lpPSO - New optimization strategy inspired by PSO

Given the large number of optimization problems that mankind faces, metaheuristics are very important strategies for the resolution of these problems. These strategies assess the suitability of the individuals, which represent solutions to the problem, a large number of times throughout the search for an optimal solution. When the assessment of an individual takes significant time or resources, the assessment of hundreds or thousands of individuals is a problem to be taken into consideration. In this paper, a strategy based on PSO that considerably reduces the number of individual assessments is presented, which is of great help for complex problems. The method proposed was compared with the classical version of PSO using classic functions in the space and a real case with a simulation model, and satisfactory results were obtained.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A novel competitive neural classifier for gesture recognition with small training sets

Gesture recognition is a major area of interest in human-computer interaction. Recent advances in sensor technology and Computer power has allowed us to perform real-time joint tracking with com-modity hardware, but robust, adaptable, user-independent usable hand gesture classification remains an open problem. Since it is desirable that users can record their own gestures to expand their gesture vocabulary, a method that performs well on small training sets is required. We propose a novel competitive neural classifier (CNC) that recognizes arabic numbers hand gestures with a 98% success rate, even when trained with a small sample set (3 gestures per class). The approach uses the direction of movement between gesture sampling points as features and is time, scale and translation invariant. By using a technique borrowed from ob-ject and speaker recognition methods, it is also starting-point invariant, a new property we define for closed gestures. We found its performance to be on par with standard classifiers for temporal pattern recognition.XIV Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A novel competitive neural classifier for gesture recognition with small training sets

Gesture recognition is a major area of interest in human-computer interaction. Recent advances in sensor technology and Computer power has allowed us to perform real-time joint tracking with com-modity hardware, but robust, adaptable, user-independent usable hand gesture classification remains an open problem. Since it is desirable that users can record their own gestures to expand their gesture vocabulary, a method that performs well on small training sets is required. We propose a novel competitive neural classifier (CNC) that recognizes arabic numbers hand gestures with a 98% success rate, even when trained with a small sample set (3 gestures per class). The approach uses the direction of movement between gesture sampling points as features and is time, scale and translation invariant. By using a technique borrowed from ob-ject and speaker recognition methods, it is also starting-point invariant, a new property we define for closed gestures. We found its performance to be on par with standard classifiers for temporal pattern recognition.XIV Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

lpPSO - New optimization strategy inspired by PSO

Given the large number of optimization problems that mankind faces, metaheuristics are very important strategies for the resolution of these problems. These strategies assess the suitability of the individuals, which represent solutions to the problem, a large number of times throughout the search for an optimal solution. When the assessment of an individual takes significant time or resources, the assessment of hundreds or thousands of individuals is a problem to be taken into consideration. In this paper, a strategy based on PSO that considerably reduces the number of individual assessments is presented, which is of great help for complex problems. The method proposed was compared with the classical version of PSO using classic functions in the space and a real case with a simulation model, and satisfactory results were obtained.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas Inteligentes : Aplicaciones

En su aspecto teórico esta línea de investigación está centrada en el estudio de procesos adaptativos para la obtención de Sistemas Inteligentes que deban operar en entornos de información dinámicos con alta probabilidad de cambios. Incluye el tratamiento de metaheurísticas propias de la Inteligencia Artificial Subsimbólica: Redes Neuronales Artificiales, Optimización basada en Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos. El aspecto aplicado de esta investigación recae sobre la problemática relacionada con la búsqueda eficiente de recursos en redes Peer-to-Peer completamente descentralizadas. Características claves de estos sistemas incluyen: descentralización, auto-organización, dinamismo y tolerancia a fallas, que los hacen naturalmente escalables y atractivos para compartir información y otras clases de recursos. Sin embargo, los mecanismos para la búsqueda de recursos en un sistema totalmente distribuido aún son tema de investigación. El aporte de la presente línea de investigación se sustenta en la necesidad de encontrar variantes eficientes para compartir recursos en sistemas dinámicos totalmente descentralizados.Apellido, Nombre del Director/a/e: De Giusti, Armando Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Lanzarini, Laura Tipo de Beca: Formación Superior Año: 2007 Área Temática: ExactasFacultad de Informátic

Evolución de redes neuronales para comandar criaturas que alcanzan objetivos sorteando obstáculos en un entorno virtual 2D

Las redes neuronales artificiales han demostrado ser exitosas resolviendo adecuadamente muchos problemas, pero como todo paradigma también presentan debilidades, tales como dificultad para hallar una topología adecuada, dificultad para elegir el valor apropiado de algunos parámetros del entrenamiento, fuerte dependencia con los valores iniciales de los pesos escogidos aleatoriamente, a veces requieren funciones de transferencia derivables, y entre otras más, pueden caer mínimos locales de la función de error que desean minimizar. Estas dificultades suelen resolverse a fuerza de la experiencia y habilidades de los expertos humanos. Ahora bien, la Computación Evolutiva, que junto al Conexionismo de las redes neuronales artificiales conforma la rama subsimbólica de la Inteligencia Artificial, puede mejorar estos resultados. Así es posible reemplazar el entrenamiento tradicional de las redes neuronales artificiales por la aplicación de los principios darwinianos –evolución por selección natural– a las redes neuronales artificiales debidamente codificadas en un cromosoma. Esto resuelve algunas de las debilidades mencionadas y da origen al nuevo paradigma denominado Neuroevolución. Los investigadores del área han propuesto distintas estrategias dentro de este paradigma. Entre otras cosas se utilizan los algoritmos evolucionarios para conseguir la arquitectura de la red, los pesos de las conexiones y las funciones de transferencia de los nodos. Incluso se han propuesto hibridaciones combinando aprendizaje evolucionario con las técnicas de entrenamiento propias de las redes neuronales artificiales. Esta tesina se enmarca dentro del paradigma de la Neuroevolución y, si bien me he ajustado a la propuesta de trabajo de grado presentada, aspiro a tratar unos cuantos conceptos propios de esta renovada rama de la Inteligencia Artificial.Facultad de Informátic

Evolución de redes neuronales para comandar criaturas que alcanzan objetivos sorteando obstáculos en un entorno virtual 2D

Las redes neuronales artificiales han demostrado ser exitosas resolviendo adecuadamente muchos problemas, pero como todo paradigma también presentan debilidades, tales como dificultad para hallar una topología adecuada, dificultad para elegir el valor apropiado de algunos parámetros del entrenamiento, fuerte dependencia con los valores iniciales de los pesos escogidos aleatoriamente, a veces requieren funciones de transferencia derivables, y entre otras más, pueden caer mínimos locales de la función de error que desean minimizar. Estas dificultades suelen resolverse a fuerza de la experiencia y habilidades de los expertos humanos. Ahora bien, la Computación Evolutiva, que junto al Conexionismo de las redes neuronales artificiales conforma la rama subsimbólica de la Inteligencia Artificial, puede mejorar estos resultados. Así es posible reemplazar el entrenamiento tradicional de las redes neuronales artificiales por la aplicación de los principios darwinianos –evolución por selección natural– a las redes neuronales artificiales debidamente codificadas en un cromosoma. Esto resuelve algunas de las debilidades mencionadas y da origen al nuevo paradigma denominado Neuroevolución. Los investigadores del área han propuesto distintas estrategias dentro de este paradigma. Entre otras cosas se utilizan los algoritmos evolucionarios para conseguir la arquitectura de la red, los pesos de las conexiones y las funciones de transferencia de los nodos. Incluso se han propuesto hibridaciones combinando aprendizaje evolucionario con las técnicas de entrenamiento propias de las redes neuronales artificiales. Esta tesina se enmarca dentro del paradigma de la Neuroevolución y, si bien me he ajustado a la propuesta de trabajo de grado presentada, aspiro a tratar unos cuantos conceptos propios de esta renovada rama de la Inteligencia Artificial.Facultad de Informátic

Búsqueda de recursos en redes peer-to-peer totalmente descentralizadas basada en redes neuronales artificiales

Las redes Peer-to-Peer (P2P) puras no estructuradas como Gnutella, dónde los nodos se conectan entre sí como pares o iguales, sin roles diferenciados ni jerarquías de ninguna clase, son sistemas distribuidos, dinámicos, sin punto alguno de centralización, que favorecen la robustez y tolerancia a fallos. Sin embargo, la búsqueda de recursos en estos sistemas constituye un problema esencial. El algoritmo de búsqueda BFS de Gnutella genera gran cantidad de tráfico dificultando su escalabilidad. Esta tesis propone un nuevo algoritmo de búsqueda denominado Búsqueda Inteligente Incremental P2P (BII-P2P) en el que los nodos, asistidos por sus redes neuronales locales, propagan selectivamente las solicitudes de búsquedas sólo al subconjunto más apropiado de vecinos. Así se mejora significativamente el algoritmo de Gnutella consiguiendo mayor porcentaje de hallazgos con menor cantidad de tráfico generado sobre la red P2P. El rendimiento de este algoritmo de búsqueda inteligente se ve potenciado por una conveniente estrategia de exploración incremental.Facultad de Informátic

Evolving neural arrays: a new mechanism for learning complex action sequences

Incremental evolution has proved to be an extremely useful mechanism in complex actions sequence learning. Its performance is based on the decomposition of the original problem into increasingly complex stages whose learning is carried out sequentially, starting from the simplest stage and thus increasing its generality and difficulty. The present work proposes neural array applications as a novel mechanism for complex actions sequence learning. Each array is composed by several neural nets obtained by means of an evolving process allowing them to acquire various degrees of specialization. Neural nets constituting the same array are organized so that, in each assessment, there is only one in charge of its response. The proposed strategy is applied to problems presented by obstacle evasion and target reaching as a means to show the capability of this proposal to solve complex problems. The measurements carried out show the superiority of evolving neural arrays over traditional neuroevolving methods that handle neural network populations – SANE is being particularly used as a comparative reference due to its high performance. Neural array capability to recover from previous defective evolving stages has been tested, evincing highly plausible final successful outcomes – even in those adverse cases. Finally, conclusions are presented as well as some future lines of work.Instituto de Investigación en Informátic

A novel competitive neural classifier for gesture recognition with small training sets

Gesture recognition is a major area of interest in human-computer interaction. Recent advances in sensor technology and Computer power has allowed us to perform real-time joint tracking with com-modity hardware, but robust, adaptable, user-independent usable hand gesture classification remains an open problem. Since it is desirable that users can record their own gestures to expand their gesture vocabulary, a method that performs well on small training sets is required. We propose a novel competitive neural classifier (CNC) that recognizes arabic numbers hand gestures with a 98% success rate, even when trained with a small sample set (3 gestures per class). The approach uses the direction of movement between gesture sampling points as features and is time, scale and translation invariant. By using a technique borrowed from ob-ject and speaker recognition methods, it is also starting-point invariant, a new property we define for closed gestures. We found its performance to be on par with standard classifiers for temporal pattern recognition.XIV Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI