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Universidad de Burgos. BC
La UBU recibe un premio por un artículo sobre detección de anomalías de sistemas ciberfísicos

La UBU recibe un premio por un artículo sobre detección de anomalías de sistemas ciberfísicos

El estudio ha sido desarrollado por los investigadores Carlos Cambra y Álvaro Herrero

Lunes, 9 de noviembre 2020, 11:51

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El artículo titulado 'Detecting Performance Anomalies in the Multi-Component Software of a Collaborative Robot', cuyos autores principales son los investigadores Nuño Basurto, Carlos Cambra y Álvaro Herrero de la Universidad de Burgos, ha sido premiado en el congreso XXI International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2020, con el reconomiento Best Application Paper on Machine Learning.

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 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.

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