El diseño y utilización de circuitos digitales ha estado limitado, de alguna forma, a problemas donde sea posible obtener una tabla de verdad completa y a partir de ésta obtener las expresiones Booleanas que permitan la implementación de los circuitos.

Sin embargo, existen algunas aplicaciones para las cuales es deseable tener un circuito digital especializado pero no es posible conocer con certeza la salida que corresponde a todas y cada una de las posibles combinaciones en las variables de entrada. Tales casos se pueden encontrar en aplicaciones de control, detección y diagnóstico de fallas. Considerando que las combinaciones entrada/salida frecuentemente se obtienen de opiniones de expertos y no de un modelo, queda una cantidad significativa de combinaciones de entrada para las cuales no hay salida definida y no es recomendable asignarles un valor arbitrario.

En este trabajo se presentan los primeros experimentos en la utilización de la teoría de conjuntos aproximados (rough set) para obtener un modelo aproximado del problema, a partir de la información dada en una tabla de verdad incompleta. Este método permite además eliminar datos irrelevantes y eliminar inconsistencias en la información. Posteriormente se utiliza un método basado en algoritmos genéticos para la optimización del circuito resultante con respecto a parámetros tales como número de compuertas utilizadas, el tipo de compuertas, velocidad, etc. En un futuro se tiene planeado agregar capacidades de aprendizaje al algoritmo desarrollado, de tal forma que el circuito se mejore cada vez que se obtenga información adicional.

"Optimización de consumo de potencia en FPGAs"
CONIELECOMP’05
Investigación sobre estrategias para reconfiguración dinámica en orden de reducir el consumo de potencia minimizando “bajo demanda” los recursos utilizados.

"Aplicaciones de conjuntos aproximados en control inteligente"
CIDET’04
Implementación en hardware de algoritmos de conjuntos aproximados para el desarrollo de controladores basados en reglas.

"Sistemas inmunes artificiales para la detacción de fallas"
CONIELECOMP’05
Estrategias para la detección y diagnóstico de fallas con base en sistemas inmunes artificiales y conjuntos aproximados.

"Arquitecturas de procesadores de propósito específico"
ENINVIE'05, DSN'05
Desarrollo de metodologías de diseño para procesadores de propósito específico.