Método

1. Método Antonio Núñez, ULPGC

2. Lógica • Lógica, argumentación y razonamiento clásicos, conocimiento ordinario • Concepto, abstracción, generalización (L125) • Razonamiento categórico deductivo, relacional, hipotético/condicnal L133 • Inducción clásica, evidencia esencial, evidencias (L147,154) • Inducción recursiva, matemática L151 • Inducción empírica, Bacon, Newton, vs Inducción clasica • Primera aproximación a la Inferencia estadística L 154-5 • Sofismas verbales, conceptuales, confusión de predicados, petición de principio, contradiccion aparente, argumentación de autoridad (L159) • Lógica formal (FI 17-63) +/CMLC • Elementos: alfabeto, cadenas, concatenación, lenguaje, sintaxis, semántica, proposiciones, conectivas, enunciados, sentencias • Lógica/cálculo de proposiciones, reglas de formación, axiomas Boole, axiomas PM Whitehead Russell, sustitución, demostración de teoremas, tesis, conjeturas, lemas, corolarios, consecuencias, reglas y leyes de transformación, interpretación y semántica, modelo algebraico, leyes y reglas de inferencia y resolución, completitud, consistencia • Lógica de predicados, lógica modal, lógica de primer orden, lógica de descripciones DL, modelado, conocimiento KB, bases de datos y DL • Lógica multivaluada y de Lukasiewicz, lógica borrosa

3. Lógica • Razonamientos, lógica formal, sistemas inferenciales • Texto: tratado clásico “Fundamentos de Informática, Lógica, Autómatas, Algoritmos y Lenguajes”, G. Fernández, F. Sáez Vacas, Anaya 1995. La clave es poder entender los sistemas inferenciales de la lógica de proposiciones (sección 2.5), lógica de predicados de primer orden (4.4), y lógica de la inferencia bayesiana en sistemas expertos (6.3). • Técnicas lógicas derivadas de Cibernética, Computación e Inteligencia Artificial (no se tratan) • Search algorithms, Optimization mathematics, and Evolutionary computation • Logic programming and Automated reasoning • Probabilistic methods for uncertain reasoning • Classification mathematics, Statistical classification, and Machine learning • Neural networks • Control theory • AI Programming languages

4. Ciencia • Ciencia especulativa y ciencia empírica • Definición de ciencia L167 • Objeto de la ciencia L172 • Actividad científica FCE 65 • Sistemas teóricos • Teorías-marco • Construcción de modelos • Formulación de leyes • Existencia de entidades • Caracterización de entidades • Existencia de procesos y sistemas • Caracterización de procesos y sistemas • Confirmación experimental de hipótesis • Mejoras en la precisión instrumental • Descubrimientos fortuitos • Sistematización y syllabus

5. Ciencia Experimental • Método científico-experimental hipotético-deductivo L197, Física-Rosell 3 • Datos de experiencia, observación • Objeto de investigación, tema de tesis • Formulación de la pregunta a investigar, planteamiento del problema: la respuesta es la conclusión de la investigación. La conclusión se formula como posición o tesis • Creación de hipótesis, deducción de tesis • Contraste/confirmación/refutación de hipótesis • Criterios • Poder explicativo • Poder predictivo • La precisión/exactitud de explicaciones y predicciones • Extrapolación e inducción

6. Ciencia-Tecnología-Innovación 1 Ciencia, Ciencia Aplicada, Técnica, Tecnología, Ingeniería, Investigación Fundamental, Investigación Aplicada, Desarrollo Tecnológico, Innovación Ciencia y Tecnología: el Conocimiento ordinario a partir de la experiencia se formaliza en la Ciencia Experimental, y análogamente la habilidad y knowhow ordinario de la Técnica se formaliza en la Tecnología. La Ciencia implica un discurso racional y formal (teoría) sobre el método de conocer, la creación de conceptos, cualidades, relaciones y leyes, la logía de la episteme, la epistemología La Tecnología implica un discurso racional y formal sobre la tecné, (la habilidad práctica de hacer cosas), es la logía de la tecné. Logos en griego es discurso racional, razón, argumentación, lenguaje, teoria, palabras.

7. Ciencia-Tecnología-Innovación 2 La Ciencia estudia la naturaleza, sus objetos y fenómenos y sus procesos y cambios. Y la motivación es la curiosidad, el querer entender, busca el qué y el por qué. Qué pasa, qué hay, por qué. La Ciencia Aplicada aplica la ciencia experimental a ámbitos de utilidad, a la solución o remedio de algún problema, o a dar solución a las necesidades que demanda la Tecnología La Tecnología estudia el objeto artificial, y su construcción, transformación y procesos, formaliza el conocimiento práctico de la técnica, busca el cómo y el para qué, se apoya en toda la Ciencia. La Ingeniería estudia el objeto artificial y sus procesos como la Tecnología, pero está centrada en la solución de problemas de interés para el hombre, y considera su construcción y los recursos, la economía, la realidad de que existen recursos escasos para la construcción de esos objetos útiles, y por eso considera eficiencia en costes y rendimientos. En todo ello busca el cómo hacerlo. Al considerar los procesos complejos surge también el observar y ver qué pasa, qué hay, por qué y para qué del proceso constructivo. La Innovación se centra en renovar (innovare, novo) y hacer cambios para mejorar algo existente. La novedad es consecuencia del cambio y de la mejora. La mejora no requiere necesariamente introducir un nuevo producto. Se innova en organización, en decisiones, en procesos, en industrialización, en productos..

8. Ciencia,Tecnología vs Ingeniería1 El objeto de la ciencia es la naturaleza y los fenómenos naturales, incluyendo procesos y transformaciones naturales. El de la tecnología son los objetos artificiales, incluyendo en objetos los procesos, operaciones, transformaciones, fabricaciones y sistemas en general, simples o complejos. La Ciencia se mueve por la curiosidad y la necesidad de saber y entender del hombre. La Tecnología por la necesidad de hacer y de utilizar. Ambas se apoyan mutuamente. La Tecnología aplica toda la Ciencia. La Ciencia usa toda la tecnología para observar los fenómenos naturales, cada vez más profundos e inobservables, y para poder modelar y entender la naturaleza. Y finalmente la diferencia entre Tecnología e Ingeniería es principalmente que la Ingeniería aplica la Tecnología, pero lo hace con unos objetivos más inmediatos, no necesariamente aporta nuevo conocimiento sino solo aplica, y sobre todo hace todo esto en un contexto de ECONOMIA, DE RECURSOS ESCASOS, y por lo tanto con enfoques de eficacia, eficiencia, rendimiento, esfuerzo, costes, mínimos, máximos, optimización, mantenimiento, fiabilidad, disponibilidad, robustez, sostenibilidad, etc. Todo esto puede verse como una pirámide que parte del conocimiento simple ordinario y la habilidad ordinaria de la técnica, esto a su vez soporta la Ciencia experimental y la Tecnología, que se abrazan mutuamente, y ambas soportan la Ingeniería.

9. Ciencia,Tecnología vs Ingeniería2 Fenómenos macroscópicos y complejidad, sistemas: Ciencia, Tecnología, Ingeniería: Qué está pasando. Observar, medir, datos. Por qué. Causas, explicaciones, fórmulas. Para qué. Nuevas aplicaciones, mejoras. Estadística: “datos”, “pasa algo”, “pistas”. No el por qué. Algún efecto =/ causa-efecto. Pistas para pensar, para crear hipótesis. Pistas para mayor certeza. Pistas para ajustar. Modelos extrínsecos (o descriptivos) vs intrínsecos (o explicativos) Ciencia: Qué es. Y precisamente “Por qué es”. Método para buscar, encontrar, probar, verificar. Ingeniería: Cómo construir algo y por qué construir así. Método para construir, comprobar, caracterizar, mejorar. Cómo proyectar/diseñar, cómo construir. Cómo optimizar y controlar lo construido. En tecnología e ingeniería es importante el proceso de aportación nueva al conocimiento vía intentar la construcción, construir aportando los pasos y el por qué de esos pasos. Construcción de algo nuevo, aportación original al conocimiento. No mera repetición de una proyectación-diseño o construcción. Aristóteles: teoria: su objeto es la verdad en las cosas, contemplar, mirar, especular, poiesis: su objeto es la formación, la construcción o producción pero no de cosas sino de culturas o formas vitales (de ahí poesía) o sociales, praxis: su objeto es todo tipo de acción, incluyendo las construcción y producción de cosas.

11. Ciencia vs Tecnología Ingeniería Proyectos de investigación: Terminología oficial en convocatorias y administración pública 1: • Proyectos de investigación fundamental no orientada: consistentes en trabajos experimentales o teóricos emprendidos con el objetivo primordial de adquirir nuevos conocimientos acerca de los fundamentos subyacentes de los fenómenos y hechos observables, aunque no existan perspectivas inmediatas de aplicación práctica y directa. Estos nuevos conocimientos deben suponer un avance en el ámbito en el que se encuadren. • Proyectos de investigación fundamental orientada a los retos de la sociedad: consistentes en trabajos experimentales o teóricos que, por sus características y finalidad, estén orientados a la búsqueda de soluciones científico-técnicas que permitan resolver los problemas planteados en los retos de la sociedad, independientemente del carácter básico o más aplicado de la metodología y resultados que se obtengan. • Retos: • 1. Salud, cambio demográfico y bienestar. • 2. Seguridad, calidad alimentaria; actividad agraria productiva y sostenible; sostenibilidad de recursos naturales, investigación marina y marítima. • 3. Energía segura, sostenible y limpia. • 4. Transporte inteligente, sostenible e integrado. • 5. Acción sobre el cambio climático y eficiencia en la utilización de recursos y materias primas. • 6. Cambios e innovaciones sociales. • 7. Economía y sociedad digital. • 8. Seguridad, protección y defensa • KETs (Tecnologías Facilitadoras Esenciales): fotónica, micro y nanoelectrónica, nanotecnología, materiales avanzados, biotecnología y tecnologías de la información y las comunicaciones

12. Ciencia vs Tecnología Ingeniería Proyectos de investigación: Terminología oficial en convocatorias y administración pública 2: Proyectos de investigación industrial: Proyectos orientados a la investigación planificada o los estudios críticos encaminados a adquirir nuevos conocimientos y aptitudes que puedan ser útiles para desarrollar nuevos productos, procesos o servicios o permitan mejorar considerablemente los ya existentes. Incluye la creación de componentes de sistemas complejos que sean necesarios para investigación industrial, especialmente la validación de tecnología genérica, salvo los prototipos (que se consideran desarrollo experimental, más que investigación industrial). Proyectos de desarrollo experimental: proyectos orientados a la adquisición, combinación, configuración y empleo de conocimientos y técnicas ya existentes, de índole científica, tecnológica, empresarial o de otro tipo, con vistas a la elaboración de planes y estructuras o diseños de productos, procesos o servicios nuevos, modificados o mejorados. Pueden incluirse otras actividades de definición conceptual, planificación y documentación de nuevos productos, procesos y servicios. Entre las actividades de estos proyectos, puede figurar la elaboración de proyectos, diseños, planes y demás tipos de documentación. Se incluye asimismo el desarrollo de prototipos y proyectos piloto con fines de demostración y validación. En este tipo de proyectos se encuadran también: La producción y ensayo experimentales de productos, procesos y servicios Pero no se incluyen los desarrollos directos de aplicaciones industriales o ya comerciales. Dentro de esta tipología de proyectos tampoco se incluyen: las modificaciones habituales o periódicas efectuadas en los productos, líneas de producción, procesos de fabricación, servicios existentes y otras actividades en curso, aun cuando dichas modificaciones puedan representar mejoras.

13. Tecnología 1 • Estado del arte, know-how, saber qué es lo que se sabe y quién lo sabe • Técnicas • Tendencias • Crear • Adquirir (know-how, training, licencias de explotación, permisos) • Desarrollar (el potencial que tiene una tecnología, variantes) • Desplegar, implementar, instalar, innovar • Herramientas (matemáticas, estadísticas, físicas, software) • Infraestructuras, sistemas, instrumentos, labs, calibración • Usar • Actualizar • Requisitos (requirements) • Especificaciones (specs) • Especificaciones formales ejecutables • Condiciones y restricciones • Marco científico y teórico de aplicación • Paradigmas (grandes modelos conceptuales) • Casting del problema • Métodos genéricos, específicos • Métodos concretos • Heurísticos y ad hoc • Cálculos simplificados back of theenvelope, rule of thumb • Modelado • Simulación • Optimización tecnológica • Pruebas de concepto • Mejores prácticas

14. Tecnología 2 • Procesos, Sistemas • Continuo, discreto, I/O, Feedback, LTI, LTV, NLTI, NLTV, identificación • Proyecto y Diseño • Flujos (Etapas, flujos de diseño) • Top-down, bottom-up • Experimentación y prototipado • Documentación, anotaciones • Análisis, sensibilidad • Parametrización • Worst case scenario (best, average) • WCET, worst case execution time, WCRT w c reaction time • Verificación • Validación y crítica • Ensayos, prueba y error • Test, faltas, cobertura de faltas, Testbenches, ATPG • DesignforTestabilityDfT, DesignforManufacturabilityDfM, DesignforYieldDfY, ProcessVariations • Caracterización • Comparativas • Pruebas alfa y beta • Manual de usuario • Protección (intelectual, patentes, modelos de utilidad, secreto industrial, IPs) • Implantación TIP (plan de implantación de la tecnología) • Producción en volumen • Difusión, DUP (plan de uso y difusión) • Uso. Doble uso • Nuevas Ideas • Futuro • Gestión de intangibles

15. Ingeniería 1 • División del proyecto • Paquetes de trabajo • Tareas y sub-tareas, items • Interrelaciones y dependencias • Hitos • Puntos críticos • Controles y revisiones • Peores casos • Plan B • Asignación de recursos • Sincronización y coordinación • Gestión de versiones, Git (Subversion SVN, CVS..) • Autentificación y validación de documentos y revisiones • Calidad y gestión de calidad • Reutilización • Workbenches • Entorno de producción • Planteamiento del problema • Contexto, condiciones de contorno, suposiciones, definiciones • Identificación marco de soluciones. Casting del problema • Cumplimiento de normativa, consideración de estándares • Marco legal y autorizaciones • Descripción y anteproyecto • Solución y cálculo técnico. Modelos y simulaciones. Ciencia y Tecnología revisitadas • Congelación y fijación del proyecto (evitar modificaciones sobre las especificaciones) • Proyecto detallado • Plan de ejecución y gestión, Microsoft Project..

16. Ingeniería 2 • Eficacia • Exactitud • Precisión • Prestaciones • Eficiencia • Robustez • Fiabilidad • Cadencia de fallos λ • MTBF • MTTF • Test • Dispersión n-σ • Tolerancia a fallos • Ciclo de vida • Estructura de costes • Optimización en funciones de coste y prestaciones • Calidad • Desviación y control • Rendimiento • Inversión, RC, NRC, ROI, IRR (TIR) • Hoja de ruta • Plan de mantenimiento • Plan de mejora • Pre-comercialización, distribución, marketing • Autoridad, facultativo, profesionalización, visado

17. Ingeniería 3 • Complejidad, coordinación, Gestión de RRHH • Trabajo personal bien hecho • Autoridad • Liderazgo • Disciplina • Reglas • Jerarquía • Creatividad, inspiración • Motivación • Libertad • Especialización • Cooperación, trabajo en grupo • Reuniones y exigencias • Tareas menores, detalles • Tiempos • Entregables • Picos de trabajo • Documentación, recursos compartidos, Groupware, TWiki, TikiWiki, Workflow • Nuevas ideas • Soporte a organización: • Organización • Operaciones • Estudios de mercado • Economía y financiación • Ingeniería de soporte a ventas • Soporte post-venta • Gestión de clientes • Soporte a decisión: • Estrategias competitivas • Teoría de juegos, soluciones VonNeumannMinmax, soluciones Nash • Soporte a innovación: • Procesos • Productos

18. Fuentes de conocimiento • Syllabus de disciplinas • Libros de texto • Manuales de referencia • Tutorials • Revistas científicas • Congresos científicos • Revistas profesionales • Ferias y exposiciones • Repositorios de tesis y TechnicalReports • Patentes • Planes públicos y sus workprograms • Roadmaps industriales • Catálogos comerciales • Websites de fabricantes de tecnología • Websites de proyectos públicos (FP7, H2020..) • Prensa profesional y online, newsletters, RSS • Technicalpapers, whitepapers • Foros de desarrolladores • Foros de usuarios • Webinars, MOOCs • Formación continua, cursos, seminarios, cursos web universidades • Wikipedia • Diccionarios • Visitas • Proyectos conjuntos • Movilidad • Estancias

19. Disciplina académica / investigación • Concepto y definición • Objeto • Contexto y disciplinas afines • Método • Syllabus sistemático y ordenado de contenidos • Fuentes de conocimiento • Laboratorios y herramientas • Temas abiertos • Líneas de investigación • Estado del arte • Trabajo del grupo • Métodos específicos • Laboratorios y herramientas del grupo • Resultados • Objetivos de publicación del grupo

20. Fuentes de financiación Proyectos empresariales Plan estatal I+D+i Plan europeo Horizonte 2020 Plan canario I+D+i y RIS3 Plataformas Tecnológicas AMETIC European Technology Platforms, Eureka Clusters ITC clusters / Intercluster / Ponencias

21. Empresa Spin-off La empresa fundada “recientemente” por personal de una institución de I+D pública o privada sin ánimo de lucro, o un estudiante, para desarrollar y comercializar una invención La empresa que licencie tecnología propiedad de una universidad, centro público de investigación o centro tecnológico, como parte significativa de su actividad La empresa que comience en un parque tecnológico o incubadora de empresas perteneciente al sector público o la universidad, o La empresa en la que una universidad o un centro público ha realizado una participación significativa en su capital.

22. Resumen: sólo investigación si se publica o se patenta o se transfiere $ Todo esto como resultado de una aportación original Investigar es realizar actividades lógicas y prácticas sistemáticas, ordenadas y metódicas con el objeto de obtener o aumentar el conocimiento en una materia, hacer una aportación original y significativa a ese campo. Implica rigor lógico, terminológico y metodológico. En el caso de Ingeniería aumentar el conocimiento es también aportar mejora en cómo hacerlo, cómo construirlo, aportar en know-how.