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Sistemas de Computación y Comunicación de Datos
Sistemas de Computación y Comunicación de Datos
En este eje se incluyen trabajos referidos al estudio, diseño, implementación y evaluación de infraestructuras computacionales y de comunicación. Se recibirán aportes sobre arquitectura de computadoras, sistemas operativos, redes, telecomunicaciones, sistemas distribuidos, computación en la nube, internet de las cosas, virtualización, procesamiento paralelo y tecnologías orientadas a garantizar el funcionamiento eficiente, confiable y escalable de los sistemas de cómputo y transmisión de datos. También se alienta la presentación de trabajos que articulen estas áreas con inteligencia artificial, tales como IA para optimización de redes, gestión inteligente de recursos, sistemas autónomos, edge AI, procesamiento distribuido para aprendizaje automático y arquitecturas computacionales para el soporte de aplicaciones inteligentes.
Temas:
- Virtualización y redes definidas por software (SDN / NFV).
- Infraestructura de computación en la Nube (Cloud), Edge y Fog Computing.
- Internet de las cosas (IoT) - Infraestructura y redes de sensores.
- Sistemas embebidos y ciberfísicos (CPS).
- Redes de nueva generación (5G/6G y redes ópticas avanzadas).
Ciberseguridad e Informática Forense
Ciberseguridad e Informática Forense
En este eje se esperan trabajos orientados al análisis, prevención, detección y respuesta ante incidentes de seguridad informática, así como investigaciones y desarrollos en el ámbito de la informática forense. Se recibirán contribuciones relacionadas con ciberseguridad, criptografía, análisis y gestión de vulnerabilidades, auditoría de sistemas, protección de infraestructuras críticas, gestión de riesgos, y respuesta a incidentes. Asimismo, se incluyen trabajos vinculados al tratamiento de evidencia digital, técnicas de análisis forense, preservación y cadena de custodia, así como marcos normativos, metodológicos y buenas prácticas en seguridad de la información. Se alienta especialmente la presentación de investigaciones que integren el uso de inteligencia artificial en este dominio, tales como la detección de anomalías, identificación de amenazas, análisis predictivo de incidentes, automatización de mecanismos de defensa y apoyo al análisis forense digital.
TEMAS:
Criptografía, Identidad y Tecnologías de Confianza- Criptografía.
- Firma digital.
- Técnicas de control de acceso y autenticación.
- Seguridad en criptomonedas / blockchain.
- Aspectos legales en criptografía / blockchain.
- Ethical Hacking.
- Pentesting.
- Análisis de vulnerabilidades.
- Técnicas de ataque.
- Detección de intrusiones.
- Gestión de seguridad en SI.
- Gestión de incidentes.
- Planes de contingencia.
- Auditoría en seguridad informática.
- Forensia digital.
- Pericias informáticas.
- Aplicaciones en procesos judiciales.
- IA aplicada a forensia digital.
- Aspectos legales, éticos y sociales.
- Delitos informáticos.
- Patentes y licencias.
- Regulación en tecnologías (IoT, drones, robots, cripto).
- Seguridad en Sistemas, Datos e Infraestructura
- Seguridad en bases de datos.
- Seguridad en el desarrollo de software.
- Seguridad en redes e Internet.
- Seguridad en redes sociales, IoT, robots, drones (parte técnica).
- Aplicaciones de IA en ciberseguridad.
- IA en detección de ataques.
Inteligencia Artificial y Sistemas Inteligentes
Inteligencia Artificial y Sistemas Inteligentes
Este eje reúne trabajos orientados al desarrollo, aplicación y evaluación de técnicas, modelos y sistemas basados en Inteligencia Artificial. Se esperan contribuciones en áreas como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, sistemas recomendadores, agentes inteligentes y sistemas autónomos. Asimismo, se incluyen trabajos vinculados al diseño, implementación y despliegue de sistemas inteligentes en distintos dominios de aplicación, así como investigaciones sobre integración de componentes de IA en soluciones de software y sistemas de información. Se valoran también aportes que aborden aspectos vinculados a la explicabilidad, ética, sesgos, gobernanza y uso responsable de la inteligencia artificial, así como estudios sobre el impacto de estas tecnologías en organizaciones y procesos. Finalmente, se alienta la presentación de trabajos que exploren el uso de inteligencia artificial para la automatización de tareas complejas, el apoyo a la toma de decisiones, el análisis de grandes volúmenes de datos y la generación de conocimiento en contextos diversos.
Temas:
IA Generativa y Modelos de Lenguaje Aplicados
- LLMs.
- RAG.
- Agentes autónomos.
- Asistentes especializados por dominio.
- ML clásico.
- Deep learning.
- Series temporales.
- Detección de anomalías.
- Modelos predictivos.
Visión Artificial y Procesamiento de Imágenes.
IA en Sistemas Críticos e Industria
- Fusiona control industrial.
- Tiempo real/embebidos.
- Automatización/Ciberfísicos bajo un criterio unificador.
- IA operando bajo restricciones de tiempo, seguridad o entorno físico.
- Unifica gobierno electrónico.
- Ciudades inteligentes.
- Gestión en administración pública.
- Regulación de sistemas autónomos.
- Auditoría algorítmica.
- AI Act europeo como marco de referencia, derechos digitales.
Gestión de Proyectos
Gestión de proyectos
Este eje abarca trabajos centrados en la planificación, ejecución, seguimiento y control de proyectos de desarrollo de software y sistemas de información. Se esperan contribuciones relacionadas con metodologías y frameworks de gestión, estimación, métricas, gestión de riesgos, seguimiento del progreso, coordinación de equipos y toma de decisiones. Se incluyen también trabajos sobre modelos organizacionales, gobierno de TI y estrategias para la gestión eficiente de proyectos en entornos dinámicos y complejos. Asimismo, se alienta la presentación de investigaciones que integren inteligencia artificial en la gestión de proyectos, tales como la predicción de riesgos, la estimación automatizada, el análisis de desempeño, la optimización de recursos y el soporte a la toma de decisiones en contextos de desarrollo de software.
Temas:
Economía y valor en proyectos de software.
Estimación y planificación
- Esfuerzo.
- Costo.
- Duración.
- Incertidumbre.
- Gestión de solicitudes de cambio.
- Trazabilidad.
- Control de versiones.
Oficina de gestión de proyectos (PMO) y Gobernanza de TI.
Gestión de Riesgos
- Modelos de procesos.
- Mejora continua.
- Métricas.
Gestión de Proyectos en Entornos Ágiles e Híbridos.
IA aplicada a la gestión de proyectos
- Estimación.
- Predicción de riesgos.
- Automatización.
Métricas y analítica de proyectos.
Gestión de deuda técnica y mantenimiento.
Gestión del conocimiento y lecciones aprendidas.
Sostenibilidad en proyectos de software
- Impacto ambiental.
- Eficiencia energética.
Ingeniería de Software
Ingeniería de Software
Este eje reúne trabajos orientados a metodologías, procesos, técnicas, herramientas y experiencias vinculadas con la concepción, desarrollo, evolución y mantenimiento de sistemas de software. Se esperan contribuciones en áreas como ingeniería de requisitos, arquitectura y diseño, calidad de software, pruebas, mantenimiento y mejora de procesos, así como en el uso de enfoques contemporáneos como DevOps y prácticas ágiles. Asimismo, se incluyen trabajos relacionados con la ingeniería de software para sistemas basados en inteligencia artificial, la integración de componentes inteligentes en soluciones de software, el aseguramiento de la calidad en sistemas con IA y la gobernanza algorítmica. Se valoran especialmente aportes que exploren el uso de inteligencia artificial para apoyar tareas propias de la ingeniería de software, tales como el análisis, diseño, desarrollo y pruebas.
Temas:
- Operaciones de la ingeniería de software
- Economía de la ingeniería de sistemas y de software.
- Comercio electrónico.
- Teoría de la decisión.
- Modelos de proceso de negocio.
Bases de Datos y Ciencia de Datos
Bases de Datos y Ciencia de Datos
Este eje incluye contribuciones vinculadas con el modelado, diseño, administración, integración, análisis y aseguramiento de la calidad de los datos, así como con su explotación para la generación de conocimiento. Se recibirán trabajos sobre bases de datos relacionales y no relacionales, data warehousing, big data, ciencia de datos, gobierno y calidad de datos, almacenamiento y recuperación de información, optimización de consultas y arquitecturas orientadas a la gestión eficiente, escalable y segura de los datos.Asimismo, se esperan aportes en técnicas de análisis de datos, minería de datos, analítica avanzada y visualización, así como en el desarrollo de soluciones basadas en datos para la toma de decisiones. Se incluyen también contribuciones que abordan la intersección entre datos e inteligencia artificial, tales como la preparación, curación y gobernanza de datos para modelos de IA, el procesamiento de grandes volúmenes de datos para aprendizaje automático, recuperación aumentada (RAG) y la gestión de datos en sistemas inteligentes.
Temas:
- Base de datos estructurada. Análisis, diseño, gestión, monitoreo, y procesamiento.
- Bases de datos semiestructuradas. Análisis, diseño, gestión, monitoreo, y procesamiento.
- Bases de datos no estructuradas. Modelado, implementación, monitoreo, y procesamiento.
- Grandes volúmenes de datos.
- Bases de datos distribuidas.
- Bases de datos en la nube.
- Bases de datos perimetrales.
- Almacenes de datos.
- Base de datos NoSQL.
- Integración entre bases de datos perimetrales y en la nube.
- Estrategias de planificación y procesamiento de consultas.
- Teoría de gestión de la información.
- Práctica de gestión de la información.
- Gestión de la calidad de datos.
- Modelado de datos estructurados, textuales, multimedia.
- Soberanía de datos.
- Privacidad de datos.
- Accesibilidad de datos
- Inteligencia de negocios
- Ciencia de datos
- Curado de datos. Estrategias y algoritmos.
- Datos sintéticos. Estrategias de generación, gestión de sesgos, y algoritmos.
- Aceleradores especializados y de propósito general. Arquitecturas. Uso y aplicaciones en el procesamiento de datos con alta disponibilidad.
- Movimiento de datos. Gestión de memoria y ancho de banda. Análisis de restricciones y estrategias de mitigación en CPU, GPU, NPU, y xPU.
- Procesamiento de datos. Integración de software y hardware.
- Aceleradores de procesamiento de datos e inteligencia artificial
- Clasificación. Modelado, algoritmos, y casos de aplicación.
- Predicción. Modelado, algoritmos, y casos de aplicación.
- Agrupamiento. Enfoques, algoritmos, y casos de aplicación.
- Reconocimiento de patrones. Estrategias de detección, algoritmos, y casos de aplicación.
- Series temporales. Estrategias de construcción, algoritmos, y casos de aplicación.
- Aprendizaje Profundo. Estrategias de aprendizaje, comparación de modelos, medición y evaluación. Casos de aplicación.
- Comparación automatizada de modelos entrenados. Confiabilidad y replicabilidad.
- Procesamiento de datos en tiempo real. Abordajes, algoritmos, y casos de estudio.
Educación en Ingeniería
Educación en Ingeniería
En este eje se esperan investigaciones, experiencias y reflexiones sobre la formación en carreras de ingeniería e informática. Se valorarán especialmente trabajos relacionados con innovación pedagógica, diseño curricular, enseñanza de disciplinas tecnológicas, evaluación de aprendizajes, uso educativo de tecnologías digitales, educación a distancia, trayectorias estudiantiles, formación por competencias y estrategias institucionales orientadas al mejoramiento de la enseñanza y del aprendizaje en el ámbito de la ingeniería. En particular, se recibirán trabajos sobre enseñanza y aprendizaje de la inteligencia artificial, incorporación de herramientas de IA en propuestas didácticas, formación de competencias para su uso crítico y ético, y análisis de su impacto en la docencia, la evaluación y la construcción del conocimiento.
Temas:
- Aplicación y desarrollos de TICs orientadas a la educación.
- Competencias del profesional docente del área Informática / Sistemas de Información.
- Cursos en línea abiertos masivos (MOOC).
- Experiencias de cátedra.
- Experiencias y metodologías innovadoras.
- Juegos serios aplicados a la educación.
- Laboratorios virtuales.
- Modelos y estrategias educativas.
- Procesos colaborativos.
- Retención y motivación.
- Aportes y experiencias en formación por competencias.
- Experiencias de migración o movilidad estudiantil/convenios internacionales.
- Experiencias de IA aplicada a la educación en ingeniería.