Universidad La Salle de Arequipa · garantiza el desarrollo tecnológico de un país en un plazo...

Universidad La Salle de Arequipa

Ciencia e InvestigaciónLa importancia de las Universidades no solo radica en el hecho de formarbuenos profesionales, sino que, también, tiene como objetivo plantear so-luciones innovadoras, inventar nuevas tecnologías e impulsar el desarrollode la sociedad. Esto se logra, fundamentalmente, gracias a la investigación.Es en este sentido, que la Universidad La Salle de Arequipa, por medio dela carrera profesional de Ingeniería de Software busca impulsar el desarro-llo científico y tecnológico de este campo mediante una sólida formaciónhumanística profesional e investigativa de su comunidad docente y estu-diantil.

Creación del grupo de investigación enminería de datos y procesamiento de imá-genesLa universidad La Salle de Arequipa, hacreado el grupo de investigación de mi-nería de datos y procesamiento de imáge-nes, el cual es dirigido por el profesor einvestigador Cristian López Del Alamo.El centro está conformado por alumnos

destacados de nuestra casa de estudios enconjunto con estudiantes de la Universi-dad Nacional de San Agustín. Dentro delos objetivos están el desarrollar y opti-mizar algoritmos para el descubrimientode patrones en imágenes y textos.

Experiencia de investigación: haciendo un doc-torado en Alemania

Benjamín Bustos es profesor asociado del departa-mento de Ciencias de la Computación de la Univer-sidad de Chile y director de grupo de investigaciónKDW+PRISMA 1. El doctor Bustos nos cuenta, en unbreve artículo, la experiencia de realizar un doctoradoen la universidad de Konstanz, Alemania. Además, ex-

plica la importancia de la investigación y los grupos cooperativos entre institucio-nes como medio de aprendizaje en equipos.

ÍNDICE

1. Experiencia de investiga-ción: haciendo un doctora-do en Alemania. Dr. Benja-mín Bustos p. 2

2. Investigación y Desarro-llo. Por Dr Yvan Tupac p. 3

3. Sobre la necesidad deuna Plataforma Nacional deProducción Académica. PorDr. Jesus Mana Chalco p. 7

4. Today’s Impact of Tech-nology - Computer Vision.Por Mcs. Nick Nobile p. 9

Universidades de La Salle en el Mundo

EDITORCristian López Del Alamo

[email protected]

DISEÑADOR GRÁFICOJorge Luis Contreras Cano

http://ulasalle.edu.pe

REVISTA DE INGENIERIA INFORMATICA

paperTeX , 18 de septiembre de 2013 SECTION A Vol 1 No 1 Junio 2013 2 / 12

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Experiencia de investigación: haciendo undoctorado en Alemania

Benjamín Bustos es profesor asociado del departamento de Ciencias de laComputación de la Universidad de Chile y director de grupo de investigación

KDW+PRISMA

Dr. Benjamín Bustos

El hacer un doctorado no es una tarea fá-cil. Requiere mucha dedicación, trabajoduro, creatividad, tolerancia a la frustra-ción, y por sobre todo paciencia: a finde cuentas, implica estar pensando en có-mo resolver un problema durante variosaños. El reto es doble si además se está enun lugar extraño y en donde la gente ha-bla un idioma completamente distinto alde uno. Esto es lo que me tocó vivir cuan-do partí a Alemania a hacer el doctora-do en el grupo de investigación del Prof.Daniel Keim, de la Universidad de Kons-tanz. Si bien fue un proceso largo y llenode dificultades, estuvo también lleno desatisfacciones tanto a nivel científico co-mo personal. Una de las primeras cosasque me tocó aprender durante el doctora-do fue a trabajar en equipo. Mi profesorguía siempre insistía en que la investiga-ción científica ya no es algo que se desa-rrolle en forma solitaria, sino que en sugran mayoría es el resultado de la cola-boración y de discutir a fondo las ideascon otros investigadores. Esto me moti-vó a buscar distintas colaboraciones eninvestigación, y al finalizar el doctorado

tenía publicaciones con tres grupos de in-vestigación distintos (bases de datos y vi-sualización, procesamiento de señales ycomputación gráfica).

Otro de los aspectos importantes dela investigación que aprendí durante eldoctorado fue a perseguir las ideas. Du-rante el desarrollo de una investigación, auno se le pueden ocurrir ideas y, lamenta-blemente, muchas de ellas terminan sien-do inútiles. Esto puede parecer frustran-te, pero si uno es perseverante y no de-ja de pensar en el problema, en algúnmomento termina apareciendo una ideaque parece promisoria. Usualmente, es-ta idea promisoria no es la solución fi-nal al problema investigado, pero no poreso hay que descartarla. Todo lo contra-rio, hay que masticarla, perseguirla, dar-le vueltas una y otra vez hasta pulirla ylograr concretarla en una solución nove-dosa y correcta. Este proceso de pulir lasideas puede llevar mucho tiempo, inclusopuede conllevar a preparar publicacionesque finalmente son rechazadas. Sin em-bargo, si uno tiene la convicción de quesu idea es interesante, no hay que dejarde perseguirla. Un tema en el que el Prof.Keim siempre fue muy enfático es en laimportancia de la diseminación y publi-cación de la investigación que uno rea-liza. En particular, no solamente hay queescribir constantemente artículos científi-cos y enviarlos a revisión, sino que tam-bién es necesario fijarse a qué lugar uno

los está enviando. Actualmente existenpor cada área de la Computación muchí-simas conferencias internacionales, peromientras algunas son de calidad indiscu-tida y tienen un alto impacto en la comu-nidad científica, hay otras que son de bajacalidad y algunas que de plano son só-lo un negocio (conocidas como “spamfe-rences” o “junk conferences”), en dondeaceptan cualquier trabajo sin un procesode revisión y cobran muy caro por el re-gistro. Es importante conocer los mejo-res lugares en donde publican los investi-gadores del área en la que uno trabaja ysiempre hay que tratar de publicar prime-ro en las mejores conferencias, evitandoa toda costa las “junk conferences” que,más que añadir al Currículum, lo puedenperjudicar a uno en su carrera de inves-tigador. En resumen, lo más importantede la investigación científica es crear co-nocimiento nuevo y permitir que ese co-nocimiento se divulgue para que toda lasociedad pueda beneficiarse. Finalmente,a todos aquellos estudiantes motivadosen empezar un doctorado, quisiera darlesmucho ánimo y decirles que no dejen deesforzarse. Cuando uno ve que algunasde esas ideas que se tuvieron durante lainvestigación se terminan plasmando enun trabajo que crea algo nuevo y contri-buye a la ciencia, se siente mucha satis-facción y uno se da cuenta que todo elesfuerzo invertido vale totalmente la pe-na.

c© www.ulasalle.edu.pe - [email protected]

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Investigación y Desarrollo

Yván Tupac es Doctor en Ingeniería Eléctrica en la Pontifícia Universidade Católicado Rio de Janeiro (PUC-Rio), cuenta con amplia experiencia en elaboración,coordinación y desarrollo de proyectos de Investigación y Desarrollo (I&D)

Dr. Yván Tupac

El Perú Actual

Hoy en día es común escuchar que el Pe-rú está en pleno auge, por un lado, la eco-nomía peruana está viento en popa: “Pe-rú es el país que ofrece mejores condi-ciones de negocio en América Latina”2, ypor otro, la gastronomía peruana que “es-tá conquistando el mundo” tanto así quefue declarada Patrimonio Cultural de laNación Peruana por Resolución SupremaN◦ 1362 el 2007. En cualquier sentido,es muy saludable para el pensamiento co-lectivo peruano vivir rodeado de noticiasoptimistas y auspiciadoras.

Perú, centro financiero y gastronómico

Pero cuando entramos en el plano dela educación superior, nos encontramoscon una realidad poco alentadora dadoque, nuestras universidades, cuando nosreferimos a investigación, desarrollo de

nuevo conocimiento o nuevas tecnolo-gías, poseen muy poca presencia en el es-cenario regional y prácticamente ningunaen el escenario mundial. Esto suena con-tradictorio cuando lo contrastamos con elactual crecimiento de la economía e iden-tidad nacional del Perú.

¿Qué está pasando?

En nuestras universidades aún está muyarraigado el modelo francés de univer-sidad que se forjó luego de la revolu-ción francesa. El objetivo principal de es-te modelo es atender las necesidades dela sociedad (principalmente el Estado, elmercado y la industria). Aquí, el elemen-to fundamental son las profesiones quereconocidas y reguladas, atienden estasnecesidades. En una situación como laque vive el Perú actual, este modelo esnecesario puesto que, en el país, hay unacarencia de mano de obra calificada quese incrementará cada vez más y es nece-sario cubrirla. Pero, las cosas no quedanahí, “no sólo de mano de obra calificadavive un país”, sino también de investiga-ción. La mano de obra calificada atiendelas necesidades más inmediatas de la so-ciedad (Mercado, industria y el estado) ,mientras que la investigación pura (vistacomo generación de nuevo conocimien-to) o aplicada (vista como innovación)garantiza el desarrollo tecnológico de unpaís en un plazo más largo. Un ejemplode esta consecuencia se puede observaren el vecino país de Brasil, Si compara-mos Perú con el país del lema “Orden yProgreso”, podemos notar que a diferen-cia de aquí, donde la infraestructura parahacer investigación o no existe o es muyincipiente, en Brasil sí hay una infraes-tructura bien definida y reglamentada pa-ra hacer investigación, la que involucravarios frentes de ataque:

Una iniciativa gubernamental dadael siglo pasado durante el gobierno

de Getúlio Vargas (1951) con elobjetivo de “assegurar a existênciade pessoal especializado em quan-tidade e qualidade suficientes pa-ra atender ás necesidades dos em-prendimientos públicos e privadosque visam ao desenvolvimento dopaís ”3. Esta campaña consistía encontratar profesores visitantes ex-tranjeros, estimular el intercambioy cooperación entre instituciones,otorgar becas a profesionales loca-les para hacer estudios de maestríay doctorado en instituciones de re-nombre del primer mundo con elcompromiso de retornar al país ydedicarse a las actividades acadé-micas.

La creación de un Consejo Nacio-nal con el poder de reglamentarlos cursos de postgrado (maestríasy doctorados) en las universidadesbrasileñas.

La evaluación constante y basadaen medidas coherentes de los pro-gramas de pregrado y postgrado delas universidades del país y así po-der clasificarlos.

El establecimiento de becas deestudio para iniciación científicaen pregrado, estudios de maes-tría, doctorado, postdoctorado enel país y en el extranjero.

Una ley que incentive a las gran-des empresas (energía y petróleo,telecomunicaciones, minería, auto-motrices, entidades públicas, etc.)a utilizar un pequeño porcentaje desu presupuesto (0.5 a 1.0 %) en ac-tividades de investigación y desa-rrollo en convenio con entidadesacadémicas.

Estas iniciativas permitieron que seestablezca una maquinaria de investiga-

2Agencia Peruana de Noticias: http://www.andina.com.pe/Espanol/noticia-peru-tiene-mejor-clima-para-los-negocios-america-latina-412467.aspx3Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPES: História e missñao: http://www.capes.gov.br/sobre-a-capes/historia-e-missao


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ción que funciona bastante bien a mi pa-recer. La evidencia clara es el avancecientífico y tecnológico que Brasil osten-ta, la cantidad de publicaciones en revis-tas de primer nivel, la cantidad de paten-tes inscritas de origen brasileño y tam-bién la cantidad de estudiantes de origenlatinoamericano que, como yo, fueron yvan a hacer estudios en Brasil y en mu-chos casos, no regresan a sus países deorigen. Otro ejemplo común en las uni-

versidades brasileñas es que los profeso-res suelen ser reacios a asumir cargos ad-ministrativos, puesto que saben que lesdemandarán tiempo valioso ya dedicadoa sus actividades de investigación. Quizásparezca una inversión muy grande, peroen realidad no lo es, porque el presupues-to que Brasil destina a las actividades deInvestigación y Desarrollo es poco másdel 5 %, que resulta modesto compara-do con los porcentajes destinados en los

países desarrollados. Creo que el ejemplomostrado debe ser estudiado más a fondopara evaluar cuáles de las acciones toma-das en el Brasil puedan ser adecuadas yaplicadas a nuestra realidad. Inclusive meatrevo a decir que podríamos tener res-puestas más rápidas, dada la caracterís-tica emprendedora del ciudadano comúnperuano.

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Redes Neuronales y Teoría del Caos

Profesor PhD(c). Juan Carlos Gutiérrez Cáceres: Master en Ciencias de laComputación y Matemática Computacional, realizado en el Instituto de CienciasMatemáticas y de Computación (ICMC) de la Universidad de São Paulo (Brasil).

Miembro fundador de la Sociedad Peruana de Computación (SPC) Perú

PhD(c). Juan Gutiérrez Cáce-res

Al inicio de la década de1980, aumentó el interés en laarquitectura de computacióny procesamiento de informa-ción diferente a las tradicio-nales. Este hecho fue motiva-do por el procesamiento pa-ralelo y la flexibilidad, típica-mente observadas en sistemasbiológicos, como por ejemploel cerebro humano. El cerebroes un sistema de informaciónaltamente complejo, no-linealy de procesamiento paralelo,que posee capacidad de orga-nización de las neuronas pararealizar algunos cálculos, ta-les como, percepción y reco-nocimiento de patrones, mu-chas veces mas rápido quela computadora mas podero-sa existente en la actualidad.El área de investigación pa-ra desarrollar arquitecturas ymodelos de computación ins-pirados en el cerebro se llama

Redes Neuronales Artificiales(RNA) [4].

Por otro lado, las cienciascomplejas avanzan cada díamás rápido y fenómenos, queantiguamente eran caracteri-zados, ahora pueden ser estu-diados cuantitativamente; esees el caso de la teoría del caos.El caos es un fenómeno co-mún en muchos sistemas diná-micos, un aspecto importan-te fue el hecho de que HenriPoincaré [8] analizó el com-portamiento de un conjuntode órbitas originadas a partirde condiciones iniciales dis-tintas, al contrario de tratar ór-bitas individuales. Con esto,él fue capaz de mostrar quelas órbitas con propiedadesdinámicas desconocidas (hoydenominadas órbitas caóticas)podían ser generadas. Cualita-tivamente, el caos es definidopor ser no periódico, conteni-do en una región del espaciocon dependencia sensitiva so-bre las condiciones iniciales.Este último aspecto se cono-ce como el efecto mariposa:“se dice que el aleteo de unamariposa altera mínimamenteen el sistema del viento, pe-ro si las condiciones del clima

están bajo este comportamien-to caótico, y por lo tanto, es-te pequeño aleteo podría des-encadenar en un Huracán enalgún otro lugar. Eso significaque cosas muy parecidas pe-ro no iguales generan fenóme-nos totalmente distintos conel pasar del tiempo [11], estecomportamiento no solo afec-ta a los sistemas físicos, sinoque, incluso está presente enlos sistemas biológicos.

En los últimos 20 años, es-tudios en neurobiología evi-dencian la existencia de com-portamientos caóticos tanto anivel microscópico (neurona)como a nivel macroscópico(actividad global del cerebro).En nivel microscópico, oscila-ciones periódicas, casi perió-dicas y caóticas, fueron ob-servadas en la actividad de lamembrana del axon del cala-mar gigante por el grupo deinvestigación de Aihara [6].En nivel macroscópico, Ba-bloyantz et al. registraron elelectro encefalograma (EEG)del cerebro humano duran-te el sueño [1] y realizandoun análisis sobre esos regis-tros mostraron la presencia deun atractor caótico durante el

sueño profundo de una per-sona perturbado por bajo rui-do. Por otro lado, el grupode investigación de Freemandescubrió el comportamientocaótico en registros de EEGde bulbos olfativos de cone-jos [18]. Los patrones de ac-tividades espaciales indicadospor los potenciales de los EEGdifieren para diferentes olo-res. Eso significa que, el pa-trón parcial de actividad delreceptor puede causar un pa-trón espacial de actividades enlas neuronas del bulbo, y con-secuentemente, transmitir lasinformaciones de olores espe-cíficos para la corteza del ol-fato del cerebro. Actividadesde comportamiento periódico(ciclo límite) ocurren para ca-da olor especifico percibido.Actividades caóticas ocurrencuando el olor es desconocido(nuevo olor).

Esas evidencias vienenmotivando a muchos investi-gadores a explorar sistemasdinámicos caóticos en redesneuronales artificiales [2]. Lalínea de investigación paradescubrir reglas de funciona-miento y el papel del caos enredes neuronales es llamada



de Redes Neuronales Caóti-cas (RNC). Los modelos deredes neuronales caóticas sonimportantes, no solo comosistemas no-lineales con va-rios grados de libertad, si notambién, desde punto de vistade procesamiento de informa-ción. Actualmente, las RNCsdesarrolladas son usadas co-mo memoria asociativa parael reconocimiento de patrones[12].

Considerando una RNCcomo memoria asociativa, lasinformaciones pueden ser re-presentadas por un estado es-table de la red. Investigacio-nes desarrolladas hasta aho-ra toman en consideración lasrelaciones existentes entre laestructura del atractor caóti-co y la transición caótica dela red, con el almacenamien-to de información y el procesode aprendizaje [3]. Las RNCsson extensiones normales delos modelos tradicionales talcomo el modelo de Hopfield[9]. El proceso de asociación(almacenamiento y retorno depatrones) el modelo de Hop-field corresponde a una mini-mización de la función de Lia-punov de la red [5]. En esesentido, el modelo utiliza di-námica de equilibrio. Por otrolado, en RNCs, el espacio defase generalmente es divididoen dos partes: Fase caótica yfase no caótica, la red se com-porta como una memoria aso-ciativa convencional. Pero enfase no caótica, aparecen ór-bitas itinerarias, llamadas iti-nerarios caóticos, que visitancasi todos los patrones alma-cenados [9] [3]. Esto es carac-terizado por una transición delestado dinámico de neuronasentre los atractores de relati-vamente baja dimensión y va-riedades inestables de baja di-mensión, distribuidos en el es-pacio de fase de alta dimen-sión. El itinerario caótico esun mecanismo con alta habi-lidad de búsqueda de informa-ción [10] [9]. Las RNCs pue-den ser obtenidas extendién-dose el modelo de Hopfield

por uno de los siguientes mé-todos o una combinación deellos: 1) utilizando neuronascomplejas [9] [3]; 2) Variandola topología de conexiones si-nápticas dinámicamente [16];3) combinando una o más re-des [17]; 4) conexiones asimé-tricas [13]; 5) combinando fa-ses de aprendizaje y de recu-peración [17].

Recientemente se vieneincrementando el interés endesarrollar nuevas redes caó-ticas, utilizando directamen-te las propiedades dinámicasdel caos. Ishii et. al. [14][15], desarrollaron un mode-los de reconocimiento de pa-trones utilizando la dinámicade agrupamiento caótico ge-nerada por sistema de mapasglobalmente acoplados [7]. Elmodelo es dividido en dos es-tados: estado de agrupamien-to y estado de turbulencia. Elestado de agrupamiento repre-senta un patrón memorizado,mientras el estado de turbu-lencia permite que las neuro-nas de la red puedan mudarsus estados para minimizarfunciones parciales de la ener-gía. Lee y Farhat [?] desarro-llaron otra red neuronal caóti-ca usando mapas sinusoidalescaóticos y el fenómeno de cri-sis. El modelo es dividido enun estado de pre-crisis y pos-crisis. El estado de pre-crisisrepresenta un patrón recupe-rado, mientras que pos-crisispermitirá a los elementos mu-dar de señal (positivo o negati-vo) y así minimizar la funciónparcial de energía.

Existe una limitación enel modelo de Hopfield y enlas RNCs desarrolladas hastaahora, que solamente patronesbinarios pueden ser procesa-dos. Eso limita mucho los mo-delos en aplicaciones reales.Por ejemplo, una secuenciade Ácido Desoxiribonucleico(DNA) es representada por ca-denas de cuatro valores de di-ferentes; una imagen de ni-veles de gris es representadapor 256 valores diferentes. Enese sentido nuevos modelos

han sido desarrollados comoel propuesto por Zhao et al.[?] en el cual esas limitacio-nes han sido superadas, estemodelo cosiste de dos etapas:en la primera, los patrones sonalmacenados por el algoritmode aprendizaje; en la segundaes realizado el reconocimien-to, donde las dinámicas perió-dica y caótica son usadas ini-cialmente, todas las neuronasson ajustadas en la región caó-tica y, debido a la propiedadde ergodicidad del caos has-ta que el sistema sea estabi-lizado. Consecuentemente, nosolamente los patrones exac-tamente almacenados puedenser recuperados, sino tambiénversiones con error pueden serreconocidas. En los resultadospresentados se muestra el re-conocimiento de patrones bi-narios y cuaternarios. Por esemotivo el uso de la teoría delcaos puede ser utilizado parael reconocimiento de patronesde más niveles de valores, locual los hace útiles en aplica-ciones reales.

Referencias[1] A. BABLOYANTZ, J.

M. SALAZAR, C. N.Evidence of chaotic dy-namics of brain activityduring the sleep cycle.Physical Letters 111A, 3(1995), 152–155.

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[4] HAYKIN, S. NeuralNetworks. MacmillanCollege PublishingCompany, 1994.

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[11] OTT, E. Chaos inDinamical System.Cambridge UniversitePress, 1993.

[12] P. THIRAN, M. H.Information proces-sing using stable andunstable oscillations: aturorial. Third IEEEInternational Workshopon Cellular NeuralNetworks and theirApplications (1994),127–136.

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[14] S. ISHII, K. KUKUMI-ZU, S. W. A globallycoupled map modelfor information pro-cessing. Proceedingsof the InternationalSymposium onNonlinear theory and itsApplications, 1 (1993),1157–1160.

[15] S. ISHII, K. KUKUMI-ZU, S. W. A networkof chaotic elements forinformation processing.Neural Networks 9, 1(1996), 25–40.

[16] S. NARA, P. DAVIS,H. T. Memory searchusing complex dynamicsin a recurrent neural net-

work model. NeuralNetworks 6 (1997), 963–973.

[17] TSUDA, I. Dynamiclink of memory-chaoticmemory map in none-quilibrium neural net-works. Neural Networks5 (1994), 313–326.

[18] W. FREEMAN, C. S. Si-mulation of chaotic eegpatterns with a dyna-mic model of the olfac-tory system. BiologicalCybernetics 56 (1987),139–150.

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Mujeres en Ciencias de la Computación

Yessenia Deysi Yari Ramos, es Magister en Ciencia de la Computación por laUniversidade Federal do Rio Grande do Sul. Sus áreas de interés son

Procesamiento de Imágenes y Visión Computacional

Yessenia Deysi Yari Ramos

Elegir Ciencias de la Compu-tación como profesión tienesus ventajas y desventajas, de-bemos saber que es una de lascarreras más volubles y emo-cionantes. Por ejemplo, añosatrás muchos sistemas erandesarrollados en COBOL, ellenguaje de programación demoda en su época, los cua-les dejaron de existir pocoa poco y si los hay, coexis-ten con nuevos sistemas, ge-nerando indefinidas tareas detrabajo como mantenimiento,integración, migración, depu-ración, reingeniería, rediseño,etc.

Esto es una avalanchade ofertas y oportunidades,sin contar con la creaciónde nuevos sistemas, modelosy soluciones, que requierende equipos multidisciplina-rios, creativos y organizados,convirtiendo la carrera en unmundo de emociones, curio-

sidades y aprendizaje, atra-yentes para cualquier persona.Es entonces cuando estudiarCiencias de la Computaciónse convierte en un vicio, queabre el apetito de la curiosi-dad, despierta el instinto deorden e integridad. Es en estecampo que la participación delas mujeres en computación seconvierte, no sólo en un apor-te, sino, en una necesidad.Nuestra naturaleza femeninanos permite tener un puntode vista siempre diferente alde los varones, solemos sermás emotivas, disciplinadas,curiosas, con una tendenciaal orden, integridad, pulcri-tud y belleza extrema. Estosaspectos pasan desapercibi-dos al ojo masculino, lo cualen una empresa o grupo deinvestigación son indispensa-bles ya que complementan,mejoran y garantizan el éxitode los resultados que se pre-tenden obtener. En nuestro

país, nosotras, las mujeres enciencias de la computación,representamos una minoría,si no recordemos cuantas éra-mos en clase. Sin embargo,gracias a la empresa privadase impulsa nuestra presenciay esto desarrolla, y mejora,no sólo nuestra vida profe-

sional sino el desempeño delas empresas e instituciones.Actualmente, existen insti-tuciones que apoyan a estasminorías, financiando y orga-nizando congresos, simposioso eventos, cuyo objetivo esmotivar a las jóvenes egresa-das del colegio a que estudienCiencias de la Computación.Uno de los congresos de ma-yor importancia para noso-tras, las mujeres, es el deGrace Hopper Celebration(http://gracehopper.org/2012/) organizadopor “Anita Borg Institute forWomen and Technology andthe Association for Compu-ting Maachinery”, el cual serealizará en la cuidad de Bal-timore, Maryland en el mes deoctubre, este congreso albergaa la mayor cantidad de muje-res en el área de computacióny afines. En este congreso sepresentan diferentes exposi-toras que son líderes, tantoen el ámbito académico comoindustrial, estas mujeres com-parten sus conocimientos yexperiencias con cada una denosotras, siendo esto fuentede inspiración, motivación yfuerza para continuar en estaárea.

Poster de invitación para elGrace Hopper Celebration2012.

Por ser minorías, muchasinstituciones, como Google,Facebook, Intel, etc. financianeste evento, solo es necesarioaplicar al scholarship (http://gracehopper.org/2012/participate/scholarships/) y cum-plir con los requerimientospedidos como el curriculum,ensayo y cartas de recomen-dación según sea el caso.

Google en GHC.

En Perú, deseamos queeste grupo (mujeres), seamayor y que de alguna uotra forma nos apoyemos,es para eso que se creóPeruanas in Computing(https://www.


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facebook.com/groups/245388732182585/) en elcual encontraremos mujeres

dispuestas a ayudar, a dar desu tiempo, conocimiento y ex-

periencia para que este grupose consolide y logre ser unhito en el ámbito computacio-

nal.

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Sobre la necesidad de una Plataforma Nacional deProducción Académica

Jesús P. Mena-Chalco, es Doctor en Ciencia de la Computación por el Instituto deMatemática e Estatística de la Universidad de São Paulo. Actualmente es Profesor

Adjunto del Centro de Matemática, Computação e Cognição de la UniversidadFederal del ABC en São Paulo, Brasil. áreas de interés: Visión computacional,

reconocimiento de patrones y bibliometría

Dr. Jesús P. Mena-Chalco

Actualmente en nuestro paísexiste un gran número deuniversidades (privadas y pú-blicas) que forjan a jóvenesalumnos de pre-grado en unaformación profesional. Exis-te aún un número menor deuniversidades que ofrecen es-pecializaciones, diplomados ocursos de post-grado (strictu-sensu) en varias áreas del co-nocimiento. El papel de la uni-versidad en la sociedad de-be ser destacado y coloca-do en evidencia pues consis-te en poner el conocimientoal servicio del ser humano,de su progreso ético, realiza-ción personal y desarrollo pro-fesional. Sin embargo, ¿Cómoevaluaríamos a las universida-des? ¿Cómo identificaríamosa las universidades que real-mente cumplen su papel? Enverdad, pueden ser conside-rados diferentes criterios pa-ra evaluar universidades aca-démicas y dependiendo de loscriterios pueden ser elabora-dos rankings de instituciones.

Año a año prestigiosos gru-pos de investigación extranje-ros elaboran rankings acadé-micos basados en diferentescriterios (por ejemplo, Ran-king Académico de Univer-sidades Mundiales -ARWU-, y Ranking THE - TimesHigher Education-). En es-te contexto, las colaboracio-nes científicas, en la formade co-autoría de produccio-nes bibliográficas de gruposde investigadores (e.g. Uni-versidades), vienen recibien-do especial interés de per-sonas/entidades evaluadoras yde fomento en Ciencia y Tec-nología, pues al contrario deconcentrarse apenas en listasde producciones bibliográfi-cas, las co-autorías académi-cas brindan una visión sobrela estructura y dinámica in-herentes de las colaboracionesentre los investigadores. Unared de co-autoría académicamuestra actividades académi-cas, en la forma de produc-ción bibliográfica (e.g. artícu-los publicados en congresos),que son realizadas de formaconjunta por un determina-do grupo de investigadores.Comúnmente, las co-autoríasacadémicas entre investigado-res son representadas por me-dio de redes (grafos) de co-laboración, donde los actores(investigadores o universida-des) son representados por no-

dos, y las participaciones enco-autoría entre estos son re-presentados por aristas (liga-ciones entre los nodos).

La estructura y dinámicade colaboración de redes deco-autoría académica de gru-pos de pequeño y medio portehan sido ampliamente estudia-das en las áreas de Ciencia dela Información, Bibliometría yCientometría. Un desafío, queactualmente está siendo estu-diado por varios grupos deCiencia de la Computación,es la identificación automáti-ca de redes de co-autoría y eltratamiento de la dinámica in-herente en ellas. Trabajos enesta línea permiten compararla forma de producción aca-démica (en términos de pu-blicación científica) de gruposde investigadores o universi-dades. La relevancia de estostrabajos recae sobre las ven-tajas de los análisis que sonrealizados considerando, porejemplo, métricas topológicasde grafos (e.g. medidas ba-sadas en centralidad, caminomas corto, diámetro). Consi-derando estas métricas pode-mos comparar de forma cuan-titativa el actuar (producciónde conocimiento científico enla forma de artículos revisadospor pares) de diferentes gru-pos de investigación (o uni-versidades). Para este fin, ennuestro país, es necesaria la

existencia de una PlataformaNacional de Producción Aca-démica donde además sean re-gistrados todas las activida-des de enseñanza y extensiónuniversitaria. Esta PlataformaAbierta permitiría también (i)identificar de forma rápida to-dos los investigadores exper-tos en una área en particular,(ii) identificar las áreas del co-nocimiento y/o tópicos de in-vestigación que están siendoestudiados actualmente, (iii)tener un registro de formaciónprofesional. ¿Cuántos profe-sionales fueron formados porlas universidades peruanas enlos últimos 10 años? ¿Cuántosprofesores universitarios tene-mos en nuestro país? ¿Cuán-tos de ellos tienen el título deDoctor y desempeñan activi-dades de investigación? ¿Có-mo apoyar (premiar) a la uni-versidad que cumple con ma-yor esfuerzo su papel? ¿Có-mo evaluaríamos a las univer-sidades de forma objetiva? Pa-ra llegar al lugar (académi-co) a donde añoramos, debe-mos primero saber realmentedonde estamos. ¿Lo sabemos?¿Lo cuantificamos? ¿Lo ana-lizamos? Nuestra producciónacadémica, nuestra formaciónde profesionales, nuestro ac-tuar académico debe ser regis-trado en una Plataforma únicaNacional.


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Los lenguajes de programación no resuelven losproblemas computacionales

Cristian López Del Alamo es magíster en Ingeniería de Software por la Universidadde Tarapacá de Chile, coordinador de la carrera profesional de Ingeniería

Informática de la Universidad La Salle. Áreas de investigación: Estructuras deDatos, Algoritmos y procesamiento de imágenes

Mcs. Cristian López Del Alamo

Ningún lenguaje de programación resuel-ve ningún problema computacional, losresuelven las personas, con su intelec-to, su habilidad y experiencia, con he-rramientas matemáticas y algorítmicas.Desde esa perspectiva, no importa si esC, C++, JAVA, Python, Hasskel, o lo quefuera, lo que importa es el algoritmo yel paradigma que usas para solucionarel problema. Importa también el tipo deproblema que vas a resolver, por que al-gunos problemas se adaptan mejor a so-luciones con paradigmas específicos. En

ese sentido, es preferible escoger lengua-jes de programación que soporten el pa-radigma en cuestión. Los lenguajes, sonsolo eso, lenguajes de programación paraque la máquina entienda la solución queun ser humano plantea. Sin las bases ma-temáticas, sin conocimientos de algorit-mos, sin conocimientos de estructuras dedatos, seríamos como personas que sabencastellano o ingles pero que son incapa-ces de escribir un gran poema, o una ex-celente obra literaria.

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Experiencia: pasantía en la Universidad

Rommel Anatoli Quintanilla Cruz es estudiante de la Escuela Profesional deCiencia de la Computación en la Universidad Nacional de San Agustín.

Participante en un periodo de intercambio en la Universidad de Saõ Paulo - Brasil

Rommel Anatoli QuintanillaCruz

En nuestra vida académica oprofesional a menudo vamosa encontrar retos que signifi-carán cambiar, en alguna me-dida, nuestra forma de vivir ynuestros puntos de vista. Só-

lo para mencionar algunos, es-tos retos pueden ir desde con-seguir un primer trabajo has-ta hacer el posgrado en el ex-tranjero. En este artículo quie-ro contarles acerca de mi ex-periencia como estudiante deintercambio en la Universi-dad de São Paulo, experien-cia que con certeza expandiómi visión para el futuro. Pa-ra tener una mejor referen-cia, les cuento que me encuen-tro estudiando en el Institu-to de Ciencias Matemáticas yde Computación (ICMC) dela Universidad de São Paulo 4

que se encuentra en la ciudad

de São Carlos a 235 km de Sã-Paulo capital y resalto el he-cho de que en el ICMC se vie-nen formando bachilleres enCiencia de Computación des-de el año de 1979 5 . Estoy ma-triculado en 5 cursos dictadospor un docente investigador encada área y que comparto concompañeros de muy buen ni-vel. Sobre la carga académi-ca, una de las diferencias queencontré es la existencia de loque en Perú se llama ayudan-tía de cátedra, pero que aquíse da de dos formas. La pri-mera, es de alumnos que si-guen maestrías o doctorados y

que son conocidos como PAE(siglas que significan: Progra-ma de Apoyo a la Enseñan-za) y la segunda, de alum-nos que aprobaron el curso yque son conocidos como mo-nitores. Por lo tanto, ademásde las horas de clases dicta-das efectivamente por el do-cente del curso, el alumno in-vierte horas extras en activida-des guiadas por estos ayudan-tes de cátedra que dependien-do del curso son opcionales.

Una actividad extracurri-cular que podría mencionar esel viaje didáctico que tuvi-mos al CPTEC que en espa-

4http://www.icmc.usp.br5http://www.icmc.usp.br/Portal/conteudoDinamico.php


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ñol sería Centro de Previsióndel Tiempo y Estudios Climá-ticos 6 donde nos explicaronacerca de su organización, susobjetivos y parte de su traba-jo del día a día. Además, senos presentó el último super-computador que adquirieron yque está próximo a renovarse7.

Existen también en elICMC grupos de interés for-mados por estudiantes de pre-grado y que hallé muy intere-santes. Con una organización,temas de desarrollo y procesosselectivos bien definidos, es

posible crear ambientes propi-cios de intercambio de pasióny conocimientos. Uno de estosgrupos es llamado FoG, quetienen como objetivo el desa-rrollo de videojuegos8 y cu-yos integrantes estoy comen-zando a conocer. Además, deFoG existen otros, como el fa-moso grupo llamado WarthogRobotics 9 el cual está rela-cionado a la robótica Respec-to a la investigación, a nivelde posgrado, decenas de estu-diantes peruanos cursan maes-trías o doctorados y no só-lo en computación. Por otro

lado, a nivel de pregrado, esclaro que no todos los alum-nos que terminan su carre-ra deben desarrollarse acadé-micamente. Sin embargo, conel apoyo que existe aquí esprobable que el número anualaumente progresivamente. Es-te apoyo consiste en bolsasy orientación constante a tra-vés de programas llamados deIniciación Científica. Para fi-nalizar, así como la Universi-dad de Saõ Paulo recibe a mu-chos extranjeros en esta mo-dalidad, ella también envía auna gran cantidad de estudian-

tes a otras universidades. Esfácil oír lo que los alumnoscomentan acerca de cuál uni-versidad es de su simpatía,siendo la mayor parte de estasuniversidades de Estados Uni-dos o Europa. Llegado a estepunto, encuentro este tipo deintercambios como una granoportunidad de ampliar nues-tra visión del campo de nues-tro estudio y, al mismo tiem-po, conocer otra cultura y nue-vos amigos.

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Today’s Impact of Technology - Computer Vision.

Nick Nobile is magister in Computer Science from Concordia University Montrealand is menber of the centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence

Mcs. Nick Nobile

Technology today plays an important rolein society. From the wireless phone, theinternet, and the less obvious, the super-market checkout line. As with anything,technology can be used for the benefit ofhumans or can be used in a malevolentway. Nevertheless, technology has a mo-re positive impact on human lives thannegative ones. Most jobs performed bycomputers and machines are those thatare not capable to be performed by hu-mans. Either because of the repetitive na-ture of the task required, the large amountof stamina or concentration required for

long periods of time, or it takes placein a situation too dangerous that a per-son can endure. For instance, sending arobot in situations to detonate bombs orland mines is preferable than sending ina human. These robots can run autono-mously and need not be controlled remo-tely − similar to the robots sent to ex-plore other planets, these are equippedwith cameras and sensors to give themthe ability to perceive the surroundingenvironment and make decisions accor-ding to its observations. Of course the-se machines do not actually think in thesame sense as we do. They are simplyfollowing instructions in their program-ming to perform tasks and make deci-sions based on the observations. The ob-servations are simply signals it obtainsfrom the available sensors. For example,a camera will send an image of the scene,an infrared sensor identifies heat signa-tures in a scene, and a radar system cansend the distance and velocity of an ob-ject to the main software. The softwarewill use all this information and makes adecision based on these sensor data. If theimage from a mounted camera shows so-mething that looks like a rock in its path,

this raises an event in the software thatwill trigger a specific function in the pro-gramming. In the case of a Martian ro-ver this function may command the hard-ware to move around the rock or pick upthe rock for example. For several years,there have been devices using machinevision to improve the quality of life onearth. By taking a picture of meat in ameat processing plant, technology is ableto determine the quality of the meat andhow much percent of it contains meat,fat, and bone. By analyzing the textureof the meat from the camera image, itcan determine if the meat is contamina-ted or spoiled. By removing this infectedproduct from the market, lives are saved.Systems using computer vision can alsobenefit the environment. One such exam-ple comes from the lumber industry. On-ce a tree has been cut, it is sent through asaw mill to be trimmed and cut. The treecan contain several defects such as knots,splits, and cracks. Cutting a tree into pre-defined standard board sizes is done veryquickly since the tree trunk travels th-rough at 500 meters/minute. If a boardcontains any defects, it cannot be soldand is thrown out. Therefore, a large per-

6http://www.cptec.inpe.br/7http://www.cptec.inpe.br/supercomputador/8http://www.cptec.inpe.br/supercomputador/9http://www.fog.icmc.usp.br


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centage of a tree is not sold as wood. Ho-wever, systems exist today aimed to redu-ce this waste. High speed video camerasare placed in a sawmill, before the cut-ting stage. A picture is taken of the treetrunk as it is speeding through. The pho-tograph is analyzed and the defects aredetected by software. The software willthen determine the optimal cutting pointsin order to minimize the waste, and the-reby, increase profits. The software willthen communicate this information to thesaws or cutting systems before the woodarrives at that stage. This allows differentboard sizes to be cut from the trunk ratherthan one fixed size. There are several ot-her examples in quality assurance for ma-nufacturing that employ computer visionto improve the quality of the products. Abottling plant can use computer vision toidentify defective bottles.

Computer vision does not only existin the industrial world. We experiencethis technology in our everyday lives.From detecting smiling faces in somedigital cameras so that the camera willonly take the shot if everyone is the sce-ne smiling to high tech security usingbiometrics. Biometrics is the ability touse features or traits of people in or-der to identify them, grant them access,or put them under surveillance. Usingbiometrics, gaining access to a buildingor computer is now based on what youare. The traditional what you have orwhat you know based technology requi-res people to possess identification or ac-cess cards, security passes, passwords,passports, drivers license, or keys. Thismethod does not use computer vision orintelligence and requires physical itemsor specific knowledge for a persons togain access. Although the accuracy ofthis methodology is higher than compu-ter vision system, the problems are thatthese items can be forgotten, lost, stolen,and/or counterfeited much easier than apersons features. Furthermore, it is moreconvenient for people to not have to carryitems with them all the time. Remembe-ring several passwords can also be diffi-cult. One limitation of biometrics is therequirement that people that need accessare required to scan or record their bio-metric features beforehand in order to re-gister themselves into the internal data-base. This has brought some complaintsfrom privacy supporters. Some fear thatthese databases can be stolen or sold bydishonest people who have access to thedata. Nevertheless, the technology is gai-

ning acceptance by the majority of thepopulation.

Human Eye and Fingerprin.

In any case, the actual feature is notstored but rather it is converted into aset of values which describes the featu-re. These values are used by the speci-fic algorithms used by the system. Forexample, a palm image may not be sto-red but the number of lines and the loca-tion, width, and length of the lines wouldbe stored instead. Rather than storing theimage of an iris, a sequence of numbersrepresenting the texture may be storedinstead. Specific algorithms would un-derstand what these values mean and willcompare a new person with the valuesstored of registered people to determineif access should be granted. So, it wouldbe very difficult to reverse the process −that is to start with the numerical valuesand create the original image from them.Therefore, these databases would be rat-her useless for criminals.

There are several human featuresused in biometrics and systems usuallyemploy more than one in order to ob-tain a higher accuracy. The earliest fea-ture used in biometrics is the fingerprint.A small sensor would exist in front ofa door and a person would place a fin-ger on the sensor. The sensor would scanthe finger and match the fingerprint withthe ones in its database. If a match isfound, the appropriate access is grantedto the person. Iris identification is perfor-med in a similar way. The persons eyeis photographed with a special cameraand a match is attempted. Both finger-prints and irises are ideal biometric fea-tures because no two are the same. Eventwins have different fingerprint and irispatterns. Hand shapes and vein patternsare other common biometric traits usedby security systems. Face recognition isa popular biometric feature. It is a non-invasive technology meaning that there isno sensor that touches the individual noris there a scanner that emits a beam ofenergy, like an x-ray, to obtain biometricinformation. In addition to granting ac-

cess, face recognition is used to identifyspecific people in a crowd. Security ca-meras recording a parking lot or the en-trance of a building will record scenescontaining several people. None of themwill be posing for the camera and areusually unaware they are being observed.The systems will first locate the peoplein the scene and in which direction theyare facing. If they happen to be facingthe camera, their face is focused on anda match is attempted. This helps iden-tify when a specific person enters a buil-ding, for example, or if there is a personin the scene that does not belong there.Criminals are identified in crowds of peo-ple walking the busy streets of Londonusing this method. Blacklisted hooliganscan be spotted in the football stands, orknown troublemakers identified at peace-ful demonstrations. Multiple face detec-tion, when several faces are detected andidentified concurrently in the same pho-tograph, is commonly used when hand-ling crowds of people. The biometric fea-tures we have described so far belong tothe physiological category. There are al-so behavioral characteristics that can beused. Some examples of behavioral traitsinclude voice, gait, typing patterns, andsignatures. Signatures and handwriting ingeneral, may seem easy to forge. Howe-ver, the system does not just look at thesignature, but it analyzes time dependentpatterns. For example, if a person dots theis and crosses the ts in the middle or af-ter a signature is completed. In addition,traits such as the pressure, speed, and pa-ce of the handwriting are also used. Soeven though a forged signature may lookidentical to the genuine version, dupli-cating all of these elements together ismuch more difficult. Gait analysis is themethod of comparing the way a personwalks. Even though to the human eye,two people may seem to walk similarly,the computer is able to capture subtledifferences which make it able to distin-guish the two.

There are times when a system willreject making a positive identification.This occurs when its confidence value ofthe first choice is too low, or when theconfidence values of the top two or mo-re choices are too close for the compu-ter intelligence to make a definite deci-sion. The preferred result is to be safeand allow the system not to make a de-cision, or in other words, reject the sam-ple. For this reason, several traits are usedfor identification so one can complement


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the other and help to separate the con-fusing choices. If a positive identifica-tion is still not possible, a human secu-rity guard may then be required to ques-tion the person for proof of access. So-metimes, specific person identification isnot required but instead an evaluation ofthe person is needed. For example, mostof the cigarette sales in Japan happen th-rough vending machines. The minimumage for smoking is 20 years of age. Inorder to prevent underage people frompurchasing cigarettes from these machi-nes, a picture is taken of the face and theage of the buyer is estimated. If it is es-timated that the buyer is under age, thena drivers license must be inserted. Thesesystems can estimate age as well as hu-mans can. The future in computer visionwill have higher goals set. Japan is un-dergoing a rapidly aging population butthere a shortage of health care workers totake of the elderly. To address this pro-

blem, robots are being developed in orderto help care for the elderly in their ownhomes. These robots are able to performeveryday tasks to improve the quality oflife such as delivering meals and carryinga person to different locations. However,these robots have not been fully integra-ted into the Japanese society for severalreasons. First, they are expensive whichmost elderly cannot afford and secondly,the elderly did not live through the com-puter/technology generation and do notfeel comfortable having a robot take careof them and prefer a human to assist theminstead. Microsoft has developed the Ki-nect which works with their Xbox ga-ming console. The Kinect is able to readhuman gestures through a video cameraand recognize voice commands. It thentakes this information to control the gamecharacter. The Kinect has already beenused outside the gaming world and hasbeen used as the main sensor for robots.

In the future, people can control a ma-chine or device from another part of theworld through the internet not by usingthe keyboard or mouse, but by their ownmovements and gestures. Finally, Googlehas developed a driverless car using com-puter vision in addition to other sensors.This car is able to drive itself through re-gular traffic containing cars being drivenby humans. This project is so success-ful that the state of Nevada passed a lawthat allows driverless cars on the roadsof Nevada. The first driverless car licen-se was issued in May 2012. As we headinto the future, we will see more machi-nes and devices employing computer vi-sion technology ranging from planetaryprobes, appliances, televisions, compu-ters, and even wireless phones. Researchin this field is strong so the future may becloser than we think.

En un mundo de lenguajes

Yamilet Serrano Llerena es estudiante de doctorado en la Universidad Nacional deSingapur actualmente investiga en Probablilistic Verification and Model Checking

Yamilet Serrano Llerena

¿Cuánto conocemos sobre los lenguajesde programación? ¿Podríamos determi-nar cuántos lenguajes existen? O mejoraún imaginémonos los aplicativos quediariamente usamos en nuestros teléfo-nos, ¿cómo fueron construidos o ¿cómoson capaces de comunicarse entre ellos?¿Con quién están compartiendo mi infor-mación? ¿Todos tienen el mismo lengua-

je? Si pensamos en estos aspectos quizásdescubriremos que no somos capaces deresponder muchas de las dudas que apa-recerán en nosotros.

Actualmente me encuentro en me-dio de un mundo de lenguajes; graciasa la experiencia que estoy viviendo co-mo Asistente de Investigación en la Uni-versidad Nacional de Singapur (NUS) enel laboratorio de Lenguajes de Programa-ción e Ingeniería de Software he podidodescubrir los grandes retos que uno pue-de encontrar en la Ciencias de la Compu-tación. Hoy por hoy, vengo trabajandoen un proyecto cuya finalidad es imple-mentar un lenguaje híbrido que nos otor-gue dinamismo dentro del paradigma depublish/subscribe así como también esta-blecer políticas de seguridad y privaci-dad, esto debido a que estamos vivien-do en la era de las redes sociales, dondegrandes cantidades de información pasanante nuestros ojos.

Aparte del proyecto en el cual vengo

trabajando y que es muy interesante, caberesaltar que la experiencia en una univer-sidad como NUS es siempre gratificantey a la vez exigente. Uno comparte expe-riencias con estudiantes de todas las par-tes del mundo así como también uno pue-de gozar de grandes ponencias de profe-sores visitantes que trabajan en universi-dades o en la industria de EEUU, Europa,China, etc. los cuales comparten sus ac-tuales investigaciones y sus avances. To-do esto, te reta a cada día esforzarte másy mantener el nivel que la universidad tesolicita. Lo cual aunque a veces parecealgo sumamente costoso, con tiempo yperseverancia se puede obtener.

En particular, creo que esta carrera tereta al crecimiento constante, uno nuncadeja de aprender cosas nuevas y a la vezeres partícipe del crecimiento del cono-cimiento. Ciencia de la Computación noconoce tiempo, ni edad, ni genero; es allídonde radica su esplendor.


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Proyectos de desarrollo de software de pequeñaescala desde el punto de vista de la gestión delgrupo estructural y gestión de cambio

Percy Huertas Niquén es Licenciado en Estadística, Magister en Ciencias de laComputación y Magister en Ingeniería de Sistemas con mención en Ingeniería de

Software. Docente universitario en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemasde la Universidad Nacional de San Agustín y Director de la Carrera Profesional de

Ingeniería Informática (Software) de la Universidad La Salle

Percy Huertas Niquén

Los proyectos de desarrollo de soft-ware de pequeña escala no necesitan demetodologías complejas para lograr unaconstrucción de productos computacio-nales de calidad, para su construcción po-demos hacerlo por medio de la gestióndel grupo estructural y la gestión de cam-bios. Ambos permitirán la construcciónde productos sólidos. Así, la gestión delgrupo estructural se enfoca en resolverproblemas de: Gestión de requisitos quepermite lograr que se entienda el mode-lo de negocios, las funciones del negocioorientadas a definir los principales con-

ceptos del análisis funcional de los re-quisitos que permitan al equipo de desa-rrollo definir funciones de negocio quesatisfagan los requisitos aprobados; lasfunciones solución en la que se especifi-can detalladamente los módulos softwa-re que satisfagan las funciones de nego-cio previamente definidos, generando es-pecificaciones de construcción. La cons-trucción, donde se considera los elemen-tos independientes de la metodología dedesarrollo de software y las pruebas cuyopropósito fundamental es la validación yel testeo de los módulos desarrollados.Finalmente la implementación que tie-ne como objetivo principal la entrega yaceptación del sistema en su totalidad.

La gestión del cambio tiene como ob-jetivo identificar, estudiar y gestionar loscambios durante el cumplimiento satis-factorio de un proyecto de software. Pa-ra esta área, se puede proponer como ba-se la metodología de gestión de proyec-tos del PMI (Project Management Insti-tute – Instituto de Administración de Pro-yectos) el cual es una organización mun-dialmente reconocida y su metodologíade gestión de proyectos es muy detalladasiendo aplicada a la industria con mucha

frecuencia. Las fases contempladas son:La planificación del cambio en la cual sedescribe como serán abordadas y planifi-cadas las actividades de cambio del pro-yecto de software definiendo las respon-sabilidades y recursos recomendados pa-ra administrar los cambios del proyectode software, la identificación del cambioque consiste en la elaboración de una lis-ta de cambios con los que el equipo debe-rá enfrentarse. Esta lista debe ser lo másextensa posible y deberá cubrir todas lasáreas del proyecto; el análisis del cam-bio que asigna prioridades a los cambiospermitiendo a los integrantes del equipotratar los más importantes del proyectode software, la planeación de respuesta alcambio que se usa para trazar estrategias,planes y acciones y, como punto termi-nal, el seguimiento y control del cambioen la que se plantea la forma de darle se-guimiento a los cambios, con el objeti-vo de conocer los cambios que están enobservación. Se plantean alternativas decómo controlar los cambios que puedanaparecer en el entorno a medida que elproyecto de desarrollo de software avan-za.


Universidad La Salle de Arequipa · garantiza el desarrollo tecnológico de un país en un plazo...

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