Docencia e Investigación en Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Valencia

Los planteamientos clásicos de la Inteligencia Artificial (IA) se ocupan principalmente de los aspectos más cognitivos, con claras relaciones con la lógica, el conocimiento y su procesamiento. Los aspectos más perceptivos, relacionados con la visión, el habla, etc., son el objeto de otra disciplina conocida como Reconocimiento de Formas (RF). Aunque en sus orígenes tanto la IA como el RF, tuvieron que conformarse con ser áreas básicamente conceptuales y especulativas, el grado de desarrollo alcanzado en la actualidad permite presentarlas propiamente como disciplinas eminentemente pragmáticas. La creciente demanda de aplicaciones de interés para la industria y la sociedad que (sólo) pueden ser desarrolladas mediante técnicas propias de la IA/RF, ha impulsado la consolidación definitiva, tanto teórica como práctica, de estas materias. En esta comunicación se pretende poner de manifiesto la estrecha relación que existe entre la docencia de la materia de IA y su aplicación a la resolución de problemas reales. Para ello exponemos la experiencia docente e investigadora del Grupo de Tecnología Informática- Inteligencia Artificial (GTI-IA) del Departamento de Sistemas Informáticos y Computación (DSIC) de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV)

Intensificación en Inteligencia Artificial de Ingeniería Informática

Este es un documento que describe la organización y distribución de las asignaturas que componen la intensificación en Inteligencia Artificial de la titulación de Ingeniería Informática de la Universidad Politécnica de Valencia. Primeramente se presentará la organización general de los temas de lA de la intensificación y posteriormente se comentará en detalle las asignaturas que componen el módulo de IA propiamente dicho

Planificación inteligente de rutas de aprendizaje personalizadas

El EEES hace especial énfasis en las necesidades individuales de los alumnos y promueve una mayor autonomía en el autoaprendizaje. Lamentablemente, este autoaprendizaje a menudo queda relegado a una mera publicación de contenidos on-line sin que exista un hilo conductor de los mismos para guiar el aprendizaje. Este trabajo se centra en la elaboración de cursos adaptados al perfil y necesidades reales de cada estudiante. Para ello presentamos una aproximación que se compone de una herramienta de autor para el modelado de objetos de aprendizaje y un planificador inteligente que, posteriormente, construirá una ruta de aprendizaje con dichos objetos. Flexibilidad en el modelado y adaptabilidad de las rutas son las dos principales funcionalidades que ofrece esta aproximación, las cuales consideramos fundamentales para incentivar la participación del profesor en la construcción del curso y motivar el aprendizaje de los estudiantes.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por los proyectos nacionales MEC TIN2005-08945-C06-06, MICINN TIN2008-06701-C03-01 y Consolider-Ingenio 2010 CSD2007-00022, y por UPV PAID-05-08

Parallel heuristic search in forward partial-order planning

[EN] Most of the current top-performing planners are sequential planners that only handle total-order plans. Although this is a computationally efficient approach, the management of total-order plans restrict the choices of reasoning and thus the generation of flexible plans. In this paper, we present FLAP2, a forward-chaining planner that follows the principles of the classical POCL (Partial-Order Causal-Link Planning) paradigm. Working with partial-order plans allows FLAP2 to easily manage the parallelism of the plans, which brings several advantages: more flexible executions, shorter plan durations (makespan) and an easy adaptation to support new features like temporal or multi-agent planning. However, one of the limitations of POCL planners is that they require far more computational effort to deal with the interactions that arise among actions. FLAP2 minimizes this overhead by applying several techniques that improve its performance: the combination of different state-based heuristics and the use of parallel processes to diversify the search in different directions when a plateau is found. To evaluate the performance of FLAP2, we have made a comparison with four state-of-the-art planners: SGPlan, YAHSP2, Temporal Fast Downward and OPTIC. Experimental results show that FLAP2 presents a very acceptable trade-off between time and quality and a high coverage on the current planning benchmarks.This work has been partially supported by the Spanish MINECO project TIN2014-55637-C2-2-R and cofounded by FEDER.Sapena Vercher, O.; Torreño Lerma, A.; Onaindia De La Rivaherrera, E. (2016). Parallel heuristic search in forward partial-order planning. Knowledge Engineering Review. 31(5):417-428. https://doi.org/10.1017/S0269888916000230S41742831

Presentación de la monografía

Presentación de la monografía

Docencia Universitaria de Inteligencia Artificial

En este artículo se presentan algunos aspectos de los trabajos docentes desarrollados en el ámbito universitario en temas de Inteligencia Artificial (IA). La conferencia CAEPIA-TTIA¿2001 que reunió a docentes e investigadores del área de la IA, organizó una jornada docente paralela a las conferencias. En esta jornada se presentaron 19 ponencias de 14 universidades con una asistencia de 40 docentes de otras tantas universidades. La inquietud docente mostrada tanto por los ponentes, como por los asistentes al evento, evidencian el deseo de compartir información, así como debatir nuevos planteamientos que aborden eficazmente los diferentes aspectos curriculares y pedagógicos-tecnológicos de la enseñanza de la IA. Para conseguirlo se propuso que desde la asociación AEPIA http://aepia.dsic.upv.es/), tanto a través de la revista Inteligencia Artificial (versión electrónica http://sensei.ieec.uned.es/~bbarros/aepia/revista.shtml) como del almacén docente (http://www.aic.uniovi.es/amdia/almacen.html), se lideraran e impulsaran todas y cada una de las iniciativas de los miembros de la comunidad docente, en particular de los socios de AEPIA, que trabajen a favor de la enseñanza de la Inteligencia Artificial

approach for planning

constraint programming to model complex plans in an integrate

Resumen de la XI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2005)

En este informe se resumen las principales actividades y los resultados de la XI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2005), celebrada en Santiago de Compostela los días 16, 17 y 18 de Noviembre de 2005