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
Proyectos
153.530 360.853 318.200 587.241,29 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

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

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.)

 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)]

 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

 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

 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

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