como biología o sistemas energéticos; Sistemas recomendadores que personalizan las interacciones con los usuarios en función de sus preferencias en diferentes tipos de sistemas como televisión digital, buscadores o rutas turísticas; y Cálculo eficiente de rutas óptimas, con aplicaciones en distintos dominios, como videojuegos, navegadores en dispositivos móviles, logística o transportes.

COMPETENCIAS

BÁSICAS

CB11 - Comprensión sistemática de un campo de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo.

CB12 - Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.

CB13 - Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento a través de una investigación original.

CB14 - Capacidad de realizar un análisis crítico y de evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.

CB15 - Capacidad de comunicación con la comunidad académica y científica y con la sociedad en general acerca de sus ámbitos de conocimiento en los modos e idiomas de uso habitual en su comunidad científica internacional.

CB16 - Capacidad de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance científico, tecnológico, social, artístico o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.

 

CAPACIDADES Y DESTREZAS PERSONALES

CA01 - Desenvolverse en contextos en los que hay poca información específica.

CA02 - Encontrar las preguntas claves que hay que responder para resolver un problema complejo.

CA03 - Diseñar, crear, desarrollar y emprender proyectos novedosos e innovadores en su ámbito de conocimiento.

CA04 - Trabajar tanto en equipo como de manera autónoma en un contexto internacional o multidisciplinar.

CA05 - Integrar conocimientos, enfrentarse a la complejidad y formular juicios con información limitada.

CA06 - La crítica y defensa intelectual de soluciones.


 

OTRAS COMPETENCIAS

CE01 - Capacidad de diseñar, implementar y evaluar software utilizando tecnologías propias de la ingeniería del software.

CE02 - Capacidad de utilizar y evaluar metodologías para el desarrollo de software fiable, seguro y de calidad, así como para proponer nuevas metodologías o extender metodologías existentes

CE03 - Capacidad de diseñar, implementar y evaluar software utilizando la programación basada en componentes y servicios web

CE04 - Capacidad de diseñar, implementar y evaluar software inspirado en procesos de evolución natural para guiar la búsqueda de soluciones a problemas complejos.

CE05 - Capacidad de realizar fertilización cruzada entre técnicas de distinta naturaleza y problemas aparentemente distintos para generar nuevas herramientas software para aplicaciones académicas y de la industria.

CE06 - Capacidad para describir problemas de la vida real en términos de variables y establecer las relaciones entre las mismas a través de modelos matemáticos.

CE07 - Capacidad para diseñar y configurar una arquitectura distribuida.

CE08 - Capacidad para optimizar aplicaciones en ciencia e ingeniería en arquitecturas paralelas

CE09 - Capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos, aplicando las tecnologías de la Inteligencia Artificial no sólo dentro del ámbito de la Informática, sino también aplicándolas dentro de contextos multidisciplinares.

CE10 - Capacidad para diseñar, modelar, describir, especificar, e implementar protocolos seguros, y sistemas distribuidos y redes confiables en las nuevas arquitecturas de Internet.

CE11 - Capacidad para desarrollar, desplegar y evaluar plataformas distribuidas seguras en todo tipo de dispositivos heterogéneos conectados en entornos sensibles al contexto y en sistemas empotrados críticos.

CE12 - Capacidad para razonar en contextos de información imprecisa, incierta o insuficiente.