Robustez de las redes urbanas densamente pobladas en relación con la propagación del tráfico

Autores

  • Hugo Alatrista-Salas Pontificia Universidad Católica del Perú
  • Miguel Núñez del Prado Cortez Universidad del Pacífico
  • Manuel Guillermo Rodríguez-López Universidad Católica de Cuenca

DOI:

https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v8.2042

Palavras-chave:

Robustez, Vulnerabilidad, Grafos, Centralidad intermedia, Centralidad Cercana, Ataque Aleatorio, Ataque Dirigido

Resumo

Analizar, la morfología, robustez o vulnerabilidad de ciudades densamente pobladas es un desafío para los investigadores contemporáneos. Los estudios sobre la resiliencia de infraestructuras urbanas se dan por la presencia de eventos adversos recurrentes o desastres esporádicos. Estos acontecimientos, obligan a interrumpir intersecciones o tramos de calles momentánea o permanentemente. Para las mediciones usamos las propiedades de grafos de redes y algoritmos computacionales, simulando ataques aleatorios y dirigidos. Finalmente, en los resultados identificamos la ubicación de lugares críticos que contienen intersecciones y secciones de calle con mayor centralidad de intermediación y menor promedio de cercanía.

Biografia do Autor

Hugo Alatrista-Salas, Pontificia Universidad Católica del Perú

Recibí mi título de ingeniero en Informática en 2004 (Cusco - Perú) y mi Maestría de la Universidad de Montpellier 2 en Computabilidad, Algoritmos y Gestión y Seguridad de Redes en junio de 2010 (Francia).

Más tarde, recibí mi doctorado en informática en la universidad de Montpellier 2, Francia, en colaboración con la Universidad de Nueva Caledonia en octubre de 2013. Mi tesis se llevó a cabo bajo el asesoramiento de Maguelonne Teisseire, Nazha Selmaoui-Folcher, Sandra Bringay y Frédéric Flouvat.

Mi trabajo de tesis doctoral involucró el problema de la minería de patrones secuenciales espacio-temporales en datos geo-referenciados, más específicamente enfocados en temas de salud y ambientales. Hemos aplicado nuestros hallazgos sobre la epidemia de dengue en Nueva Caledonia y la contaminación de ríos en algunas agencias de agua en Francia.

También me interesan los algoritmos, la teoría de grafos, los códigos de corrección de errores y la esteganografía.

Actualmente tengo una beca posdoctoral en la “Pontificia Universidad Católica del Perú”. Mis trabajos de investigación se centran en la extracción de patrones complejos a partir de datos que evolucionan dinámicas espaciotemporales. Estas investigaciones deben abordar problemas reales asociados con la biodiversidad, los problemas ecológicos y de salud en el Perú. Los datos a nuestra disposición son heterogéneos (imágenes, datos textuales, imágenes satelitales, bases de datos transaccionales, etc.) y el objetivo es combinar todo para extraer conocimiento. Estas investigaciones se llevarán a cabo en el equipo de GRPIAA-PUCP, que se centra en el reconocimiento de patrones.

Miguel Núñez del Prado Cortez, Universidad del Pacífico

Profesor del Departamento Académico de Ingeniería de la Universidad del Pacífico e investigador del CIUP. Es doctor en Redes, Telecomunicaciones, Sistemas y Arquitecturas por la Escuela Doctoral de Matematica, Informatica y Telecomunicaciones de Toulouse (MITT) de la Universidad de Toulouse (Francia), es máster en Informática y Telecomunicaciones con especialidad en Redes por el Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas de Toulouse (INSA Toulouse, Francia) y la Escuela Nacional Superior de Electrica, Electronica, Informatica, Hidraulica y Telecomunicaciones (ENSEEIHT, Francia).

También es máster en Gestión con Especialidad en Estrategia de la Innovación por el Instituto de Administración de Empresas (IAE) de la Universidad del Capitol Toulouse I (Francia), ingeniero de redes y telecomunicaciones por el INSA Toulouse y Telecom Bretaña (Francia) e ingeniero de sistemas por la Universidad Andina del Cusco (Perú).

Es gestor de proyectos innovadores con alto valor agregado (start up). Sus áreas de interés son la extracción de conocimiento e información en Big Data, inferencias a bases de datos geolocalizadas y su impacto en la vida privada de los usuarios de sistemas ubiquitarios, técnicas de data mining, protección de la privacidad y transferencia tecnológica.

Ha sido científico de datos en INTERSEC (Francia), evaluador del Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica de Perú, ha asesorado proyectos de transferencia tecnológica en Parques Tecnológicos, es presidente de la asociación científica sin fines de lucro PERU Investigación, Desarrollo e Innovación (PERU IDI). En lo académico, es parte del comité de relectura del Simposium de manejo de grandes volúmenes de datos (SIMBIG) y del Congreso de los Andes (Andescon). Actualmente viene participando de diferentes proyectos de investigación nacionales e internacionales.

Manuel Guillermo Rodríguez-López, Universidad Católica de Cuenca

Profesor en la Universidad Católica de Cuenca Ecuador desde 2010, Coordinador del Centro de Investigación, graduado en la misma Universidad en Ingeniero de Sistemas. Posee una maestría en Gerencia de Tecnologías de la Información en la Universidad Estatal de Milagro Ecuador, Tiene artículos publicados sobre minería de datos empresariales y análisis de inventarios en revistas indexadas.

Actualmente, esta estudiando un doctorado en Ingeniería línea de investigación en Informática en la Pontificia Universidad Católica del Perú, el trabajo de tesis doctoral es sobre el estudio de la resiliencia en infraestructuras urbanas analizando la teoría de grafos de redes urbanas. Posee trabajos publicados y ponencias en IEEE LA-CCI de Guadalajara México, Simposio de 12º SIMPOSIO INTERNACIONAL SOBRE GESTIÓN DE RIESGOS DE DESASTRES.

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Publicado

2019-03-15

Como Citar

Alatrista-Salas, H., Núñez del Prado Cortez, M., & Rodríguez-López, M. G. (2019). Robustez de las redes urbanas densamente pobladas en relación con la propagación del tráfico . TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review Revista Internacional De Tecnología, Ciencia Y Sociedad, 8(1), 1–10. https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v8.2042

Edição

v. 8 n. 1 (2019)

Seção

Artigos de pesquisa

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