Management of industrial wastewater discharges in river basins through agents'argumentation

La gestió de l'aigua residual és una tasca complexa. Hi ha moltes substàncies contaminants conegudes però encara moltes per conèixer, i el seu efecte individual o col·lgectiu és difícil de predir. La identificació i avaluació dels impactes ambientals resultants de la interacció entre els sistemes naturals i socials és un assumpte multicriteri. Els gestors ambientals necessiten eines de suport pels seus diagnòstics per tal de solucionar problemes ambientals. Les contribucions d'aquest treball de recerca són dobles: primer, proposar l'ús d'un enfoc basat en la modelització amb agents per tal de conceptualitzar i integrar tots els elements que estan directament o indirectament involucrats en la gestió de l'aigua residual. Segon, proposar un marc basat en l'argumentació amb l'objectiu de permetre als agents raonar efectivament. La tesi conté alguns exemples reals per tal de mostrar com un marc basat amb agents que argumenten pot suportar diferents interessos i diferents perspectives. Conseqüentment, pot ajudar a construir un diàleg més informat i efectiu i per tant descriure millor les interaccions entre els agents. En aquest document es descriu primer el context estudiat, escalant el problema global de la gestió de la conca fluvial a la gestiódel sistema urbà d'aigües residuals, concretament l'escenari dels abocaments industrials. A continuació, s'analitza el sistema mitjançant la descripció d'agents que interaccionen. Finalment, es descriuen alguns prototips capaços de raonar i deliberar, basats en la lògica no monòtona i en un llenguatge declaratiu (answer set programming). És important remarcar que aquesta tesi enllaça dues disciplines: l'enginyeria ambiental (concretament l'àrea de la gestió de les aigües residuals) i les ciències de la computació (concretament l'àrea de la intel·ligència artificial), contribuint així a la multidisciplinarietat requerida per fer front al problema estudiat. L'enginyeria ambiental ens proporciona el coneixement del domini mentre que les ciències de la computació ens permeten estructurar i especificar aquest coneixement.

Automatic mass segmentation in mammographic images

Aquesta tesi està emmarcada dins la detecció precoç de masses, un dels símptomes més clars del càncer de mama, en imatges mamogràfiques. Primerament, s'ha fet un anàlisi extensiu dels diferents mètodes de la literatura, concloent que aquests mètodes són dependents de diferent paràmetres: el tamany i la forma de la massa i la densitat de la mama. Així, l'objectiu de la tesi és analitzar, dissenyar i implementar un mètode de detecció robust i independent d'aquests tres paràmetres. Per a tal fi, s'ha construït un patró deformable de la massa a partir de l'anàlisi de masses reals i, a continuació, aquest model és buscat en les imatges seguint un esquema probabilístic, obtenint una sèrie de regions sospitoses. Fent servir l'anàlisi 2DPCA, s'ha construït un algorisme capaç de discernir aquestes regions són realment una massa o no. La densitat de la mama és un paràmetre que s'introdueix de forma natural dins l'algorisme.

Case based reasoning as an extension of fault dictionary methods for linear electronic analog circuits diagnosis

El test de circuits és una fase del procés de producció que cada vegada pren més importància quan es desenvolupa un nou producte. Les tècniques de test i diagnosi per a circuits digitals han estat desenvolupades i automatitzades amb èxit, mentre que aquest no és encara el cas dels circuits analògics. D'entre tots els mètodes proposats per diagnosticar circuits analògics els més utilitzats són els diccionaris de falles. En aquesta tesi se'n descriuen alguns, tot analitzant-ne els seus avantatges i inconvenients. Durant aquests últims anys, les tècniques d'Intel·ligència Artificial han esdevingut un dels camps de recerca més importants per a la diagnosi de falles. Aquesta tesi desenvolupa dues d'aquestes tècniques per tal de cobrir algunes de les mancances que presenten els diccionaris de falles. La primera proposta es basa en construir un sistema fuzzy com a eina per identificar. Els resultats obtinguts son força bons, ja que s'aconsegueix localitzar la falla en un elevat tant percent dels casos. Per altra banda, el percentatge d'encerts no és prou bo quan a més a més s'intenta esbrinar la desviació. Com que els diccionaris de falles es poden veure com una aproximació simplificada al Raonament Basat en Casos (CBR), la segona proposta fa una extensió dels diccionaris de falles cap a un sistema CBR. El propòsit no és donar una solució general del problema sinó contribuir amb una nova metodologia. Aquesta consisteix en millorar la diagnosis dels diccionaris de falles mitjançant l'addició i l'adaptació dels nous casos per tal d'esdevenir un sistema de Raonament Basat en Casos. Es descriu l'estructura de la base de casos així com les tasques d'extracció, de reutilització, de revisió i de retenció, fent èmfasi al procés d'aprenentatge. En el transcurs del text s'utilitzen diversos circuits per mostrar exemples dels mètodes de test descrits, però en particular el filtre biquadràtic és l'utilitzat per provar les metodologies plantejades, ja que és un dels benchmarks proposats en el context dels circuits analògics. Les falles considerades son paramètriques, permanents, independents i simples, encara que la metodologia pot ser fàcilment extrapolable per a la diagnosi de falles múltiples i catastròfiques. El mètode es centra en el test dels components passius, encara que també es podria extendre per a falles en els actius.

Collaborative recommender agents based on case-based reasoning and trust

La comunitat científica que treballa en Intel·ligència Artificial (IA) ha dut a terme una gran quantitat de treball en com la IA pot ajudar a les persones a trobar el que volen dins d'Internet. La idea dels sistemes recomanadors ha estat extensament acceptada pels usuaris. La tasca principal d'un sistema recomanador és localitzar ítems, fonts d'informació i persones relacionades amb els interessos i preferències d'una persona o d'un grup de persones. Això comporta la construcció de models d'usuari i l'habilitat d'anticipar i predir les preferències de l'usuari. Aquesta tesi està focalitzada en l'estudi de tècniques d'IA que millorin el rendiment dels sistemes recomanadors. Inicialment, s'ha dut a terme un anàlisis detallat de l'actual estat de l'art en aquest camp. Aquest treball ha estat organitzat en forma de taxonomia on els sistemes recomanadors existents a Internet es classifiquen en 8 dimensions generals. Aquesta taxonomia ens aporta una base de coneixement indispensable pel disseny de la nostra proposta. El raonament basat en casos (CBR) és un paradigma per aprendre i raonar a partir de la experiència adequat per sistemes recomanadors degut als seus fonaments en el raonament humà. Aquesta tesi planteja una nova proposta de CBR aplicat al camp de la recomanació i un mecanisme d'oblit per perfils basats en casos que controla la rellevància i edat de les experiències passades. Els resultats experimentals demostren que aquesta proposta adapta millor els perfils als usuaris i soluciona el problema de la utilitat que pateixen el sistemes basats en CBR. Els sistemes recomanadors milloren espectacularment la qualitat dels resultats quan informació sobre els altres usuaris és utilitzada quan es recomana a un usuari concret. Aquesta tesi proposa l'agentificació dels sistemes recomanadors per tal de treure profit de propietats interessants dels agents com ara la proactivitat, la encapsulació o l'habilitat social. La col·laboració entre agents es realitza a partir del mètode de filtratge basat en la opinió i del mètode col·laboratiu de filtratge a partir de confiança. Els dos mètodes es basen en un model social de confiança que fa que els agents siguin menys vulnerables als altres quan col·laboren. Els resultats experimentals demostren que els agents recomanadors col·laboratius proposats milloren el rendiment del sistema mentre que preserven la privacitat de les dades personals de l'usuari. Finalment, aquesta tesi també proposa un procediment per avaluar sistemes recomanadors que permet la discussió científica dels resultats. Aquesta proposta simula el comportament dels usuaris al llarg del temps basat en perfils d'usuari reals. Esperem que aquesta metodologia d'avaluació contribueixi al progrés d'aquesta àrea de recerca.

Integration of knowledge-based, qualitative and numeric tools for real time dynamic systems supervision

The proposal presented in this thesis is to provide designers of knowledge based supervisory systems of dynamic systems with a framework to facilitate their tasks avoiding interface problems among tools, data flow and management. The approach is thought to be useful to both control and process engineers in assisting their tasks. The use of AI technologies to diagnose and perform control loops and, of course, assist process supervisory tasks such as fault detection and diagnose, are in the scope of this work. Special effort has been put in integration of tools for assisting expert supervisory systems design. With this aim the experience of Computer Aided Control Systems Design (CACSD) frameworks have been analysed and used to design a Computer Aided Supervisory Systems (CASSD) framework. In this sense, some basic facilities are required to be available in this proposed framework: ·

Methodology to obtain the user's Human Values Scale from Smart User Models

En años recientes,la Inteligencia Artificial ha contribuido a resolver problemas encontrados en el desempeño de las tareas de unidades informáticas, tanto si las computadoras están distribuidas para interactuar entre ellas o en cualquier entorno (Inteligencia Artificial Distribuida). Las Tecnologías de la Información permiten la creación de soluciones novedosas para problemas específicos mediante la aplicación de los hallazgos en diversas áreas de investigación. Nuestro trabajo está dirigido a la creación de modelos de usuario mediante un enfoque multidisciplinario en los cuales se emplean los principios de la psicología, inteligencia artificial distribuida, y el aprendizaje automático para crear modelos de usuario en entornos abiertos; uno de estos es la Inteligencia Ambiental basada en Modelos de Usuario con funciones de aprendizaje incremental y distribuido (conocidos como Smart User Model). Basándonos en estos modelos de usuario, dirigimos esta investigación a la adquisición de características del usuario importantes y que determinan la escala de valores dominantes de este en aquellos temas en los cuales está más interesado, desarrollando una metodología para obtener la Escala de Valores Humanos del usuario con respecto a sus características objetivas, subjetivas y emocionales (particularmente en Sistemas de Recomendación).Una de las áreas que ha sido poco investigada es la inclusión de la escala de valores humanos en los sistemas de información. Un Sistema de Recomendación, Modelo de usuario o Sistemas de Información, solo toman en cuenta las preferencias y emociones del usuario [Velásquez, 1996, 1997; Goldspink, 2000; Conte and Paolucci, 2001; Urban and Schmidt, 2001; Dal Forno and Merlone, 2001, 2002; Berkovsky et al., 2007c]. Por lo tanto, el principal enfoque de nuestra investigación está basado en la creación de una metodología que permita la generación de una escala de valores humanos para el usuario desde el modelo de usuario. Presentamos resultados obtenidos de un estudio de casos utilizando las características objetivas, subjetivas y emocionales en las áreas de servicios bancarios y de restaurantes donde la metodología propuesta en esta investigación fue puesta a prueba.En esta tesis, las principales contribuciones son: El desarrollo de una metodología que, dado un modelo de usuario con atributos objetivos, subjetivos y emocionales, se obtenga la Escala de Valores Humanos del usuario. La metodología propuesta está basada en el uso de aplicaciones ya existentes, donde todas las conexiones entre usuarios, agentes y dominios que se caracterizan por estas particularidades y atributos; por lo tanto, no se requiere de un esfuerzo extra por parte del usuario.

New Methods for Triangulation-based Shape Acquisition using Laser Scanners

Tradicionalment, la reproducció del mon real se'ns ha mostrat a traves d'imatges planes. Aquestes imatges se solien materialitzar mitjançant pintures sobre tela o be amb dibuixos. Avui, per sort, encara podem veure pintures fetes a ma, tot i que la majoria d'imatges s'adquireixen mitjançant càmeres, i es mostren directament a una audiència, com en el cinema, la televisió o exposicions de fotografies, o be son processades per un sistema computeritzat per tal d'obtenir un resultat en particular. Aquests processaments s'apliquen en camps com en el control de qualitat industrial o be en la recerca mes puntera en intel·ligència artificial. Aplicant algorismes de processament de nivell mitja es poden obtenir imatges 3D a partir d'imatges 2D, utilitzant tècniques ben conegudes anomenades Shape From X, on X es el mètode per obtenir la tercera dimensió, i varia en funció de la tècnica que s'utilitza a tal nalitat. Tot i que l'evolució cap a la càmera 3D va començar en els 90, cal que les tècniques per obtenir les formes tridimensionals siguin mes i mes acurades. Les aplicacions dels escàners 3D han augmentat considerablement en els darrers anys, especialment en camps com el lleure, diagnosi/cirurgia assistida, robòtica, etc. Una de les tècniques mes utilitzades per obtenir informació 3D d'una escena, es la triangulació, i mes concretament, la utilització d'escàners laser tridimensionals. Des de la seva aparició formal en publicacions científiques al 1971 [SS71], hi ha hagut contribucions per solucionar problemes inherents com ara la disminució d'oclusions, millora de la precisió, velocitat d'adquisició, descripció de la forma, etc. Tots i cadascun dels mètodes per obtenir punts 3D d'una escena te associat un procés de calibració, i aquest procés juga un paper decisiu en el rendiment d'un dispositiu d'adquisició tridimensional. La nalitat d'aquesta tesi es la d'abordar el problema de l'adquisició de forma 3D, des d'un punt de vista total, reportant un estat de l'art sobre escàners laser basats en triangulació, provant el funcionament i rendiment de diferents sistemes, i fent aportacions per millorar la precisió en la detecció del feix laser, especialment en condicions adverses, i solucionant el problema de la calibració a partir de mètodes geomètrics projectius.

On intentional and social agents with graded attitudes

La principal contribución de esta Tesis es la propuesta de un modelo de agente BDI graduado (g-BDI) que permita especificar una arquitetura de agente capaz de representar y razonar con actitudes mentales graduadas. Consideramos que una arquitectura BDI más exible permitirá desarrollar agentes que alcancen mejor performance en entornos inciertos y dinámicos, al servicio de otros agentes (humanos o no) que puedan tener un conjunto de motivaciones graduadas. En el modelo g-BDI, las actitudes graduadas del agente tienen una representación explícita y adecuada. Los grados en las creencias representan la medida en que el agente cree que una fórmula es verdadera, en los deseos positivos o negativos permiten al agente establecer respectivamente, diferentes niveles de preferencias o de rechazo. Las graduaciones en las intenciones también dan una medida de preferencia pero en este caso, modelan el costo/beneficio que le trae al agente alcanzar una meta. Luego, a partir de la representación e interacción de estas actitudes graduadas, pueden ser modelados agentes que muestren diferentes tipos de comportamiento. La formalización del modelo g-BDI está basada en los sistemas multi-contextos. Diferentes lógicas modales multivaluadas se han propuesto para representar y razonar sobre las creencias, deseos e intenciones, presentando en cada caso una axiomática completa y consistente. Para tratar con la semántica operacional del modelo de agente, primero se definió un calculus para la ejecución de sistemas multi-contextos, denominado Multi-context calculus. Luego, mediante este calculus se le ha dado al modelo g-BDI semántica computacional. Por otra parte, se ha presentado una metodología para la ingeniería de agentes g-BDI en un escenario multiagente. El objeto de esta propuesta es guiar el diseño de sistemas multiagentes, a partir de un problema del mundo real. Por medio del desarrollo de un sistema recomendador en turismo como caso de estudio, donde el agente recomendador tiene una arquitectura g-BDI, se ha mostrado que este modelo es valioso para diseñar e implementar agentes concretos. Finalmente, usando este caso de estudio se ha realizado una experimentación sobre la flexibilidad y performance del modelo de agente g-BDI, demostrando que es útil para desarrollar agentes que manifiesten conductas diversas. También se ha mostrado que los resultados obtenidos con estos agentes recomendadores modelizados con actitudes graduadas, son mejores que aquellos alcanzados por los agentes con actitudes no-graduadas.