Detecció de quadres des d'un dispositiu mòbil

En aquest treball es presenta una aplicació mòbil que, mitjançant l'ús de classificadors prèviament entrenats a un ordinador emprant l'algorisme Random Ferns, és capaç de detectar en temps real, i mitjançant la càmera del dispositiu mòbil, quadres i diferents parts dels quadres detectats. La informació dels elements detectats es presenta per pantalla, identificant el nom i autor de l'obra d'art, i assenyalant quines parts s'han detectat. L'usuari pot polsar sobre una de les parts assenyalades per tal de veure la informació relacionada.

Sistema intel·ligent mòbil per a la identificació d'aus de Catalunya

Treball de creació d'una aplicació per a dispositiu mòbil amb sistema operatiu Android que incorpora intel·ligència artificial per permetre a l'usuari el reconeixement d'espècies d'aus de Catalunya.

Aplicació de predicció del risc d'una cartera

L'objectiu principal del projecte és la creació d'una aplicació per a telèfons intel·ligents que intenti predir la volatilitat no atribuïble al mercat per tal de permetre a l'usuari crear portfolios òptims utilitzant tècniques d'intel·ligència artificial com són les Support Vector Machines (SVM). Una vegada s'hagi predit aquesta volatilitat es crearà un portfolio òptim amb el pes adequat de cada un dels valors, per tal d'obtenir una inversió amb el mínim risc possible.

Análisis de datos de accidentes de tráfico mediante soluciones big data y business intelligence

Este proyecto de final de carrera corresponde al área de inteligencia artificial y representa un caso de uso que pretende utilizar datos reales referentes a accidentes de tráfico (datos de accidentes, muertos, heridos, etc.) y analizarlas conjuntamente con datos que puedan tener una posible relación con los accidentes como el parque de vehículos, las temperaturas de la zona de los accidentes, etc. con la finalidad de poder obtener las posibles relaciones causa-efecto.

Análise da incerteza na representação de classes temáticas resultantes da aplicação de uma rede neural artificial

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

O conhecimento do senso comum e os limites da inteligência artificial

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sistema de supervisão e controle de irrigação utilizando técnicas de inteligência artificial

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Módulo web de suporte para o jogo baseado em vida artificial

The applications market is heated and has grown in the recent years, every day thousands of apps are downloaded and many of these are electronic games and are intended for smartphones and tablets. The electronic games are often integrated with an online system which has the function of providing extra functionality to the players. This project proposes the development of online support system to a game designed for mobile devices, consisting of a website and a database which has the function of storing data online beyond a system called the back end which has the function to integrate all the modules mentioned previously

Posibilidades de la ingeniería artificial en el análisis de auscultación de presas

El comportamiento estructural de las presas de embalse es difícil de predecir con precisión. Los modelos numéricos para el cálculo estructural resuelven bien las ecuaciones de la mecánica de medios continuos, pero están sujetos a una gran incertidumbre en cuanto a la caracterización de los materiales, especialmente en lo que respecta a la cimentación. Así, es difícil discernir si un estado que se aleja en cierta medida de la normalidad supone o no una situación de riesgo estructural. Por el contrario, muchas de las presas en operación cuentan con un gran número de aparatos de auscultación, que registran la evolución de diversos indicadores como los movimientos, el caudal de filtración, o la presión intersticial, entre otros. Aunque hoy en día hay muchas presas con pocos datos observados, hay una tendencia clara hacia la instalación de un mayor número de aparatos que registran el comportamiento con mayor frecuencia [1]. Como consecuencia, se tiende a disponer de un volumen creciente de datos que reflejan el comportamiento de la presa. En la actualidad, estos datos suelen tratarse con métodos estadísticos para extraer información acerca de la relación entre variables, detectar anomalías y establecer umbrales de emergencia. El modelo general más común es el denominado HST (Hydrostatic-Season-Time), que calcula la predicción de una variable determinada de una presa a partir de una serie de funciones que tienen en cuenta los factores que teóricamente más influyen en la respuesta: la carga del embalse, el efecto térmico (en función de la época del año) y un término irreversible. Puntualmente se han aplicado modelos más complejos, en algunos casos introduciendo un número mayor de variables, como la precipitación [2], y en otros con otras expresiones como la función impulso-respuesta [3]. En otros campos de la ciencia, como la medicina o las telecomunicaciones el volumen de datos es mucho mayor, lo que ha motivado el desarrollo de numerosas herramientas para su tratamiento y para el desarrollo de modelos de predicción. Algunas de ellas, como las redes neuronales, ya han sido aplicadas al caso de la auscultación de presas [4], [5] con resultados prometedores. El trabajo que se presenta es una revisión de las herramientas disponibles en los campos de la minería de datos, inteligencia artificial y estadística avanzada, potencialmente útiles para el análisis de datos de auscultación. Se describen someramente, indicando sus ventajas e inconvenientes. Se presenta además el resultado de aplicar un modelo basado en bosques aleatorios [6] para la predicción del caudal de filtración en un caso piloto. Los bosques aleatorios están basados en los árboles de decisión [7], que son modelos que dividen el conjunto de datos observados en grupos de observaciones “similares”. Posteriormente, se ajusta un modelo sencillo (típicamente lineal, o incluso un valor constante) que se aplica a los nuevos casos pertenecientes a cada grupo.

Utilización de métodos de visión artificial para PC como apoyo en la automoción

La detección de los bordes de líneas en la carretera es una parte muy importante en los sistemas inteligentes de transportación, así como la detección de objetos tal como vehículos, con la finalidad de informar o prevenir a través de una alerta al conductor o al sistema informático. De aquí nace el interés de analizar algunos métodos de visión artificial (VA) que es un subcampo de la inteligencia artificial, cuyo propósito es programar un computador y que este “entienda” una escena o imagen, algunos de los métodos más comunes en la detección de líneas y vehículos (considerados objetos en nuestra investigación) son la transformada de Hough, el método de Canny, clasificador Haar Cascade, filtros de Fourier, etc. Se desarrollará una aplicación de escritorio o PC (Personal Computer) para el reconocimiento de vehículos y las líneas de bordes, el lenguaje de programación utilizado será Python y la biblioteca OpenCV que contiene más de 500 funciones en el campo de visión por computador. La validación del reconocimiento de objetos se la realizará con una prueba de campo. Este resultado apoyará a la automoción (máquina que se desplaza por acción de un motor como el vehículo) con datos que luego pueden ser procesados.

Inteligencia ambiental en el Internet de las cosas

En la actualidad, existe un concepto que está cobrando especial relevancia, el cual es conocido como IoT (Internet of Things, Internet de las Cosas) [1]. En el IoT [2] se define la interconexión digital de objetos cotidianos con internet, esto significa que no sólo “los humanos” tenemos la capacidad de conectarnos a internet, sino que caminamos hacia una nueva era donde prácticamente cualquier cosa podría ser conectada a internet, desde un reloj (smartwatch), como tenemos en la actualidad, hasta una nevera, una persiana, una sartén, etc. En este proyecto se ha querido aplicar ciertas fases del IoT, para convertir una información ambiental poco sesgada, proporcionada por una pequeña estación meteorológica, en un valor adicional a la hora de tomar decisiones basadas en las variables ambientales, para determinar, según un proceso de aprendizaje automático, la sensación que una persona percibe en relación al tiempo meteorológico en un determinado momento. Para ello utilizamos una serie de sensores que se encargan de darnos la información ambiental necesaria (como la temperatura, humedad y presión atmosférica) una fuente de procesamiento como puede ser un micro-controlador, para después poder manejarla y procesarla en la nube, de forma remota, adquiriendo así el valor añadido que se espera en el IoT. Además, en este proyecto se aplican técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar al usuario en esa toma de decisiones, mediante un proceso de entrenamiento previo, que permite obtener información relevante para aplicarla posteriormente en el contexto meteorológico mencionado. Para manejar todos estos conceptos y elementos, se hace uso de servicios Web, bases de datos, procesamiento y aprendizaje automático, integrando todos los servicios en una misma plataforma que facilite la comunicación de todos los elementos involucrados.

Red de investigación en Visión Artificial y Robótica. Establecimiento de contenidos e implantación y seguimiento del plan de evaluación

Se presenta en esta memoria el trabajo desarrollado durante el curso 2013/14 por los componentes de la “Red de investigación en Visión Artificial y Robótica. Establecimiento de contenidos e implantación y seguimiento del plan de evaluación”. Código de Red ICE 3031. Este ha sido el primer curso en el que se imparte la asignatura a estudio y nuestros esfuerzos han estado orientados tanto a la valoración de los materiales elaborados en los años precedentes como al seguimiento y ponderación del sistema de evaluación propuesto para la asignatura de Visión Artificial y Robótica y que consiste en la evaluación continua de trabajos desarrollados por los estudiantes a lo largo de todo el cuatrimestre. Además, estos trabajos han de ser expuestos oralmente en el aula. Para ello, el alumno ha de desarrollar también las transparencias que le sirvan para apoyar su presentación.

General Game Playing: Análisis del problema. Solución basada en un algoritmo hibrido de inteligencia computacional

El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

Distributed Belief Revision and Environmental Decision Support

This article discusses the development of an Intelligent Distributed Environmental Decision Support System, built upon the association of a Multi-agent Belief Revision System with a Geographical Information System (GIS). The inherent multidisciplinary features of the involved expertises in the field of environmental management, the need to define clear policies that allow the synthesis of divergent perspectives, its systematic application, and the reduction of the costs and time that result from this integration, are the main reasons that motivate the proposal of this project. This paper is organised in two parts: in the first part we present and discuss the developed - Distributed Belief Revision Test-bed - DiBeRT; in the second part we analyse its application to the environmental decision support domain, with special emphasis on the interface with a GIS.