Dr. Mario Aldape Pérez

 

Dr. Mario Aldape Pérez

Subdirección Académica
Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo
Instituto Politécnico Nacional
Av. Juan de Dios Bátiz s/n esq. Miguel Othón de Mendizábal, Unidad Profesional "Adolfo López Mateos", Edificio CIDETEC. Col. Nueva Industrial Vallejo, C. P. 07738, México, D.F. México

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Tel: +52 (55) 5729-6000 ext 52513

Memorias Asociativas

Memorias Asociativas

¿Cuántas veces nos sucede que no podemos recordar la melodía o la letra de una canción de nuestro agrado? Sin embargo, en el mismo instante en que escuchamos un pequeño trozo de la melodía o un fragmento de la letra, somos capaces de recordar la melodía o la letra completas de la canción en cuestión, sin esfuerzo adicional.

En las ciencias de la computación nos interesa crear modelos matemáticos que se comporten como memorias asociativas y, con base en esos modelos, nos interesa crear, diseñar y operar sistemas que que sean capaces de aprender y recordar objetos, seres vivos, conceptos e ideas abstractas.

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Reconocimiento de Patrones

Reconocimiento de Patrones

El proceso de reconocer cosas, como un sonido, una imagen, un amigo, un sabor, entre otras cosas, es algo que lo hacemos de forma inconsciente, pero que nos permite adaptarnos a nuestro entorno y puede ser clave en el momento de la supervivencia.

La rama interdisciplinaria de las ciencias de la computación que se encarga de resolver este tipo de problemas se denomina Reconocimiento de Patrones, el cual incluye entre sus principales tareas a la clasificación y a la recuperación de patrones.

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Soft Computing

Soft Computing

La expresión Soft Computing ha sido acuñada en el marco del programa The Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC Program).
Las ideas básicas subyacentes a este nuevo paradigma se remontan a varios artículos de Lotfi Zadeh, entre los que destaca el famoso artículo sobre fuzzy sets, publicado en 1965.

Soft Computing incluye entre sus elementos constitutivos a la fuzzy logic, las redes neuronales (teoría y aplicaciones), los algoritmos genéticos, las belief networks, computación evolutiva, DNA computing, la teoría del caos y algunas partes de la teoría del aprendizaje.

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FPGAs

FPGAs

Los arreglos de compuertas programables de campo (FPGA) son dispositivos semiconductores que se basan en una matriz de bloques lógicos configurables (CLB) conectados a través de interconexiones programables.

Los FPGA se pueden reprogramar según la aplicación deseada o los requisitos de funcionalidad después de la fabricación. Esta característica distingue a los FPGA de los Circuitos Integrados de Aplicación Específica (ASIC), que se fabrican a medida para tareas de diseño específicas.

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