Modelos de conocimiento basados en ontologías para la construcción de software en el dominio de la Ingeniería de control

217 p.El tema abordado en esta tesis es la representación del conocimiento del dominio de la ingeniería de control en las aplicaciones informáticas. En concreto se presenta y estudia el uso de las técnicas de modelado del conocimiento provenientes del campo de la inteligencia artificial como forma de hacer frente a alguna de las necesidades que presenta el software en esta disciplina. Para comprobar la validez de esta aproximación se estudia y lleva a cabo la construcción de una estructura conceptual (una ontología) que recoge el conocimiento existente en un subdominio de esa disciplina, concretamente en el problema de diseño de compensadores de adelanto/retraso con las técnicas del lugar de las raíces. La tesis incluye un estado del arte sobre el software CACE / CACSD y sobre el concepto de ontología y su evolución a partir de los sistemas expertos, dentro del campo de la representación del conocimiento y la ingeniería del conocimient

Inteligencia artificial : Aprendizaje computacional

Cuando comenzamos el estudio sobre aprendizaje computacional contábamos con investigaciones de diferentes autores, desconociendo si entre ellos existía algún tipo de relación. Luego de leer y analizar cada uno de los papers, descubrimos que existían aspectos que podían ser comparados. Esto nos permitió ver la posibilidad de organizar esta información teniendo en cuenta dichos aspectos. La clasificación elegida para organizar los papers es la clasificación es clasificación basada sobre la estrategia de aprendizaje subyacente, porque esta considera más aspectos de la información provista por una fuente, que es con lo único que cuenta inicialmente quien quiere aplicar aprendizaje. Para cada estrategia de aprendizaje se describen métodos que la implementan, tratando de desarrollar la mayor cantidad posibles de ellos a fines de permitirnos realizar una buena comparación, perdiendo en cada descripción exaustividad. A partir del análisis mencionado, no solo creimos útil organizar la información dispersa, sino también desarrollar una serie de comparaciones que describan diferencias y similitudes entre las distintas formas de desarrollar aprendizaje computacional, considerando esto un aporte necesario. El resultado del análisis descripto anteriormente dio origen al survey de aprendizaje computacional, cuya utilidad es asistir a quien necesita aplicar este tipo de aprendizaje en un dominio particular. Frente a un problema real, el survey intente ayudar a descubrir cual es el método más apropiado para solucionarlo: a través de la comparación entre estrategias que profundizan determinadas características de los problemas que solucionan cada una, se intenta encontrar la más adecuada para resolver dicho problema. Una vez seleccionada una estrategia, se procederá de la misma manera a través de la comparación de métodos que implementan dicha estrategia para seleccionar uno en particular. Este procedimiento no siempre dará como resultado una única alternativa. Para testear la utilidad de survey para solucionar un problema de aprendizaje computacional consideramos necesario aplicarlo sobre un dominio real, concluyendo con un prototipo que demostrará la factibilidad práctica.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Ciencias Exacta

Inteligencia artificial : Aprendizaje computacional

Cuando comenzamos el estudio sobre aprendizaje computacional contábamos con investigaciones de diferentes autores, desconociendo si entre ellos existía algún tipo de relación. Luego de leer y analizar cada uno de los papers, descubrimos que existían aspectos que podían ser comparados. Esto nos permitió ver la posibilidad de organizar esta información teniendo en cuenta dichos aspectos. La clasificación elegida para organizar los papers es la clasificación es clasificación basada sobre la estrategia de aprendizaje subyacente, porque esta considera más aspectos de la información provista por una fuente, que es con lo único que cuenta inicialmente quien quiere aplicar aprendizaje. Para cada estrategia de aprendizaje se describen métodos que la implementan, tratando de desarrollar la mayor cantidad posibles de ellos a fines de permitirnos realizar una buena comparación, perdiendo en cada descripción exaustividad. A partir del análisis mencionado, no solo creimos útil organizar la información dispersa, sino también desarrollar una serie de comparaciones que describan diferencias y similitudes entre las distintas formas de desarrollar aprendizaje computacional, considerando esto un aporte necesario. El resultado del análisis descripto anteriormente dio origen al survey de aprendizaje computacional, cuya utilidad es asistir a quien necesita aplicar este tipo de aprendizaje en un dominio particular. Frente a un problema real, el survey intente ayudar a descubrir cual es el método más apropiado para solucionarlo: a través de la comparación entre estrategias que profundizan determinadas características de los problemas que solucionan cada una, se intenta encontrar la más adecuada para resolver dicho problema. Una vez seleccionada una estrategia, se procederá de la misma manera a través de la comparación de métodos que implementan dicha estrategia para seleccionar uno en particular. Este procedimiento no siempre dará como resultado una única alternativa. Para testear la utilidad de survey para solucionar un problema de aprendizaje computacional consideramos necesario aplicarlo sobre un dominio real, concluyendo con un prototipo que demostrará la factibilidad práctica.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Ciencias Exacta

Diseño de un Sub-Sistema de Cómputo Distribuido que permita implementar virtualización inalámbrica para gestionar recursos (Procesamiento, memoria, almacenamiento y dispositivos E/S) distribuidos en una Red Ad Hoc, mediante el modelo de pseudo Estado

Las redes de comunicaciones dinámicas estocásticas como las redes ad hoc, están inmersas en ecosistemas altamente distribuidos como lo es Internet, incluso es un medio para implementar tecnologías como Ciudades inteligentes, Internet de las Cosas (IoT), entre otros. Estos ambientes distribuidos donde la cantidad de recursos de cómputo disponibles, la calidad de servicio (QoS), y la naturaleza de servicios solicitados por los usuarios son factores determinantes en las interacciones hombremáquina/ máquina-máquina, requieren de una abstracción que permita identificar y definir las interacciones entre los miembros de estos sistemas para ejecutar las tareas distribuidas con el fin de obtener el servicio sin importar las limitaciones de los dispositivos, una forma de resolver este problema es la construcción de un sistema operativo virtualizado orientado a redes ad hoc, bajo premisas sociales como la justicia o la equidad, necesaria en estos ambientes computacionales cambiantes.Abstract: The dynamic stochastic communication networks such as ad hoc networks are immersed in highly dis- tributed ecosystems such as the Internet, it is even a means to implement technologies such as Smart Cities, Internet of Things (IoT), among others. These distributed environments where the amount of computing resources available, the quality of service (QoS), and the nature of services requested by users are determining factors in human-machine / machine-machine interactions, require an abstrac- tion to identify and define the interactions between the members of these systems to execute the distributed tasks in order to obtain the service regardless of the limitations of the devices, one way to solve this problem is the construction of a virtualized operating system oriented to ad hoc networks, under social premises such as justice or equity, necessary in these changing computational environ- mentsDoctorad

Hacia un formalismo basado en sistemas multiagente para evaluar modelos de organización humanos : Caso de estudio (I): Holacracy

Se presenta una metodología en curso para evaluar modelos de organización humanos en base al concepto de inteligencia, entendida como la habilidad de una entidad para decidir las acciones que la llevan a mejorar su rendimiento dado cierto entorno. En los últimos años han surgido un gran número de modelos de liderazgo distribuido que emergen de manera local y con descripciones ad-hoc de su funcionamiento, razón por la cual no existe un lenguaje general que permita evaluarlos comparándolos entre sí. Este trabajo muestra como describir a las organizaciones humanas en términos de sistemas inteligentes permite compararlas con un lenguaje común y detectar características de sus mecanismos de organización que afectan a su rendimiento. A través de un caso de estudio, se ilustra como el modelo Holacrático permite aprovechar mejor los recursos disponibles para mejorar el rendimiento con respecto a un modelo de organización tradicional top-down.Eje: XVIII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo para visualizar y evaluar el conocimiento conceptual

Este artículo describe un sistema computacional de evaluación del estudiante basado en el método DistSem. El sistema de diagnóstico, Infosem, ha tomado como base el modelo de una red semántica. Los nodos de la red conforman los conceptos propuestos por el evaluador experto y los vínculos representan el grado de similitud que el estudiante atribuye a los dos conceptos que une cada vínculo. Uno de los aspectos relevantes del sistema es la interface visual la cual permite inspeccionar la red que representa el conocimiento conceptual. Se ha implementado una evaluación cualitativa y otra cuantitativa. La visualización permite al docente interpretar fácilmente la respuesta de un estudiante. Se han realizado numerosas experiencias con estudiantes universitarios.This article describes a student assessment computer system based on the DistSem method. The diagnostic system, Infosem, is based on the model of a semantic network. The nodes of the network make up the concepts proposed by the expert evaluator and the links represent the degree of similarity that the students attribute to the two concepts that join each link. One of the relevant aspects of the system is the visual interface which allows the inspection of the network that represents conceptual knowledge. A qualitative and a quantitative assessment has been implemented. The display allows the professor to easily interpret a student's answer. Numerous experiences have been carried out with university students.Facultad de Informátic

Modelo para visualizar y evaluar el conocimiento conceptual

Este artículo describe un sistema computacional de evaluación del estudiante basado en el método DistSem. El sistema de diagnóstico, Infosem, ha tomado como base el modelo de una red semántica. Los nodos de la red conforman los conceptos propuestos por el evaluador experto y los vínculos representan el grado de similitud que el estudiante atribuye a los dos conceptos que une cada vínculo. Uno de los aspectos relevantes del sistema es la interface visual la cual permite inspeccionar la red que representa el conocimiento conceptual. Se ha implementado una evaluación cualitativa y otra cuantitativa. La visualización permite al docente interpretar fácilmente la respuesta de un estudiante. Se han realizado numerosas experiencias con estudiantes universitarios.This article describes a student assessment computer system based on the DistSem method. The diagnostic system, Infosem, is based on the model of a semantic network. The nodes of the network make up the concepts proposed by the expert evaluator and the links represent the degree of similarity that the students attribute to the two concepts that join each link. One of the relevant aspects of the system is the visual interface which allows the inspection of the network that represents conceptual knowledge. A qualitative and a quantitative assessment has been implemented. The display allows the professor to easily interpret a student's answer. Numerous experiences have been carried out with university students.Facultad de Informátic

Modelo para visualizar y evaluar el conocimiento conceptual

Este artículo describe un sistema computacional de evaluación del estudiante basado en el método DistSem. El sistema de diagnóstico, Infosem, ha tomado como base el modelo de una red semántica. Los nodos de la red conforman los conceptos propuestos por el evaluador experto y los vínculos representan el grado de similitud que el estudiante atribuye a los dos conceptos que une cada vínculo. Uno de los aspectos relevantes del sistema es la interface visual la cual permite inspeccionar la red que representa el conocimiento conceptual. Se ha implementado una evaluación cualitativa y otra cuantitativa. La visualización permite al docente interpretar fácilmente la respuesta de un estudiante. Se han realizado numerosas experiencias con estudiantes universitarios.This article describes a student assessment computer system based on the DistSem method. The diagnostic system, Infosem, is based on the model of a semantic network. The nodes of the network make up the concepts proposed by the expert evaluator and the links represent the degree of similarity that the students attribute to the two concepts that join each link. One of the relevant aspects of the system is the visual interface which allows the inspection of the network that represents conceptual knowledge. A qualitative and a quantitative assessment has been implemented. The display allows the professor to easily interpret a student's answer. Numerous experiences have been carried out with university students.Facultad de Informátic