Aceleración de algoritmos para imágenes hiperespectrales con OpenCL

En el presente trabajo se propone dar solución a uno de los problemas principales surgido en el campo del análisis de imágenes hiperespectrales. En las últimas décadas este campo está siendo muy activo, por lo que es de vital importancia tratar su problema principal: mezcla espectral. Muchos algoritmos han tratado de solucionar este problema, pero que a través de este trabajo se propone una cadena nueva de desmezclado en paralelo, para ser acelerados bajo el paradigma de programación paralela de OpenCl. Este paradigma nos aporta el modelo de programación unificada para acelerar algoritmos en sistemas heterogéneos. Podemos dividir el proceso de desmezclado espectral en tres etapas. La primera tiene la tarea de encontrar el número de píxeles puros, llamaremos endmembers a los píxeles formados por una única firma espectral, utilizaremos el algoritmo conocido como Geometry-based Estimation of number of endmembers, GENE. La segunda etapa se encarga de identificar los píxel endmembers y extraerlos junto con todas sus bandas espectrales, para esta etapa se utilizará el algoritmo conocido por Simplex Growing Algorithm, SGA. En la última etapa se crean los mapas de abundancia para cada uno de los endmembers encontrados, de esta etapa será encargado el algoritmo conocido por, Sum-to-one Constrained Linear Spectral Unmixing, SCLSU. Las plataformas utilizadas en este proyecto han sido tres: CPU, Intel Xeon E5-2695 v3, GPU, NVidia GeForce GTX 980, Acelerador, Intel Xeon Phi 31S1P. La idea de este proyecto se basa en realizar un análisis exhaustivo de los resultados obtenidos en las diferentes plataformas, con el fin de evaluar cuál se ajusta mejor a nuestras necesidades.

Aulas inversas y Tecnologías de Información y Comunicación (TIC): Impulso a la iniciativa del estudiante, modelos de aprendizaje práctico presencial y trabajo colaborativo

El proyecto se desarrolla desde un planteamiento metodológico que se basa en las aulas inversas o "FLIPPED CLASSROOM", Aprender haciendo, aprendizaje significativo y aprendizaje colaborativo. Para ello se realiza el análisis de estilos de aprendizaje, se realizan sesiones formativas sobre el uso de la Pizarra Digital Interactiva como recurso tecnológico. La propuesta de enseñanza-aprendizaje, se desarrolla a través de la virtualización en el Campus Virtual de la asignatura. Las clases se organizan para el trabajo colaborativo, aplicando dinámicas de grupo que permiten facilitar los procesos de conocimiento entre los alumnos, para pasar a la formación de grupos heterogéneos, a través de la técnica del sociograma. Se Proponen tareas que se realizan en el aula, en trabajo colaborativo. Los alumnos trabajan la información con anterioridad, en casa, revisando la documentación del campus. El aprendizaje colaborativo a través del Campus supone desarrollar competencias en TIC y permite la construcción de aprendizajes significativos.