Desarrollo dirigido por modelos para la simulación de tráfico rodado basada en agentes

El tráfico rodado es un fenómeno importante en las sociedades modernas, de ahí la relevancia de su estudio. La complejidad de las relaciones entre los individuos y otros objetos involucrados en él, junto a la cantidad y variedad de variables y parámetros que le afectan, hacen que su análisis en un entorno real sea muy complejo y costoso. Las simulaciones de tráfico son una herramienta para abordar este problema. Permiten reducir la cantidad de datos reales a considerar y simplificar la complejidad de ciertas operaciones, y ofrecen un entorno controlado donde realizar los experimentos. Sin embargo, las simulaciones tienen también sus inconvenientes. Los modelos más genéricos requieren simplificaciones muy importantes que los alejan de la realidad plausible, centrándose en muy pocas características. Los modelos que consideran más factores deben ser muy específicos para conseguir mantener tratable su especificación, análisis y complejidad computacional. Además, el desarrollo de estas simulaciones suele requerir expertos con diferentes perfiles (por ejemplo, en tráfico y en las plataformas de simulación). Esta heterogeneidad causa frecuentemente problemas de comunicación y comprensión en los equipos de desarrollo...

Complejidad y mereología: un estudio filosófico

El presente trabajo ofrece el planteamiento de una línea de investigación acerca de la relación entre la filosofía y el estudio de los sistemas complejos. En primer lugar, presenta un estudio sobre los principales conceptos que se emplean a la hora de estudiar este tipo de sistemas (auto-organización, emergencia, retroalimentación, etc.). A continuación, da cuenta de que la ambigüedad de estos conceptos provoca dificultades en el estudio de los sistemas complejos. A partir de estas observaciones, se propone que la filosofía, haciendo uso de herramientas tales como la lógica, la ontología (principalmente mereología) y las simulaciones computacionales puede tratar de definir de manera rigurosa estos conceptos, con el objeto de ofrecer un marco unificado para el estudio de los sistemas complejos.

Aplicación de métodos de aprendizaje automático para el estudio de la comorbilidad inversa entre cáncer y trastornos del sistema nervioso central

La cantidad de datos biológicos y médicos que se produce hoy en día es enorme, y se podría decir que el campo de las ciencias de la vida forma parte ya del club del Big Data. Estos datos contienen información crucial que pueden ayudar a comprender mejor los mecanismos moleculares en los sistemas biológicos. Este conocimiento es fundamental para el progreso en el diagnóstico y en el tratamiento de las enfermedades. La Bioinformática, junto con la Biología Computacional, son disciplinas que se encargan de organizar, analizar e interpretar los datos procedentes de la Biología Molecular. De hecho, la complejidad y la heterogeneidad de los problemas biológicos requieren de un continuo diseño, implementación y aplicación de nuevos métodos y algoritmos. La minería de datos biológicos es una tarea complicada debido a la naturaleza heterogénea y compleja de dichos datos, siendo éstos muy dependientes de detalles específicos experimentales. Esta tesis se basa en el estudio de un problema biomédico complejo: la menor probabilidad de desarrollar algunos tipos de cáncer en pacientes con ciertos trastornos del sistema nervioso central (SNC) u otros trastornos neurológicos, y viceversa. Denominamos a esta condición como comorbilidad inversa. Desde el punto de vista médico, entender mejor las conexiones e interacciones entre cáncer y trastornos neurológicos podría mejorar la calidad de vida y el efecto de la asistencia médica de millones de personas en todo el mundo. Aunque la comorbilidad inversa ha sido estudiada a nivel médico, a través de estudios epidemiológicos, no se ha investigado en profundidad a nivel molecular...

Detección, caracterización y análisis funcional de la complejidad clonal en la tuberculosis humana y bovina

Las herramientas de genotipado en tuberculosis fueron desarrolladas inicialmente para la realización de estudios epidemiológicos. Sin embargo han permitido asimismo desvelar la complejidad clonal existente en las infecciones causadas por Mycobacterium tuberculosis (MTB) y Mycobacterium bovis (M. bovis), poniendo así en cuestión la asunción de que cada episodio de tuberculosis (TB) estuviera causado por una única cepa. De este modo se comenzaron a describir situaciones de coinfección por más de una cepa (infección mixta) o bien de presencia simultánea de variantes clonales (infección policlonal), pudiendo estas, además, ofrecer una distribución heterogénea de las mismas en los diferentes tejidos infectados (infección compartimentalizada). Sin embargo, son pocos los estudios existentes entorno a estos fenómenos, y los que se han realizado atienden a la mera descripción de casos anecdóticos o al estudio de estos eventos en poblaciones en donde la incidencia de TB es alta. Así, el primer objetivo de esta tesis se centró en dimensionar la complejidad clonal existente en las infecciones por MTB en una población no seleccionada, en un entorno de moderada incidencia, donde las expectativas de encontrar la citada complejidad eran escasas. Mediante el análisis por RFLP-IS6110 y MIRU-VNTR se detectaron infecciones complejas en 11 pacientes con TB pulmonar (1,6%) y en 10 pacientes con TB pulmonar y extrapulmonar (14,1%). De estos 21 casos, 9 correspondieron a infecciones mixtas y 12 a infecciones policlonales. Por último, en 9 casos (5 pacientes con infección mixta y 4 con infección policlonal) se documentó la compartimentalización de la infección. Tras la descripción sistemática de los casos de TB con infecciones complejas, nos centramos en el estudio de una de sus modalidades, la infección policlonal. En concreto decidimos abordar la evaluación del posible significado funcional que pudiera conllevar la adquisición de las sutiles reorganizaciones genéticas identificadas entre variantes clonales, que surgen como resultado de eventos de microevolución...

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.

Marketing computacional: diseño automático de productos

El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación multiplataforma que, dadas las preferencias de los clientes por las posibles características que se pueden dar a un producto, y dados los productos que vende la competencia, decida las características del producto a vender para que éste obtenga el mayor número de clientes, bien de manera inmediata, o bien a largo plazo. La solución óptima de este tipo de problemas es intratable, ya que no se pueden resolver en tiempo polinómico, por lo que nosotros utilizamos soluciones heurísticas, concretamente: algoritmos genéticos, algoritmos minimax, algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de interpolación. Además, realizamos un caso de estudio con datos reales obtenidos a través de una serie de encuestas utilizando una plataforma web, concretamente de la empresa Feebbo, que nos permitió obtener resultados sobre las preferencias de más de 500 encuestados. Las preguntas de las encuestas se centraron en un tipo de producto en particular, en nuestro caso teléfonos móviles.

Un modelo computacional para representar videojuegos multijugador de detectives e implementar el comportamiento de participantes automáticos

En la actualidad, los videojuegos no llegan a alcanzar el nivel de realismo esperado debido, entre otros factores, al trato que se hace del conocimiento de sus personajes. En muchas ocasiones estos personajes no son capaces de actualizar su conocimiento acerca de lo ocurrido convenientemente, dando lugar a situaciones extrañas. Este trabajo aborda el problema de la gestión de conocimiento, el razonamiento y la comunicación entre personajes de videojuego controlados por computador, algo que la industria del entretenimiento interactivo está muy interesada en conseguir para aumentar la jugabilidad y la credibilidad de sus obras. Para explorar las posibilidades de construir personajes con una inteligencia artificial capaz de extraer conocimiento sobre lo que perciben en su entorno, y propagarlo a otros de manera realista, imperfecta o incluso malintencionada, se propone un escenario ficticio propio de un videojuegos multijugador de detectives, donde además de participantes humanos, vamos a explorar la posibilidad de implementar participantes automáticos. El escenario, de temática fantástica y humor, consiste básicamente en un laberinto de un laboratorio donde un grupo de ratones pueden moverse y realizar acciones por la noche. A la mañana siguiente el científico del laboratorio inspeccionará el estado del laberinto e intentará averiguar ratones han causado desperfectos para castigarlos. En este trabajo explicamos el proceso llevado a cabo para modelar este juego y representar computacionalmente el conocimiento y los pasos de razonamiento que deben dar los participantes para jugar de forma plausible al mismo. Con este modelo sentamos las bases de un armazón que permita explorar diferentes estrategias de resolución de problemas ante toda una familia de escenarios posibles donde hay personajes que intercambian información tratando de maximizar su puntuación en el juego. Finalmente se ofrece una solución al problema con ratones que son conscientes de las acciones que pueden acarrear consecuencias que han realizado y por lo tanto mienten en sus declaraciones para evitar ser castigados. Los ratones inocentes pretenden sacar a la luz la verdad. El científico sigue un método de investigación que le lleva a dar con un ratón sospechoso.