SISTEMAS SISTEMAS DE SOPORTE PARA CELDAS DE PRODUCCIÓN FLEXIBLE (75.68)

DOCENTE A CARGO
OBJETIVOS

Familiarizar a los alumnos con las diversas arquitecturas de sistemas inteligentes autónomos como sistemas de soporte a las celdas de producción flexible.

Que los alumnos tengan los elementos conceptuales necesarios para diseñar y conducir el proceso de implementación de sistemas inteligentes autónomos como sistemas de soporte a las celdas de producción flexible.

PROGRAMA

INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS INTELIGENTES AUTÓNOMOS. Ubicación Histórica del Aprendizaje automático. Introducción. La Década de los ´50. La Década de los ´60. La Década de los ´70. La Década de los ´80. La Década de los ´90. Sistemas que Aprenden. Tipos de Aprendizaje Automático. Aprendizaje por Interacción con el Entorno. Aprendizaje: Refuerzo, Conductas e Integración.

FUNDAMENTOS DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES AUTÓNOMOS. Vida Artificial. Sistema Inteligente Artificial. Aprendizaje Automático e Ingeniería del Conocimiento. Teoría sobre Sistemas Inteligentes. Introducción. Una Teoría sobre Sistemas que Aprenden por Interacción. Convergencia de Teorías.

FORMACIÓN DE TEORÍAS EN SISTEMAS INTELIGENTES AUTÓNOMOS. Aprendizaje Automatico basado en Formación de Teorías. Consideraciones sobre el Problema de Formación de Teorías. Definición del Problema. Formación de Teorías por Mutación y Ponderación. Un Método de Formación de Teorías basado en Heurísticas de Mutación de Teorías Generadas. Ponderación de Teorías.

MODELO DE SISTEMA INTELIGENTE AUTÓNOMO. Un Sistema con Aprendizaje Basado en Formación de Teorías. Entorno del Sistema. Descripción General del Sistema. Sistema Sensor y Armado de Teorías Locales. Planificador. Ponderador. Controlador de Plan en Ejecución. Un Ejemplo Integrador. Sistema Inteligente Autónomo Simulado.


TRABAJOS PRACTICOS

Trabajo Practico 1: COMPORTAMIENTOS DE ROBOT

Trabajo Practico 2: VISIÓN DE ROBOT

Trabajo Practico 3: ARQUITECTURA SISTEMA INTELIGENTE AUTONOMO

REFERENCIAS
  1. García Martínez, R. Sistemas Autónomos. Aprendizaje Automático. Editorial Nueva Librería. ISBN 950-9088-84-6. 1997.

Articulos

  1. Fritz, W., García Martínez, R., Rama, A., Blanqué, J., Adobatti, R. y Sarno, M. (1989). The Autonomous Intelligent System. Robotics and Autonomous Systems.5(2):109-125.
  2. García Martínez, R. y Borrajo, D. (2000). An Integrated Approach of Learning, Planning and Executing. Journal of Intelligent and Robotic Systems 29(1):47-78.
  3. García Martínez, R., Borrajo, D., Britos, P. y Maceri, P. 2006. Learning by Knowledge Sharing in Autonomous Intelligent Systems. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 4140: 128-137. Springer-Verlag.
  4. Kaelbling, L., Littman, M., and Moore, A. (1996). Reinforcement Learning: A Survey. Journal of Artificial Intelligence Research 4:237-285.
  5. Safra, S. y Tennenholtz, M. (1994). On Planning while Learning. Journal of Artificial Intelligence Research 2:111-129.
TRABAJO FINAL

La cátedra propone tema de trabajo final el desarrollo de un sistema inteligente con comportamiento basado en redes neuronales, algoritmos genéticos, aprendizaje automático, sistemas expertos, sistemas inteligentes autónomos ó un hibrido con base en estos que coopere con sistemas similares usando estrategias de negociación automática para lograr un objetivos común (ejemplo: equipo de robot-soccer).

Material del Campeonato de Futbol de Robots.

Formato de Informes correspondientes a Trabajo Final Experimental.