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En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les permitan buscar, encontrar y comprender información mediante una lectura crítica. Dichas habilidades son deseables en cualquier carrera ingenieril, pero se vuelven imprescindibles en disciplinas como la ‘Inteligencia Artificial’ donde aparecen innovaciones casi todos los días. En tal sentido, las Redes Bayesianas son un tipo de Sistema Inteligente que permite identificar el estilo de aprendizaje de los alumnos. Sin embargo, no representan satisfactoriamente la manera en que esos conocimientos evolucionan. Por consiguiente, el presente trabajo propone aplicar un Modelo Dinámico para diagnosticar el proceso de aprendizaje de los alumnos y así comprender mejor su comportamiento.

[7 p.] il. En el marco de un proyecto de investigación se puso atención a las variantes en el acceso a memoria auxiliar de los autómatas finitos bidireccionales. Así se presentó un autómata con accesos Lifo y Fifo, que mostró gran potencialidad y desempeños muy interesantes ante problemas específicos. Estimulados por estos resultados, se estudió un nuevo autómata con acceso Lifo y dos variantes de accesos Fifo a memoria auxiliar, objeto de esta presentación. Las pruebas se orientaron a evaluar la complejidad temporal y la sensibilidad de este indicador ante variantes en la morfología de las cadenas de datos, contrastando los resultados con los obtenidos con una Máquinas de Turing y el autómata de memoria Lifo/Fifo ya citado. Se presenta un caso de estudio y los resultados obtenidos.

[7 p.] il. En este trabajo se presenta RPS (Resistant Procrustes Software), un paquete integrado para el análisis resistente de la forma de objetos representados por configuraciones de landmarks en 2D y 3D. RPS es una herramienta de código abierto que posee una interfaz de usuario bien diseñada, ofreciendo un ambiente amigable y personalizable. Su performance ha sido testeada en configuraciones de hasta 100 landmarks, mostrando tiempos de respuesta aceptables a pesar de la complejidad computacional de los algoritmos resistentes. La principales funcionalidades de RPS son la superposición Procrustes resistente, el cálculo de una distancia y un ordenamiento resistentes y la posibilidad de visualizar en 2D o 3D los resultados anteriores.

[4 p.] A lo largo de la historia, muchos algoritmos fueron utilizados para los problemas de clasificación, entre ellos los SVM, actualmente los autoencoders son el estado del arte, por su facilidad para obtener características del problema mediante el entrenamiento no supervisado en base a ejemplos, tal como lo haría un ser humano. Entre sus aplicaciones más destacadas, podemos mencionar el reconocimiento de voz, sistemas de seguridad, aplicaciones medicinales, conducción autónoma de vehículos, agricultura de precisión, entre otros. Muchos campos de investigación, poseen una gran variedad de información y presentan determinadas características propias de su naturaleza que dificultan el aprendizaje, entre ellos, podemos mencionar el solapamiento y el desbalance de las clases. En la presente publicación, mostraremos las principales ventajas de incorporar deeplearning con autoencoders a los clasificadores SVM y como mejoran el rendimiento.

[8 p.] En los últimos años, las técnicas de Minería de Datos han sido progresivamente incorporadas al ámbito universitario, como consecuencia del gran volumen de datos del que se dispone y del notable esfuerzo que se requiere para realizar análisis de los mismos. Este artículo presenta la comparación del rendimiento de dos algoritmos del tipo Aprendizaje Supervisado. Por un lado una arquitectura de Red Neuronal Artificial, del tipo Perceptrón Multicapa y por el otro, una Máquina de Vectores de Soporte, con el fin de determinar cuál tiene mayor porcentaje de aciertos en la obtención de perfiles de posibles alumnos que abandonen tempranamente sus estudios universitarios. Con base en la información extraída de un Almacén de Datos Institucional, se construyó un modelo que fue implementado, utilizando la herramienta WEKA. La exactitud de predicción se obtuvo a través de Matrices de Confusión y Curvas ROC. Los modelos predictivos obtuvieron resultados superiores al 90% de aciertos en todos los casos.

[6 p.] Este trabajo presenta un análisis cuantitativo del comportamiento de MetaHeurísticas referidas como X- PSO Formas MultiObjetivo (X-FPSO), recurriendo al concepto de Inteligencia de Grupo (IG). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, los autores han establecido cualitativamente que existe una correspondencia entre la habilidad de las Formas X-FPSO para satisfacer los cinco Principios de la IG (PIG), y la aptitud de la Función de Selección de una HiperHeurística cuando las Formas X-FPSO componen su dominio. Se proponen Indicadores de IG cuantitativos que permiten caracterizar y diferenciar el comportamiento de estrategias de movimiento derivadas de la MetaHeurística FPSO original: la FPSO con Factor de Constricción y Topología de Comunicación entre partículas Estrella Global Determinística (FPSO FC DS), la FPSO con Factor de Constricción y Topología de Comunicación Von Neumann (FPSO FC VN), la FEPSO con Topología de Comunicación Estrella Global Determinística (FPSO DS) y la FEPSO GIStT (Topología de Comunicación Global/Individual Estocástica). Estos indicadores reflejan aspectos clave relacionados con la IG, permitiendo realizar un seguimiento iteración a iteración del Algoritmo HiperHeurístico, sirviendo de guía para su Función de Selección. Se presenta una simulación en el contexto de la resolución de un problema de Optimización Combinatoria, considerado en trabajos previos como estudio de caso: el Balance de Cargas en un Sistema Trifásico de Distribución de Energía Eléctrica. This paper presents a cuantitative behaviour analysis of metaheuristics, referred as Multiobjective X-PSO Forms (X-FPSO), making use of the Swam Intelligence concept (SI). Through many papers in this investigation line, the autors establish a cualitative correspondence between the ability of X-FPSO Forms to suit the five SI Principles (SIP), and the aptitude of Hyperheuristic’s Selection Function when such X-FPSO Forms compose its domain. Cuantitative Swarm Intelligence Indicators are proposed for allowing behavior characterization and differentiation of different movement strategies, derived from the original FPSO: the FPSO with constriction factor and Global Deterministic Star Topology, the FPSO with constriction factor and VonNeumann Topology, the FEPSO with Global Deterministic Star Topology, and the FEPSO GIStT (Global Individual Stochastic Star Topology). These indicators reflect key aspects related to the Swarm Intelligence, allowing iteration to iteration tracking of the Hyperheuristic Algorithm, serving as a guide for its Selection Function. A simulation is presented in the context of solving a combinatorial optimization problem, considered in previous works as a case study: the load balancing in a Three-phase Electric Distribution System.

[9 p.] il. En el presente trabajo, técnicas de inteligencia artificial subsimbólica, tales como redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos son utilizados como una primera aproximación para la obtención de parámetros de sistemas relacionados con las energías renovables. En particular, por un lado, se presenta el entrenamiento de una red neuronal artificial multicapa para predecir a corto plazo la irradiancia solar en una localidad de Argentina. Y por otro lado, se presenta la utilización de la técnica de algoritmos genéticos para la extracción de diferentes parámetros eléctricos de una celda solar. Los resultados obtenidos son útiles para predecir el comportamiento de ambos sistemas analizados.

[8 p.] il. Una alternativa para afrontar los problemas derivados del envejecimiento de la población mundial radica en la utilización de sistemas de inteligencia ambiental. Las actividades de la vida diaria (AVD) son aquellas tareas que el ser humano realiza de forma cotidiana y cuya no realización supone mayor o menor grado de discapacidad lo que le lleva a depender de terceras personas. Los sistemas de inteligencia ambiental permiten hacer un seguimiento automático de un cierto número de AVD; se busca detectar cambios en la frecuencia o en la duración de las mismas para actuar como sistema de alerta temprana. El reconocimiento de las AVD de adultos mayores mediante datos aportados por redes de sensores inalámbricos es una tarea de clasificación supervisada. Se describe la incorporación a un sistema de inteligencia ambiental de un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para entrenar una función de clasificación para el reconocimiento automático de AVD de un adulto mayor que vive solo en su residencia habitual. Además, el sistema incluye un algoritmo de lógica difusa para modelizar las variaciones en la frecuencia y duración de algunas AVD con la temperatura y humedad ambiente, con el objetivo de permitir un mejor entrenamiento de la función de clasificación.

[5 p.] il. En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema de pronósticos de incendios forestales en la Provincia de Córdoba, especialmente diseñado para predecir incendios en las sierras de Córdoba y la región del parque Chaqueño de la provincia. El sistema está compuesto de múltiples subsistemas que permiten: recolectar diariamente información meteorológica e información sobre siniestros, informar de un siniestro vía chat o a través del uso de Twitter, y construir un modelo computacional de predicción de incendios forestales. El sistema desarrollado pretende capturar la presencia de patrones de comportamiento de los factores que influyen en la producción de incendios forestales, ya sean humanos o de índole climática, tales como humedad, presión, temperatura y cantidad de lluvia caída en una zona determinada, asociados a incendios forestales. Este artículo detalla los diferentes módulos involucrados en el sistema, sus motivaciones, problemas que abordan, y la tecnología de desarrollo utilizada en los mismos.

[4 p.] il. Es de amplio conocimiento la utilización masiva de las distintas redes sociales. Éstas han cambiado los hábitos y características de la comunicación, tal como la facilidad de intercambio de información, la existencia de receptores globales y la accesibilidad de éstas tecnologías a todos los sectores sociales. Las actitudes violentas y peligrosas en redes sociales constituyen un campo de estudio objeto de varias disciplinas. Detectar este tipo de actitudes de manera temprana colaboran a la prevención de los efectos que éstas podrían causar. Este proyecto plantea un modelo conceptual para una herramienta de detección de mensajes de actitudes violentas y peligrosas en redes sociales, mediante algoritmos de inteligencia de artificial, extrayendo información estática para demostrar, con métodos de aprendizaje de análisis de sentimientos y minería de opiniones, qué mensaje se aproximan a ser peligrosos.

[7 p.] il. En el marco de la sustentabilidad productiva de fibra textil de origen animal, contar con un método automatizado, ágil y seguro que permita obtener una medida de calidad, resulta sumamente valioso para los productores rurales. Tal medida de calidad puede obtenerse a partir del diámetro de la fibra. En la imagen obtenida a partir de una muestra existen diversas estructuras características del tipo de fibra y otros factores particulares asociados a la captura de la imagen. Todas estas variables deben poder ser catalogadas e identificadas para extraer aquellos objetos que resultan útiles antes de ser procesados. En este trabajo, se aplica un método de extracción de características morfológicas útiles, basado en un modelo del neocórtex humano.