foro atica-gsi-noviembre2010 3

Grupo de Sistemas Inteligentes

Soluciones inteligentes para personas inteligentes

www.gsi.dec.usc.es

Componentes

Año fundación: 1990.

Investigador Responsable: Prof. D. Senén Barro Ameneiro.

42 miembros:

20 doctores

24 Contratados con cargo a proyectos

Titulados en física, ingeniería informática y matemáticas

1 Investigador Ramón y Cajal

Los sistemas inteligentes y sus aplicaciones son nuestro objeto de investigación y desarrollo

Proyectos relevantes: (2006-2010)

Cost Action (European Cooperation in the field of Scientific and Technical

Research) (2010-2013) Multilingual and multifaceted interactive information

access

1 Proyecto Singular Estratégico

3 Proyectos AVANZA

Más de 1.500.000,00 € de ingresos en el periodo 2006-2010

Colaboración en acciones de transferencia con ATOS Origin, Tecnocom,

Netex Knowledge Factory, CETMAR (Centro Tecnológico del Mar), AIMEN

(Asociación Metalúrgica del Noroeste), etc.

Centro de Contenidos Digitales (1.150.000,00 € captados), en colaboración

con otros 6 grupos de la USC.

Liderazgo Agrupación Estratégica CITIUS (750.000,00 € captados), en

colaboración con otros 4 grupos de la USC.

Participación en 5 Redes de Investigación


Indicadores: (2006-2010)


Indicador 2006 2007 2008 2009 2010

TOTAL

2006-2010

Proy. Auton. 2 1 4 2 Pendiente 9

Proy. Nac. 1 1 2 2 1 7

Proy. Eur.0 0 0 0 1 1

(Cost Action)

Contratos

(Financiación)

1 3 1 3 0 8

(250.000€)

Proy. Grandes

Consorcios

0 2 avanza 1 avanza

1 ren. av.

1 PSE

1 ren. av.

0 4

Financiación

Proyectos153.530 360.853 318.200 587.241,29 Pendiente 1.419.824€

JCRs 10 8 6 8 10 42

Ips activos 8 7 9 11 11 -

Tesis leídas 3 2 0 0 1 6

Inv. Contrat 5 10 17 20 24

Ramón y Cajal

1

Algunos eventos organizados

XXII Congreso de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica

27th European Conference on Information Retrieval

XI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial

II Jornadas Científico-Técnicas en Servicios Web

16th Int. Conference on Inductive Logic Programming

Nuevas tendencias en Internet: web 3.0

Int. Work-Conference on the Interplay between Natural and Artificial

Computation (IWINAC 2009)

Curso de verano: Inteligencia Artificial: Ciencia Tecnología, Ficción o

Marketing


http://www-gsi.dec.usc.es/ecir05/

http://www-gsi.dec.usc.es/ecir05/

http://www-gsi.dec.usc.es/caepia05/

http://www-gsi.dec.usc.es/caepia05/

http://www-gsi.dec.usc.es/caseib2004/index.html

http://www-gsi.dec.usc.es/caseib2004/index.html

http://www-gsi.dec.usc.es/jsweb06/

http://www-gsi.dec.usc.es/jsweb06/

http://ilp06.doc.ic.ac.uk/

http://ilp06.doc.ic.ac.uk/

Plataformas Tecnológicas

NEM: Networked and Electronic Media

INES: Iniciativa Española de Software y Servicios

Vindeira: Plataforma gallega TIC

i+dea: Plataforma gallega audiovisual

Enerxe: Plataforma gallega de la energía


http://www.ines.org.es/

http://www.ines.org.es/

http://www.vindeira.org/

http://www.vindeira.org/

Centro de Contenidos Digitales:


Proyecto colaborativo entre 7 grupos de la USC (Avanza2, Red.es, CRUE)

Financiado con 1.150.000,00€

Infraestructuras:

Chroma Key y escenario virtual

Sistemas de producción, ingesta, streaming, etc.

Sistemas de realidad virtual y proyección estereoscópica

Sistemas de captura de movimiento

Líneas de investigación


Computación flexible y aprendizaje máquina

Representación y razonamiento con conocimiento impreciso

Resolución de problemas de optimización, búsqueda y aprendizaje

Robótica móvil

Implementación de comportamientos, percepción, modelado del entorno

Aprendizaje a partir de la experiencia y de la observación del

comportamiento humano

Monitorización y control inteligentes

Modelado, detección y clasificación de eventos

Monitorización inteligente

Control inteligente de sistemas

Líneas de investigación

Modelado del conocimiento

Sistemas expertos, workflows, ontologías

Composición inteligente de servicios web

Recuperación de información

Recuperación de información

Recuperación de información en la web

Minería de opiniones en blogs, búsqueda de expertos y patentes

Sistemas de recomendación

Arc

sourceNode

targetNode

arcs

Node

name=>string

operators

sorts

sort

functions

carriers

signature

sigAlgebra

arguments

sort

operator

annotation

type

domainrange

domainrange

variables

signature

Carrier

name => string

description => string

HLPN

name => string


Place

nodes

hlpn hlpn

Transition

Function

name => string


expression => formula

Operator

name => string


SigAlgebra

carriers => SigCarrier

functions => SigFunction

Algebra

Signature

Sort

name => string


Variable

name => string

Operator

Application

Term

guard

SigCarrier

mapping => formula

SigFunction

mapping => formula

operator


Datos del proyecto:

Título del proyecto coordinado: AI-SENIOR. Entornos ubicuos

inteligentes para la monitorización de personas mayores independientes.

Participantes: Universidad de Santiago de Compostela, Universidad de

Murcia, Universidad Politécnica de Cartagena

Título del subproyecto: AI-SENIOR. Razonamiento temporal y minería

de datos en sistemas de monitorización ubicua para el cuidado de las

enfermedades de EPOC y EC

IP: Paulo Félix Lamas

Número de investigadores: 9

Entidad financiadora: MICINN.

Programa de investigación fundamental

no orientada (2009-2011)

Proyecto AI-SENIOR.


Resumen del proyecto coordinado

El objetivo principal es el diseño y desarrollo de un conjunto de modelos,

técnicas, dispositivos y metodologías basados en los principios de la

Inteligencia Ambiental y en el Análisis Inteligente de Datos para el

seguimiento domiciliario de personas mayores.

Resumen del subproyecto

El principal objetivo es el seguimiento de la persona mayor aquejada de

alguna enfermedad crónica, mediante la interpretación de señales

fisiológicas.

Diseñar y desarrollar modelos y técnicas de interpretación inteligente de

datos que permitan generar información de alerta en situaciones de riesgo

para la salud de la persona mayor.

Diseñar y desarrollar modelos y técnicas de análisis inteligente de datos

que permitan la obtención de nuevo conocimiento sobre estas enfermedades.

Proyecto AI-SENIOR.


Interpretación inteligente de datos

Diseño y desarrollo de técnicas de abstracción temporal de señales

fisiológicas, para la identificación de eventos de interés.

Diseño y desarrollo de técnicas de representación visual de información

fisiológica.

SERVANDO: Una plataforma distribuida multipropósito para la

prestación domiciliaria de servicios médicos.

Proyecto AI-SENIOR.


Análisis inteligente de datos.

Diseño y desarrollo de técnicas de minería de datos temporales para el

análisis de la información procedente de la monitorización de señales

fisiológicas, y su asociación con información de contexto.

Algoritmos para la inducción de patrones temporales en forma de redes

de restricciones temporales entre eventos a partir de registros de

señales fisiológicas anotadas por un experto.

Proyecto AI-SENIOR.


Seguimiento de pacientes del Complejo Hospitalario Universitario de

Santiago: Servicio de Neumología y Servicio de Cardiología.

Publicaciones en revistas:

Artificial Intelligence in Medicine

Expert Systems with Applications

International Journal of Approximate Reasoning

Journal of Medical Systems

Congresos más relevantes:

IEEE-EMBS, IPMU, IEEE-WISP, MIE

Proyecto AI-SENIOR.


Colaboración con grupos de investigación dedicados al procesado y análisis de

señal unidimensional.

Colaboración con grupos de investigación dedicados al razonamiento

temporal.

Colaboración con centros médicos interesados en seguimiento domiciliario.

Aplicación en otros ámbitos industriales:

Reconocimiento de fallos en soldadura manual

Monitorización de procesos industriales

Aplicación a la inducción de patrones temporales en bases de datos de

secuencias y bases de datos temporales.

Ofertas de colaboración científica y transferencia tecnológica


Datos del proyecto: TIN2009-07737

Título: : ENTORNO DE CONTROL INTELIGENTE Y DISTRIBUIDO PARA EL

DESPLIEGUE FACIL Y RAPIDO DE ROBOTS EN ENTORNOS

DESCONOCIDOS

IP: Roberto Iglesias Rodríguez


Entidad financiadora: MICINN. Programa de Investigación fundamental

no orientada

Participantes: Grupo de sistemas Inteligentes y grupo de visión artificial

(USC), Centro de Investigación en Sistemas Inteligentes, Londonderry,

(UK)

Ejecución: 01/01/2010 hasta 31/12/2012


Datos del proyecto: INCITE08PXIB262202PR

Título: : Aprendizaje de comportamientos autoadaptables en robótica

usando percepción 3D en entornos no estructurados y muy concurridos

Líder: Roberto Iglesias Rodríguez

Entidad financiadora: Consellería de Innovación e Industria, Xunta de

Galicia

Proyecto coordinado entre la Universidad de Santiago de Compostela y

Universidad de A Coruña (02/10/2008-01/10/2011)

IP Subproyecto en Santiago de Compostela: Roberto Iglesias

Rodríguez

IP Subproyecto en A Coruña: Carlos Vazquez Regueiro

Número de investigadores : 6 en el subproyecto de Santiago de

Compostela, 7 en el subproyecto de A Coruña.


Resumen

Integración de robots en ambientes

cotidianos

“Robot guía de propósito general”

Reducir la frontera existente entre los

robots destinados a investigación y los

robots de bajo coste


Objetivos:

O1. Sistemas eficientes de percepción 3D

O2. Estrategias que permitan el aprendizaje por demostración

O3. Evitar completamente la pre-definición, y por el contrario

aprender de la experiencia previa y la observación del


O4. Capacidad para el reconocimiento de escenas

O5. Explorar estrategias para identificar y localizar personas y

robots en entornos interiores

INCITE08PXIB262202PR

TIN2009-07737

Museo:Domus, a casa do home


Objetivos:

O1. Nuevas modalidades sensoriales

o Percepción 3D

o Cámara estéreo

o Visión omnidireccional para la navegación del robot


Objetivos:

O2. Estrategias que permitan el aprendizaje por demostración

o Aprendizaje de rutas para su posterior reproducción

o Reconocimiento visual de gestos


Objetivos:

O3. Aprendizaje: Evitar completamente la

pre-definición, y por el contrario aprender

de la experiencia previa y la observación del


o Estrategias basadas en “refuerzo”

o Aprendizaje simultáneo de percepción y

acción. Detección de los sensores más

relevantes durante el propio proceso de

aprendizaje (colabora la Universidad de

Keele, UK)

o Aprendizaje a partir de la observación

del comportamiento humano


Objetivos:

O3. Aprendizaje y O4. Reconocimiento de escenas

o El aprendizaje se distribuye entre varios “agentes” colocados en el

entorno (aprendizaje continuo)

o Identificación de situaciones en las cuales el robot puede ser útil

o Identificación de similitudes entre espacios de trabajo


Objetivos:

O5. identificación y localización de personas y robots en entornos

interiores

o Posicionamiento e identificación de personas y robots mediante Wi-Fi

en interiores

o Detección de balizas de radio, tales como puntos de acceso 802.11

o Uso del sistema comercial Ekahau



Robotics and Autonomous Systems

Journal of Physical Agents

Congresos mas relevantes:

Towards Autonomous Robotics (TAROS 2008,2009,2010), Workshop de

Agentes Físicos (WAF 2008,2009,2010), , International Conference on

Robotics and Automation -ICRA 2008, European Conference on Mobile

Robotics (ECMR 09).


Colaboración con expertos en

Visión artificial

Reconocimiento de fallos y recuperación (FDIR)

Aprendizaje conducido por descubrimiento

Aplicación de las técnicas desarrolladas en otros ámbitos

Aprendizaje y programación dinámica aplicada al control de un convoy de

robots (colaboración actual con la Universidad de Alcalá de Henares)

Operación continuada en entornos desconocidos

…

Ofertas de colaboración a Universidades y Centros


En robótica

Robótica doméstica, la robótica asistencial, y la presencia virtual.

Aplicación en otros ámbitos industriales en los que se requiera:

Aprendizaje y adaptabilidad

Procesado de información sensorial

Ofertas de colaboración de Transferencia Tecnológica


Datos del proyecto

Título: Desarrollo de un vehículo autónomo para el control de la calidad

de las aguas

o Subproyecto del PSE “Protección medioambiental de la costa y del

medio marino (PROMARES)

IP: Manuel Mucientes


Entidad financiadora: MICINN. Proyecto Singular y Estratégico (2009-

2012)

Participantes: USC, CETMAR, CSIC, UVigo, Elempo Labs, Tecnología

Marina Ximo, Marine Instruments, INCAPLAS

Proyecto VACCA.


Resumen

El proyecto VACCA aborda el diseño y puesta en funcionamiento de un

vehículo autónomo submarino (AUV) que permita un despliegue rápido

del mismo con un mínimo personal, con el fin de realizar controles de la

calidad de las aguas en zonas costeras.

Fases del proyecto:

o Diseño de la infraestructura: casco, sistema de flotación y lastrado,

propulsión

o Diseño de la electrónica: energía, comunicaciones, sensores

o Sistema de control inteligente

o Pruebas de campo

Proyecto VACCA.


Objetivos (sistema de control inteligente)

Planificar la ruta a seguir, en base a las coordenadas de toma de

muestras introducidas por el usuario y al mapa de la zona

Proporcionar al AUV las órdenes de control que le permitan seguir la ruta

planificada, evitando obstáculos imprevistos (otras embarcaciones,

obstáculos no incluidos en el mapa, etc.)

Realizar la toma de muestras en las coordenadas determinadas por el

usuario siguiendo los protocolos establecidos (toma de perfiles, etc.)

Proporcionar mecanismos que permitan recuperar el vehículo en caso de

emergencia.

Proyecto VACCA.


Algoritmos de planificación del movimiento (motion planning)

Aprendizaje automático de primitivas de movimiento y de modelos

dinámicos de robots

Multitarget-multisensor tracking: asociación de datos y “tracking” de

múltiples objetos con información de diversos sensores

SLAM: localización y mapeado simultáneos

Colaboración con expertos en reconocimiento de patrones con imágenes



Desarrollo de algoritmos de planificación y control

Implementación de mecanismos de localización y construcción de mapas

Detección y tracking de objetos móviles con sensores de distancia (láser,

ultrasonidos, etc.)



Datos del proyecto

Título: PISIXDE: Plataforma Inteligente y Social para la Integración,

Gestión y Difusión de contenidos de e-Learning

IP: Manuel Lama Penín


Entidad financiadora: Xunta de Galicia. Programa Sectorial de

Investigación Aplicada (2006-2010)

Período: 2010 - 2011

Participantes: Grupo de sistemas Inteligentes USC

Netex Knowledge Factory (empresa)

Proyecto PISIXDE.


Resumen

El objetivo del proyecto PISIXE consiste en el desarrollo de una red social

semántica de e-Learning en la que se hace uso de algoritmos inteligentes

para la anotación semántica y para la búsqueda de contenidos y de

usuarios

o Anotación de contenidos: representación semántica de la

información generada en la red social de aprendizaje

o Búsqueda de información: algoritmos híbridos que combinan

técnicas de computación flexible con tecnologías semánticas en grafos

RDF/OWL

Proyecto PISIXDE.


Objetivos:

O1. Anotación semántica de contenidos de aprendizaje y de usuarios

haciendo uso de la nube de Linked Data

O2. Desarrollo de algoritmos inteligentes para la búsqueda de relaciones

entre términos del grafo semántico con el que se describe la red social

semántica

O3. Validación con usuarios reales en plataformas de e-Learning

orientadas a redes sociales (Kubbe)

Proyecto PISIXDE.


Ejecución O1. Algoritmo de anotación basado en contexto que combina

clustering de términos relevantes con un algoritmo de búsqueda en

profundidad limitada

Extensión del algoritmo a más repositorios de la nube Linked Data

Generalización de la aproximación para cualquier profundidad

Proyecto PISIXDE.


Proyecto PISIXDE.


Congresos más relevantes:

Worshop on Mining the Future Internet

Workshop on Knowledge and Data Engineering in Web-based Learning

Proyecto PISIXDE


Resumen

El proyecto FLEXO tiene como objetivo el desarrollo de metodologías y

tecnologías para soportar aprendizaje adaptativo. El grupo GSI de la USC

se encarga de analizar cómo utilizar los estándares Elearning para

soportar dicho aprendizaje, y desarrollar un motor de ejecución que

permite la adaptación al flujo, al contenido y a los interfaces del

estudiante.

Proyecto FLEXO.

Unit of Learning

(or COURSE)

Student 1

Student 2

Student 4

Student 3


Objetivos

Desarrollar un modelo conceptual para el aprendizaje adaptativo.

Analizar las limitaciones de los estándares Elearning para soportar el

aprendizaje adaptativo.

Crear una ontología de armonización entre los diferentes lenguajes de

descripción del flujo de aprendizaje.

Diseñar y desarrollar un motor de ejecución para ejecutar unidades de

aprendizaje adaptativas.

Proyecto FLEXO.

Unit of Learning

(or COURSE)

Student 1

Student 2

Student 4

Student 3


Ejecución

Desarrollo de un motor de ejecución basado en redes de Petri

Desarrollo de una herramienta de autoría de unidades de aprendizaje

basada en ontología IMS-LD

Desarrollo de un repositorio de perfiles de estudiante basado en

especificación IMS LIP

Proyecto FLEXO.


Publicaciones

Novática

Congresos relevantes

ICALT09, ICALT10, ICWL10

Proyecto FLEXO.

Unit of Learning

(or COURSE)

Student 1

Student 2

Student 4

Student 3


Colaboración con expertos en:

Procesamiento de lenguaje natural

Clasificación y clustering de términos relevantes

Aplicación de las técnicas desarrolladas a otros ámbitos diferentes del e-

Learning

Gestión documental (Medicina, Ciencia, etc.)

Evaluación de currículos en RRHH




Gestión de trámites en Administraciones Públicas

Gestión de usuarios y documentos en redes sociales verticales (p.e.,

Medicina)

[Participación en la Red Temática de Linked Data (solicitud)]

[Participación en consorcio CONSOLIDER 2009 (solicitud)]



Datos del proyecto

Título: Análisis de Textos y Recuperación de Información para minería de

Opiniones (ATRIO): recuperación de información y aprendizaje

automático

IP: David E. Losada

Número de investigadores: 6 (USC)



Participantes: Grupo de sistemas Inteligentes (USC), Grupo Lys (UDC),

Grupo COLE (UVigo)

Proyecto ATRIO (Minería de Opiniones)


Resumen

ATRIO aborda la investigación necesaria en recuperación de

información, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje

natural para desarrollar aplicaciones efectivas de Minería de Opiniones

centradas en la lengua española.

Proyecto ATRIO


Objetivos:

O1. Desarrollar estrategias efectivas de RI a nivel de pasaje (frase,

párrafo, etc.). Enfocado fundamentalmente a recuperar información sobre

blogs (post+comentarios)

O2. Desarrollar estrategias efectivas de estimación de subjetividad

(encontrar piezas de información subjetivas)

O3. Desarrollar estrategias efectivas de estimación de polaridad (p.e.

positiva/negativa/neutra) respecto a la temática de interés del usuario

Proyecto ATRIO


Objetivos:

O4. Desarrollar recursos lingüísticos necesarios para dar soporte a

tareas de Minería de Opinión en castellano

O5. Desarrollar aplicación web de minería de opiniones en dominios

concretos

Proyecto ATRIO


Ejecución O1. Mecanismos efectivos de recuperación de frases relevantes y

no redundantes

Recuperación de Información + Modelos de Lenguaje Estadísticos

Ejecución O2. Mecanismos efectivos de recuperación de posts subjetivos

mediante agregación de puntuaciones de frases importantes

Modelos probabilísticos (BM25) + Recuperación de pasajes

Proyecto ATRIO


Ejecución O5. O!search

Aplicación de búsqueda de opiniones sobre

el Camino de Santiago

www.gsi.dec.usc.es/osearch

Proyecto ATRIO



Crawling e indexacion automática de

fuentes sobre el Camino de Santiago

Estimación automática de polaridad

Opiniones sobre el Camino de Santiago a través de O!search

¿interesa ir a ese albergue? ¿compensa visitar esta iglesia?

Seguimiento de tendencias sociales.

Acceso a información de manera resumida.

Proyecto ATRIO



Resúmenes orientados a opinión.

o Nube de Tags positivos y negativos.

o Resúmenes específicos para cada resultado.

o Estadísticas de polaridad a nivel de resultado.

Gestión automatizada de contenidos.

o Motor de crawling específico.

o Facilidad de actualización.

Proyecto ATRIO



Proyecto ATRIO

Investigación y Aplicaciones en Soft Computing y Descubrimiento Automático de Conocimiento


Information retrieval (2)

Congresos:

CERI 2010, ACM SIGIR 2010

Proyecto ATRIO


Recuperación de Información

Procesamiento de Lenguaje Natural

Aprendizaje Automático, Clasificación Automática de Textos



Aplicación en otros ámbitos:

O!Search: Tecnología adaptable a otros dominios.

Administración Pública.

Seguimiento de medidas.

Toma de contacto con la población.

Descubrimiento de nuevas necesidades.

Sector Industrial.

Seguimiento de productos.

Vigilancia tecnológica.

Descubrimiento de nuevas tendencias emergentes.



Aplicación en otros ámbitos:

O!Search: Tecnología adaptable a otros dominios.

I+D+i.

Obtención de nuevos recursos de investigación

Obtención de nuevo software de experimentación



Datos del proyecto

Título: Mejora en la recuperación de noticias y en el acceso a

información financiera: recuperación de textos sobre bases

documentales de agencias de noticias

IP: David E. Losada

Número de investigadores: 4 (USC)

Entidad financiadora: Xunta de Galicia. Ayuda para proyectos de

investigación aplicada de equipos de investigación, Programas

sectoriales: investigación aplicada e I+D Suma, Tecnología sectorial:

Sociedad de la Información (2007-2010)

Participantes: Grupo de sistemas Inteligentes (USC), Grupo IRLab

(UDC), Grupo COLE (UVigo)

Proyecto Recuperación de Noticias


Resumen

Definición, implementación y evaluación de modelos de

recuperación de información aplicados sobre repositorios de

noticias (offline y online) y tecnología de procesamiento de

lenguaje natural para el acceso a información financiera



Objetivos:

O1. Gestión efectiva de grandes bases de noticias (indexación y

servicios de búsqueda eficaces). Bases de noticias:

Repositorios de noticias offline

Wall Street Journal, Federal Register, Associated Press, San José

Mercury News, Finantial Times, Los Angeles Times, U.S. Patents, etc.

Corpus de noticias orientados a clasificación

Reuters

Web (periódicos online, nacionales y extranjeros)

Crawling, indexación y recuperación



Objetivos:

O2. Clasificación automática de noticias por temáticas (Reuters)

O3. Detección y seguimiento de tópicos (detección de nuevos

eventos, agrupamiento)

O4. Recuperación efectiva de pasajes relevantes y no redundantes

O5. Construcción automática de resúmenes (uni o multidocumento)



Ejecución O1.

Desarrollo de software para indexar y dar soporte a búsquedas de

noticias textuales

Segmentación y preprocesamiento de las noticias

Crawling automatizado para una serie de fuentes online nacionales e

internacionales

Ejecución O3, O4.

Mecanismos efectivos de estimación de frases importantes para la

recuperación de pasajes

Métodos de estimación de novedad en las piezas de información



Ejecución O5.

Métodos eficaces de construcción de resúmenes mediante

extracción de frases centrales




ACM TOIS (1), Information Processing & Management (1), Information

retrieval (3)

Congresos:

ACM CIKM 2008, 2009, ACM SIGIR 2009, 2010, SPIRE 2007, IIiX 2008



Recuperación de Información

Procesamiento de Lenguaje Natural

Aprendizaje Automático, Clasificación Automática de Textos

Agrupamiento

Detección de Novedad

Construcción Automática de Resúmenes



Vigilancia tecnológica

Seguimiento de impacto de noticias (ej.- comentarios via web)

Detección y seguimiento de opiniones

Cobertura online de noticias

Servicios de publicación directa a usuarios finales

Detección de comunidades de interés estratégico

Servicios de información y búsqueda especializados



Datos del proyecto

Título: Descubrimiento Automático de Reglas Borrosas no

Convencionales: bases de conocimiento temporal borroso y TSK de

Estructura Variable

IP: Alberto J. Bugarín Diz




Participantes: Grupo de sistemas Inteligentes USC

Proyecto DARBO.


Resumen

El proyecto DARBO pretende analizar técnicas de computación evolutiva

para el aprendizaje automático de reglas borrosas con una

sintaxis/semántica mas rica que la habitual, en dos familias de

problemas:

Regresión: estimación de los valores de una variable a partir de otras. Reglas

tipo TSK con estructura variable

Clasificación: reconocimiento de patrones espacio-temporales. Reglas con

cuantificación borrosa espacio-temporal.

Proyecto DARBO.


Objetivos:

O1. Desarrollar estrategias evolutivas para aprendizaje de BCB formadas

por Reglas Temporales Borrosas cuantificadas

O2. Propuesta de estrategias evolutivas para aprendizaje de BCB

formadas por reglas TSK con estructura variable en el consecuente

O3. Aplicación en dos casos de uso: estimación de tiempos de

producción industrial (regresión) e identificación de patrones de

movimiento en robótica móvil (clasificación)

Proyecto DARBO.


Ejecución O1, O3. Aprendizaje evolutivo de BCB formadas por Reglas

Temporales Borrosas cuantificadas para identificación de patrones de

movimiento en robótica móvil

Reglas con cuantificación espacio-temporal para detección de patrones

de movimiento a partir de los datos de sensores láser)

Proyecto DARBO.


Ejecución O1, O3. Aprendizaje evolutivo de BCB formadas por Reglas

Temporales Borrosas cuantificadas para identificación de patrones de

movimiento en robótica móvil

Actualmente se está desarrollando un modelo que aprenda la jerarquía

de reglas, partiendo de los datos de sensores de distancia “raw”

Proyecto DARBO.


Ejecución O2, O3: Propuesta de estrategias evolutivas para aprendizaje de

BCB formadas por reglas TSK con estructura variable en el consecuente para

regresión de datos con incertidumbre

Se ha desarrollado una técnica basada en programación genética para el

aprendizaje de reglas TSK con estructura variable:

o Flexibiliza la parte consecuente

o Combina interpretabilidad y precisión

o Gestiona errores en los datos

Proyecto DARBO.


Publicaciones en revistas: (1,57 JCR promedio)

Pattern Recognition

Applied Soft Computing

Soft Computing

International Journal of Intelligent Systemas

Congresos mas relevantes:

IFSA-EUSFLAT 2009, FUZZ-IEEE 2010

Proyecto DARBO.


Colaboración con expertos en estrategias de naturaleza estadística y en otras

aproximaciones de la inteligencia computacional

Aplicación de las técnicas desarrolladas en otros ámbitos

Preprocesado de Imagen PET

Sumarización lingüística

Otros modelos de razonamiento

Causal

Silogístico




Planificación de procesos productivos

Estimación de tiempos de producción en otras industrias

Regresión en preprocesado de imagen PET

[Dos proyectos solicitados en convocatoria autonómica 2010]

[Una participación en consorcio CONSOLIDER 2009, 2010]

Resúmenes lingüísticos a partir de series de datos

Razonamiento causal: diagnóstico de fallos, mantenimiento predictivo



foro atica-gsi-noviembre2010 3

Education