Biblioteca Digital de Sistedes
Bienvenidos a la Biblioteca Digital de Sistedes, donde ponemos a disposición de nuestros socios y del público en general los fondos documentales asociados a las actividades de nuestra sociedad. Además, como principal valor, esta biblioteca contiene el archivo de actas de las Jornadas Sistedes celebradas desde 2015. Las actas de las jornadas precedentes, que se remontan al año 1996, se irán incluyendo en la medida de lo posible.
La biblioteca también incluye otros documentos de producción propia, como los boletines de noticias que publicamos desde febrero de 2018, o los vídeos de nuestros seminarios, donde presentamos charlas de interés para la comunidad científica. Puedes encontrar todos estos documentos y vídeos en nuestro Archivo documental.
Nuestros archivos
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- Sistedes pone a disposición de sus miembros y simpatizantes su archivo documental, en el que se incluyen todo tipo de publicaciones (boletines de prensa, seminarios, documentos, informes, etc.) que puedan ser de interés para las comunidades de Ingeniería del Software, Bases de Datos y Tecnologías de Desarrollo de Software.
- Los servicios software se están convirtiendo en un factor clave en el crecimiento de cualquier economía. Este hecho ha motivado en los últimos tiempos el interés de los distintos actores económicos por desarrollar lo que se ha denominado la «Ciencia de los Servicios», también conocida desde una perspectiva más amplia como «Ciencia, Gestión e Ingeniería de los Servicios» (SSME). Se trata de una llamada a la acción dirigida principalmente a la Universidad, la Industria informática y la Administración pública, con el propósito final de crear principios, conocimiento, métodos y técnicas para articular sus respectivas responsabilidades y actividades en torno al concepto de servicio.
- Las Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD) constituyen un foro de encuentro de referencia donde investigadores y profesionales de España, Portugal e Iberoamérica en los campos de la Ingeniería del Software y de las Bases de Datos pueden debatir e intercambiar ideas, crear sinergias y, sobre todo, conocer la investigación que se está llevando a cabo en nuestra comunidad.
- Las Jornadas de PROgramación y LEnguajes (PROLE) constituyen un marco propicio de reunión, debate y divulgación para los grupos españoles que investigan en temas relacionados con la programación y los lenguajes de programación. Con la organización de este evento nacido en 2001, de carácter anual, se pretende fomentar el intercambio de experiencias y resultados, así como la comunicación y cooperación entre dichos grupos.
Jornadas destacadas
Las XVIII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2023) se han celebrado en Ciudad Real del 12 al 14 de septiembre de 2023, como parte de las Jornadas Sistedes.
El programa de JCIS 2023 se ha organizado en torno a sesiones temáticas o tracks.
Las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023) se han celebrado en Ciudad Real del del 12 al 14 de septiembre de 2023, como parte de las Jornadas Sistedes.
El programa de JISBD 2023 se ha organizado en torno a sesiones temáticas o tracks.
Las XXII Jornadas sobre Programación y Lenguajes (PROLE 2023) se han celebrado en Ciudad Real del 12 al 14 de septiembre de 2023, como parte de las Jornadas Sistedes.
El programa de PROLE 2023 se ha organizado en torno a sesiones temáticas o tracks.
Últimas publicaciones
Retos y avances de la IA explicable en el proyecto iSee
Diaz Agudo, Belén. Seminarios Sistedes, 2023-11-16.
El derecho a la IA explicable (XIA), es decir, a obtener una explicación de la decisión tomada por un modelo de IA en general, y de aprendizaje automático (ML) en particular, es un tema de investigación de gran impacto que se alinea con una regulación reciente de la UE. Podemos encontrar un arsenal creciente de librerías y métodos de explicación e interpretación de los modelos de IA que permiten comprender, justificar y confiar en sus predicciones, recomendaciones y diagnósticos. Repasaremos algunos de los más representativos y nos referiremos a ellos colectivamente como estrategias de explicación. En el proyecto iSee (Intelligent Sharing of Explanation Experience by Users for Users) proponemos abordar la ciencia y la tecnología para capturar, compartir y reutilizar estrategias de explicación complejas basadas en experiencias de usuarios y buenas prácticas de XIA. En la presentación se hará un breve repaso del estado del arte de la IA explicable y de los objetivos y avances del proyecto iSee ([www.isee4xai.com](http://www.isee4xai.com/)).
Boletín nº 24 - septiembre de 2023
Boletines Sistedes, 2023-09-30.
Boletín de Sistedes. Septiembre de 2023.
A model-driven approach for systematic reproducibility and replicability of data science projects
González, Francisco Javier Melchor; Rodríguez-Echeverría, Roberto; Conejero, José María; Prieto Ramos, Álvaro E.; Gutiérrez Gallardo, Juan Diego. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
En los últimos años se ha producido un importante incremento en el número de herramientas y enfoques para la definición de pipelines que permiten el desarrollo de proyectos de ciencia de datos. Estas herramientas permiten tanto la definición del pipeline como la generación del código necesario para ejecutar el proyecto, proporcionando una forma sencilla de realizar estos proyectos incluso para usuarios no expertos. Sin embargo, todavía existen algunos retos que estas herramientas no abordan. Por ejemplo, la posibilidad de ejecutar pipelines en entornos tecnológicos diferentes a los de su definición (reproducibilidad y replicabilidad), o la identificación de operaciones inconsistentes (intencionalidad). Para paliar estos problemas, este trabajo presenta un framework basado en modelos para la definición de pipelines de ciencia de datos independientes de la plataforma de ejecución y de las herramientas concretas. Este framework se basa en la separación de la definición del pipeline en dos capas de modelado diferentes: conceptual, en el que el científico de datos puede especificar todas las operaciones de datos que conforman el pipeline; operacional, en el que el ingeniero de datos puede describir los detalles concretos del entorno de ejecución donde se implementarán las operaciones finalmente. Basado en esta definición abstracta y en la separación en capas, nuestra propuesta permite: el uso de diferentes herramientas mejorando, así, la replicabilidad del proceso; la automatización de la ejecución del proceso, mejorando la reproducibilidad del proceso; y la definición de reglas de verificación del modelo, proporcionando restricciones de intencionalidad.
Recogida de residuos de envases de vidrio en ciudades inteligentes
Daneri, Enrique; Férriz, Javier; Zaldívar, Manuel; Herrera, Francisco; Soto, Santiago; Carmona Matías, Francisco; Angeriz, Rubén; Mariscal, Juan Manuel. Actas de las XVIII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2023), 2023-09-12.
En la actualidad, la recogida de residuos de envases de vidrio en muchas ciudades, tanto nacionales como internacionales, todavía se lleva a cabo de una forma poco automatizada e ineficiente. Para afrontar este problema, en este artículo proponemos cómo llevar a cabo la transformación hacia un servicio inteligente de recogida de residuos de envases de vidrio con tan sólo analizar los datos de posición de los contenedores de vidrio y el nivel de llenado de los mismos, siendo capaces de obtener modelos de llenado, de predecir comportamiento para establecer días óptimos de recogida y de determinar la correcta ubicación de los propios contenedores.
Is the Revisited Hypervolume an Appropriate Quality Indicator to Evaluate Multi-Objective Test Case Selection Algorithms?
Arrieta, Aitor. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
Multi-objective test case selection techniques are widely investigated with the goal of devising novel solutions to increase the cost-effectiveness of verification processes. When evaluating such approaches the entire Pareto-frontier of the algorithm needs to be considered. To do so, several quality indicators exist. The \textit{hypervolume} (HV) is one of the most well-known and applied quality indicator. However, in the context of test case selection, this metric has certain limitations. For instance, two different fitness function combinations are not comparable if this metric is used at the search algorithm's objective function level. Consequently, researchers proposed the revisited HV ($rHV$) indicator. To compute the $rHV$, each solution of the search algorithm is individually assessed through two external utility functions: the cost and the fault detection capability (FDC). However, this increases the risk of having dominated solutions, which in practice may lead a {decision maker} (DM) to select such dominated solution. In this paper we assess whether the $rHV$ is an appropriate quality indicator to assess multi-objective test case selection algorithms. To do so, we empirically assess whether the results between the $rHV$ and the FDC of the different DM instances hold. Long story short, the $rHV$ is an appropriate quality indicator.