Sistemas y Tecnologías de Información. Tema 1: Introducción

STI: Tema 1. Introducción. La empresa.

Adecuación del tercer curso de los estudios de informática al Espacio Europeo de Educación Superior

En la presente memoria se muestra el trabajo realizado en las guías docentes para tercer curso de las Titulaciones de Informática de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante durante el curso 2006-2007. En este proyecto se han realizado las guías docentes de 17 asignaturas troncales y obligatorias entre las tres titulaciones de informática impartidas: Ingeniero en Informática, Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas e Ingeniero Técnico en Informática de Gestión. Inicialmente se plantea un capítulo introductorio en el que se hace un planteamiento global de los estudios dentro del Espacio Europeo de Educación Superior, y más concretamente centrándose en las Ingenierías Informáticas, terminando con la particularización del caso para la Universidad de Alicante. Finalmente, se muestran las guías docentes de cada una de las asignaturas, que se presenta a modo de tabla en la que se han especificado las competencias, el plan de trabajo del alumno y demás aspectos a considerar en una guía docente.

Creación de experiencias virtuales en física nuclear

El estudio de la radiactividad y su influencia en los seres vivos es un tema fundamental para la formación de los alumnos de los grados en Biología y Ciencias del Mar, y por lo tanto aparece incluido en el plan de estudios de la asignatura de Física de las dos carreras anteriormente mencionadas. A pesar de esto, dicha signatura no cuenta con ninguna práctica de laboratorio en el tema de radiactividad. Esto es debido, principalmente, al alto coste de los equipos y a cuestiones de seguridad. Con el objetivo de solventar este problema en la formación de los alumnos de Física hemos programado, usando el lenguaje JAVA, dos prácticas de laboratorio virtuales en el área de radiactividad. En una de las experiencias, el alumno mide la evolución de la actividad de una muestra radiactiva con el tiempo y a partir de esto podrá obtener la vida media del isótopo radiactivo estudiado, calcular la cantidad de isótopo que queda en la muestra al transcurrir un cierto tiempo, o evaluar el tiempo necesario que debe de transcurrir para que quede un cierto porcentaje del material radiactivo inicial. En la otra experiencia la medición de la actividad y la masa de una muestra dada de carbono de origen biológico, permitirá establecer la edad de la muestra usando el método del 14C. En ambas prácticas el alumno utiliza el instrumental virtual tal y como si estuviera en un laboratorio real con el instrumental adecuado. La interactividad de la práctica y la posibilidad de realizarla fuera de la universidad, a través de internet, hacen de los experimentos virtuales diseñados un excelente complemento a las prácticas tradicionales de laboratorio.

Algoritmos metaheurísticos en el problema del particionado hardware/software de sistemas embebidos

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto. En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: Búsqueda aleatoria (Random search), Búsqueda tabú (Tabu search), Recocido simulado (Simulated annealing), Escalador de colinas estocástico (Stochastic hill climbing), Algoritmo genético (Genetic algorithm) y Estrategia evolutiva (Evolution strategy). El modelo utilizado en la comparación está dirigido a minimizar el área ocupada y el tiempo de ejecución, las restricciones del modelo son consideradas como penalizaciones para incluir en el espacio de búsqueda otras soluciones. Los resultados muestran que los algoritmos Escalador de colinas estocástico y Estrategia evolutiva son los que mejores resultados obtienen en general, seguidos por el Algoritmo genético.