900 resultados para Intel·ligència artificial -- TFC
Resumo:
L' ús de tècniques de la intel·ligència artificial per a la detecció, la diagnòsi i control d' errors
Resumo:
L' ús de tècniques de la intel·ligència artificial per a la detecció, la diagnòsi i control d' errors
Resumo:
Aquest és un projecte sobre la indexació de continguts televisius; és a dir, el procés d’etiquetatge de programes televisius per facilitar cerques segons diferents paràmetres. El món de la televisió està immers en un procés d'evolució i canvis gràcies a l'entrada de la televisió digital. Aquesta nova forma d'entendre la televisió obrirà un gran ventall de possibilitats i permetrà la interacció entre usuaris i emissora. El primer pas de la gestió de continguts consisteix en la indexació dels programes segons el contingut. Aquest és el nostre objectiu. Indexar els continguts televisius de manera automàtica mitjançant la intelligència artificial.
Resumo:
En aquest projecte, s'ha dissenyat, construït i programat un robot autònom, dotat de sistema de locomoció i sensors que li permeten navegar sense impactar en un entorn controlat. Per assolir aquests objectius s'ha dissenyat i programat una unitat de control que gestiona el hardware de baix volum de dades amb diferents modes d'operació, abstraient-lo en una única interfície. Posteriorment s'ha integrat aquest sistema en l'entorn de robòtica Pyro. Aquest entorn permet usar i adaptar, segons es necessiti, eines d'intel·ligència artificial ja desenvolupades.
Resumo:
En este trabajo se explica cuáles fueron las estrategias utilizadas y los resultados obtenidos en la primera exposición del nuevo esquema museográfico del Museo de Historia Natural de Londres, concebido por Roger Miles, Jefe del Departamento de Servicios Públicos de esa prestigiada institución. Esta iniciativa pretendía atraer a un mayor número de visitantes a partir de exposiciones basadas en modelos y módulos interactivos que relegaban a los objetos de las colecciones a un segundo plano. La exposición se tituló Human Biology y fue inaugurada el 24 de mayo de 1977. El tema de la exposición fue la biología humana, pero como se argumenta en este trabajo, Human Biology sirvió también como medio para legitimar el discurso modernizador de la biología humana, en tanto disciplina más rigurosa por las herramientas y técnicas más precisas que las utilizadas por la antropología física tradicional. Se buscaba también generar una audiencia para reforzar el campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva y en particular la inteligencia artificial. El equipo de asesores científicos de la exposición contó entre sus miembros con personalidades que jugaron un papel protagónico en el desarrollo de esas disciplinas, y necesitaban demostrar su validez y utilidad ante los no especialistas y el público en general.
Estudi de comportaments socials d'aixams robòtics amb aplicació a la neteja d'espais no estructurats
Resumo:
La intel·ligència d’eixams és una branca de la intel·ligència artificial que està agafant molta força en els últims temps, especialment en el camp de la robòtica. En aquest projecte estudiarem el comportament social sorgit de les interaccions entre un nombre determinat de robots autònoms en el camp de la neteja de grans superfícies. Un cop triat un escenari i un robot que s’ajustin als requeriments del projecte, realitzarem una sèrie de simulacions a partir de diferents polítiques de cerca que ens permetran avaluar el comportament dels robots per unes condicions inicials de distribució dels robots i zones a netejar. A partir dels resultats obtinguts serem capaços de determinar quina configuració genera millors resultats.
Resumo:
Estudio e implantación de algoritmos de recomendación, búsqueda, ranking y aprendizaje.
Resumo:
Estudi i implementació d'un sistema multiagent intel·ligent i la seva aplicació a sistemes difusos. Utilització de les llibreries JADE i JFuzzyLogic.
Resumo:
The purpose of this paper is to propose a Neural-Q_learning approach designed for online learning of simple and reactive robot behaviors. In this approach, the Q_function is generalized by a multi-layer neural network allowing the use of continuous states and actions. The algorithm uses a database of the most recent learning samples to accelerate and guarantee the convergence. Each Neural-Q_learning function represents an independent, reactive and adaptive behavior which maps sensorial states to robot control actions. A group of these behaviors constitutes a reactive control scheme designed to fulfill simple missions. The paper centers on the description of the Neural-Q_learning based behaviors showing their performance with an underwater robot in a target following task. Real experiments demonstrate the convergence and stability of the learning system, pointing out its suitability for online robot learning. Advantages and limitations are discussed
Resumo:
This paper presents a hybrid behavior-based scheme using reinforcement learning for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main features of the presented approach are hybrid behavior coordination and semi on-line neural-Q_learning (SONQL). Hybrid behavior coordination takes advantages of robustness and modularity in the competitive approach as well as efficient trajectories in the cooperative approach. SONQL, a new continuous approach of the Q_learning algorithm with a multilayer neural network is used to learn behavior state/action mapping online. Experimental results show the feasibility of the presented approach for AUVs
Resumo:
L’ objectiu del projecte és la implementació d’un simulador de sistema de recomanació que permeti estudiar algoritmes de dissociació entre agent-recomanador i usuari, combinant-los amb diverses tècniques de recomanació i fent servir infohabitants com Agents Recomanadors i veure com treballen en un sistema recomanador
Resumo:
El desarrollo de mundos virtuales inteligentes requiere el conocimiento de áreas tan diversas como la realidad virtual, la inteligencia artificial, la psicología, la sociología y la física. El documento que se desarrolla a continuación recoge las nociones básicas para entender lo que representa dicho desarrollo, el estado del arte de varias de las técnicas y modelos utilizados en algunas de estas áreas y sus posibles aplicaciones, además de una posible solución para su implementación.
Resumo:
Aquest projecte està emmarcat dins el grup eXiT d’Intel•lig`encia Artificial del Departament d’Electrònica i Automàtica (EIA) de la Universitat de Girona. Pertany a l’àmbit de la Intel•ligència Artificial i, concretament, en l’apartat d’agents intel•ligents. En el nostre cas, tractarem el desenvolupament d’un agent intel•ligent en un entorn determinat, el de la gestió d’una cadena de producció. Amb l’objectiu de proporcionar un marc experimental on provar diferents tecnologies de suport a la gestió de la cadena de producció, la comunitat d’investigadors va proposar una competició internacional: la Trading Agent Competiton (TAC). En aquesta competició existeixen diferents modalitats. En particular, la Swedish Institution of Computer Science (SICS), juntament amb la Carnegie Mellon University de Pittsburg, Minnesotta, van proposar al 2003 un escenari de muntatge de PC’s basat en el proveïment de recursos, l’embalatge de PC’s i les ventes a clients. Aquesta modalitat és coneguda com aTAC-SCM (Supply Chain Management)