Máster en Industria 4.0

Máster en Industria 4.0
Smart Cities | Intelligent Building Phone
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Se puede decir que la Industria 4.0 es una completa digitalización de las cadenas de valor a través de la integración de “inteligencia” en la tecnología en todos sus procesos (procesamiento de datos, software inteligente, sonorización y análisis de datos), haciendo éstos de forma más eficiente. Dicha tendencia se basa, entre otros, en el concepto de Internet of Things (IoT), donde la gestión inteligente de objetos y agentes es clave. La unión de estos conceptos ha dado lugar al término Industrial Internet of Things (IIOT), en el cual confluye tanto la Industria 4.0 como la interconexión de objetos, máquinas, agentes, sistemas ciberfísicos y personas.

Para lograr la eficiencia de todos estos procesos, entra en juego la analítica avanzada (en todas sus vertientes) y el Data Science como el marco que permite sacar el máximo partido de los datos generados e involucrados en los procesos industriales, con el objetivo de poder optimizar las distintas actividades y procesos implicados bajo un marco de analítica prescriptiva.

Bibliografía recomendada

Puedes encontrar la bibliografía específica en cada uno de los módulos del máster. Además, te ofrecemos un enlace a los últimos trabajos de los investigadores de nuestro grupo de investigación y los más interesantes de revista científica de Ediciones Universidad de Salamanca, de acceso abierto, ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, donde podrás encontrar las últimas tendencias en tecnologías de la información y computación de forma gratuita.

Para leer alguno de nuestros artículos (los que no están marcados como de acceso abierto), será necesario acceder a través de la red de la Universidad, incluyendo todas nuestras bibliotecas.

Últimos artículos de nuestros investigadores:

• ·      Casado-Vara, R., Chamoso, P., De la Prieta, F., Prieto J., & Corchado J.M. (2019). Non-linear adaptive closedloop control system for improved efficiency in IoT-blockchain management. Information Fusion. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253518306079

En este artículo, publicado en una de las mejores revistas científicas, Information Fusion, que recomendamos a todos nuestros estudiantes seguir atentamente, se realiza un trabajo orientado a las redes IoT. Estas redes generan una gran cantidad de datos, lo que puede colapsar las comunicaciones. Por ello, se presenta un nuevo sistema de control adaptativo y modelo de búsqueda de velocidad mejoran la eficiencia en redes IoT.

• ·      Casado-Vara, R., Novais, P., Gil, A. B., Prieto, J., & Corchado, J. M. (2019). Distributed continuous-time fault estimation control for multiple devices in IoT networks. IEEE Access. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8613014

[Acceso abierto] IEEE Access es una revista de acceso abierto, por lo que está disponible para todos nuestros estudiantes. El impacto no es tan alto como Information Fusion, pero se trata de una revista de especial relevancia en el campo de la computación. En este trabajo, nuestros investigadores presentan su investigación sobre una estimación distribuida de fallos en tiempo continuo en IoT usando control cooperativo y predicción de estado, incluyendo autocorrección de errores y sustitución de dispositivos.

• ·      Casado-Vara, R., Vale, Z., Prieto, J., & Corchado, J. (2018). Fault-tolerant temperature control algorithm for IoT networks in smart buildings. Energies, 11(12), 3430. https://www.mdpi.com/1996-1073/11/12/3430

[Aceso abierto] En este artículo se trabaja sobre la monitorización de redes del Internet de las cosas depende de la disponibilidad y correcto funcionamiento de los nodos de red para garantizar la eficacia. Se propone un algoritmo de control híbrido predictivo basado en modelos de retroalimentación para mejorar el mantenimiento y la fiabilidad de la red. Se utilizan sensores virtuales para sustituir a los sensores defectuosos y se optimiza el posicionamiento de los mismos para una recogida estable de datos.

• ·      Casado‐Vara, R., Prieto‐Castrillo, F., & Corchado, J. M. (2018). A game theory approach for cooperative control to improve data quality and false data detection in WSN. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 28(16), 5087-5102. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/rnc.4306

En este trabajo se habla de la necesidad de nuevas soluciones para la gestión de redes de sensores heterogéneas distribuidas con el fin de abordar el problema de la calidad de los datos y la detección de datos falsos en las redes de sensores inalámbricos (WSN). Más concretamente, se presenta un algoritmo de control cooperativo no lineal basado en la teoría de juegos.

• ·      Chamoso, P., González-Briones, A., Rivas, A., De La Prieta, F., & Corchado J.M. (2019). Social computing in currency exchange. Knowledge and Information Systems. https://link.springer.com/article/10.1007/s10115-018-1289-4

En este artículo se presenta el trabajo realizado con una empresa multinacional con origen y sede en Salamanca y que se dedica al cambio de divisas. Se ha realizado un proyecto del que se recogen los resultados de haber aplicado computación social para mejorar la satisfacción de los clientes en sus oficinas de cambio.

• ·      Chamoso, P., González-Briones, A., Rodríguez, S., & Corchado, J. M. (2018). Tendencies of technologies and platforms in smart cities: A state-of-the-art review. Wireless Communications and Mobile Computing, 2018. https://www.hindawi.com/journals/wcmc/2018/3086854/

[Acceso abierto] Se presenta un estado del arte de tencencias tecnológicas y plataformas para gestionar Smart cities, junto con los diferentes casos de estudio que pueden llegar a cubrir, desde gestión del tráfico, hasta gestión sociosanitaria.

• ·      Chamoso, P., Rivas, A., Martín-Limorti, J. J., & Rodríguez, S. (2018). A Hash Based Image Matching Algorithm for Social Networks. In Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 619, pp. 183–190). https://doi.org/10.1007/978-3-319-61578-3_18

Se presenta un algoritmo para la comparación de imágenes en busca de duplicados con ligeras diferencias, capaz de ser aplicado a diferentes casos de estudio, como la detección de vulneración de propiedades de autor. Se elabora un caso de uso en redes sociales.

• ·      Chamoso, P., Rodríguez, S., de la Prieta, F., & Bajo, J. (2018). Classification of retinal vessels using a collaborative agent-based architecture. AI Communications, (Preprint), 1-18. https://content.iospress.com/articles/ai-communications/aic772

Se presentan diferentes algoritmos que permiten conocer al lector cómo con visión artificial se pueden tratar imágenes para llegar a extraer parámetros que luego utilizar para fines médicos.

• ·      Di Mascio, T., Vittorini, P., Gennari, R., Melonio, A., De La Prieta, F., & Alrifai, M. (2012, July). The Learners' User Classes in the TERENCE Adaptive Learning System. In 2012 IEEE 12th International Conference on Advanced Learning Technologies (pp. 572-576). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6268180

Aunque este artículo es algo más antiguo, es de especial interés en el entorno docente en el que nos movemos y ha sido parte de los resultados que podemos ver hoy en día en el campus donde se realizan nuestros masters, por lo tanto, es de especial recomendación para nuestro alumnado. Además, son los resultados de un proyecto europeo llamado TERENCE en colaboración con otras universidades europeas.

• ·      Gonzalez-Briones, A., Chamoso, P., De La Prieta, F., Demazeau, Y., & Corchado, J. M. (2018). Agreement Technologies for Energy Optimization at Home. Sensors (Basel), 18(5), 1633-1633. doi:10.3390/s18051633 https://www.mdpi.com/1424-8220/18/5/1633

[Acceso abierto] Se presenta un estudio realizado en edificios y viviendas sobre cómo se despliegan sensores para obtener datos y tomar decisiones de ahorro energético. Más concretamente, un sistema que logra adaptarse a las preferencias de los usuarios.

• ·      González-Briones, A., Chamoso, P., Yoe, H., & Corchado, J. M. (2018). GreenVMAS: virtual organization-based platform for heating greenhouses using waste energy from power plants. Sensors, 18(3), 861. https://www.mdpi.com/1424-8220/18/3/861

[Acceso abierto] Se presenta una simulación de optimización energética mediante el software desarrollado, para utilizar energía residual de centrales eléctricas para calentar invernaderos, con sistema inteligente y escalable que reduce la factura energética significativamente.

• ·      Gonzalez-Briones, A., Prieto, J., De La Prieta, F., Herrera-Viedma, E., & Corchado, J. M. (2018). Energy Optimization Using a Case-Based Reasoning Strategy. Sensors (Basel), 18(3), 865-865. doi:10.3390/s18030865 https://www.mdpi.com/1424-8220/18/3/865

[Acceso abierto] La domotización de viviendas y edificios públicos es cada vez más popular, especialmente para gestión energética. En este trabajo se presenta un enfoque basado en agentes con arquitectura Multi-Agente y red de sensores inalámbricos logra ahorro energético del 41%.

• ·      Rodríguez, S., Tapia, D. I., Sanz, E., Zato, C., De La Prieta, F., & Gil, O. (2010). Cloud computing integrated into service-oriented multi-agent architecture. IFIP Advances in Information and Communication Technology (Vol. 322 AICT). https://doi.org/10.1007/978-3-642-14341-0_29

Aunque este trabajo es el más antiguo de los recomendados y puede parecer algo desfasado, en él se presentó un interesante sistema de cloud computing en el que desplegar arquitecturas multiagente distribuidas, orientadas a servicios. Sobre este trabajo se han basado otros de los artículos relacionados y permite mejorar la comprensión sobre tecnología multiagente, que existe desde hace décadas, pero que ha evolucionado considerablemente desde entonces.

·      Sittón-Candanedo, I., Alonso, R. S., Corchado, J. M., Rodríguez-González, S., & Casado-Vara, R. (2019). A review of edge computing reference architectures and a new global edge proposal. Future Generation Computer Systems, 99, 278-294. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X1930264X

Este trabajo publicado en una revista científica de muy alto impacto y que se recomienda seguir a nuestro alumnado, trata sobre Edge Computing. Resulta crucial para los dispositivos IoT, actuando en la frontera de la red, reduciendo la latencia, mejorando la privacidad y disminuyendo costos de ancho de banda en diversos escenarios.

• ·      Sittón, I., & Rodríguez, S. (2017). Pattern Extraction for the Design of Predictive Models in Industry 4.0. In International Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems (pp. 258–261). https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-61578-3_31

La rápida expansión del IoT ha impulsado la Industria 4.0 y la transformación digital en las organizaciones, pero ha creado desafíos en la gestión de datos. En este trabajo, se explora la fusión de datos multisensor para tomar decisiones eficaces en la Industria 4.0.

• ·      Muñoz, M., Rodríguez, M., Rodríguez, M. E., & Rodríguez, S. (2012). Genetic evaluation of the class III dentofacial in rural and urban Spanish population by AI techniques. Advances in Intelligent and Soft Computing (Vol. 151 AISC). https://doi.org/10.1007/978-3-642-28765-7_49

Por último, un trabajo también antiguo pero que muestra cómo la computación puede ser aplicado a numerosos escenarios. Como ejemplo, se presenta esta propuesta de uso de técnicas de inteligencia artificial en el área de la genética.

Artículos relevantes de ADCAIJ:

• ·      Alejandro Jiménez-Rodríguez, Luis Fernando Castillo, Manuel González (2012). Studying the mechanisms of the Somatic Marker Hypothesis in Spiking Neural Networks (SNN). ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ2012123542

• ·      Amir Hosein Keyhanipour, Behzad Moshiri (2013). Designing a Web Spam Classifier Based on Feature Fusion in the Layered Multi-Population Genetic Programming Framework. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 3

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ2014261527

• ·      André Santos, Regina Nogueira, Anália Lourenço (2012). Applying a text mining framework to the extraction of numerical parameters from scientific literature in the biotechnology domain. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 1

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/download/ADCAIJ20121118/10494

• ·      Anna Závodská, Veronika Šramová, Anne-Maria AHO (2012). Knowledge in Value Creation Process for Increasing Competitive Advantage. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 3

Accesible en: https://revistas.usal.es/index.php/2255-2863/article/download/ADCAIJ20121313547/10500

• ·      Felicitas Mokom, Ziad Kobti (2013). Interventions via Social Influence for Emergent Suboptimal Restraint Use. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/download/ADCAIJ2013252535/10826

• ·      K. S. Jasmine, Gavani Prathviraj S., P Ijantakar Rajashekar, K. A. Sumithra Devi (2013). Inference in Belief Network using Logic Sampling and Likelihood Weighing algorithms. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 3

Accesible en: https://revistas.usal.es/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ20132617

• ·      Manuel Rodrigues, Sérgio Gonçalves, Florentino Fdez-Riverola (2012). E-learning Platforms and E-learning Students: Building the Bridge to Success. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/index.php/2255-2863/article/download/ADCAIJ2012122134/10506

• ·      Nadia Alam, Munira Sultana, M.S. Alam, M. A. Al-Mamun, M. A. Hossain (2013). Optimal Intermittent Dose Schedules for Chemotherapy Using Genetic Algorithm. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/index.php/2255-2863/article/download/ADCAIJ2013253752/10827

• ·      Naoufel Khayati, Wided Lejouad-Chaari (2013). A Distributed and Collaborative Intelligent System for Medical Diagnosis. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/download/ADCAIJ201325116/10824

• ·      Nicholas Beliz, José Carlos Rangel, Chi Shun Hong (2012). Detecting DoS Attack in Web Services by Using an Adaptive Multiagent Solution. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ2012125763

• ·      Saadi Bin Ahmad Kamaruddin, Nor Azura Md Ghanib, Choong-Yeun Liong, Abdul Aziz Jemain (2012). Firearm Classification using Neural Networks on Ring of Firing Pin Impression Images. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 3

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ20121312734

• ·      Sérgio Matos, Hugo Araújo, José Luís Oliveira (2013). Biomedical Literature Exploration through Latent Semantics. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ2013256574

• ·      Sumit Goyal, Gyanendra Kumar Goyal (2013). Machine Learning ANN Models for Predicting Sensory Quality of Roasted Coffee Flavoured Sterilized Drink. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 2, n. 3

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ201426913

• ·      Vasileios Efthymiou, Maria Koutraki, Grigoris Antoniou (2012). Real-Time Activity Recognition and Assistance in Smart Classrooms. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 1

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ201211922

• ·      Vincenza Cofini, Fernando De La Prieta, Tania Di Mascio, Rosella Gennari, Pierpaolo Vittorini (2012). Design Smart Games with requirements, generate them with a Click, and revise them with a GUIs. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 3

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ20121315568

• ·      Yi Ying Leong, Chuii Khim Chong, Lian En Chai, Safaai Deris, Rosli Illias, Sigeru Omatu, Mohd Saberi Mohamad (2012). Simulation of Fermentation Pathway Using Bees Algorithm. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ISSN: 2255-2863), Salamanca, v. 1, n. 2

Accesible en: https://revistas.usal.es/cinco/index.php/2255-2863/article/view/ADCAIJ2012121319 

Y os recordamos a todos, que nuestra revista es totalmente gratuita y de acceso abierto y podéis seguir todos los artículos que se publican en los diferentes números que editamos en https://adcaij.usal.es/