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INVESTIGACION CIENTIFICA Y LA INGENIERIA DE SISTEMAS - Coggle Diagram
INVESTIGACION CIENTIFICA Y LA INGENIERIA DE SISTEMAS
Investigación Científica
Metodología
Revisión de literatura
Analiza trabajos previos para comprender el estado actual del conocimiento.
Formulación de hipótesis
Propone explicaciones tentativas que puedan ser probadas y refutadas.
Identificación del problema
Define la pregunta de investigación.
Define claramente el objeto de estudio
Recopilación y análisis de datos
Utiliza métodos y técnicas apropiadas para recopilar datos y extraer conclusiones.
Importancia
Avance del conocimiento
Genera nuevos conocimientos
Genera teorías que contribuyen al progreso científico.
Innovación y desarrollo tecnológico
Proporciona la base teórica y empírica para el desarrollo de nuevas tecnologías
Definición
Proceso sistemático para adquirir conocimiento, comprender fenómenos y resolver problemas.
Tipos
Investigación Pura
busca comprender principios fundamentales.
Investigación aplicada
busca soluciones prácticas a problemas específicos.
Ingeniería de Sistemas
Que es?
Aplicación de principios de ingeniería y ciencias de la computación para diseñar, analizar y gestionar sistemas complejos.
Características
Enfoque de sistemas
aborda problemas considerando el sistema en su totalidad y sus interacciones.
Orientada a objetivos
busca cumplir con los objetivos y requerimientos del sistema de manera eficiente.
Interdisciplinaria
Ciclo de vida
Adaptativa
Incorpora cambios y mejoras continuas durante todo el ciclo de vida del sistema.
Importancia y Aplicaciones
Mejora de procesos empresariales y productividad.
Optimización de recursos y costos.
Desarrollo de sistemas de software y hardware avanzados.
Innovación tecnológica y competitividad empresarial.
Desafíos Actuales en Ingeniería de Sistemas
Interoperabilidad
Garantía de compatibilidad
Desarrollo de estándares
Privacidad de Datos
Políticas de acceso
Scalability
Técnicas de escalabilidad
Optimización de recursos
Ciberseguridad
Prevención de ataques
Gestión de incidentes
Identificación de vulnerabilidades
Inteligencia Artificial Ética
Transparencia en la toma de decisiones
Algoritmos éticos
Posibles Áreas de Investigación en Ingeniería de Sistemas
Internet de las Cosas (IoT) Seguro
Desarrollo de protocolos seguros para IoT
Garantía de privacidad en entornos IoT
Computación Cuántica
Aplicaciones en resolución de problemas complejos
Investigación en algoritmos cuánticos
Sistemas Distribuidos Resilientes
Investigación en tolerancia a fallos
Recuperación de sistemas distribuidos
Sistemas de Control Autónomo
Desarrollo de sistemas autónomos
Toma de decisiones en entornos dinámicos y complejos
Ética en la Inteligencia Artificial
Estudio de impactos éticos y sociales de la IA
Desarrollo de marcos éticos para su uso responsable