Linear chaos for the Quick-Thinking-Driver model.

In recent years, the topic of car-following has experimented an increased importance in traffic engineering and safety research. This has become a very interesting topic because of the development of driverless cars (Google driverless cars, http://en.wikipedia.org/wiki/Google_driverless_car). Driving models which describe the interaction between adjacent vehicles in the same lane have a big interest in simulation modeling, such as the Quick-Thinking-Driver model. A non-linear version of it can be given using the logistic map, and then chaos appears. We show that an infinite-dimensional version of the linear model presents a chaotic behaviour using the same approach as for studying chaos of death models of cell growth.

Visualización de datos de comunidades colaborativas

Las comunidades colaborativas, donde grandes cantidades de personas colaboran para la producción de recursos compartidos (e.g. Github, Wikipedia, OpenStreetMap, Arduino, StackOverflow) están extendiéndose progresivamente a multitud de campos. No obstante, es complicado comprender cómo funcionan y evolucionan. ¿Qué tipos de usuarios son más activos en Wikia? ¿Cómo ha evolucionado el número de wikis activas en los últimos años? ¿Qué perfil de actividad presentan la mayor parte de colaboradores de Wikia? ¿Son más activos los hombres o las mujeres en la Wikipedia? En los proyectos de Github, ¿el esfuerzo de programación (y frecuencia de commits) se distribuye de forma homogénea a lo largo del tiempo o suele estar concentrado? Estas comunidades, típicamente online, dejan registrada su actividad en grandes bases de datos, muchas de ellas disponibles públicamente. Sin embargo, el ciudadano de a pie no tiene ni las herramientas ni el conocimiento necesario para sacar conclusiones de esos datos. En este TFG desarrollamos una herramienta de análisis exploratorio y visualización de datos de la plataforma Wikia, sitio web colaborativo que permite la creación, edición y modificación del contenido y estructura de miles de páginas web de tipo enciclopedia basadas en la tecnología wiki. Nuestro objetivo es que esta aplicación web sea usable por cualquiera y que no requiera que el usuario sea un experto en Big Data para poder visualizar las gráficas de evolución o distribuciones del comportamiento interno de la comunidad, pudiendo modificar algunos de sus parámetros y visualizando cómo cambian. Como resultado de este trabajo se ha desarrollado una primera versión de la aplicación disponible en GitHub1 y en http://chartsup.esy.es/

Generación de lenguaje natural a partir de grafos semánticos

Hoy en día la cantidad de información de la que el mundo dispone es inmensa y la gran mayoría está al alcance de un click gracias a las tecnologías de la información. Muchos de los recursos que existen en Internet están escritos a mano por personas y para personas, pero este hecho tiene muchas limitaciones, como el idioma, el contenido, las expresiones en la comunicación o la disposición de la información en el texto. Todos estos factores influyen en el lector permitiendo entender mejor o peor los conceptos, relaciones e ideas que se expresan. Un ejemplo de un recurso muy utilizado a día de hoy es Wikipedia, que cuenta con más de cinco millones de artículos en inglés y más de un millón en otros doce idiomas entre los cuales se encuentran el castellano, el francés y el alemán. Por otro lado, existen otros recursos que aportan información de otras formas más interesantes desde el punto de vista de la informática, como pueden ser ConceptNet o WordNet. Las ventajas que ofrecen este tipo de recursos son que no disponen de varios lenguajes, es decir el conocimiento está unificado en uno solo, no tienen estructura de texto y se puede automatizar más fácilmente la inserción de nueva información, lo que se traduce en un crecimiento más rápido del conocimiento. Este tipo de recursos son ideales para su uso en aplicaciones informáticas gracias a que no es necesario un proceso de extracción de información de la fuente. Sin embargo, este tipo de información no está pensada para la lectura por parte de un humano, ya que se enfrentaría a muchos datos de golpe y sin un orden lógico para la comprensión, además de carecer de la conjugación propia o traducción a un idioma concreto. Este trabajo tiene como objetivo principal partir de un recurso de información no legible ni manejable por humanos e ideado para el uso por computadoras, y dar lugar a una interpretación de esta información que permita la lectura y comprensión en lenguaje natural por personas. Podemos verlo como un trabajo que posibilita y facilita el entendimiento Máquina-Hombre. Para ello se hace uso de un sistema de generación de lenguaje natural, inteligencia artificial y de la creatividad computacional. Además, este trabajo forma parte de un proyecto mayor, del que hablaremos en la sección 2.5, en el que se generan nuevos conceptos a partir de otros. El papel que desempeña esta aplicación permite describir los nuevos conceptos generados y poder entenderlos. A la hora de abordar el problema de la generación de texto podemos encontrar varias formas de atacar la cuestión, y todas las soluciones se pueden considerar como válidas. Se implementarán sistemas de diferente complejidad y naturaleza, como generadores básicos de textos o generadores con planificación y otras soluciones comunes en este campo como el uso de plantillas y el estudio de las propiedades de los textos generados por los humanos. Por esta razón, en este trabajo se desarrollarán varios métodos y se valorarán según ciertos criterios como la claridad del texto, su organización, o si se ha hecho un buen uso de la gramática o la ortografía. Como objetivos secundarios de este proyecto podemos remarcar la generación de un servicio web que permita que esté disponible la aplicación para su uso, y aporte valor tanto al mundo de la investigación como al del conocimiento. También se valora la semejanza a los generados por humanos.