Analyzing the interaction between actions and arguments in partial order planning

This research line involves the study of the interaction of arguments and actions when they are combined to construct plans using Partial Order Planning techniques. When actions and arguments are combined new types of interferences appear in the plans. This interferences need to be identified and resolved in order to obtains valid plans.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Combining partial order planning with defeasible argumentation

This research line involves the study of combining defeasible argumentation and different planning techniques. In this work we focus on the use of argumentation in combination with Partial Order Planning.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Nonsingular charged black holes \`{a} la Palatini

We argue that the quantum nature of matter and gravity should lead to a discretization of the allowed states of the matter confined in the interior of black holes. To support and illustrate this idea, we consider a quadratic extension of General Relativity formulated \`{a} la Palatini and show that nonrotating, electrically charged black holes develop a compact core at the Planck density which is nonsingular if the mass spectrum satisfies a certain discreteness condition. We also find that the area of the core is proportional to the number of charges times the Planck area.Comment: 10 single column page

A general approach to the implementation of action theories

Much effort has been dedicated to provide a general model of agents working in complex environments. This research focuses on the high level cognition used in determining the behavior of the agent. The language of the Situation Calculus represents a very useful way of modeling an agent’s knowledge of its environment. One of its advantages is that there exist methods to derive an executable program from a basic set of axioms. This program can then be used to determine the actions that are necessary in order to accomplish certain goal states. The main objective of this line of work is to obtain an automatic way of deriving such an executable program.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Intercultural ethics training in the Colombian school context and the model of Finland

El artículo reflexiona sobre la importancia de la formación filosófica desde la niñez, en un contexto intercultural, para favorecer la apropiación de valores en la vida cotidiana donde surgen complejos problemas por reflexionar desde la perspectiva ética. La incoherencia entre el pensar y el actuar en los jóvenes revela poca apropiación de principios éticos universales que orienten su conducta, a pesar que en Colombia, la formación en valores se contempla desde la Educación Básica Primaria. Los casos de intolerancia e irrespeto llenos de violencia, verbal, física, psíquica o cultural, no son abordados adecuadamente, siendo necesario reflexionar en torno a ellos para encontrar sentido en la lógica del buen vivir

Photometric observations of Southern Abell Cluster Redshifts Survey Clusters: Structure of galaxies in the inner region of clusters of galaxies

We analyze photometric properties of 1384 cluster galaxies as a function of the normalized distance to cluster center. These galaxies were selected in the central region ($r/r_{200} \leq$ 0.8) of 14 southern Abell clusters chosen from the Southern Abell Cluster Redshifts Survey (SARS). For 507 of these galaxies we also obtained their luminosity profiles. We have studied the morphology-clustercentric distance relation on the basis of the shape parameter $n$ of the S\'ersic's law. We also have analyzed the presence of a possible segregation in magnitude for both, the galaxy total luminosity and that of their components (i.e. the bulge and the disk). Results show a marginal ($2\sigma$ level) decrease of the total luminosity as a function of normalized radius. However, when bulges are analyzed separately, a significant luminosity segregation is found ($3\sigma$ and $2\sigma$ for galaxies in projection and member galaxies respectively). The fraction of bulges brighter than $M_B \leq -22$ is three times larger in the core of clusters than in the outer region. Our analysis of the disk component suggests that disks are, on average, less luminous in the cluster core than at $r/r_{200} \sim 0.8$. In addition, we found that the magnitude-size relation as a function of $r/r_{200}$ indicates (at $2\sigma$ level) that disks are smaller and centrally brighter in the core of clusters. However, the Kormendy relation (the bulge magnitude-size relation) appears to be independent of environment.Comment: To appear in the A

Extendiendo graphplan con técnicas de aprendizaje

Planificar eficientemente requiere de heurísticas de búsqueda específicas a cada dominio de planificación. Sin embargo, construir heurísticas apropiadas para cada nuevo dominio es una tarea difícil. Una alternativa es utilizar técnicas de aprendizaje para adquirir conocimiento automáticamente que permita guiar la búsqueda y mejorar la performance del planificador. Graphplan es uno de los planificadores de propósito general más promisorios, sin embargo, la técnica de planificación que utiliza es simplemente una búsqueda sobre el grafo de planificación. El propósito de esta línea de investigación es mejorar la performance de Graphplan mediante la utilización de técnicas de aprendizaje. La idea básica es extender el algoritmo de Graphplan de forma tal que durante la resolución de un problema de planificación genere conocimiento (experiencia) que podrá ser utilizado para resolver nuevos problemas del mismo dominio de planificación. El conocimiento generado podría ser utilizado para mejorar el algoritmo de Graphplan en dos aspectos: en la fase de expansión del grafo y en la elecci´on de acciones en la fase de búsqueda del plan.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una extensión de graphplan con aprendizaje y argumentación para la elección de acciones

En este trabajo se presenta una extensión al algoritmo de Graphplan que durante la resolución de un problema de planificación genera conocimiento automáticamente (experiencia) que podrá ser utilizado para resolver nuevos problemas del mismo dominio de planificación. El conocimiento generado puede ser utilizado para mejorar el algoritmo de Graphplan tanto en la fase de expansión del grafo, como en la elección de acciones durante la fase de búsqueda del plan.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extendiendo graphplan con técnicas de aprendizaje

Planificar eficientemente requiere de heurísticas de búsqueda específicas a cada dominio de planificación. Sin embargo, construir heurísticas apropiadas para cada nuevo dominio es una tarea difícil. Una alternativa es utilizar técnicas de aprendizaje para adquirir conocimiento automáticamente que permita guiar la búsqueda y mejorar la performance del planificador. Graphplan es uno de los planificadores de propósito general más promisorios, sin embargo, la técnica de planificación que utiliza es simplemente una búsqueda sobre el grafo de planificación. El propósito de esta línea de investigación es mejorar la performance de Graphplan mediante la utilización de técnicas de aprendizaje. La idea básica es extender el algoritmo de Graphplan de forma tal que durante la resolución de un problema de planificación genere conocimiento (experiencia) que podrá ser utilizado para resolver nuevos problemas del mismo dominio de planificación. El conocimiento generado podría ser utilizado para mejorar el algoritmo de Graphplan en dos aspectos: en la fase de expansión del grafo y en la elecci´on de acciones en la fase de búsqueda del plan.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una extensión de graphplan con aprendizaje y argumentación para la elección de acciones

En este trabajo se presenta una extensión al algoritmo de Graphplan que durante la resolución de un problema de planificación genera conocimiento automáticamente (experiencia) que podrá ser utilizado para resolver nuevos problemas del mismo dominio de planificación. El conocimiento generado puede ser utilizado para mejorar el algoritmo de Graphplan tanto en la fase de expansión del grafo, como en la elección de acciones durante la fase de búsqueda del plan.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI