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Presentación de Felipe Meneses, Foris en Simposio Tendencias Digitales 19 julio

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Presentación de Felipe Meneses, Foris en Simposio Tendencias Digitales 19 julio

Presentación "AI para resolver problemas difíciles: Optimización de procesos educativos" en el marco del Simposio de Tendencias Digitales, realizado el 18 y 19 de julio 2018, con el apoyo de Corfo e Imagen de Chile.

Presentación "AI para resolver problemas difíciles: Optimización de procesos educativos" en el marco del Simposio de Tendencias Digitales, realizado el 18 y 19 de julio 2018, con el apoyo de Corfo e Imagen de Chile.

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Presentación de Felipe Meneses, Foris en Simposio Tendencias Digitales 19 julio

  1. 1. AI para resolver problemas difíciles Optimización de procesos educativos Felipe Meneses, CEO
  2. 2. Estudiantes
  3. 3. Estudiantes
  4. 4. Estudiantes
  5. 5. Estudiantes
  6. 6. Estudiantes
  7. 7. Estudiantes
  8. 8. Docentes
  9. 9. Docentes
  10. 10. Docentes
  11. 11. Docentes
  12. 12. Docentes
  13. 13. Salas
  14. 14. Salas
  15. 15. Salas
  16. 16. Salas
  17. 17. Salas
  18. 18. Restricciones
  19. 19. Restricciones
  20. 20. Restricciones
  21. 21. Restricciones
  22. 22. Restricciones
  23. 23. Restricciones
  24. 24. Restricciones
  25. 25. docentes equipo de planificación coordinadores institución horarios finalesinfraestructura
  26. 26. Esta manera de resolver el problema... 100’s HP
  27. 27. Esta manera de resolver el problema... 10-20% +$ 100’s HP
  28. 28. Inversión INFRA Esta manera de resolver el problema... 10-20% +$ 100’s HP
  29. 29. Inversión INFRA Decisiones “GUATA” Esta manera de resolver el problema... 10-20% +$ 100’s HP
  30. 30. Sumatoria de decisiones y negociaciones
  31. 31. Un problema de toma de decisiones NP COMPLETO
  32. 32. Un problema de toma de decisiones NP COMPLETO Optimización clásica
  33. 33. EN LA OPTIMIZACIÓN Algoritmos bioinspirados
  34. 34. Artificial intelligence Memoria, adaptación, planificación Heurísticas / Conocimiento
  35. 35. Artificial intelligence Memoria, adaptación, planificación Heurísticas / Conocimiento Mathematical Optimization Modelos simplificados Resultados óptimos(?)
  36. 36. Simulations Buenos modelos Resultados no-óptimos Artificial intelligence Memoria, adaptación, planificación Heurísticas / Conocimiento Mathematical Optimization Modelos simplificados Resultados óptimos(?)
  37. 37. Simulations Buenos modelos Resultados no-óptimos Mathematical Optimization Modelos simplificados Resultados óptimos(?) Machine learning Manejan incertidumbre Cajas-negras Artificial intelligence Memoria, adaptación, planificación Heurísticas / Conocimiento
  38. 38. Matemáticas Ciencias de la Computación Desarrollo apps Ciencia de datos Ingeniería
  39. 39. http://challenge.foris.ai Matemáticas Ciencias de la Computación Desarrollo apps Ciencia de datos Ingeniería
  40. 40. 8 MESES MVP 3 AÑOS MLP +
  41. 41. + 700,000 estudiantes + 10,000 docentes + 60 sedes + 40 partners LATAM
  42. 42. Gracias Felipe Meneses, CEO

Notas del editor

  • Cuando hablamos de educación el foco tiende a estar en algunas de estas tecnologías
  • Quiebre:
    Proceso altamente colaborativo
    Las variables son primordialmente humanas
    Se trabaja bajo incertidumbre
    Se realiza en un corto período de tiempo
  • Quiebre:
    Proceso altamente colaborativo
    Las variables son primordialmente humanas
    Se trabaja bajo incertidumbre
    Se realiza en un corto período de tiempo
  • Quiebre:
    Proceso altamente colaborativo
    Las variables son primordialmente humanas
    Se trabaja bajo incertidumbre
    Se realiza en un corto período de tiempo
  • Dividir para conquistar. Tomas un gran problema y lo divides un muchos problemas pequeños. Y le pasas cada uno de estos problemas pequeños a un par de personas para que lo resuelvan.

    Hasta este punto vemos un proceso “normal”. Difícil, pero resuelto.
  • Idea: Quién mantiene viva a las ineficiencias? Por qué no son un problema?
    Gracias a la eficiencia hoy podemos: (p.e. Viajar a Lima por USD 300)
  • Idea: Quién mantiene viva a las ineficiencias? Por qué no son un problema?
    Gracias a la eficiencia hoy podemos: (p.e. Viajar a Lima por USD 300)
  • Idea: Quién mantiene viva a las ineficiencias? Por qué no son un problema?
    Gracias a la eficiencia hoy podemos: (p.e. Viajar a Lima por USD 300)
  • Idea: Quién mantiene viva a las ineficiencias? Por qué no son un problema?
    Gracias a la eficiencia hoy podemos: (p.e. Viajar a Lima por USD 300)
  • La suma de las voluntades de todos es la voluntad de nadie
  • Con la emergencia
    de la computación cloud y los “supercomputadores”
    nuevas técnicas en el área de la AI
    la facilidad de conectar avances de la investigación científica con desarrollo de aplicaciones, y traer estos desarrollos a la mano de desarrolladores de todo el mundo a través de la distribución de buenas librerías de software libre en lenguajes de programación como Python, R, Julia.

    Hace que hoy ya sea posible encontrar solución, no solo a nivel de investigación! También aparecen soluciones industriales

    Y justo esa combinación, entre la corriente clásica de la optimización y las ciencias de la computación, con toda su capacidad de representar el mundo real en un entorno ficticio.

    -----

    [economic advantages that would be obtained from a better coordination of the production operations]

    The complexity for the decision-making in the logistics field appears due to the relations among the activities that should be properly coordinated, as well as the consequences (effects) of the different decisions. An evaluation of all of the possible decision alternatives requires an evaluation of the different states that the system can reach. It is considered to be a NP-hard combinatorial problem that cannot be solved by using polynomial time algorithms.
    It is important to emphasize that interest in the solution to this type of problem in the logistics field is related to the economic advantages that would be obtained from a better coordination of the production operations, as well as, among others, transportation and storage operations.

    Small scale decisiones:
    Cuántos docentes debo contratar para…
    En qué horario debo ubicar los grupos/secciones de tal materia para…
    Cuántos grupos debo abrir y de qué tamaño el próximo semestre?

    Large scale decisions:
    Cuánto puedo crecer en X carreras dado el estado de la infraestructura…?
    Cuál es la relación de estudiantes por docente que entrega
  • Con la emergencia
    de la computación cloud y los “supercomputadores”
    nuevas técnicas en el área de la AI
    la facilidad de conectar avances de la investigación científica con desarrollo de aplicaciones, y traer estos desarrollos a la mano de desarrolladores de todo el mundo a través de la distribución de buenas librerías de software libre en lenguajes de programación como Python, R, Julia.

    Hace que hoy ya sea posible encontrar solución, no solo a nivel de investigación! También aparecen soluciones industriales

    Y justo esa combinación, entre la corriente clásica de la optimización y las ciencias de la computación, con toda su capacidad de representar el mundo real en un entorno ficticio.

    -----

    [economic advantages that would be obtained from a better coordination of the production operations]

    The complexity for the decision-making in the logistics field appears due to the relations among the activities that should be properly coordinated, as well as the consequences (effects) of the different decisions. An evaluation of all of the possible decision alternatives requires an evaluation of the different states that the system can reach. It is considered to be a NP-hard combinatorial problem that cannot be solved by using polynomial time algorithms.
    It is important to emphasize that interest in the solution to this type of problem in the logistics field is related to the economic advantages that would be obtained from a better coordination of the production operations, as well as, among others, transportation and storage operations.

    Small scale decisiones:
    Cuántos docentes debo contratar para…
    En qué horario debo ubicar los grupos/secciones de tal materia para…
    Cuántos grupos debo abrir y de qué tamaño el próximo semestre?

    Large scale decisions:
    Cuánto puedo crecer en X carreras dado el estado de la infraestructura…?
    Cuál es la relación de estudiantes por docente que entrega
  • (Época de los 90)
    Problem solvers...
    ENJAMBRES, PROCESOS MOLECULARES, ECOLOGÍA, CEREBRO ANIMAL, EVOLUCIÓN

    http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.458.811&rep=rep1&type=pdf

    With the purpose of improving the process performance, this should be done in a way that ensures that this solution could be used in the decision-making activity.
    http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.902.2520&rep=rep1&type=pdf

    In general, the classical optimization techniques have difficulties in dealing with global optimization problems. One of the main reasons of their failure is that they can easily been trapped in local minima.
    [...] the interaction between computer science and optimization has yielded new practical solvers for global optimization problems, called metaheuristics.
    http://erepository.cu.edu.eg/index.php/cutheses/article/view/3491/3439

    *These methods remember past findings.
    *They learn and adapt their performance.
    *These methods can plan their path forward.
    *These methods act intelligently according to human or social intelligence.
    https://pdfs.semanticscholar.org/28e8/697c4be6b405ccf036f13b96c678743792db.pdf


  • Particle Swarm Optimization
    Optimización por enjambre de partículas


    http://www.swarmintelligence.org/tutorials.php
    As stated before, PSO simulates the behaviors of bird flocking. Suppose the following scenario: a group of birds are randomly searching food in an area. There is only one piece of food in the area being searched. All the birds do not know where the food is. But they know how far the food is in each iteration. So what's the best strategy to find the food? The effective one is to follow the bird which is nearest to the food.
  • “Find shortest paths between the ants' nest and the food sources by tracing pheromone trails”
    → “self-reinforcing process”, caminos con alta concentración de feromonas
  • The name and inspiration come from annealing in metallurgy, a technique involving heating and controlled cooling of a material to increase the size of its crystals and reduce their defects.

    El recocido es un tratamiento térmico cuya finalidad es el ablandamiento, la recuperación de la estructura o la eliminación de tensiones internas generalmente en metales.
  • - Viajamos a todos estos países y tuvimos la oportunidad de trabajar mano a mano con literales artesanos de la programación
    - Aprendimos técnicas (heurísticas), criterios de calidad
    - Les mostrábamos nuestra inteligencia y ellos la de ellos...al principio tratábamos de “convencer”, y luego nos dimos cuenta que era muy importante que el algoritmo no solo fuera “óptimo”....si no que también fuera “familiar.
  • - Viajamos a todos estos países y tuvimos la oportunidad de trabajar mano a mano con literales artesanos de la programación
    - Aprendimos técnicas (heurísticas), criterios de calidad
    - Les mostrábamos nuestra inteligencia y ellos la de ellos...al principio tratábamos de “convencer”, y luego nos dimos cuenta que era muy importante que el algoritmo no solo fuera “óptimo”....si no que también fuera “familiar.
  • Cuando hablamos de educación el foco tiende a estar en algunas de estas tecnologías

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