Perception Policies for Intelligent Virtual Agents

Agents deployed to dynamic environments, such as virtual and augmented reality,  need specific mechanisms to capture relevant features from the environment. These mechanisms enable agents to avoid process some useless information and act quickly. The primary goal of this work is to investigate the perception policies of an agent situated in a virtual environment. Perception policies allow giving more priority to sensors perceiving the changes occurring in the environment. Based on the proposed model, each sensor follows a strategy that can change its priority in the overall system. We developed two policies to change the sensors prioritization. The performance evaluation of the proposed model consists of comparing both approaches in a highly dynamic environment

Modeling travel assistant agents: a graded BDI approach

In this paper, we use a graded BDI agent model based on multi-context systems to specify an architecture for a Travel Assistant Agent that helps a tourist to choose holiday packages. We outline the theories of the different contexts and the bridge rules and illustrate the overall reasoning process of our model.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Agents 2Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modeling travel assistant agents: a graded BDI approach

In this paper, we use a graded BDI agent model based on multi-context systems to specify an architecture for a Travel Assistant Agent that helps a tourist to choose holiday packages. We outline the theories of the different contexts and the bridge rules and illustrate the overall reasoning process of our model.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Agents 2Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recuperación personalizada de recursos educativos

Esta línea de investigación trata el problema de la recuperación personalizada inteligente de recursos de aprendizaje. Tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema de recomendación que ayude a un usuario a encontrar los recursos educativos electrónicos que le sean más apropiados de acuerdo a sus necesidades y preferencias. Como hipótesis de trabajo se considera que se tienen diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos. Se propone utilizar estos metadatos para recuperar aquellos objetos que satisfagan no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. Esto engloba el establecimiento de una estrategia de búsqueda adecuada y la definición de metadatos educacionales adecuados. También abarca el diseño de una arquitectura multiagente acorde a las diferentes funcionalidades del sistema y las arquitecturas de los agentes que la componen. Mediante la implementación de un prototipo se espera poder experimentar la arquitectura del sistema y la metodología de la recuperación propuesta.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recuperación personalizada de recursos educativos

Esta línea de investigación trata el problema de la recuperación personalizada inteligente de recursos de aprendizaje. Tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema de recomendación que ayude a un usuario a encontrar los recursos educativos electrónicos que le sean más apropiados de acuerdo a sus necesidades y preferencias. Como hipótesis de trabajo se considera que se tienen diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos. Se propone utilizar estos metadatos para recuperar aquellos objetos que satisfagan no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. Esto engloba el establecimiento de una estrategia de búsqueda adecuada y la definición de metadatos educacionales adecuados. También abarca el diseño de una arquitectura multiagente acorde a las diferentes funcionalidades del sistema y las arquitecturas de los agentes que la componen. Mediante la implementación de un prototipo se espera poder experimentar la arquitectura del sistema y la metodología de la recuperación propuesta.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas de información inteligentes en educación: generación, búsqueda y ensamble de objetos de aprendizaje

Esta línea de investigación trata el desarrollo de Sistemas de Información Inteligentes que asistan a un docente en la preparación del material para actividades de enseñanzaaprendizaje, o a un alumno en la búsqueda de material que le ayude a abordar algún tema. El objetivo de esta línea de I+D es el desarrollo de un conjunto de herramientas que faciliten la creación, descripción, búsqueda y re-uso de objetos de aprendizaje, es decir materiales digitales los que como unidad o agrupación permiten o facilitan alcanzar un objetivo educacional. Estos objetos se describen mediante metadatos, y se almacenan en diferentes repositorios. Los metadatos descriptivos permiten recuperar aquellos objetos que satisfagan no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. Esto engloba el establecimiento de una estrategia de búsqueda adecuada que permita la recuperación personalizada inteligente de recursos de aprendizaje. En cuanto al ensamble de estos objetos en el diseño de cursos, también se propone asistir a un docente o alumno, permitiendo su revisión y adaptación según un modelo pedagógico.Eje: Tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas de información inteligentes en educación: generación, búsqueda y ensamble de objetos de aprendizaje

Esta línea de investigación trata el desarrollo de Sistemas de Información Inteligentes que asistan a un docente en la preparación del material para actividades de enseñanzaaprendizaje, o a un alumno en la búsqueda de material que le ayude a abordar algún tema. El objetivo de esta línea de I+D es el desarrollo de un conjunto de herramientas que faciliten la creación, descripción, búsqueda y re-uso de objetos de aprendizaje, es decir materiales digitales los que como unidad o agrupación permiten o facilitan alcanzar un objetivo educacional. Estos objetos se describen mediante metadatos, y se almacenan en diferentes repositorios. Los metadatos descriptivos permiten recuperar aquellos objetos que satisfagan no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. Esto engloba el establecimiento de una estrategia de búsqueda adecuada que permita la recuperación personalizada inteligente de recursos de aprendizaje. En cuanto al ensamble de estos objetos en el diseño de cursos, también se propone asistir a un docente o alumno, permitiendo su revisión y adaptación según un modelo pedagógico.Eje: Tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A methodology to engineer graded BDI agents

In this work we present a methodological framework to engineer graded BDI agent-based systems. The graded BDI agent model allows to specify an agent’s architecture able to deal with the environment uncertainty and with graded mental attitudes. We work up previous approaches on software engineering process, adapting and extending them, in order to develop agents with a more complex internal architecture.VII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Declarative Mechanism Design

Regulation of Multi-Agent Systems (MAS) and Declarative Electronic Institutions (DEIs) was a multidisciplinary research topic of the past decade involving (Physical and Software) Agents and Law since the beginning, but recently evolved towards News-claimed Robot Lawyer since 2016. One of these first proposals of restricting the behaviour of Software Agentswas Electronic Institutions.However, with the recent reformulation of Artificial Neural Networks (ANNs) as Deep Learning (DL), Security, Privacy,Ethical and Legal issues regarding the use of DL has raised concerns in the Artificial Intelligence (AI) Community. Now that the Regulation of MAS is almost correctly addressed, we propose the Regulation of Artificial Neural Networks as Agent-based Training of a special type of regulated Artificial Neural Network that we call Institutional Neural Network (INN).The main purpose of this paper is to bring attention to Artificial Teaching (AT) and to give a tentative answer showing a proof-of-concept implementation of Regulated Deep Learning (RDL). This paper introduces the former concept and provide sI, a language previously used to model declaratively and extend Electronic Institutions, as a means to regulate the execution of Artificial Neural Networks and their interactions with Artificial Teachers (ATs