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.

Inteligencia artificial aplicada al análisis de datos

La IA se abre a un gran horizonte de aplicaciones y en particular, desde hace algún tiempo, sus algoritmos incluidos en las técnicas de la Inteligencia Computacional (IC), son aplicados con mucho éxito en tareas de procesado de imagen, teniendo en cuenta los estrictos requisitos que son inherentes a este campo científico, para tener resultados óptimos en cualquier aplicación planteada. Se le añade además que hay un tipo de imágenes, pesadas desde un punto de vista computacional, cuyos ficheros contienen un gran volumen de información, como son las utilizadas en el campo de la Teledetección; la IA, con sus características comentadas, se plantea como una buena alternativa para procesar y analizar los datos contenidos en estas imágenes.

Combined Machine Learning Techniques for Decision Making Support in Medicine

Computational intelligent support for decision making is becoming increasingly popular and essential among medical professionals. Also, with the modern medical devices being capable to communicate with ICT, created models can easily find practical translation into software. Machine learning solutions for medicine range from the robust but opaque paradigms of support vector machines and neural networks to the also performant, yet more comprehensible, decision trees and rule-based models. So how can such different techniques be combined such that the professional obtains the whole spectrum of their particular advantages? The presented approaches have been conceived for various medical problems, while permanently bearing in mind the balance between good accuracy and understandable interpretation of the decision in order to truly establish a trustworthy ‘artificial’ second opinion for the medical expert.

Arquitectura de Comportamientos Reactivos para Agentes Robóticos basada en CBR

En los últimos tiempos se ha demostrado la importancia del aprendizaje en la Inteligencia humana, tanto en su vertiente de aprendizaje por observación como a través de la experiencia, como medio de identificar situaciones y predecir acciones o respuestas a partir de la información adquirida. Dado este esquema general de la Inteligencia Humana, parece razonable imitar su estructura y características en un intento por diseñar una arquitectura general de inteligencia aplicada a la Robótica. En este trabajo, inspirados por las teorías de Hawkins en su obra On Intelligence, hemos propuesto una arquitectura jerárquica de inteligencia en el que los diversos módulos se implementan a partir de Razonamiento basado en Casos ¿Case Based Reasoning (CBR)¿, una herramienta de IA especialmente apta para la adquisición de conocimiento a través del aprendizaje y para la predicción basada en similitud de información. Dentro de esta arquitectura la presente tesis se centra en las capas inferiores, las de tipo reactivo, expresadas en forma de comportamientos básicos, que implementan conductas sencillas pero indispensables para el funcionamiento de un robot. Estos comportamientos han sido tradicionalmente diseñados de forma algorítmica, con la dificultad que esto entraña en muchos casos por el desconocimiento de sus aspectos intrínsecos. Además, carecen de la capacidad de adaptarse ante nuevas situaciones no previstas y adquirir nuevos conocimientos a través del funcionamiento del robot, algo indispensable si se pretende que éste se desenvuelva en ambientes dinámicos y no estructurados. El trabajo de esta tesis considera la implementación de comportamientos reactivos con capacidad de aprendizaje, como forma de superar los inconvenientes anteriormente mencionados consiguiendo al mismo tiempo una mejor integración en la arquitectura general de Inteligencia considerada, en la cual el aprendizaje ocupa el papel principal. Así, se proponen y analizan diversas alternativas de diseño de comportamientos reactivos, construidos a través de sistemas CBR con capacidad de aprendizaje. En particular se estudia i) la problemática de selección, organización, y representación de la información como recipiente del conocimiento de los comportamientos;ii) los problemas asociados a la escalabilidad de esta información; iii) los aspectos que acompañan al proceso de predicción mediante la recuperación de la respuesta de experiencias previas similares a la presentada; iv) la identificación de la respuesta no solo con la acción a tomar por parte del comportamiento sino con un concepto que represente la situación presentada; y v) la adaptación y evaluación de la respuesta para incorporar nuevas situaciones como nuevo conocimiento del sistema. También se analiza la organización de comportamientos básicos que permite obtener, a través de sus interacciones, comportamientos emergentes de nivel superior aún dentro de un alcance reactivo. Todo ello se prueba con un robot real y con un simulador, en una variante de un escenario de aplicación clásico en Robótica, como es la competición Robocup. La elaboración de esta tesis ha supuesto, además de los aspectos puramente investigadores, un esfuerzo adicional en el desarrollo de las herramientas y metodología de pruebas necesarias para su realización. En este sentido, se ha programado un primer prototipo de marco de implementación de comportamientos reactivos con aprendizaje, basados en CBR, para la plataforma de desarrollo robótico Tekkotsu.

Generación Automática de Contenido para Juegos de Estrategia en Tiempo Real

El destacado volumen de negocio a nivel mundial ha convertido a los videojuegos en el principal protagonista dentro de la industria del entretenimiento. Este hecho no ha pasado desapercibido para la comunidad científica, que se ha visto surtida de nuevos retos y desafíos que abordar. La generación automática de contenido son un conjunto de técnicas que permiten generar de forma algorítmica contenido específico para videojuegos. Estas técnicas reducen costes de producción y diseño, sirven como fuente de creatividad e inspiración para el diseñador, ahorran recursos computacionales a la hora de ejecutar el juego y permiten adaptar el juego al jugador para que la experiencia de juego sea única y personalizada. Generalmente el criterio usado para la generación es el de la jugabilidad, es decir, que el contenido cumpla con las reglas del juego. Esta tesis define una metodología para la generación automática de contenido para juegos de estrategia en tiempo real en base a unos criterios que van más allá de que el contenido sea válido. Esta metodología propone el uso de algoritmos evolutivos para la generación del contenido siguiendo un esquema de generación y prueba. La primera característica exigible al contenido generado que se ha estudiado ha sido el equilibrio entre jugadores. También se ha descrito un método de generación enfocado en esta característica que es capaz de crear mapas que no proporcionan ventaja alguna a los jugadores, independientemente de su habilidad o estrategia elegida. Otra característica deseable que evita que las partidas se conviertan en algo aburrido y monótono y que también ha sido estudiada es el dinamismo. A la hora de buscar el dinamismo se ha optado por dos enfoques distintos, uno basado en los recursos que mantienen los jugadores a lo largo de la partida y otro basado en las confrontaciones entre ellos, que se centra en las batallas y el nivel de naves perdidas. Se han analizado ambas características en conjunto, detectándose que la definición de dinamismo que se ha usado como objetivo de la optimización incluye implícitamente una componente de equilibrio, concluyéndose por tanto que el equilibrio es compatible con un nivel medio de dinamismo. Además, se ha estudiado un enfoque multi-objetivo del problema que ha sacado a la luz otras relaciones entre equilibrio y dinamismo y mediante el cual se ha establecido que conforme aumenta el equilibrio se produce un leve descenso en el dinamismo, acabando con un descenso brusco en la frontera superior del equilibrio. Al igual que con el equilibrio y el dinamismo, se ha abordado el problema de mejorar la estética de los mapas siguiendo dos enfoques, uno geométrico que se basan en la geométrica espacial del mapa (coordinadas y distancias), y otro topológico que se basan en propiedades cualitativas de los mapas que no se ven afectadas por transformaciones geométricas simples y que han sido obtenidas a partir del grafo de esferas de influencia. Los resultados indican que existe una relación lineal entre la diferencia con los mapas estéticos y con los que no lo son, lo que da una idea de la densidad del espacio de búsqueda. Con respecto a las medidas utilizadas, se observa que hay algunas de ellas que tienen una mayor influencia sobre el valor de aptitud que el resto de variables. Por último, tras realizar un análisis cruzado de las soluciones obtenidas con ambos enfoques se observa que ambos enfoques son capaces de generar mapas adecuados, aunque hay que destacar que existe una mayor diversidad en las soluciones del enfoque geométrico que en las del topológico, además de que las soluciones geométricas obtenidas quedan más cerca del conjunto de mapas estéticos que las propias soluciones topológicas según la medida de aptitud de éstas últimas.

Descubrimiento de fármacos basado en cribado virtual refinado con enfoques neuronales paralelos

En el campo de la medicina clínica es crucial poder determinar la seguridad y la eficacia de los fármacos actuales y además acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos activos. Para ello se llevan a cabo ensayos de laboratorio, que son métodos muy costosos y que requieren mucho tiempo. Sin embargo, la bioinformática puede facilitar enormemente la investigación clínica para los fines mencionados, ya que proporciona la predicción de la toxicidad de los fármacos y su actividad en enfermedades nuevas, así como la evolución de los compuestos activos descubiertos en ensayos clínicos. Esto se puede lograr gracias a la disponibilidad de herramientas de bioinformática y métodos de cribado virtual por ordenador (CV) que permitan probar todas las hipótesis necesarias antes de realizar los ensayos clínicos, tales como el docking estructural, mediante el programa BINDSURF. Sin embargo, la precisión de la mayoría de los métodos de CV se ve muy restringida a causa de las limitaciones presentes en las funciones de afinidad o scoring que describen las interacciones biomoleculares, e incluso hoy en día estas incertidumbres no se conocen completamente. En este trabajo abordamos este problema, proponiendo un nuevo enfoque en el que las redes neuronales se entrenan con información relativa a bases de datos de compuestos conocidos (proteínas diana y fármacos), y se aprovecha después el método para incrementar la precisión de las predicciones de afinidad del método de CV BINDSURF.

Hacia la generación automática de mecánicas de juego: un editor de reglas para Eryna

Este artículo es parte de un trabajo emergente dirigido a la creación automática de juegos de estrategia en tiempo real (RTS), lo cual incluye la generación de contenido, la creación de la inteligencia artificial del juego (es decir, de los jugadores virtuales) y de la propia mecánica del mismo. En este artículo se describe un editor que consta de múltiples parámetros que pueden configurarse para activar o desactivar decenas de reglas que pueden cambiar la mecánica de un juego RTS. El trabajo aquí descrito se realiza en el contexto del juego Eryna, una plataforma de experimentación implementada en la Universidad de Málaga. El editor de reglas es una herramienta que será usada en el futuro para permitir la evolución automática de las reglas de este videojuego y la creación de distintas mecánicas para el mismo. Lo que presentamos aquí debe ser evaluado como un trabajo emergente en el cual estamos trabajando.

'Ephemerality’ in game development: opportunitiees and challenges

Ephemeral Computation (Eph-C) is a newly created computation paradigm, the purpose of which is to take advantage of the ephemeral nature (limited lifetime) of computational resources. First we speak of this new paradigm in general terms, then more specifically in terms of videogame development. We present possible applications and benefits for the main research fields associated with videogame development. This is a preliminary work which aims to investigate the possibilities of applying ephemeral computation to the products of the videogame industry. Therefore, as a preliminary work, it attempts to serve as the inspiration for other researchers or videogame developers.

Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Modelo computacional de lectura cognitiva para la representación automática de textos

Esta investigación propone un modelo computacional de lectura que elabora una representación de la semántica de un texto como resultado de un proceso en el tiempo. Dicha representación posee una estructura que permite la descripción de las relaciones entre los conceptos leídos y su nivel de significado en cada momento del proceso de lectura.. En este trabajo se presenta el sistema SILC, Sistema de Indexación Mediante Lectura Cognitiva. Éste intenta simular, en parte, procesos cognitivos de alto nivel que operan en el tiempo. En primer lugar, construye una red de asociación conceptual como una memoria lingüística base a partir de una colección de textos que representan el espacio de conocimiento semántico. A continuación genera representaciones de los textos de entrada como redes de conceptos con niveles de activación, que recogen el nivel de significación semántica de los mismos. Para ello, este modelo utiliza el conocimiento semántico lingüístico, previamente construido, y realiza inferencias sobre el mismo mediante la propagación por la red de la activación de los conceptos leídos secuencialmente. La representación generada se emplea posteriormente para indexar documentos para clasificarlos automáticamente. Se realizan experimentos para comparar el modelo con sujetos humanos, tanto durante la lectura, mediante la predicción o inferencia de conceptos, como al final de la misma, mediante la comparación con resúmenes generados por los sujetos.. Los resultados muestran que el sistema es adecuado para modelar de manera aproximada el proceder humano en la lectura y confirman la hipótesis de partida de SILC que considera que se realizan mejor las tareas prácticas del lenguaje cuanto más se asemeje el sistema a los seres humanos. También se demuestra que el sistema es adecuado como marco experimental de validación de hipótesis relacionadas con aspectos cognitivos de la lectura. En otros experimentos de aplicación práctica se observa que, una vez que se optimizan sus parámetros, el modelo de lectura implementado hace a SILC adecuado para su aplicación a tareas reales de procesamiento de lenguaje natural..

Sistema computacional para reconocimiento de actitudes y estilos en música culta

En esta investigación, se elaboran una serie de sistemas expertos destinados a conservatorios de música españoles. Los sistemas expertos desarrollados están basados en lógica y álgebra computacional, por ello se denominan a los sistemas presentados sistemas computacionales.. Por un lado, se diseña un primer sistema computacional para evaluar las condiciones musicales de quienes desean dedicarse profesionalmente al estudio de un instrumento. Este sistema está destinado a las pruebas de ingreso, desarrolladas en conservatorios de música españoles. Se pretende facilitar ayuda adicional para la selección del alumnado más eficiente. El sistema computacional tiene en cuenta algunos factores que los expertos pasan por alto como las actitudes personales de los candidatos, capacidades físicas, ámbito social y ámbito familiar entre otros. Se desarrollan tres sistemas, presentados en orden cronológico, para reconocer algunos de los estilos musicales más relevantes desde el siglo XVII, uno para el reconocimiento del Barroco, el Rococó y el Clásico; otro para el reconocimiento del Romanticismo, el Impresionismo y Nacionalismo; y un tercero para el reconocimiento de estilos musicales durante el siglo XX, Antiimpresionismo, Verismo y Expresionismo.. El trabajo recoge una descripción exhaustiva de la información que da lugar a las cuatro bases de conocimiento elaboradas. Se describen, de forma clara y concisa, los elementos fundamentales de la teoría de las 'Bases de Gröbner' y de la relación entre consecuencia en lógica y 'pertenencia a un ideal' en álgebra. La construcción de los programas en el lenguaje CoCoA, Computations in Commutative Álgebra, está realizada con rigor. Se incluye un interfaz para que cualquier persona sin conocimientos informáticos, pueda utilizar los sistemas. En esta tesis se combinan, de forma original y útil, música, lógica, matemáticas e informática..

GEDEON : generador de oraciones en lenguaje natural una aproximación computacional a los procesos de codificación gramatical.

En esta investigación, se procede a la realización de una formalización computacional de los procesos de codificación gramatical.. En el desarrollo de la misma, se integran conocimientos procedentes de la psicología y de la inteligencia artificial. El sistema GEDEON es un generador automático de oraciones individuales en castellano, para un dominio conceptual restringido.. Este sistema constituye la propuesta de modelo teórico y programa de simulación de la codificación gramatical de este trabajo..

Fundamentos y aplicación automática del paralelismo en inteligencia artificial

En este trabajo se revisan conceptos y nociones básicas relacionadas con el paralelismo y se analiza tanto su relación con la Inteligencia Artificial, como las diferentes alternativas de aplicación en el desarrollo de sistemas inteligentes. En primer lugar se argumenta que los procesos típicos de la inteligencia artificial ofrecen posibilidades de explotación de paralelismo, siendo esta explotación una opción muy útil a la hora de incrementar la capacidad y efectividad de los sistemas inteligentes, contrarrestando así el alto coste computacional de los mismos. En segundo lugar se presentan resultados esperanzadores, en el sentido de que la hasta ahora ardua tarea de paralelizar un sistema pueda ser, al menos en parte, realizada automáticamente mediante un análisis en tiempo de compilación del programa que implementa dicho sistema. Para ello se presenta el estudio de un sistema real de paralelización automática de programas lógicos basado en el modelo de paralelismo-And independiente.

Enseñando a programar: un camino directo para desarrollar el pensamiento computacional

Está ampliamente aceptado que es fundamental desarrollar la habilidad de resolver problemas. El pensamiento computacional se basa en resolver problemas haciendo uso de conceptos fundamentales de la informática. Nada mejor para desarrollar la habilidad de resolver problemas usando conceptos informáticos que una asignatura de introducción a la programación. Este trabajo presenta nuestras reflexiones acerca de cómo iniciar a un estudiante en el campo de la programación de computadores. El trabajo no detalla los contenidos a impartir, sino que se centra en aspectos metodológicos, con la inclusión de experiencias y ejemplos concretos, a la vez que generales, extensibles a cualquier enseñanza de programación. En general, aunque se van desarrollado lenguajes cada vez más cercanos al lenguaje humano, la programación de ordenadores utilizando lenguajes formales no es una materia intuitiva y de fácil comprensión por parte de los estudiantes. A la persona que ya sabe programar le parece una tarea sencilla, pero al neófito no. Es más, dominar el arte de la programación es complejo. Por esta razón es indispensable utilizar todas las técnicas y herramientas posibles que faciliten dicha labor.

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.