El paradigma del Razonamiento Basado en Casos en el ámbito de los Sistemas de Enseñanza-Aprendizaje Inteligentes.

Resumen tomado del autor

Sistemas basados en casos y sistemas de enseñanza-aprendizaje inteligentes.

Resumen tomado parcialmente del autor

Entorno virtual para la formación tecnológica en ciencias experimentales : aprendizaje basado en casos reales.

Realizado en la Facultad de Farmacia, de Salamanca, por 6 profesores del centro, para la asignatura de tercer curso: Análisis Microbiológicos y Diagnóstico de Laboratorio (Microbiología). El objetivo era crear un entorno virtual para la formación tecnológica mediante el diseño y la elaboración de módulos de simulación distribuidos por la web que simulen equipos y técnicas de laboratorio reales. También, se elaboraron tutoriales para la interpretación de resultados obtenidos en protocolos de análisis y experimentos con o sin simulación. Para lograr el objetivo, se han elaborado documentos audiovisuales sobre técnicas moleculares y microbiológicas, páginas web para tutoriales y protocolos, simuladores mediante javascripts, bases de datos interrogables. Los materiales se ofertan vía Internet desde un servidor web. Este método de enseñanza se aplicó con una prueba piloto a 18 alumnos y, más adelante, masiva, a 202 alumnos y se ha encontrado buena adaptación por parte de los alumnos y alta eficacia docente. Los modelos diseñados pueden aplicarse en la enseñanza de cualquier asignatura con contenidos en microbiología.

Modelo de enseñanza basada en casos : de los tutores inteligentes a los videojuegos

Los juegos crean un entorno seguro en el que practicar y aprender habilidades necesarias en la vida. Los videojuegos pueden servir como primer paso hacia la alfabetización digital. Los primeros juegos de arcade mejoran la coordinación ojo-mano, además de aumentar la agilidad mental o la creatividad.. Las mejoras del hardware incrementan la complejidad de los videojuegos, circunstancia que despierta el interés de educadores deseosos de aprovechar esta capacidad de motivación de los videojuegos para enseñar dominios más específicos, aprovechando el enriquecimiento del lenguaje que logrado por el medio. En la enseñanza de estos dominios más complejos, el modelo de aprendizaje por descubrimiento existente en los videojuegos muestra sus debilidades. Es necesario un apoyo por parte del propio sistema para guiar al estudiante. El área de la enseñanza asistida por ordenador facilita varias soluciones a este problema, aunque tienden a requerir un gran esfuerzo de autoría, de contenido o de conocimiento. En esta investigación se propone el uso del razonamiento basado en casos intensivos en conocimiento. Los casos, contenido, hacen referencia a ontologías, representaciones explícitas de conocimiento, lo que proporciona las ventajas de ambos. Los casos permiten enfrentarse con cualquier dominio de conocimiento, y la representación de éste posibilita reaprovechar una parte del esfuerzo de autoría e incluso generar fragmentos de las soluciones de forma automática.. Se demuestra que este modelo encaja perfectamente en el ciclo habitual de interacción de los videojuegos, por lo que es posible integrarlo en software de entretenimiento para aprovechar la motivación que produce en los usuarios..

A dynamic knowledge-based decision support system to handle solids separation problems in activated sludge systems: development and validation

El sistema de fangs activats és el tractament biològic més àmpliament utilitzat arreu del món per la depuració d'aigües residuals. El seu funcionament depèn de la correcta operació tant del reactor biològic com del decantador secundari. Quan la fase de sedimentació no es realitza correctament, la biomassa no decantada s'escapa amb l'efluent causant un impacte sobre el medi receptor. Els problemes de separació de sòlids, són actualment una de les principals causes d'ineficiència en l'operació dels sistemes de fangs activats arreu del món. Inclouen: bulking filamentós, bulking viscós, escumes biològiques, creixement dispers, flòcul pin-point i desnitrificació incontrolada. L'origen dels problemes de separació generalment es troba en un desequilibri entre les principals comunitats de microorganismes implicades en la sedimentació de la biomassa: els bacteris formadors de flòcul i els bacteris filamentosos. Degut a aquest origen microbiològic, la seva identificació i control no és una tasca fàcil pels caps de planta. Els Sistemes de Suport a la Presa de Decisions basats en el coneixement (KBDSS) són un grup d'eines informàtiques caracteritzades per la seva capacitat de representar coneixement heurístic i tractar grans quantitats de dades. L'objectiu de la present tesi és el desenvolupament i validació d'un KBDSS específicament dissenyat per donar suport als caps de planta en el control dels problemes de separació de sòlids d'orígen microbiològic en els sistemes de fangs activats. Per aconseguir aquest objectiu principal, el KBDSS ha de presentar les següents característiques: (1) la implementació del sistema ha de ser viable i realista per garantir el seu correcte funcionament; (2) el raonament del sistema ha de ser dinàmic i evolutiu per adaptar-se a les necessitats del domini al qual es vol aplicar i (3) el raonament del sistema ha de ser intel·ligent. En primer lloc, a fi de garantir la viabilitat del sistema, s'ha realitzat un estudi a petita escala (Catalunya) que ha permès determinar tant les variables més utilitzades per a la diagnosi i monitorització dels problemes i els mètodes de control més viables, com la detecció de les principals limitacions que el sistema hauria de resoldre. Els resultats d'anteriors aplicacions han demostrat que la principal limitació en el desenvolupament de KBDSSs és l'estructura de la base de coneixement (KB), on es representa tot el coneixement adquirit sobre el domini, juntament amb els processos de raonament a seguir. En el nostre cas, tenint en compte la dinàmica del domini, aquestes limitacions es podrien veure incrementades si aquest disseny no fos òptim. En aquest sentit, s'ha proposat el Domino Model com a eina per dissenyar conceptualment el sistema. Finalment, segons el darrer objectiu referent al seguiment d'un raonament intel·ligent, l'ús d'un Sistema Expert (basat en coneixement expert) i l'ús d'un Sistema de Raonament Basat en Casos (basat en l'experiència) han estat integrats com els principals sistemes intel·ligents encarregats de dur a terme el raonament del KBDSS. Als capítols 5 i 6 respectivament, es presenten el desenvolupament del Sistema Expert dinàmic (ES) i del Sistema de Raonament Basat en Casos temporal, anomenat Sistema de Raonament Basat en Episodis (EBRS). A continuació, al capítol 7, es presenten detalls de la implementació del sistema global (KBDSS) en l'entorn G2. Seguidament, al capítol 8, es mostren els resultats obtinguts durant els 11 mesos de validació del sistema, on aspectes com la precisió, capacitat i utilitat del sistema han estat validats tant experimentalment (prèviament a la implementació) com a partir de la seva implementació real a l'EDAR de Girona. Finalment, al capítol 9 s'enumeren les principals conclusions derivades de la present tesi.

Personalización de rutas en sistemas de turismo y ocio

El objetivo de este trabajo es proporcionar un marco general y teórico para la personalización de rutas en sistemas de turismo y ocio. Además, se verán técnicas que utilizan Realidad Aumentada para mejorar la experiencia del usuario que recorra esas rutas. Para ello, se introducirán los conceptos necesarios de teoría de grafos, así como los algoritmos para recorrerlos. Posteriormente, describiremos el problema de personalización de rutas para individuos y grupos, proponiendo tres enfoques distintos para su resolución: utilizando el algoritmo A*, el algoritmo voraz, y el razonamiento basado en casos respectivamente. Además, se realizará un análisis sobre Realidad Aumentada, explicando los distintos dispositivos y técnicas que se utilizan en ella. Con el objetivo de ver un ejemplo del marco general definido en este trabajo, estudiaremos dos casos en los que aplicaremos los algoritmos de personalización y técnicas de Realidad Aumentada explicadas anteriormente. Dichos casos de uso estarán centrados en el Museo de Informática García Santesmases y en el ámbito del turismo en Madrid.

Modelo de enseñanza basada en casos : de los tutores inteligentes a los videojuegos.

Los juegos permiten practicar y aprender habilidades necesarias a lo largo de la vida. Los videojuegos pueden, de la misma forma, servir a la alfabetización digital. Los juegos de arcade mejoran la coordinación entre la visión y la mano y favorecen la agilidad mental o la creatividad.. Las mejoras experimentadas por hardware permiten videojuegos más complejos que despiertan el interés de educadores para aprovecharlos como instrumentos para motivar la enseñanza de dominios de conocimiento más específicos, gracias el enriquecimiento del lenguaje experimentado en este medio. Sin embargo, el modelo de aprendizaje por descubrimiento de los videojuegos también muestra debilidades en la enseñanza de dominios más complejos y hace necesario apoyo por parte del sistema para guiar al estudiante. La enseñanza asistida por ordenador proporciona soluciones a este problema, aunque éstas suelen requerir un gran esfuerzo de autoría, bien de contenido, bien de conocimiento. En esta investigación se propone una alternativa mixta: el uso del razonamiento intensivo en conocimiento basado en casos (contenidos). Los casos hacen referencia a las ontologías que son representaciones del conocimiento. Los casos pueden ser empleados en cualquier dominio del saber, y las ontologías permiten reaprovechar parte del esfuerzo de autoría, e incluso generar de forma automática fragmentos de las soluciones.. En esta tesis se demuestra que modelo analizado encaja perfectamente en el ciclo de interacción de los videojuegos, por lo que resulta plausible integrarlo en software de entretenimiento para aprovechar la motivación que éste produce en los usuarios con fines formativos..

Desarrollo de sistemas groupware basado en modelos : integración con el Proceso de Desarrollo de Software.

Resumen basado en el de la publicación

Modelos de desarrollo y sistemas de gestión pública: el SNIP peruano, 2000-2014

Esta Tesis tiene dos partes. La Primera Parte es Teórica y Metodológica y trata de la actual crisis de paradigma en las Ciencias Sociales, y de cómo se puede remontar con la Teoría del Pensamiento Complejo, siempre que sus propuestas se centren en modelos empíricos de Análisis de Redes Sociales debidamente matematizados y estadísticamente refrendados. La propuesta del tesista propone enriquecer el actual homo economicus, incorporando la importancia de las relaciones con el grupo (coactivas, coercitivas o motivacionales), a través de un nuevo objeto de estudio: los Proyectos. Es mediante los Proyectos, donde los individuos y los grupos en los que interactúan, transan y organizan sus esfuerzos. El problema reside en que, no existe hasta la fecha, una sistematización y modelización de los Proyectos como objeto de estudio en las Ciencias Sociales. Sin embargo, hay una amplia experiencia de análisis y sistematización de Proyectos tanto en la Economía de la Empresa (Management, Business Administration), como en la Economía Pública. En esta Tesis se estudia todo lo publicado recientemente sobre los Proyectos de Inversión Pública (PIPs) y su eficiencia en Latinoamérica. En la Segunda Parte, centrada en un Trabajo Empírico y su modelización, el tesista crea una Base de Datos (BdD) primaria, a partir del Banco de Proyectos (BdP) del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) del Perú (2001-2014), que recoge todos los Proyectos de Inversión Pública (PIP), cerca de 400.000 PIPs Iniciales, los tabula en 48 categorías y posteriormente, “deja hablar a los datos” jugando a relacionar, correlacionar, inducir hipótesis y verificarlas mediante un sistema que se centra en la operativa tipo “Big Data”. A esto le denomina “triangular” porque mezcla en el esfuerzo, herramientas de Estadística Descriptiva, Estadística Inferencial y Econometría para poder refrendar el conocimiento inducido, que siempre en ciencia, es una mera certeza probabilística. El tesista concluye que en el caso del Sistema Nacional de Inversión Pública del Perú (SNIP) y más específicamente, de los procesos administrativos que emplea -denominados “Ciclo PIP”-, queda claro que se está trabajando con “fenómenos emergentes” cuyo comportamiento no se adapta a una Distribución Normal. Y que dicho comportamiento errático se debe a que la Inversión Pública es cíclica (Ecuación Evolutiva de Price) y a que el “Ciclo PIP” opera a todo nivel (GN, GR, GL) en función de las relaciones entre los miembros que componen su red. Ergo, es un tema a Analizar con Social Network Analysis (Análisis Social de Redes, ARS). El tesista concluye que las redes de “Ciclo PIP” en el Perú fallan principalmente por problemas de escasez de personal técnico multisectorial debidamente cualificado. A manera de conclusión, propone la creación de una Plataforma Web 3.0 (metadatos), que utilice un Sistema de Razonamiento Basado en Casos (SRBC) para aprovechar el conocimiento que dimana de los éxitos y fracasos de los propios PIPs, con el fin de facilitar las gestiones de los miembros de la red que formulan, evalúan y ejecutan los PIPs en el Perú, tanto a nivel Municipal (GP) como Regional (GR) y Nacional (GN).

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.

Multivariate Statistical Process Control and Case-Based Reasoning for situation assessment of Sequencing Batch Reactors

ABSRACT This thesis focuses on the monitoring, fault detection and diagnosis of Wastewater Treatment Plants (WWTP), which are important fields of research for a wide range of engineering disciplines. The main objective is to evaluate and apply a novel artificial intelligent methodology based on situation assessment for monitoring and diagnosis of Sequencing Batch Reactor (SBR) operation. To this end, Multivariate Statistical Process Control (MSPC) in combination with Case-Based Reasoning (CBR) methodology was developed, which was evaluated on three different SBR (pilot and lab-scales) plants and validated on BSM1 plant layout.

A hybrid approach of knowledge-based reasoning for structural assessment

La idea básica de detección de defectos basada en vibraciones en Monitorización de la Salud Estructural (SHM), es que el defecto altera las propiedades de rigidez, masa o disipación de energía de un sistema, el cual, altera la respuesta dinámica del mismo. Dentro del contexto de reconocimiento de patrones, esta tesis presenta una metodología híbrida de razonamiento para evaluar los defectos en las estructuras, combinando el uso de un modelo de la estructura y/o experimentos previos con el esquema de razonamiento basado en el conocimiento para evaluar si el defecto está presente, su gravedad y su localización. La metodología involucra algunos elementos relacionados con análisis de vibraciones, matemáticas (wavelets, control de procesos estadístico), análisis y procesamiento de señales y/o patrones (razonamiento basado en casos, redes auto-organizativas), estructuras inteligentes y detección de defectos. Las técnicas son validadas numérica y experimentalmente considerando corrosión, pérdida de masa, acumulación de masa e impactos. Las estructuras usadas durante este trabajo son: una estructura tipo cercha voladiza, una viga de aluminio, dos secciones de tubería y una parte del ala de un avión comercial.

Aprendizaje basado en proyectos en Diseño y Construcción de Sistemas Digitales

Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

Simulación de sistemas Multi-Agente mediante un esquema Monte Carlo basado en ecuaciones diferenciales ordinarias

[ES] En este trabajo se expone una metodología para modelar un sistema Multi-Agente (SMA), para que sea equivalente a un sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDO), mediante un esquema basado en el método de Monte Carlo. Se muestra que el SMA puede describir con mayor riqueza modelos de sistemas dinámicos con variables cuantificadas discretas. Estos sistemas son muy acordes con los sistemas biológicos y fisiológicos, como el modelado de poblaciones o el modelado de enfermedades epidemiológicas, que en su mayoría se modelan con ecuaciones diferenciales. Los autores piensan que las ecuaciones diferenciales no son lo suficientemente apropiadas para modelar este tipo de problemas y proponen que se modelen con una técnica basada en agentes. Se plantea un caso basado en un modelo matemático de Leucemia Mieloide Crónica (LMC) que se transforma en un SMA equivalente. Se realiza una simulación de los dos modelos (SMA y EDO) y se compara los resultados obtenidos.

Aprendizaje basado en problemas, proyectos y casos : diseño e implementación de experiencias en la universidad

239 p.: il.-- [Editores del libro: Genaro Guisasola y Mikel Garmendia]