Universidad de Los Andes Facultad de Ingeniería Consejo de Estudios de Postgrado




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Universidad de Los Andes

Facultad de Ingeniería

Consejo de Estudios de Postgrado

Centro de Simulación y Modelos

(CESIMO)




Programa de Postgrado de Maestría en
Modelado y Simulación de Sistemas




Mayo 2006






1. Introducción




1.1. Justificación



Este documento describe el postgrado en Modelado y Simulación de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Los Andes. Modelar un sistema es representarlo o describirlo con la intención de explicar cual es su estado actual y cómo interactúan los elementos que lo componen. Un modelo es entonces, una descripción ó una representación de un sistema que puede usarse para explicar como funciona ese sistema. El reporte de un experto explicando como funciona un mecanismo, un gráfico, un mapa y una maqueta son ejemplos de modelos. Si el modelo tiene la forma de un programa para un computador, se dice que es un modelo computacional. Simular un sistema es usar un modelo para generar descripciones de futuros estados posibles de ese sistema.


La simulación con modelos computacionales es una de las herramientas básicas de la ciencia y la tecnología moderna para aproximarse a la enorme complejidad de los sistemas reales. Según la NSF (Nacional Science Foundation) es la tercera alternativa para realizar investigación, siendo las otras dos los estudios teóricos y la experimentación. La complejidad de los sistemas reales es quizás la característica fundamental del mundo moderno. Tanto las estructuras sociales como el conocimiento colectivo de la naturaleza han llegado a tal grado de elaboración que resulta muy difícil tener una visión global de cualquier estructura o sistema no trivial. Proyectos como la globalización de la economía, la privatización, las aperturas petroleras y los estudios de impacto ambiental exigen una cuidadosa descripción de sus elementos y de sus formas de interacción si se pretende una evaluación efectiva de cada proyecto y de las posibles consecuencias de su realización. Pero tal descripción detallada escapa a la capacidad humana a menos que se cuente con una organización, una metodología y la plataforma computacional apropiada. Problemas como la movilidad internacional de capitales, la desregulación, el impacto ecológico de los macroproyectos y el diseño, implantación y control de servicios sociales requieren mucho más que los análisis superficiales ad hoc que tradicionalmente se emplean. La disciplina de modelado y la capacidad computacional de la simulación constituyen una alternativa efectiva para atacar tales problemas a profundidad.


En Venezuela y en toda Latinoamérica hay escasez de profesionales capaces de atacar problemas complejos que cruzan las fronteras de varias disciplinas. El enfoque interdisciplinario es una de las novedades que puede ofrecer un programa de postgrado en modelado y simulación, en contraste con programas que se concentran en la matemática o en alguna otra ciencia básica únicamente.


El propósito del programa de postgrado descrito en este documento es formar expertos capaces de desarrollar y usar herramientas para el modelado y simulación de cualquier tipo de sistema. Las pericias que desarrollarán quienes cursen y aprueben el programa incluyen: el dominio de los lenguajes formales de la lógica, la estadística y las matemáticas, el dominio de las diversas plataformas de simulación modernas y una gran habilidad y disposición para el trabajo interdisciplinario. A esta experticia se deberá agregar el conocimiento de un área de aplicación particular. Por ejemplo, conocimiento de sistemas ambientales o de sistemas socio-económicos. Quienes completen el programa satisfactoriamente serán expertos modelistas y simulistas de sistemas.


Los egresados del programa poseerán destrezas prácticas que les permitirán participar en el desarrollo de productos y herramientas de soporte para el medio industrial y empresarial en general, pero también los conocimientos básicos para desempeñarse como investigadores y participar en la exploración por nuevas técnicas y estrategias para modelado y simulación. Esta doble aptitud de los simulistas para el trabajo teórico y práctico no es un anhelo sin precedentes. Por ejemplo, en Simulación para la Industria se pueden mencionar las siguientes áreas y sub-áreas de aplicación:



Área

(como se le conoce en la jerga de Simulación)

Sub-Areas de aplicación


Simulación Interactiva Distribuida (DIS), Realidad Virtual (VR) y Ambientes sintéticos.

Aplicaciones Industriales:

 La planta simulada por computadores.

 Ingeniería concurrente y trabajo cooperativo.

 DIS en manufactura.

Aplicaciones de Defensa.

Manejo de Emergencias y Sistemas multiagentes.

Simulación de Fábricas.

Simulación en los negocios.

Re-ingeniería del proceso de negocios (BPR):

 Soporte para Re-ingeniería.

 Aplicaciones de la BPR.

 La simulación en BPR.

 Sistemas de soporte de decisiones para Producción de negocios.

Aspectos organizacionales y económicos.

Simulación en el financiamiento de proyectos.

La Fábrica del Futuro

Logística y Manufactura:

 Diseño de sistemas de manufactura.

 Gerencia de la producción.

 Logística y transportes industriales.

 Programación de actividades.

 Gerencia de almacenes y manejo de material.

Simuladores de procesos industriales:

 Simuladores industriales.

 Técnicas para la simulación de procesos.

 Simulación de procesos.

 Control y prueba.

Simulación para diseño:

 Componentes de plantas.

 Aplicaciones de dinámica de fluidos.

 Sistemas automatizados.

 Electromecánica.

Simulación para la automatización.

Simulación para los servicios.

Electrónicos y telecomunicaciones:

 Telecomunicaciones.

 Redes.

 Diseño de sistemas.

Simulación de las plantas de energía.

Puertos y transporte marítimo.

Tecnología de la información en puertos y ambientes marítimos.

Misión TIERRA.

Sistemas ambientales:

 Manejo de desperdicios.

 Simulación de sistemas ambientales.

 Transporte urbano.

Biotecnología y medicina:

 Servicios de salud: Análisis, planificación y aplicación.

 Investigación, análisis y producción biotecnológica.

  • Bioinformática.

Servicios para la sociedad:

 Simulaciones globales.

 Manejo de emergencias.

Teoría de Modelado y Simulación.

Técnicas:

 Aplicaciones de Inteligencia Artificial.

 Técnicas matemáticas.

 Diseño de modelos.

 Técnicas de análisis.

 Técnicas de modelado.

 Aplicaciones de técnicas de simulación.

Metodologías de simulación.

Herramientas:

 Herramientas para apoyar aplicaciones industriales.

 Herramientas para simulación.

 Herramientas para apoyar el diseño y análisis.

Lenguajes.

Computación avanzada:

 Simulación paralela.

  • Simulación distribuida

Extracción de información y conocimiento

  • Procesamiento del lenguaje natural y lingüística computacional.

  • Gramáticas y modelos lingüísticos.

  • Procesamiento textual

  • Procesamiento del habla

  • Corpus y análisis terminológico en documentos científico-técnicos.

  • SGML y los lenguajes de marcado de texto

  • Web Semántica
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