Severity: Warning
Message: fopen(C:\Websites\Macrofacultad\macrofacultad.cl\application\ci_sessions\dot_session0e8tatv7876ghcb42gn6i14aov): failed to open stream: Invalid argument
Filename: drivers/Session_files_driver.php
Line Number: 156
Backtrace:
File: C:\Websites\Macrofacultad\macrofacultad.cl\application\controllers\Articulo.php
Line: 9
Function: __construct
File: C:\Websites\Macrofacultad\macrofacultad.cl\index.php
Line: 312
Function: require_once
Severity: Warning
Message: session_start(): Failed to read session data: user (path: C:\Websites\Macrofacultad\macrofacultad.cl\application\ci_sessions)
Filename: Session/Session.php
Line Number: 140
Backtrace:
File: C:\Websites\Macrofacultad\macrofacultad.cl\application\controllers\Articulo.php
Line: 9
Function: __construct
File: C:\Websites\Macrofacultad\macrofacultad.cl\index.php
Line: 312
Function: require_once
Publicado el 20 de June del 2017
Compartir
La investigación cuenta con el apoyo del Nodo i+T de la UBB
Actualmente existen aplicaciones que usan datos espaciales y espacio-temporales, como los sistemas de información geográfica (SIG) y aquellas basadas en la localización, que es recogida y transferida por los teléfonos inteligentes, GPS o satélites. Sin embargo, las técnicas convencionales para procesar estos datos a veces no son capaces de procesar la gran cantidad de datos que se pueden obtener con las tecnologías existentes.
“Por eso es necesario explorar nuevas alternativas para almacenar, acceder, procesar, consultar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos espaciales y espacio- temporales”, indica Mónica Caniupán, directora del proyecto exploratorio ´Estructuras de Datos Compactas para procesar eficientemente datos espaciales y espacio-temporales en el contexto de BIG-Data´, quien en conjunto con Gilberto Gutiérrez, Tatiana Gutiérrez, Miguel Romero, Joel Fuentes y Luis Gajardo, de la UBB y Rodrigo Paredes, académico de la Universidad de Talca, se plantearon el desafío de diseñar e implementar estructuras de datos compactas, que utilizan poco espacio y permiten el procesamiento de consultas de manera eficiente.
De los resultados del proyecto pueden beneficiarse aplicaciones tales como ciudades inteligentes, sistemas para monitorear objetos en movimiento, sistemas de recomendación basados en ubicaciones, planificación urbana, herramientas para el análisis de datos espaciales y espacio-temporales, aplicaciones para internet de las cosas, entre otras. “Nuestro proyecto es de gran relevancia e interés de la industria, ya que computar consultas espaciales tiene un alto costo computacional en la memoria principal. Nuestra solución entrega una forma compacta de almacenamiento con capacidad de consulta sobre la estructura en la memoria principal”.
Etapa del proyecto
El proyecto se encuentra en una etapa de implementación de dos algoritmos comprometidos, que implementan dos consultas espaciales comunes -los k-vecinos más cercanos a un punto q, y lo k-pares de vecinos más cercanos-, sobre la estructura de datos compacta k2-tree. “Además, estamos implantando interfaces web y Mobile y trabajando en el algoritmo para utilizar la estructura compacta k2-tree para resolver una consulta un poco más compleja, que se denomina los k-vecinos reversos de un punto q”, comenta la directora del proyecto.
Mónica agrega que uno de los resultados del proyecto es dejar una librería que pueda ser utilizada por la comunidad académica y tecnológica para implementar sistemas espaciales eficientes. Además, están colaborando en la postulación de un proyecto externo con la empresa EXE, de Santiago, para implementar estructuras compactas que resuelvan consultas sobre imágenes de satélites.
“El apoyo entregado por el Nodo i+T de la MacroFacultad de Ingeniería-Chile de la UBB para el desarrollo del proyecto exploratorio fue de gran importancia, ya que nos ha permitido trabajar en equipo focalizados en temas con proyección real en la industria”, finaliza la directora.
