Sistemas Expertos

Evolución y áreas de aplicación de la inteligencia artificial. Definición, evolución, componentes, construcción y áreas de aplicación de los sistemas expertos

Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning

El Ingeniero Mecánico ha de contar con una serie de Competencias adaptadas al nuevo modelo de Sistema de Producción Inteligente y Flexible, factor crítico de éxito en la Industria de Fabricación actual. El Aprendizaje Automático, o Machine Learning, relacionado con los Sistemas Cognitivos, acomete el Proceso de Enseñanza- Aprendizaje, teniendo en cuenta los Algoritmos necesarios para aprender a partir de la observación de datos. La Minería de Datos Educativos facilita la comprensión adecuada del proceso de enseñanza-aprendizaje. Resultando ser conveniente a la hora de diseñar experiencias de aprendizaje que se adapten mejor a las demandas actuales en formación para el Grado en Ingeniería Mecánica.The Mechanical Engineer must have competencies adapted to the new model of Intelligent and Flexible Production System, a critical success factor in the current Manufacturing Industry. The Automatic Learning, or Machine Learning, related to the Cognitive Systems, undertakes the Learning Process, taking into account the Algorithms necessary to learn from the observation of data. The Educational Data Mining facilitates the adequate understanding of learning and its environment. What turns out to be convenient in designing learning experiences for the Degree in Mechanical Engineering

Comportamiento Adaptable de Chatbots Dependiente del Contexto

El objeto de este trabajo es el estudio de los sistemas llamados chatbots, sus limitaciones actuales y sus posibilidades de mejora. En particular aquellas basadas en la interpretación pragmática del discurso o contexto. Se proponen una serie de algoritmos tendientes a mejorar un chatbot existente: ALICE utilizando el algoritmo RAP (Resolution of Anaphora Procedure) y una red neuronal artificial

El rol del lóbulo central en la percepción del humor

Trabajo Fin de Grado Curso 2015-2016[ES]El humor ha sido fuente de interés y objeto de estudios desde hace más de dos siglos, siendo abordado por diversas áreas de estudios como la Filosofía clásica, la Filología, y posteriormente la Psicología. Es un constructo complejo y sus bases neurofuncionales no están no están claramente establecidas. La teoría más aceptada y utilizada dentro de la comunidad científica es el de detección-resolución de incongruencias del humor enunciado por Suls en 1972. El objetivo de este trabajo es analizar desde una perspectiva anatomo-funcional la implicación del lóbulo frontal en la percepción del humor. El material utilizado ha sido 26 artículos científicos de los cuales 23 son estudios empíricos y 3 son revisiones sistemáticas. Los resultados obtenidos en este trabajo indican la existencia de una red neuronal que implicaría al giro frontal superior en el proceso dela detección-resolución de la incongruencias. El giro frontal superior y el giro cingulado anterior en el procesamiento de información errónea en las incongruencias parcialmente irresolubles y la participación del córtex prefrontal medial y del sistema límbico durante la experimentación emocional del humor. En el estudio de la percepción del humor hay que tener presente la influencia de diferencias individuales como los rasgos de personalidad, la edad y el género

Razonamiento evidencial dinámico : Un método de clasificación aplicado al análisis de imágenes hiperespectrales

Esta tesis tiene como objetivo la investigación de técnicas de clasificación para imágenes digitales, en particular para aquellas obtenidas con sensores remotos. El avance tecnológico permite en la actualidad obtener imágenes hiperespectrales (muestreos continuos de intervalos anchos del espectro), con un volumen de información considerablemente mayor comparado con el que se ha tenido hasta el momento con las imágenes multiespectrales. Esto ha llevado a los investigadores a buscar nuevas técnicas de manejo y clasificación que permitan explotar adecuadamente los datos disponibles. El principal objetivo de esta investigación es encontrar un método de clasificación que de la posibilidad de trabajar con patrones N-dimensionales, y permita integrar información de diferente naturaleza. En este caso particular, se utiliza la información provista por las imágenes hiperespectrales y los datos auxiliares que se tienen sobre el área de estudio en cuestión para la clasificación. En la aplicación planteada en esta tesis, a la información espacial comúnmente utilizada, se le agregan datos de origen espectral. El aporte consiste en la presentación de una variación del método conocido como razonamiento evidencial, y a la que referiremos como Razonamiento Evidencial Dinámico (RED). El método RED permite el entrenamiento del clasificador mediante aprendizaje supervisado incorporando nueva evidencia para la clasificación. A su vez establece una regla de decisión diferente, basada en las medidas de plausibilidad, y soporte, pero que también tiene en cuenta la cantidad de fuentes que aportan evidencia. Se considera la incertidumbre asociada a los datos y se analiza si se debe optar por asignar el objeto a la clase con mayor soporte dentro del marco de discernimiento o se debe rechazar dicha asignación por falta de evidencia o por ambigüedad. Se evalúa su comportamiento en imágenes hiperespectrales de áreas cultivadas en la región de Nebraska (USA), distinguiendo entre diferentes tipos de cultivos para una etapa específica de su evolución (etapa de crecimiento, media estación). La elección del área de estudio fue definida por la disponibilidad de datos, ya que el Dr. Jordan (Director de Tesis) ha estado en contacto con los integrantes del proyecto “Verde” en USA. Se compara el comportamiento de RED respecto del de los clasificadores convencionales. Por otra parte, se presenta un análisis de diferentes alternativas de decisión evaluándolas respecto de la utilizada por RED. El clasificador propuesto permite mejorar los resultados obtenidos en la clasificación, obteniéndose una precisión promedio de alrededor de un 90% sobre el conjunto de muestras de test.Facultad de Ciencias Exacta

Análisis de las técnicas de aprendizaje automático aplicadas en la ingeniería de requerimientos de software: un mapeo sistemático de la literatura

En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura, a los fines de proporcionar una revisión comprensiva de las investigaciones que deta-lan la aplicación de las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) en el área de Ingeniería de Requerimientos (IR) para enriquecer técnicas y procedimientos tradicionales. Los resultados obtenidos destacan propuestas alentadoras orientadas principalmente, a la predicción de fallas y clasificación de los requisitos de software. Sin embargo, se detectó que los estudios que utilizan técnicas de AA en sus propuestas, aún precisan de una mayor validación empírica para ser ampliamente aceptadas y aplicadas en entornos de desarrollo de software. Consecuentemente, esta situación denota la necesidad de continuar investigando y profundizando sobre posibles aplicaciones del AA en el área de IR.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Análisis de las técnicas de aprendizaje automático aplicadas en la ingeniería de requerimientos de software: un mapeo sistemático de la literatura

En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura, a los fines de proporcionar una revisión comprensiva de las investigaciones que deta-lan la aplicación de las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) en el área de Ingeniería de Requerimientos (IR) para enriquecer técnicas y procedimientos tradicionales. Los resultados obtenidos destacan propuestas alentadoras orientadas principalmente, a la predicción de fallas y clasificación de los requisitos de software. Sin embargo, se detectó que los estudios que utilizan técnicas de AA en sus propuestas, aún precisan de una mayor validación empírica para ser ampliamente aceptadas y aplicadas en entornos de desarrollo de software. Consecuentemente, esta situación denota la necesidad de continuar investigando y profundizando sobre posibles aplicaciones del AA en el área de IR.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

La Inteligencia Artificial a través de sus científicos

Las raíces de la inteligencia artificial son más antiguas y profundas de lo que convencionalmente se presupone en el relato canónico. Avanzaremos la hipótesis de que la creación de artefactos que muestran comportamientos inteligentes es la continuación natural de la búsqueda del logos, el principio objetivo que gobierna el cosmos, que permite al humano conocer y actuar sobre el mundo. Siguiendo la tradición filosófica. Lo haremos hablando de los científicos que han hecho posible esta apasionante empres

Sistema de análisis de texto no estructurado

En este proyecto se busca utilizar técnicas de aprendizaje automático (machine learning), especialmente utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA) para analizar texto (por ejemplo un artículo de diario) y en base a ello determinar la existencia de texto (oraciones o párrafos) que tengan el "mismo sentido" es decir que presenten la misma semántica, o bien oraciones/párrafos que estén semánticamente relacionadas entre sí. Este problema es comúnmente conocido como identificación y reconocimiento de parafrases. El fenómeno es particularmente difícil de detectar por procedimientos automáticos especialmente por la ambigüedad del lenguaje y por la gran variabilidad léxica que se utiliza para expresar las mismas ideas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN CLASIFICADOR MEDIANTE REDES NEURONALES PARA UN SISTEMA DE INSPECCIÓN INDUSTRIAL 3D

[ES] En este proyecto se realiza el diseño e implementación de un clasi cador basado en redes neuronales convolucionales con el objetivo de realizar el etiquetado de objetos 3D con el objetivo de alimentar un sistema de inspección industrial. El sistema propuesto pretende superar las limitaciones de los clasi cadores convencionales implementados actualmente en el sistema de inspección, donde un conjunto de objetos concretos pueden presentar una ambigüedad muy elevada debido al sistema de reconstrucción en tres dimensiones que se utiliza. Para poder desarrollar el sistema se ha investigado la bibliografía existente con tal de encontrar una arquitectura de red neuronal orientada a la clasi cación de objetos tridimensionales, ya sea mediante un sistema multivista o representaciones volumétricas basadas en nubes de puntos o en voxels. Se diseña un clasi cador de objetos 3D mediante un sistema multivista al que se le realiza una modi cación para poder aprender la escala de los objetos a partir de la resolución de la imagen. Este clasi cador se implementa utilizando diferentes arquitecturas para determinar cual es la más adecuada. Finalmente se han realizado pruebas de funcionamiento generando un segundo dataset de piezas defectuosas deformando las piezas del dataset original, comprobando la respuesta del clasi cador ante este tipo de entradas.[CA] En aquest projecte es realitza el disseny i implementació d'un classi cador basat en xarxes neuronals convolucionals amb l'objectiu de realitzar l'etiquetatge d'objectes 3D amb l'objectiu d'alimentar un sistema d'inspecció industrial. El sistema proposat pretén superar les limitacions dels classi cadors convencionals implementats actualment en el sistema d'inspecció, on un conjunt d'objectes concrets poden presentar una ambigüitat molt elevada a causa del sistema de reconstrucció en tres dimensions que s'utilitza. Per poder desenvolupar el sistema s'ha investigat la bibliogra a existent per tal de trobar una arquitectura de xarxa neuronal orientada a la classi cació d'objectes tridimensionals, ja sigui mitjançant un sistema multivista o representacions volumètriques basades en núvols de punts o en voxels. Es dissenya un classi cador d'objectes 3D mitjançant un sistema multivista al qual se li realitza una modi cació per poder aprendre l'escala dels objectes a partir de la resolució de la imatge. Aquest classi cador s'implementa utilitzant diferents arquitectures per determinar quina és la més adequada. Finalment s'han realitzat proves de funcionament generant un segon dataset de peces defectuoses deformant les peces del dataset original, comprovant la resposta del classi cador davant aquest tipus d'entrades.[EN] In this project, the design and implementation of a classi er based on convolutional neural networks is carried out with the aim of carrying out the labeling of 3D objects in order to feed an industrial inspection system. The proposed system aims to overcome the limitations of conventional classi ers currently implemented in the inspection system, where a set of concrete objects can present a very high ambiguity due to the three-dimensional reconstruction system that is used. In order to develop the system, the existing bibliography has been investigated in order to nd a neural network architecture oriented to the classi cation of three-dimensional objects, either through a multiview system or volumetric representations based on point clouds or voxels. A 3D object classi er is designed by means of a multiview system that is modi ed to be able to learn the scale of the objects based on the resolution of the image. This classi er is implemented using di erent architectures to determine which is the most appropriate. Finally, performance tests have been carried out generating a second dataset of defective parts, deforming the pieces of the original dataset, checking the response of the classi er to this type of inputs.Garrigues Carbó, P. (2019). DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN CLASIFICADOR MEDIANTE REDES NEURONALES PARA UN SISTEMA DE INSPECCIÓN INDUSTRIAL 3D. http://hdl.handle.net/10251/121894TFG