High-contrast imaging of HD 29992 and HD 196385 with GPI

Based on high contrast images obtained with the Gemini Planet Imager (GPI), we report the discovery of two point-like sources at angular separations of $\rho\sim0.18''$ and $\rho\sim0.80''$ from the stars HD 29992 and HD 196385. A combined analysis of the new GPI observations and images from the literature indicates that the source close to HD 29992 could be a companion to the star. Concerning HD 196385, the small number of contaminants ($\sim0.5$) suggests that the detected source may be gravitationally bound to the star. For both systems, we discarded the presence of other potential companions with $m>75$ M$_{\rm Jup}$ at $\rho\sim0.3 - 1.3''$. From stellar model atmospheres and low-resolution GPI spectra, we derive masses of $\sim0.2$ - $0.3$ M$_{\odot}$ for these sources. Using a Markov-chain Monte Carlo approach, we performed a joint fit of the new astrometry measurements and published radial velocity data to characterize the possible orbits. For HD 196385B, the median dynamic mass is in agreement with that derived from model atmospheres, whilst for HD 29992B, the orbital fit favors masses close to the brown dwarf regime($\sim0.08$ M$_{\odot}$). HD 29992 and HD 196385 might be two new binary systems with M-type stellar companions. However, new high angular resolution images would help to definitively confirm whether the detected sources are gravitationally bound to their respective stars, and permit tighter constraints on the orbital parameters of both systems

Knowledge dynamics in a khepera robots’ application

The theory change area have defined several operators trying to model the dynamic of knowledge. The goal of this work is to introduce a preprocessor of perceptions that could be part of an agent. The purpose of the preprocessor is to select an adequate change operator to store the perceptions that the agent perceives from the environment where their activities are performed. An agent receives perceptions, and classifies them according to how they were obtained by him/her. Once are the perceptions classified, the preprocessor selects one of the change operators to store the new information in the belief base. Then the preprocessor of perceptions sends the selected method and the perceptions to a change machine in the agent. When the change machine receives the mentioned inputs, it interacts with the belief base of the agent to store the new information.VIII Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

An comparative analysis of different models of belief revision using information from multiple sources

In this work we analyze the problem of knowledge representation in a collaborative multi-agent system where agents can obtain new information from others through communication. Namely, we analyze several approaches of belief revision in multi-agent systems. We will describe different research lines in this topic and we will focus on Belief Revision using Information from Multiple Sources. For this, we are going to accomplish a comparative analysis of different models of belief revision that use information from multiple sources.Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Confianza y reputación de agentes en sistemas multiagente para entornos dinámicos

Esta línea de investigación se enfoca en el área de confianza y reputación de agentes en sistemas multi-agente. Su objetivo general es el análisis, desarrollo y formalización de la dinámica de la confianza y reputación de los agentes, a partir de la interacción con sus pares en el marco de un sistema multi-agente (SMA). Esto involucra el desarrollo y formalización de técnicas de representación y actualización del grado de confianza y de reputación de un agente, y también, la integración de estas técnicas con mecanismos de razonamiento automático y dinámica de creencias. En particular, se espera avanzar en el estudio y desarrollo de formalismos para aplicaciones de naturaleza dinámica y distribuida, que combinen mecanismos de confianza, dinámica de creencias y argumentación.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Confianza y reputación de agentes en sistemas multiagente para entornos dinámicos

Esta línea de investigación se enfoca en el área de confianza y reputación de agentes en sistemas multi-agente. Su objetivo general es el análisis, desarrollo y formalización de la dinámica de la confianza y reputación de los agentes, a partir de la interacción con sus pares en el marco de un sistema multi-agente (SMA). Esto involucra el desarrollo y formalización de técnicas de representación y actualización del grado de confianza y de reputación de un agente, y también, la integración de estas técnicas con mecanismos de razonamiento automático y dinámica de creencias. En particular, se espera avanzar en el estudio y desarrollo de formalismos para aplicaciones de naturaleza dinámica y distribuida, que combinen mecanismos de confianza, dinámica de creencias y argumentación.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bases de conocimiento en sistemas multi-agente

Esta línea de investigación tiene como objetivo analizar los distintos operadores de mezcla de múltiples fuentes de información desde diferentes teorías. El proyecto involucra el análisis de los operadores de mezcla de la teoría de Revisión de Creencias, Argumentación y desde las Lógicas proposicional y posibilística. En este trabajo, en primer lugar se describen algunos operadores de mezcla desde las teorías ya mencionadas. En base a estas alternativas se propondrá relacionar estos operadores entre sí, y se propondrá redefinir sus conceptos orientando los comportamientos de los mismos a los sistemas multi-agente.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reformulación del modelo Linda para compartir conocimiento en sistemas multi-agente

The aim of this work is to analyze the knowledge interchange on multi-agent systems using shared knowledge areas. The project involves the analysis and reformulation of some aspects of the Linda model, adding new model level features. This work proposes the idea of distributed tuples spaces, offering the possibility of coexistence among different tuples spaces with distinct features, being stored in remote sites. This distributed model requires the definition of new operations whose domain and range are tuples spaces, and the formulation of access constraints for the agentsRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Manipulación de conocimiento en sistemas multi-agentes por medio de espacios de tuplas

Esta línea de investigación tiene como objetivo analizar el intercambio de conocimiento en sistemas multi-agente utilizando áreas de conocimiento compartidas. El proyecto involucra la extensión del modelo Linda con el objetivo de lograr adaptarlo a un entorno distribuido en un sistemas multi-agente con agentes con conocimiento. En este trabajo, en primer lugar se describe el conjunto de operaciones sobre espacios de tuplas que hemos propuesto en [1]. En base a estas operaciones se propondrá una extensión y finalmente se describirá el trabajo a futuro a realizar en esta línea de investigación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternativas para compartir conocimiento en Sistemas Multi-agente utilizando el modelo Linda

Esta línea de investigación tiene como objetivo analizar el intercambio de conocimiento en sistemas multiagente utilizando áreas de conocimiento compartidas. El proyecto involucra la extensión del modelo Linda, agregando nuevas características a nivel de modelo. En este trabajo se plantea la idea de espacios de tuplas distribuidos, brindando la posibilidad de coexistir diferentes espacios de tuplas con características distintas, residiendo en áreas de memorias remotas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternativas para compartir conocimiento en Sistemas Multi-agente utilizando el modelo Linda

Esta línea de investigación tiene como objetivo analizar el intercambio de conocimiento en sistemas multiagente utilizando áreas de conocimiento compartidas. El proyecto involucra la extensión del modelo Linda, agregando nuevas características a nivel de modelo. En este trabajo se plantea la idea de espacios de tuplas distribuidos, brindando la posibilidad de coexistir diferentes espacios de tuplas con características distintas, residiendo en áreas de memorias remotas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI