Agentes creíbles basados en argumentación en sistemas multiagente

Esta investigación está centrada en la integración de formalismos de argumentación rebatible en agentes inteligentes creíbles. Los agentes creíbles son agentes autónomos ricos en aspectos de personalidad propia, en los que las emociones juegan un rol preponderante para definir su comportamiento. Actualmente cobran vital importancia en áreas de crecimiento vertiginoso donde la interactividad es protagonista, como los juegos interactivos digitales de entretenimiento o educativos, la búsqueda personalizada de información, los sistemas de recomendaciones o la simulación computarizada. En todos estos escenarios es importante la percepción que se tiene del agente según su comportamiento. Hasta el momento, no ha sido explorado completamente el uso de formalismos de argumentación en el modelado de aspectos emocionales en agentes inteligentes, lo que constituye el eje central del presente plan de trabajo. Creemos que el enriquecimiento de los sistemas argumentativos con características tales como factores de personalidad estática y cambiante, características emocionales, habilidades sociales y consistencia de expresión representará un avance significativo dentro del área de sistemas argumentativos en Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Toma de decisiones individuales y colectivas para sistemas multi-agente en entornos distribuidos

Esta línea de investigación se enfoca en mejorar las capacidades para la toma de decisiones individuales y colectivas de agentes en sistemas multi-agente. Dentro de este enfoque, se planea estudiar y desarrollar como mejorar en los agentes los siguientes aspectos: la capacidad de representación de conocimiento individual y colectivo, la capacidad de realizar inferencias, la capacidad de interacción e intercambio de información, y la capacidad de integrar esos elementos para tomar decisiones tanto individuales como colectivas. El aporte de esta investigación está orientado al desarrollo de formalismos y mecanismos para la toma de decisiones, por parte de agentes inteligentes deliberativos, en el contexto de un sistema multi-agente.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas de argumentación masiva sobre base de datos federadas

En la presente investigaci on se propone la integraci on de las tecnolog as de Bases de Datos, y en particular de las Bases de Datos Federadas, como medio de almacenamiento de informaci on masiva probablemente inconsistente e incompleta, con los Sistemas de Argumentaci on Rebatible Basados en Reglas. Para esto primeramente se estudiar a el problema de la creaci on de una vista uni cada de datos a partir del conocimiento almacenado por varias Bases de Datos, resolviendo de manera esc eptica los con ictos potenciales debido a inconsistencias e incompletitudes, y luego se pasar a a la investigaci on acerca de la producci on masiva de reglas de conocimiento a partir del conocimiento almacenado en esta vista. Una ventaja de un sistema de estas caracter sticas es que el mismo podr e acceder a un gran n omero de fuentes de conocimiento sin tener que conocer c omo acceder a cada una de ellas y obtener conclusiones (nuevas reglas de conocimiento) a partir de grandes cantidades de datos, de manera que estas sean m as objetivas e imparciales al estar basadas en un conocimiento mucho m as rico, amplio y diversi cado, permitiendo producir sistemas capaces de entregar respuestas m as precisas y justas a las consultas realizadas a un agente aut onomo con estas capacidades.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integración de bases de creencias manteniendo coherencia y consistencia con criterio unificado de credibilidad

Esta línea de I+D propone desarrollar frameworks para la integración de bases de conocimientos provenientes de diferentes fuentes. Estos frameworks modelan escenarios de Revisión de Creencias en entornos de múlti-agentes, con mecanismos para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar varios repositorios masivos locales y de gestión diferente. Se pretende que el proceso de integración, logre consensuar un criterio unificado de credibilidad que refleja la confianza global en cada fuente; y posteriormente, efectivice la integración como una vista unificada de la información des repositorios locales, basándose en el orden de credibilidad establecido.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Integración de bases de creencias manteniendo coherencia y consistencia con criterio unificado de credibilidad

Esta línea de I+D propone desarrollar frameworks para la integración de bases de conocimientos provenientes de diferentes fuentes. Estos frameworks modelan escenarios de Revisión de Creencias en entornos de múlti-agentes, con mecanismos para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar varios repositorios masivos locales y de gestión diferente. Se pretende que el proceso de integración, logre consensuar un criterio unificado de credibilidad que refleja la confianza global en cada fuente; y posteriormente, efectivice la integración como una vista unificada de la información des repositorios locales, basándose en el orden de credibilidad establecido.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Integración de bases de creencias manteniendo coherencia y consistencia con criterio unificado de credibilidad

Esta línea de I+D propone desarrollar frameworks para la integración de bases de conocimientos provenientes de diferentes fuentes. Estos frameworks modelan escenarios de Revisión de Creencias en entornos de múlti-agentes, con mecanismos para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar varios repositorios masivos locales y de gestión diferente. Se pretende que el proceso de integración, logre consensuar un criterio unificado de credibilidad que refleja la confianza global en cada fuente; y posteriormente, efectivice la integración como una vista unificada de la información des repositorios locales, basándose en el orden de credibilidad establecido.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sistemas de argumentación masiva sobre Bases de datos federadas

En la presente investigación se propone la integración de un Sistema de Argumentación Rebatible Basado en Reglas, en particular DeLP, con tecnologías de Bases de Datos Federadas como soporte de los procesos argumentativos. El objetivo final es poder definir tecnologías que nos permitan el desarrollo automático (o semi-asistido) de sistemas de argumentación capaces de soportar sus conclusiones en grandes volúmenes de datos, sin perder las ventajas de los actuales como manejo de información contradictoria e incompleta. Una ventaja de un sistema de estas características respecto de los sistemas basados en argumentación actuales es que el mismo podría acceder a un gran número de fuentes de conocimiento sin tener que conocer cómo acceder a cada una de ellas y obtener conclusiones a partir de grandes cantidades de datos, de manera que estas sean más objetivas e imparciales al estar basadas en un conocimiento mucho más rico, amplio y diversificado. A su vez, el conocimiento de un sistema como el expuesto puede evolucionar, tanto en el hecho de que los datos en que se soportan las conclusiones cambian a medida que las bases de datos usadas cambian (por la influencia de sistemas externos) como en la actualización de las reglas en las que se basa el sistema para la construcción de argumentos si realizamos minería de reglas en la base de dato actualizada. Esto permitiría producir sistemas capaces de entregar respuestas más precisas y justas a las consultas realizadas a un agente autónomo con estas capacidades. Para lograr lo propuesto, debemos atacar varios problemas. Primeramente, hemos de definir métodos eficientes de integración de DeLP en su forma actual con Bases de Datos Relacionales que nos permitan identificar y proveer al proceso argumentativo de información relevante dentro del universo de datos almacenados por las Bases de Datos. Además, para lograr un desarrollo de sistemas más objetivos, debemos establecer métodos que nos permitan la obtención de reglas de conocimiento basados en datos o documentos externos, de manera que el conocimiento reflejado en las reglas no represente la visión de un tema particular de unos pocos individuos. También estudiaremos el problema de la creación de una vista unificada de datos basada en el conocimiento almacenado por varias Bases de Datos (tanto datos en sí como en el esquema de las mismas), resolviendo de manera escéptica los conflictos potenciales debido a inconsistencias e incompletitudes, y finalmente se pasaría a la investigación acerca de la eficiencia de los procesos argumentativos basados en cantidades masivas de datos y su aplicabilidad al desarrollo de aplicaciones del mundo real.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI