Herramientas de software para dar soporte en la enseñanza y aprendizaje de la arquitectura x86

Existe un consenso creciente en el uso de herramientas de simulación en la enseñanza para procesos dinámicos complejos, como las operaciones intrínsecas de la computadora, que permiten representar de forma visual e interactiva la organización y arquitectura interna de la computadora, facilitando así la comprensión de su funcionamiento por parte de los alumnos y el desarrollo de los temas por parte del docente. En este contexto, los simuladores juegan una pieza clave en el campo de la Arquitectura de Computadoras, permitiendo conectar fundamentos teóricos con la experiencia práctica, simplificando abstracciones y haciendo más rica la labor docente. La arquitectura x86 es ampliamente utilizada en computadoras de escritorio y servidores. Este documento pretende realizar una comparación de los simuladores x86 que más se adecuan en el dictado de la asignatura Arquitectura de Computadoras de la carrera Licenciatura en Sistemas, establecer los criterios de evaluación y evaluar los simuladores seleccionados de acuerdo con estos criterios. La presente investigación surge en el marco del proyecto de investigación I/D novel PIDUNER 7065: “Enseñanza/aprendizaje de asignatura Arquitectura de Computadoras con herramientas de simulación de sistemas de cómputos”. El Proyecto es llevado a cabo en la Facultad de Ciencias de la Administración de la Universidad Nacional de Entre Ríos, se vincula directamente con la asignatura Arquitectura en Computadoras que se dicta en segundo año de la carrera Licenciatura en Sistemas perteneciente a la Facultad de Ciencias de la Administración de la Universidad Nacional de Entre Ríos.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

Definición de la infraestructura para procesos masivos de argumentación mediante aplicación de revisión de creencias y argumentación sobre ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de resolución de conflictos en ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed 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 ontologías Datalog ± mediante consolidación a través de debilitamiento

En sistemas que manejan e intercambian grandes volúmenes de información es necesario contar con métodos adecuados para manejar conflictos que aparecen en la medida que sus bases de conocimiento evolucionan y se integra con otras fuentes de información. Este conocimiento es frecuentemente expresado por ontologías; no solo por el valor expresivo, sino también por las diferentes restricciones semánticas que se pueden aplicar al conocimiento, originadas por el dominio de aplicación o por los propios usuarios. Esta línea de I+D profundiza en la resolución automatizada de conflictos en ontologías expresadas en Datalog±; ya sea estos generados por inconsistencia o incoherencia. Se pretende definir métodos que resuelven los conflictos que surgen al integrar dos o más ontologías Datalog ±. Una operación de integración sobre varias ontologías, debe restaurar la consistencia y coherencia en el todo, no solo considerando las características intrínseca de la información integrada, sino también meta-información relacionada con la confiabilidad de cada fuentes, la ocurrencia de información, etc. En particular, se definirán mecanismos resolución de incoherencias e incoherencias que produzcan alguna forma de debilitamiento o modificación de las reglas; para lograr la mínima pérdida de información en el proceso de integración. Finalmente, se analizar´a los mecanismos descriptos para extenderlos a la integración con otras fuentes de datos, en particular con Bases de Datos Relacionales.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Definición de la infraestructura para procesos masivos de argumentación mediante aplicación de revisión de creencias y argumentación sobre ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de resolución de conflictos en ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integración de ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de integración de ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición on de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI