Proyectos de Investigación

Duración: 4 años (2023-2026)

Nombre: PROICO 03-0620

Director: Dr. Marcelo Errecalde

Objetivos del proyecto.

En este proyecto proponemos avanzar en 2 aspectos claves de las investigaciones en sistemas inteligentes para la Web: 1) modelos de toma de decisiones y aprendizaje automático, 2) modelos y herramientas para la minería de textos y de la Web. El principal aporte de nuestra propuesta será el desarrollo de modelos formales efectivos para la toma de decisiones y el aprendizaje automático en agentes artificiales inteligentes y la Minería de datos, el desarrollo de modelos y herramientas efectivas para la Minería de Textos y de la Web y la aplicación de estos modelos en problemas concretos del mundo real en las áreas de psicología, educación, cuidado de la salud, energía y desarrollo de aplicaciones móviles, entre otras. De las investigaciones que se proponen en estos 2 aspectos surgen los siguientes objetivos generales:

• OG1: Integración de modelos BDI, MDP, tecnologías de acuerdo (AT) y de aprendizaje automático (AA).
• OG2: Desarrollo de modelos secuenciales (MDP) para categorización anticipada.
• OG3: Estudios avanzados en la toma de decisiones humanas versus racional y en el desarrollo de modelos neuroevolutivos.
• OG4: Representaciones de textos semánticamente enriquecidas.
• OG5: Desarrollo de enfoques avanzados para el análisis de textos e interpretabilidad de los modelos.
• OG6: Aplicaciones en sistemas para la Web y otros dominios complejos.

Los 3 primeros objetivos generales (OG1, OG2, y OG3) se relacionan con el desarrollo de modelos de tomas de decisiones y aprendizaje automático. Los objetivos generales OG4 y OG5 se relacionan con el desarrollo de modelos y herramientas para la minería de textos y de la Web. Finalmente, el objetivo general OG6 se corresponde al área de las aplicaciones en problemas del mundo real.

Duración: 4 años (2023-2026)

Nombre: PROICO 03-0823

Director: Dr. Guillermo Leguizamón

Resumen:

La investigación de enfoques metaheurísticos basados en técnicas de inteligencia computacional ha tenido un importante desarrollo en las últimas tres décadas, con gran impacto tanto en la parte académica como productiva. Asimismo, la aplicación de los enfoques metaheurísticos ha dado muy buenos resultados en la resolución de una gran variedad de problemas difíciles en dominios discretos y continuos. Sin embargo, es necesario aún profundizar en distintos aspectos relacionados al diseño eficiente de los procesos explorativos involucrados en las distintas metaheurísticas.

Independientemente de las metaheurísticas consideradas, los respectivos procesos explorativos del espacio de búsqueda tienen asociado un sesgo que puede estar determinado por distintos factores: la representación de las soluciones, los operadores de exploración, configuración de modelos probabilísticos para generar soluciones, determinación de valores de parámetros, por mencionar algunos de los aspectos más importantes que influyen en la calidad de las soluciones encontradas. Además, dada la existencia de restricciones en muchos problemas de optimización, es necesario el uso de técnicas específicas para el manejo de dichas restricciones dado que el espacio de soluciones factibles puede reducirse severamente y por ende, dificultar en gran medida la obtención de soluciones de buena calidad.

En este sentido, este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de estrategias avanzadas para mejorar el proceso de exploración del espacio de búsqueda (sobre problemas de optimización con y sin restricciones) considerando distintos enfoques metaheurísticos: poblacionales (e.g., Algoritmos Evolutivos, Evolución Diferencial, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Artificial Immune Systems) y basados en trayectoria (Búsqueda Local Iterada, Búsqueda Local por Vecindario Variable, etc.).

Duración: 4 años (2023-2026)

Nombre: PROICO 03-1523

Directora: Dra. MARCELA PRINTISTA

Resumen

Con el uso masivo de Internet, estamos en presencia de un fenómeno donde la rápida aceleración tanto del crecimiento del volumen de datos capturados y almacenados, como la creciente variación en los tipos de datos requeridos, hace que las técnicas tradicionales para el procesamiento, análisis y obtención de información útil deban ser redefinidas para formular nuevas metodologías de abordaje.En este contexto, el presente proyecto tiene como objetivo (a) investigar nuevas metodologías para el procesamiento eficiente y eficaz de grandes volúmenes de datos y (b) proponer nuevas tecnologías para la obtención de información útil, concentrándonos principalmente en los tipos de datos no estructurados: texto, audio, imagen y video.

Como en cada uno de los procesos mencionados hay involucrados un gran número de problemas computacionalmente costosos, el uso de nuevas técnicas y arquitecturas puede contribuir a mejorar su rendimiento; es por ello que la búsqueda, selección y aplicación de técnicas de computación de altas prestación es (HPC) nos permitirá resolver los problemas planteados en cada etapa del proyecto, mas eficientemente.