Modelo de arquitectura para gestión cooperativa de sistemas y servicios distribuidos basado en agentes autónomos

La creciente complejidad, heterogeneidad y dinamismo inherente a las redes de telecomunicaciones, los sistemas distribuidos y los servicios avanzados de información y comunicación emergentes, así como el incremento de su criticidad e importancia estratégica, requieren la adopción de tecnologías cada vez más sofisticadas para su gestión, su coordinación y su integración por parte de los operadores de red, los proveedores de servicio y las empresas, como usuarios finales de los mismos, con el fin de garantizar niveles adecuados de funcionalidad, rendimiento y fiabilidad. Las estrategias de gestión adoptadas tradicionalmente adolecen de seguir modelos excesivamente estáticos y centralizados, con un elevado componente de supervisión y difícilmente escalables. La acuciante necesidad por flexibilizar esta gestión y hacerla a la vez más escalable y robusta, ha provocado en los últimos años un considerable interés por desarrollar nuevos paradigmas basados en modelos jerárquicos y distribuidos, como evolución natural de los primeros modelos jerárquicos débilmente distribuidos que sucedieron al paradigma centralizado. Se crean así nuevos modelos como son los basados en Gestión por Delegación, en el paradigma de código móvil, en las tecnologías de objetos distribuidos y en los servicios web. Estas alternativas se han mostrado enormemente robustas, flexibles y escalables frente a las estrategias tradicionales de gestión, pero continúan sin resolver aún muchos problemas. Las líneas actuales de investigación parten del hecho de que muchos problemas de robustez, escalabilidad y flexibilidad continúan sin ser resueltos por el paradigma jerárquico-distribuido, y abogan por la migración hacia un paradigma cooperativo fuertemente distribuido. Estas líneas tienen su germen en la Inteligencia Artificial Distribuida (DAI) y, más concretamente, en el paradigma de agentes autónomos y en los Sistemas Multi-agente (MAS). Todas ellas se perfilan en torno a un conjunto de objetivos que pueden resumirse en alcanzar un mayor grado de autonomía en la funcionalidad de la gestión y una mayor capacidad de autoconfiguración que resuelva los problemas de escalabilidad y la necesidad de supervisión presentes en los sistemas actuales, evolucionar hacia técnicas de control fuertemente distribuido y cooperativo guiado por la meta y dotar de una mayor riqueza semántica a los modelos de información. Cada vez más investigadores están empezando a utilizar agentes para la gestión de redes y sistemas distribuidos. Sin embargo, los límites establecidos en sus trabajos entre agentes móviles (que siguen el paradigma de código móvil) y agentes autónomos (que realmente siguen el paradigma cooperativo) resultan difusos. Muchos de estos trabajos se centran en la utilización de agentes móviles, lo cual, al igual que ocurría con las técnicas de código móvil comentadas anteriormente, les permite dotar de un mayor componente dinámico al concepto tradicional de Gestión por Delegación. Con ello se consigue flexibilizar la gestión, distribuir la lógica de gestión cerca de los datos y distribuir el control. Sin embargo se permanece en el paradigma jerárquico distribuido. Si bien continúa sin definirse aún una arquitectura de gestión fiel al paradigma cooperativo fuertemente distribuido, estas líneas de investigación han puesto de manifiesto serios problemas de adecuación en los modelos de información, comunicación y organizativo de las arquitecturas de gestión existentes. En este contexto, la tesis presenta un modelo de arquitectura para gestión holónica de sistemas y servicios distribuidos mediante sociedades de agentes autónomos, cuyos objetivos fundamentales son el incremento del grado de automatización asociado a las tareas de gestión, el aumento de la escalabilidad de las soluciones de gestión, soporte para delegación tanto por dominios como por macro-tareas, y un alto grado de interoperabilidad en entornos abiertos. A partir de estos objetivos se ha desarrollado un modelo de información formal de tipo semántico, basado en lógica descriptiva que permite un mayor grado de automatización en la gestión en base a la utilización de agentes autónomos racionales, capaces de razonar, inferir e integrar de forma dinámica conocimiento y servicios conceptualizados mediante el modelo CIM y formalizados a nivel semántico mediante lógica descriptiva. El modelo de información incluye además un “mapping” a nivel de meta-modelo de CIM al lenguaje de especificación de ontologías OWL, que supone un significativo avance en el área de la representación y el intercambio basado en XML de modelos y meta-información. A nivel de interacción, el modelo aporta un lenguaje de especificación formal de conversaciones entre agentes basado en la teoría de actos ilocucionales y aporta una semántica operacional para dicho lenguaje que facilita la labor de verificación de propiedades formales asociadas al protocolo de interacción. Se ha desarrollado también un modelo de organización holónico y orientado a roles cuyas principales características están alineadas con las demandadas por los servicios distribuidos emergentes e incluyen la ausencia de control central, capacidades de reestructuración dinámica, capacidades de cooperación, y facilidades de adaptación a diferentes culturas organizativas. El modelo incluye un submodelo normativo adecuado al carácter autónomo de los holones de gestión y basado en las lógicas modales deontológica y de acción.---ABSTRACT---The growing complexity, heterogeneity and dynamism inherent in telecommunications networks, distributed systems and the emerging advanced information and communication services, as well as their increased criticality and strategic importance, calls for the adoption of increasingly more sophisticated technologies for their management, coordination and integration by network operators, service providers and end-user companies to assure adequate levels of functionality, performance and reliability. The management strategies adopted traditionally follow models that are too static and centralised, have a high supervision component and are difficult to scale. The pressing need to flexibilise management and, at the same time, make it more scalable and robust recently led to a lot of interest in developing new paradigms based on hierarchical and distributed models, as a natural evolution from the first weakly distributed hierarchical models that succeeded the centralised paradigm. Thus new models based on management by delegation, the mobile code paradigm, distributed objects and web services came into being. These alternatives have turned out to be enormously robust, flexible and scalable as compared with the traditional management strategies. However, many problems still remain to be solved. Current research lines assume that the distributed hierarchical paradigm has as yet failed to solve many of the problems related to robustness, scalability and flexibility and advocate migration towards a strongly distributed cooperative paradigm. These lines of research were spawned by Distributed Artificial Intelligence (DAI) and, specifically, the autonomous agent paradigm and Multi-Agent Systems (MAS). They all revolve around a series of objectives, which can be summarised as achieving greater management functionality autonomy and a greater self-configuration capability, which solves the problems of scalability and the need for supervision that plague current systems, evolving towards strongly distributed and goal-driven cooperative control techniques and semantically enhancing information models. More and more researchers are starting to use agents for network and distributed systems management. However, the boundaries established in their work between mobile agents (that follow the mobile code paradigm) and autonomous agents (that really follow the cooperative paradigm) are fuzzy. Many of these approximations focus on the use of mobile agents, which, as was the case with the above-mentioned mobile code techniques, means that they can inject more dynamism into the traditional concept of management by delegation. Accordingly, they are able to flexibilise management, distribute management logic about data and distribute control. However, they remain within the distributed hierarchical paradigm. While a management architecture faithful to the strongly distributed cooperative paradigm has yet to be defined, these lines of research have revealed that the information, communication and organisation models of existing management architectures are far from adequate. In this context, this dissertation presents an architectural model for the holonic management of distributed systems and services through autonomous agent societies. The main objectives of this model are to raise the level of management task automation, increase the scalability of management solutions, provide support for delegation by both domains and macro-tasks and achieve a high level of interoperability in open environments. Bearing in mind these objectives, a descriptive logic-based formal semantic information model has been developed, which increases management automation by using rational autonomous agents capable of reasoning, inferring and dynamically integrating knowledge and services conceptualised by means of the CIM model and formalised at the semantic level by means of descriptive logic. The information model also includes a mapping, at the CIM metamodel level, to the OWL ontology specification language, which amounts to a significant advance in the field of XML-based model and metainformation representation and exchange. At the interaction level, the model introduces a formal specification language (ACSL) of conversations between agents based on speech act theory and contributes an operational semantics for this language that eases the task of verifying formal properties associated with the interaction protocol. A role-oriented holonic organisational model has also been developed, whose main features meet the requirements demanded by emerging distributed services, including no centralised control, dynamic restructuring capabilities, cooperative skills and facilities for adaptation to different organisational cultures. The model includes a normative submodel adapted to management holon autonomy and based on the deontic and action modal logics.

Gramáticas lógicas: resolución de problemas en lenguaje natural

Esta tesis tiene por objeto estudiar las posibilidades de realizar en castellano tareas relativas a la resolución de problemas con sistemas basados en el conocimiento. En los dos primeros capítulos se plantea un análisis de la trayectoria seguida por las técnicas de tratamiento del lenguaje natural, prestando especial interés a los formalismos lógicos para la comprensión del lenguaje. Seguidamente, se plantea una valoración de la situación actual de los sistemas de tratamiento del lenguaje natural. Finalmente, se presenta lo que constituye el núcleo de este trabajo, un sistema llamado Sirena, que permite realizar tareas de adquisición, comprensión, recuperación y explicación de conocimiento en castellano con sistemas basados en el conocimiento. Este sistema contiene un subconjunto del castellano amplio pero simple formalizado con una gramática lógica. El significado del conocimiento se basa en la lógica y ha sido implementado en el lenguaje de programación lógica Prolog II vS. Palabras clave: Programación Lógica, Comprensión del Lenguaje Natural, Resolución de Problemas, Gramáticas Lógicas, Lingüistica Computacional, Inteligencia Artificial.---ABSTRACT---The purpose of this thesis is to study the possibi1 ities of performing in Spanish problem solving tasks with knowledge based systems. Ule study the development of the techniques for natural language processing with a particular interest in the logical formalisms that have been used to understand natural languages. Then, we present an evaluation of the current state of art in the field of natural language processing systems. Finally, we introduce the main contribution of our work, Sirena a system that allows the adquisition, understanding, retrieval and explanation of knowledge in Spanish with knowledge based systems. Sirena can deal with a large, although simple» subset of Spanish. This subset has been formalised by means of a logic grammar and the meaning of knowledge is based on logic. Sirena has been implemented in the programming language Prolog II v2. Keywords: Logic Programming, Understanding Natural Language, Problem Solving, Logic Grammars, Cumputational Linguistic, Artificial Intelligence.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para contribuir en la detección de microcalcificaciones en mamografía digitalizada

A nivel mundial, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente además de una de las principales causas de muerte entre la población femenina. Actualmente, el método más eficaz para detectar lesiones mamarias en una etapa temprana es la mamografía. Ésta contribuye decisivamente al diagnóstico precoz de esta enfermedad que, si se detecta a tiempo, tiene una probabilidad de curación muy alta. Uno de los principales y más frecuentes hallazgos en una mamografía, son las microcalcificaciones, las cuales son consideradas como un indicador importante de cáncer de mama. En el momento de analizar las mamografías, factores como la capacidad de visualización, la fatiga o la experiencia profesional del especialista radiólogo hacen que el riesgo de omitir ciertas lesiones presentes se vea incrementado. Para disminuir dicho riesgo es importante contar con diferentes alternativas como por ejemplo, una segunda opinión por otro especialista o un doble análisis por el mismo. En la primera opción se eleva el coste y en ambas se prolonga el tiempo del diagnóstico. Esto supone una gran motivación para el desarrollo de sistemas de apoyo o asistencia en la toma de decisiones. En este trabajo de tesis se propone, se desarrolla y se justifica un sistema capaz de detectar microcalcificaciones en regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas, para contribuir a la detección temprana del cáncer demama. Dicho sistema estará basado en técnicas de procesamiento de imagen digital, de reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial. Para su desarrollo, se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Con el objetivo de entrenar y probar el sistema propuesto, se creará una base de datos de imágenes, las cuales pertenecen a regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas. 2. Se propone la aplicación de la transformada Top-Hat, una técnica de procesamiento digital de imagen basada en operaciones de morfología matemática. La finalidad de aplicar esta técnica es la de mejorar el contraste entre las microcalcificaciones y el tejido presente en la imagen. 3. Se propone un algoritmo novel llamado sub-segmentación, el cual está basado en técnicas de reconocimiento de patrones aplicando un algoritmo de agrupamiento no supervisado, el PFCM (Possibilistic Fuzzy c-Means). El objetivo es encontrar las regiones correspondientes a las microcalcificaciones y diferenciarlas del tejido sano. Además, con la finalidad de mostrar las ventajas y desventajas del algoritmo propuesto, éste es comparado con dos algoritmos del mismo tipo: el k-means y el FCM (Fuzzy c-Means). Por otro lado, es importante destacar que en este trabajo por primera vez la sub-segmentación es utilizada para detectar regiones pertenecientes a microcalcificaciones en imágenes de mamografía. 4. Finalmente, se propone el uso de un clasificador basado en una red neuronal artificial, específicamente un MLP (Multi-layer Perceptron). El propósito del clasificador es discriminar de manera binaria los patrones creados a partir de la intensidad de niveles de gris de la imagen original. Dicha clasificación distingue entre microcalcificación y tejido sano. ABSTRACT Breast cancer is one of the leading causes of women mortality in the world and its early detection continues being a key piece to improve the prognosis and survival. Currently, the most reliable and practical method for early detection of breast cancer is mammography.The presence of microcalcifications has been considered as a very important indicator ofmalignant types of breast cancer and its detection and classification are important to prevent and treat the disease. However, the detection and classification of microcalcifications continue being a hard work due to that, in mammograms there is a poor contrast between microcalcifications and the tissue around them. Factors such as visualization, tiredness or insufficient experience of the specialist increase the risk of omit some present lesions. To reduce this risk, is important to have alternatives such as a second opinion or a double analysis for the same specialist. In the first option, the cost increases and diagnosis time also increases for both of them. This is the reason why there is a great motivation for development of help systems or assistance in the decision making process. This work presents, develops and justifies a system for the detection of microcalcifications in regions of interest extracted fromdigitizedmammographies to contribute to the early detection of breast cancer. This systemis based on image processing techniques, pattern recognition and artificial intelligence. For system development the following features are considered: With the aim of training and testing the system, an images database is created, belonging to a region of interest extracted from digitized mammograms. The application of the top-hat transformis proposed. This image processing technique is based on mathematical morphology operations. The aim of this technique is to improve the contrast betweenmicrocalcifications and tissue present in the image. A novel algorithm called sub-segmentation is proposed. The sub-segmentation is based on pattern recognition techniques applying a non-supervised clustering algorithm known as Possibilistic Fuzzy c-Means (PFCM). The aim is to find regions corresponding to the microcalcifications and distinguish them from the healthy tissue. Furthermore,with the aim of showing themain advantages and disadvantages this is compared with two algorithms of same type: the k-means and the fuzzy c-means (FCM). On the other hand, it is important to highlight in this work for the first time the sub-segmentation is used for microcalcifications detection. Finally, a classifier based on an artificial neural network such as Multi-layer Perceptron is used. The purpose of this classifier is to discriminate froma binary perspective the patterns built from gray level intensity of the original image. This classification distinguishes between microcalcifications and healthy tissue.

System failure prediction through rare-events elastic-net logistic regression

Predicting failures in a distributed system based on previous events through logistic regression is a standard approach in literature. This technique is not reliable, though, in two situations: in the prediction of rare events, which do not appear in enough proportion for the algorithm to capture, and in environments where there are too many variables, as logistic regression tends to overfit on this situations; while manually selecting a subset of variables to create the model is error- prone. On this paper, we solve an industrial research case that presented this situation with a combination of elastic net logistic regression, a method that allows us to automatically select useful variables, a process of cross-validation on top of it and the application of a rare events prediction technique to reduce computation time. This process provides two layers of cross- validation that automatically obtain the optimal model complexity and the optimal mode l parameters values, while ensuring even rare events will be correctly predicted with a low amount of training instances. We tested this method against real industrial data, obtaining a total of 60 out of 80 possible models with a 90% average model accuracy.

Recuperación cruzada de información pública clínico-genómica a partir de consultas sobre repositorios clínicos privados

Parte de la investigación biomédica actual se encuentra centrada en el análisis de datos heterogéneos. Estos datos pueden tener distinto origen, estructura, y semántica. Gran cantidad de datos de interés para los investigadores se encuentran en bases de datos públicas, que recogen información de distintas fuentes y la ponen a disposición de la comunidad de forma gratuita. Para homogeneizar estas fuentes de datos públicas con otras de origen privado, existen diversas herramientas y técnicas que permiten automatizar los procesos de homogeneización de datos heterogéneos. El Grupo de Informática Biomédica (GIB) [1] de la Universidad Politécnica de Madrid colabora en el proyecto europeo P-medicine [2], cuya finalidad reside en el desarrollo de una infraestructura que facilite la evolución de los procedimientos médicos actuales hacia la medicina personalizada. Una de las tareas enmarcadas en el proyecto P-medicine que tiene asignado el grupo consiste en elaborar herramientas que ayuden a usuarios en el proceso de integración de datos contenidos en fuentes de información heterogéneas. Algunas de estas fuentes de información son bases de datos públicas de ámbito biomédico contenidas en la plataforma NCBI [3] (National Center for Biotechnology Information). Una de las herramientas que el grupo desarrolla para integrar fuentes de datos es Ontology Annotator. En una de sus fases, la labor del usuario consiste en recuperar información de una base de datos pública y seleccionar de forma manual los resultados relevantes. Para automatizar el proceso de búsqueda y selección de resultados relevantes, por un lado existe un gran interés en conseguir generar consultas que guíen hacia resultados lo más precisos y exactos como sea posible, por otro lado, existe un gran interés en extraer información relevante de elevadas cantidades de documentos, lo cual requiere de sistemas que analicen y ponderen los datos que caracterizan a los mismos. En el campo informático de la inteligencia artificial, dentro de la rama de la recuperación de la información, existen diversos estudios acerca de la expansión de consultas a partir de retroalimentación relevante que podrían ser de gran utilidad para dar solución a la cuestión. Estos estudios se centran en técnicas para reformular o expandir la consulta inicial utilizando como realimentación los resultados que en una primera instancia fueron relevantes para el usuario, de forma que el nuevo conjunto de resultados tenga mayor proximidad con los que el usuario realmente desea. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en el estudio, implementación y experimentación de métodos que automaticen el proceso de extracción de información trascendente de documentos, utilizándola para expandir o reformular consultas. De esta forma se pretende mejorar la precisión y el ranking de los resultados asociados. Dichos métodos serán integrados en la herramienta Ontology Annotator y enfocados a la fuente de datos de PubMed [4].---ABSTRACT---Part of the current biomedical research is focused on the analysis of heterogeneous data. These data may have different origin, structure and semantics. A big quantity of interesting data is contained in public databases which gather information from different sources and make it open and free to be used by the community. In order to homogenize thise sources of public data with others which origin is private, there are some tools and techniques that allow automating the processes of integration heterogeneous data. The biomedical informatics group of the Universidad Politécnica de Madrid cooperates with the European project P-medicine which main purpose is to create an infrastructure and models to facilitate the transition from current medical practice to personalized medicine. One of the tasks of the project that the group is in charge of consists on the development of tools that will help users in the process of integrating data from diverse sources. Some of the sources are biomedical public data bases from the NCBI platform (National Center for Biotechnology Information). One of the tools in which the group is currently working on for the integration of data sources is called the Ontology Annotator. In this tool there is a phase in which the user has to retrieve information from a public data base and select the relevant data contained in it manually. For automating the process of searching and selecting data on the one hand, there is an interest in automatically generating queries that guide towards the more precise results as possible. On the other hand, there is an interest on retrieve relevant information from large quantities of documents. The solution requires systems that analyze and weigh the data allowing the localization of the relevant items. In the computer science field of the artificial intelligence, in the branch of information retrieval there are diverse studies about the query expansion from relevance feedback that could be used to solve the problem. The main purpose of this studies is to obtain a set of results that is the closer as possible to the information that the user really wants to retrieve. In order to reach this purpose different techniques are used to reformulate or expand the initial query using a feedback the results that where relevant for the user, with this method, the new set of results will have more proximity with the ones that the user really desires. The goal of this final dissertation project consists on the study, implementation and experimentation of methods that automate the process of extraction of relevant information from documents using this information to expand queries. This way, the precision and the ranking of the results associated will be improved. These methods will be integrated in the Ontology Annotator tool and will focus on the PubMed data source.

Engineering Computational Emotion - A Reference Model for Emotion in Artificial Systems

Emotion is generally argued to be an influence on the behavior of life systems, largely concerning flexibility and adaptivity. The way in which life systems acts in response to a particular situations of the environment, has revealed the decisive and crucial importance of this feature in the success of behaviors. And this source of inspiration has influenced the way of thinking artificial systems. During the last decades, artificial systems have undergone such an evolution that each day more are integrated in our daily life. They have become greater in complexity, and the subsequent effects are related to an increased demand of systems that ensure resilience, robustness, availability, security or safety among others. All of them questions that raise quite a fundamental challenges in control design. This thesis has been developed under the framework of the Autonomous System project, a.k.a the ASys-Project. Short-term objectives of immediate application are focused on to design improved systems, and the approaching of intelligence in control strategies. Besides this, long-term objectives underlying ASys-Project concentrate on high order capabilities such as cognition, awareness and autonomy. This thesis is placed within the general fields of Engineery and Emotion science, and provides a theoretical foundation for engineering and designing computational emotion for artificial systems. The starting question that has grounded this thesis aims the problem of emotion--based autonomy. And how to feedback systems with valuable meaning has conformed the general objective. Both the starting question and the general objective, have underlaid the study of emotion, the influence on systems behavior, the key foundations that justify this feature in life systems, how emotion is integrated within the normal operation, and how this entire problem of emotion can be explained in artificial systems. By assuming essential differences concerning structure, purpose and operation between life and artificial systems, the essential motivation has been the exploration of what emotion solves in nature to afterwards analyze analogies for man--made systems. This work provides a reference model in which a collection of entities, relationships, models, functions and informational artifacts, are all interacting to provide the system with non-explicit knowledge under the form of emotion-like relevances. This solution aims to provide a reference model under which to design solutions for emotional operation, but related to the real needs of artificial systems. The proposal consists of a multi-purpose architecture that implement two broad modules in order to attend: (a) the range of processes related to the environment affectation, and (b) the range or processes related to the emotion perception-like and the higher levels of reasoning. This has required an intense and critical analysis beyond the state of the art around the most relevant theories of emotion and technical systems, in order to obtain the required support for those foundations that sustain each model. The problem has been interpreted and is described on the basis of AGSys, an agent assumed with the minimum rationality as to provide the capability to perform emotional assessment. AGSys is a conceptualization of a Model-based Cognitive agent that embodies an inner agent ESys, the responsible of performing the emotional operation inside of AGSys. The solution consists of multiple computational modules working federated, and aimed at conforming a mutual feedback loop between AGSys and ESys. Throughout this solution, the environment and the effects that might influence over the system are described as different problems. While AGSys operates as a common system within the external environment, ESys is designed to operate within a conceptualized inner environment. And this inner environment is built on the basis of those relevances that might occur inside of AGSys in the interaction with the external environment. This allows for a high-quality separate reasoning concerning mission goals defined in AGSys, and emotional goals defined in ESys. This way, it is provided a possible path for high-level reasoning under the influence of goals congruence. High-level reasoning model uses knowledge about emotional goals stability, letting this way new directions in which mission goals might be assessed under the situational state of this stability. This high-level reasoning is grounded by the work of MEP, a model of emotion perception that is thought as an analogy of a well-known theory in emotion science. The work of this model is described under the operation of a recursive-like process labeled as R-Loop, together with a system of emotional goals that are assumed as individual agents. This way, AGSys integrates knowledge that concerns the relation between a perceived object, and the effect which this perception induces on the situational state of the emotional goals. This knowledge enables a high-order system of information that provides the sustain for a high-level reasoning. The extent to which this reasoning might be approached is just delineated and assumed as future work. This thesis has been studied beyond a long range of fields of knowledge. This knowledge can be structured into two main objectives: (a) the fields of psychology, cognitive science, neurology and biological sciences in order to obtain understanding concerning the problem of the emotional phenomena, and (b) a large amount of computer science branches such as Autonomic Computing (AC), Self-adaptive software, Self-X systems, Model Integrated Computing (MIC) or the paradigm of models@runtime among others, in order to obtain knowledge about tools for designing each part of the solution. The final approach has been mainly performed on the basis of the entire acquired knowledge, and described under the fields of Artificial Intelligence, Model-Based Systems (MBS), and additional mathematical formalizations to provide punctual understanding in those cases that it has been required. This approach describes a reference model to feedback systems with valuable meaning, allowing for reasoning with regard to (a) the relationship between the environment and the relevance of the effects on the system, and (b) dynamical evaluations concerning the inner situational state of the system as a result of those effects. And this reasoning provides a framework of distinguishable states of AGSys derived from its own circumstances, that can be assumed as artificial emotion.

Metodología para la determinación de los parámetros de planificación de los nodos e infraestructuras logísticas en un territorio, considerando en su planificación el impacto sobre los diferentes componentes territoriales

Esta tesis presenta el diseño y la aplicación de una metodología que permite la determinación de los parámetros para la planificación de nodos e infraestructuras logísticas en un territorio, considerando además el impacto de estas en los diferentes componentes territoriales, así como en el desarrollo poblacional, el desarrollo económico y el medio ambiente, presentando así un avance en la planificación integral del territorio. La Metodología propuesta está basada en Minería de Datos, que permite el descubrimiento de patrones detrás de grandes volúmenes de datos previamente procesados. Las características propias de los datos sobre el territorio y los componentes que lo conforman hacen de los estudios territoriales un campo ideal para la aplicación de algunas de las técnicas de Minería de Datos, tales como los ´arboles decisión y las redes bayesianas. Los árboles de decisión permiten representar y categorizar de forma esquemática una serie de variables de predicción que ayudan al análisis de una variable objetivo. Las redes bayesianas representan en un grafo acíclico dirigido, un modelo probabilístico de variables distribuidas en padres e hijos, y la inferencia estadística que permite determinar la probabilidad de certeza de una hipótesis planteada, es decir, permiten construir modelos de probabilidad conjunta que presentan de manera gráfica las dependencias relevantes en un conjunto de datos. Al igual que con los árboles de decisión, la división del territorio en diferentes unidades administrativas hace de las redes bayesianas una herramienta potencial para definir las características físicas de alguna tipología especifica de infraestructura logística tomando en consideración las características territoriales, poblacionales y económicas del área donde se plantea su desarrollo y las posibles sinergias que se puedan presentar sobre otros nodos e infraestructuras logísticas. El caso de estudio seleccionado para la aplicación de la metodología ha sido la República de Panamá, considerando que este país presenta algunas características singulares, entra las que destacan su alta concentración de población en la Ciudad de Panamá; que a su vez a concentrado la actividad económica del país; su alto porcentaje de zonas protegidas, lo que ha limitado la vertebración del territorio; y el Canal de Panamá y los puertos de contenedores adyacentes al mismo. La metodología se divide en tres fases principales: Fase 1: Determinación del escenario de trabajo 1. Revisión del estado del arte. 2. Determinación y obtención de las variables de estudio. Fase 2: Desarrollo del modelo de inteligencia artificial 3. Construcción de los ´arboles de decisión. 4. Construcción de las redes bayesianas. Fase 3: Conclusiones 5. Determinación de las conclusiones. Con relación al modelo de planificación aplicado al caso de estudio, una vez aplicada la metodología, se estableció un modelo compuesto por 47 variables que definen la planificación logística de Panamá, el resto de variables se definen a partir de estas, es decir, conocidas estas, el resto se definen a través de ellas. Este modelo de planificación establecido a través de la red bayesiana considera los aspectos de una planificación sostenible: económica, social y ambiental; que crean sinergia con la planificación de nodos e infraestructuras logísticas. The thesis presents the design and application of a methodology that allows the determination of parameters for the planning of nodes and logistics infrastructure in a territory, besides considering the impact of these different territorial components, as well as the population growth, economic and environmental development. The proposed methodology is based on Data Mining, which allows the discovery of patterns behind large volumes of previously processed data. The own characteristics of the territorial data makes of territorial studies an ideal field of knowledge for the implementation of some of the Data Mining techniques, such as Decision Trees and Bayesian Networks. Decision trees categorize schematically a series of predictor variables of an analyzed objective variable. Bayesian Networks represent a directed acyclic graph, a probabilistic model of variables divided in fathers and sons, and statistical inference that allow determine the probability of certainty in a hypothesis. The case of study for the application of the methodology is the Republic of Panama. This country has some unique features: a high population density in the Panama City, a concentration of economic activity, a high percentage of protected areas, and the Panama Canal. The methodology is divided into three main phases: Phase 1: definition of the work stage. 1. Review of the State of the art. 2. Determination of the variables. Phase 2: Development of artificial intelligence model 3. Construction of decision trees. 4. Construction of Bayesian Networks. Phase 3: conclusions 5. Determination of the conclusions. The application of the methodology to the case study established a model composed of 47 variables that define the logistics planning for Panama. This model of planning established through the Bayesian network considers aspects of sustainable planning and simulates the synergies between the nodes and logistical infrastructure planning.

A INFLUÊNCIA DAS PRÁTICAS PEDAGÓGICAS DOCENTES E DAS BARREIRAS DISCENTES SOBRE O DESENVOLVIMENTO DA CRIATIVIDADE DO FUTURO ADMINISTRADOR

As empresas que almejam garantir e melhorar sua posição dentro de em um mercado cada vez mais competitivo precisam estar sempre atualizadas e em constante evolução. Na busca contínua por essa evolução, investem em projetos de Pesquisa & Desenvolvimento (P&D) e em seu capital humano para promover a criatividade e a inovação organizacional. As pessoas têm papel fundamental no desenvolvimento da inovação, mas para que isso possa florescer de forma constante é preciso comprometimento e criatividade para a geração de ideias. Criatividade é pensar o novo; inovação é fazer acontecer. Porém, encontrar pessoas com essas qualidades nem sempre é tarefa fácil e muitas vezes é preciso estimular essas habilidades e características para que se tornem efetivamente criativas. Os cursos de graduação podem ser uma importante ferramenta para trabalhar esses aspectos, características e habilidades, usando métodos e práticas de ensino que auxiliem no desenvolvimento da criatividade, pois o ambiente ensino-aprendizagem pesa significativamente na formação das pessoas. O objetivo deste estudo é de identificar quais fatores têm maior influência sobre o desenvolvimento da criatividade em um curso de graduação em administração, analisando a influência das práticas pedagógicas dos docentes e as barreiras internas dos discentes. O referencial teórico se baseia principalmente nos trabalhos de Alencar, Fleith, Torrance e Wechsler. A pesquisa transversal de abordagem quantitativa teve como público-alvo os alunos do curso de Administração de uma universidade confessional da Grande São Paulo, que responderam 465 questionários compostos de três escalas. Para as práticas docentes foi adaptada a escala de Práticas Docentes em relação à Criatividade. Para as barreiras internas foi adaptada a escala de Barreiras da Criatividade Pessoal. Para a análise da percepção do desenvolvimento da criatividade foi construída e validada uma escala baseada no referencial de características de uma pessoa criativa. As análises estatísticas descritivas e fatoriais exploratórias foram realizadas no software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), enquanto as análises fatoriais confirmatórias e a mensuração da influência das práticas pedagógicas e das barreiras internas sobre a percepção do desenvolvimento da criatividade foram realizadas por modelagem de equação estrutural utilizando o algoritmo Partial Least Squares (PLS), no software Smart PLS 2.0. Os resultados apontaram que as práticas pedagógicas e as barreiras internas dos discentes explicam 40% da percepção de desenvolvimento da criatividade, sendo as práticas pedagógicas que exercem maior influencia. A pesquisa também apontou que o tipo de temática e o período em que o aluno está cursando não têm influência sobre nenhum dos três construtos, somente o professor influencia as práticas pedagógicas.

Aplicações híbridas entre sistemas multiagentes e técnicas de inteligência artificial para redes inteligentes de distribuição de energia elétrica

Os smart grids representam a nova geração dos sistemas elétricos de potência, combinando avanços em computação, sistemas de comunicação, processos distribuídos e inteligência artificial para prover novas funcionalidades quanto ao acompanhamento em tempo real da demanda e do consumo de energia elétrica, gerenciamento em larga escala de geradores distribuídos, entre outras, a partir de um sistema de controle distribuído sobre a rede elétrica. Esta estrutura modifica profundamente a maneira como se realiza o planejamento e a operação de sistemas elétricos nos dias de hoje, em especial os de distribuição, e há interessantes possibilidades de pesquisa e desenvolvimento possibilitada pela busca da implementação destas funcionalidades. Com esse cenário em vista, o presente trabalho utiliza uma abordagem baseada no uso de sistemas multiagentes para simular esse tipo de sistema de distribuição de energia elétrica, considerando opções de controle distintas. A utilização da tecnologia de sistemas multiagentes para a simulação é baseada na conceituação de smart grids como um sistema distribuído, algo também realizado nesse trabalho. Para validar a proposta, foram simuladas três funcionalidades esperadas dessas redes elétricas: classificação de cargas não-lineares; gerenciamento de perfil de tensão; e reconfiguração topológica com a finalidade de reduzir as perdas elétricas. Todas as modelagens e desenvolvimentos destes estudos estão aqui relatados. Por fim, o trabalho se propõe a identificar os sistemas multiagentes como uma tecnologia a ser empregada tanto para a pesquisa, quanto para implementação dessas redes elétricas.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Desenvolvimento artificial autônomo de um grafo sensório-motor auto-organizável.

A teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento da inteligência tem sido utilizada na área de inteligência computacional como inspiração para a proposição de modelos de agentes cognitivos. Embora os modelos propostos implementem aspectos básicos importantes da teoria de Piaget, como a estrutura do esquema cognitivo, não consideram o problema da fundamentação simbólica e, portanto, não se preocupam com os aspectos da teoria que levam à aquisição autônoma da semântica básica para a organização cognitiva do mundo externo, como é o caso da aquisição da noção de objeto. Neste trabalho apresentamos um modelo computacional de esquema cognitivo inspirado na teoria de Piaget sobre a inteligência sensório-motora que se desenvolve autonomamente construindo mecanismos por meio de princípios computacionais pautados pelo problema da fundamentação simbólica. O modelo de esquema proposto tem como base a classificação de situações sensório-motoras utilizadas para a percepção, captação e armazenamento das relações causais determiníscas de menor granularidade. Estas causalidades são então expandidas espaço-temporalmente por estruturas mais complexas que se utilizam das anteriores e que também são projetadas de forma a possibilitar que outras estruturas computacionais autônomas mais complexas se utilizem delas. O modelo proposto é implementado por uma rede neural artificial feed-forward cujos elementos da camada de saída se auto-organizam para gerar um grafo sensóriomotor objetivado. Alguns mecanismos computacionais já existentes na área de inteligência computacional foram modificados para se enquadrarem aos paradigmas de semântica nula e do desenvolvimento mental autônomo, tomados como base para lidar com o problema da fundamentação simbólica. O grafo sensório-motor auto-organizável que implementa um modelo de esquema inspirado na teoria de Piaget proposto neste trabalho, conjuntamente com os princípios computacionais utilizados para sua concepção caminha na direção da busca pelo desenvolvimento cognitivo artificial autônomo da noção de objeto.

Sistema especialista para análise pós-evento da proteção em subestações distribuidoras.

É importante que as redes elétricas tenham altos índices de confiabilidade, de forma a se manter a agilidade e a manutenção ideais para um melhor funcionamento. Por outro lado, o crescimento inesperado da carga, falhas em equipamentos e uma parametrização inadequada das funções de proteção tornam a análise de eventos de proteção mais complexas e demoradas. Além disso, a quantidade de informações que pode ser obtida de relés digitais modernos tem crescido constantemente. Para que seja possível uma rápida tomada de decisão e manutenção, esse projeto de pesquisa teve como objetivo a implementação de um sistema completo de diagnóstico que é ativado automaticamente quando um evento de proteção ocorrer. As informações a serem analisadas são obtidas de uma base de dados e de relés de proteção, via protocolo de comunicação IEC 61850 e arquivos de oscilografia. O trabalho aborda o sistema Smart Grid completo incluindo: a aquisição de dados nos relés, detalhando o sistema de comunicação desenvolvido através de um software com um cliente IEC61850 e um servidor OPC e um software com um cliente OPC, que é ativado por eventos configurados para dispará-lo (por exemplo, atuação da proteção); o sistema de pré-tratamento de dados, onde os dados provenientes dos relés e equipamentos de proteção são filtrados, pré-processados e formatados; e o sistema de diagnóstico. Um banco de dados central mantém atualizados os dados de todas essas etapas. O sistema de diagnóstico utiliza algoritmos convencionais e técnicas de inteligência artificial, em particular, um sistema especialista. O sistema especialista foi desenvolvido para lidar com diferentes conjuntos de dados de entrada e com uma possível falta de dados, sempre garantindo a entrega de diagnósticos. Foram realizados testes e simulações para curtos-circuitos (trifásico, dupla-fase, dupla-fase-terra e fase-terra) em alimentadores, transformadores e barras de uma subestação. Esses testes incluíram diferentes estados do sistema de proteção (funcionamento correto e impróprio). O sistema se mostrou totalmente eficaz tanto no caso de disponibilidade completa quanto parcial de informações, sempre fornecendo um diagnóstico do curto-circuito e analisando o funcionamento das funções de proteção da subestação. Dessa forma, possibilita-se uma manutenção muito mais eficiente pelas concessionárias de energia, principalmente no que diz respeito à prevenção de defeitos em equipamentos, rápida resposta a problemas, e necessidade de reparametrização das funções de proteção. O sistema foi instalado com sucesso em uma subestação de distribuição da Companhia Paulista de Força e Luz.

Modeling a mobile robot using a grammatical model

Virtual Worlds Generator is a grammatical model that is proposed to define virtual worlds. It integrates the diversity of sensors and interaction devices, multimodality and a virtual simulation system. Its grammar allows the definition and abstraction in symbols strings of the scenes of the virtual world, independently of the hardware that is used to represent the world or to interact with it. A case study is presented to explain how to use the proposed model to formalize a robot navigation system with multimodal perception and a hybrid control scheme of the robot.

Evaluating approximations generated by the GNG3D method for mesh simplification

In this paper we present different error measurements with the aim to evaluate the quality of the approximations generated by the GNG3D method for mesh simplification. The first phase of this method consists on the execution of the GNG3D algorithm, described in the paper. The primary goal of this phase is to obtain a simplified set of vertices representing the best approximation of the original 3D object. In the reconstruction phase we use the information provided by the optimization algorithm to reconstruct the faces thus obtaining the optimized mesh. The implementation of three error functions, named Eavg, Emax, Esur, permitts us to control the error of the simplified model, as it is shown in the examples studied.

The role of statistical and semantic features in single-document extractive summarization

This paper reports on the further results of the ongoing research analyzing the impact of a range of commonly used statistical and semantic features in the context of extractive text summarization. The features experimented with include word frequency, inverse sentence and term frequencies, stopwords filtering, word senses, resolved anaphora and textual entailment. The obtained results demonstrate the relative importance of each feature and the limitations of the tools available. It has been shown that the inverse sentence frequency combined with the term frequency yields almost the same results as the latter combined with stopwords filtering that in its turn proved to be a highly competitive baseline. To improve the suboptimal results of anaphora resolution, the system was extended with the second anaphora resolution module. The present paper also describes the first attempts of the internal document data representation.