Aprendizado e controle de robôs móveis autônomos utilizando atenção visual

Este artigo descreve um modelo de aprendizado por reforço capaz de aprender tarefas de controle complexas utilizando ações e estados contínuos. Este modelo, que é baseado no ator-crítico contínuo, utiliza redes de funções de base radial normalizadas para aprender o valor dos estados e das ações, sendo capaz de configurar a estrutura destas redes de forma automática durante o aprendizado. Além disso, um mecanismo de atenção visual seletiva é utilizado para perceber o ambiente e os estados. Para a validação do modelo proposto, foi utilizada uma tarefa relativamente complexa para os algoritmos de aprendizado por reforço: conduzir uma bola até o gol em um ambiente de futebol de robôs simulado. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz realizar a tarefa em questão com bastante sucesso utilizando somente informações visuais.This paper describes a reinforcement learning model which is able to learn complex control tasks using continuous states and actions. This model, which is based on continuous actor-critic model, uses normalized radial basis function networks to learn the value function of states and actions, and is able to configure the network structure in an automatic way during the learning process. Besides, a visual selective attention mechanism is used to perceive the environment and the states. To validate the proposed model, a relatively complex task for reinforcement learning algorithms was used: to guide a ball to the goal in a robot soccer simulated environment. The described experiments shows that the proposed model is able to accomplish the task in a very successful way using visual information only

Determinación de evapotranspiración de referencia a partir de modelos de inteligencia artificial

La evapotranspiración de referencia () es un indicador importante para la gestión y planificación de los recursos hídricos. El objetivo principal de este estudio fue evaluar 4 modelos de inteligencia artificial (IA) para estimar la en función al número de variables de entrada. Para tal fin, se aplicó K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes (BAYES), Support Vector Machines (SVM) y Artificial Neural Network (ANN), sobre una base de datos de 3 años. Los resultados presentados en este estudio, indican que los modelos de IA podrían utilizarse para la aplicación práctica de la planificación y gestión de los recursos hídricos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aprendizado e Controle de Robôs Móveis Autônomos Utilizando Atenção Visual

Este artigo descreve um modelo de aprendizado por reforço capaz de aprender tarefas de controle complexas utilizando ações e estados contínuos. Este modelo, que é baseado no ator-crítico contínuo, utiliza redes de funções de base radial normalizadas para aprender o valor dos estados e das ações, sendo capaz de configurar a estrutura destas redes de forma automática durante o aprendizado. Além disso, um mecanismo de atenção visual seletiva é utilizado para perceber o ambiente e os estados. Para a validação do modelo proposto, foi utilizada uma tarefa relativamente complexa para os algoritmos de aprendizado por reforço: conduzir uma bola até o gol em um ambiente de futebol de robôs simulado. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz realizar a tarefa em questão com bastante sucesso utilizando somente informações visuais

IGMN: An incremental connectionist approach for concept formation, reinforcement learning and robotics

This paper demonstrates the use of a new connectionist approach, called IGMN (standing for Incremental Gaussian Mixture Network) in some state-of-the-art research problems such as incremental concept formation, reinforcement learning and robotic mapping. IGMN is inspired on recent theories about the brain, especially the Memory-Prediction Framework and the Constructivist Artificial Intelligence, which endows it with some special features that are not present in most neural network models such as MLP, RBF and GRNN. Moreover, IGMN is based on strong statistical principles (Gaussian mixture models) and asymptotically converges to the optimal regression surface as more training data arrive. Through several experiments using the proposed model it is also demonstrated that IGMN learns incrementally from data flows (each data can be immediately used and discarded), it is not sensible to initialization conditions, does not require fine-tuning its configuration parameters and has a good computational performance, thus allowing its use in real time control applications. Therefore, IGMN is a very useful machine learning tool for concept formation and robotic tasks.Key words: Artificial neural networks, Bayesian methods, concept formation, incremental learning, Gaussianmixture models, autonomous robots, reinforcement learning

Determinación de evapotranspiración de referencia a partir de modelos de inteligencia artificial

La evapotranspiración de referencia () es un indicador importante para la gestión y planificación de los recursos hídricos. El objetivo principal de este estudio fue evaluar 4 modelos de inteligencia artificial (IA) para estimar la en función al número de variables de entrada. Para tal fin, se aplicó K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes (BAYES), Support Vector Machines (SVM) y Artificial Neural Network (ANN), sobre una base de datos de 3 años. Los resultados presentados en este estudio, indican que los modelos de IA podrían utilizarse para la aplicación práctica de la planificación y gestión de los recursos hídricos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Uma Proposta para Implementação de Robô Seguidor de Linha com Visão Computacional

Abstract. Smart autonomous vehicles appear as one of the solutions for the reduction of both traffic accidents and the subsequent costs produced by these accidents. Unlike other studies, this work presents an alternative to implement computer-guided vehicles, using only one camera to acquire data from the track to be followed, thus simulating the central line of highways. Another differential is the use of Fuzzy Logic in the control of the prototype, providing smoother movements and less locomotion errors in comparison with Classical Logic. To validate the proposed solution and, at the same time, empirically measure the benefits produced by it, a prototype of an autonomous vehicle was developed with these characteristics

Analysis of Student Performance Data from a Computer Architecture and Organization Course

Some known problems in the literature are the lack of interest and difficulty ofstudents in Computer Architecture and Organization courses. We analyzed the students' performance in tests and semipresential learning activities in three editions of Introduction to Computer Architecture course from the Computer Engineering program of the Federal University of Pampa. We also analyzed the National High School Exam grades of these students, by knowledge area. The purpose of this study is to identify, through analytical processes using data from the course and grades of the NHSE, the most influential factors in the students’ first and final grades and subsidize the proposal of effective actions to solve the problem of high percentages of students’ failure

Programação por Restrições no Problema da Divisão Equânime de Conjuntos

Neste artigo, a Programação por Restrições é aplicada ao problema da divisão equânime de conjuntos. A solução aplicada no problema consiste em encontrar a melhor solução disponível, baseado em todas as possibilidades existentes. Problema de complexidade NP, teve como característica nestaimplementação, o uso da biblioteca fd sets, que possibilita criar variáaveis do tipo conjuntos (Sets). Na solução exibida neste artigo, os resultados levantados, bem como o tempo de execução, são compatíveis com a complexidade doproblema. Também, uma modelagem matemática sobre o problema foi criada. Esta, define regras e especifica fórmulas a serem utilizadas na solução do problema. Este resultado fortalece a PR como uma teoria atrativa a problema combinatoriais a serem aplicados a problemas reais, como o exemplo que é apresentado neste artigo

Um Problema de Escalonamento de Trens Usando Programação por Restrições

Neste artigo, Programaçõo por Restrições é aplicada ao problemado Escalonamento de Trens. O objetivo consiste em encontrar o menor tempo para que trens em estações em dois extremos cruzem um percurso pré-definido, evitando o cruzamento com trens em direções opostas. Após modelagem e implementação, os resultados de tempo levantados são aceitáveis, dada a complexidade desta classe de problema. Este resultado fortalece a CP como uma teoria atrativa a ser aplicado a problemas reais

Parks, people, and conservation: A review of management issues in nepal's protected areas

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/43480/1/11111_2005_Article_BF01254607.pd