Semana de Inteligencia Artificial 2008

50 años de la computación en México

Semana del INAOE en Xalapa

El Departamento de Inteligencia Artificial (IA) de la Universidad Veracruzana, a través de su Cuerpo Académico consolidado \Investigación y Enseñanza de la IA", invita a los interesados a la Semana de IA 2008.

Este año, la semana se organiza con el apoyo del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y el PROMEP vía los proyectos PIFI de fortalecimiento de los Cuerpos Académicos.

El objetivo de poner en contacto a estudiantes e investigadores de la UV con otros investigadores del área, se cumple este año con creces. La colaboración oportuna con el INAOE ha permitido ofrecer un programa de gran calidad, que se complementa con la presencia de otros invitados e investigadores locales, para dar un panorama de la investigación en IA en los temas de Reconocimiento de Patrones, Sistemas Multi Agente, Robótica, Minería de Datos y Procesamiento del Lenguaje Natural. Con este acto se celebran también los 50 años de la computación en México.

 

Programa

Las conferencias tendrán lugar en el Departamento de Inteligencia Artificial en Sebastián Camacho No 5 (centro) del martes 25 al viernes 28 de Noviembre del 2008, bajo el siguiente programa:

Fecha Horario Expositor Inst.

25 Noviembre     11:00      M.C. Angélica García Vega         UV

25 Noviembre     12:00      Dra. María del Pilar Gómez Gil     INAOE

26 Noviembre     11:00     Dr. Alejandro Guerra Hernández     UV

26 Noviembre     12:00     Dr. Mauricio Osorio Galindo         UDLAP

26 Noviembre     13:00      Dra. Angélica Muñoz Meléndez     INAOE

27 Noviembre     11:00      Dr. Antonio Marín Hernández         UV

27 Noviembre     12:00      Dr. Eduardo Morales Manzanares     INAOE

27 Noviembre     13:00      Dr. Carlos Alberto Reyes García     INAOE

28 Noviembre     11:00      Dr. Nicandro Cruz Ramírez         UV

28 Noviembre     12:00     Dr. Jesús González Bernal         INAOE

28 Noviembre     13:00 Dr. Luis Villaseñor Pineda         INAOE

 

Conferencias y Expositores

Filtros en la Web, aplicaciones de las Redes Neuronales. M.C. Angélica García Vega (UV)

Martes 25 de Noviembre, 11:00 hrs. La proliferación de datos e información de la internet demanda de sistemas de filtrado que auxilien en la recuperación de información esencial. Hay un conjunto de sistemas que auxilian a filtrar páginas con contenido indeseable. Estos sistemas son inexactos, inadecuados e inadaptables. Se han propuesto y desarrollado sistemas con capacidad de aprendizaje que ofrezcan una mejor solución al problema de filtrado de contenido en páginas Web. Los enfoques de filtrado de contenido Web que se existen se pueden clasificar en: Plataformas para la selección del contenido de internet que califican ciertos aspectos de las paginas, bloqueo de direcciones, filtrado de palabras claves, y análisis inteligente del contenido. En esta plática se revisa el estado del arte del filtrado en la Web y la aplicación que las redes neuronales artificiales que se utilizan en esta última categoría.

MC. Angélica García Vega. Investigadora del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (UV). Realizó su Maestría en Ciencias Computacionales en la Universidad Nacional Autónoma de México. Fue la directora fundadora del Departamento de IA y artífice del programa de Maestría en Inteligencia Artificial de la UV.

 

Predicción a Largo Plazo en Sistemas Caóticos usando Redes Neuronales Hibridas Complejas.

Dra. María del Pilar Gómez Gil (INAOE) Martes 25 de Noviembre, 12:00 hrs. Las redes neuronales artificiales se han utilizado por muchos años como sistemas de apoyo para clasificación, aproximación de funciones y predicción. Sin embargo, modelos tradicionales, como las redes de varios niveles alimentadas hacia delante, presentan serias limitaciones cuando los datos de entrenamiento utilizados provienen de sistemas dinámicos altamente no lineales o matemáticamente caóticos. En los últimos años se ha visto el potencial que presentan redes neuronales con conexiones recurrentes para manejar este tipo de datos, pero su entrenamiento y evaluación consume una gran cantidad de recursos. En respuesta a esto, se han probado modelos que utilizan las ventajas de las redes recurrentes y que incluyen en su topología y/o algoritmos de entrenamiento información acerca del problema que se emula, eliminando algunas de las conexiones de recurrencia. En esta plática hablaremos de un modelo de red neuronal, conocido como la HCNN (red neuronal híbrida compleja), la cual combina diferentes arquitecturas y protocolos de entrenamiento a fin de modelar el comportamiento de un sistema caótico y conseguir cierta predicción de largo plazo. Se comentarán aspectos básicos de sistemas dinámicos y medidas que permiten determinar si un sistema dinámico es caótico. Asimismo se explicará la estrategia que sigue HCNN para conseguir comportarse como el sistema que supuestamente está representado en la serie de tiempo utilizada para entrenarla. Finalmente, se presentarán algunos resultados obtenidos al tratar predecir electrocardiogramas y algunos otros sistemas caóticos.

Dra. María del Pilar Gómez Gil. Investigadora asociada del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctorada en Ciencias de la Computación en la Texas Tech University (EUA) en 1998. La Dra. Gómez-Gil realiza actividades de investigación y consultoría técnica en el área de Redes Neuronales Artificiales y sus aplicaciones en el reconocimiento de patrones, pronostico de señales caóticas, y procesamiento de imágenes y señales. Asimismo, entre sus áreas de interés profesionales se encuentra la Ingeniería de Software en el ámbito de Mejora de Procesos de Desarrollo, CMMI y Moprosoft.

 

Propiedades racionales de los agentes AgentSpeak (L): aprendizaje y compromiso. Dr. Alejandro

Guerra Hernández (UV) Miércoles 26 de Noviembre, 11:00 hrs. En esta conferencia presentamos nuestro enfoque a la especificación de propiedades racionales de los agentes implementados en el lenguaje de programación AgentSpeak(L). Ejemplificamos el enfoque con los casos del aprendizaje intencional y las estrategias de compromiso que estos agentes siguen. La propuesta es interesante porque acerca los métodos formales de especificación de agentes, con los lenguajes de programación orientados a agentes, de forma que podamos proponer y experimentar teorías computacionales de agencia y racionalidad.

Dr. Alejandro Guerra Hernández. Profesor investigador del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (UV). Doctorado en Informática por la Universidad de París 13 (Francia), donde fue profesor asistente (ATER) por dos años. Miembro candidato del Sistema Nacional de Investigadores. Sus temas de interés incluyen los Sistemas Multi-Agente, la programación agentes BDI, y el aprendizaje lógico inductivo.

 

Pstable para el Manejo de Conflictos entre Deseos. Dr. Mauricio Osorio Galindo (UDLAP)

Miércoles 26 de Noviembre, 12 hrs. En el modelo de agencia BDI, es posible que los agentes puedan tener deseos contradictorios, pero es de esperarse que las intenciones sean un subconjunto consistente de los deseos, con los cuales el agente se ha comprometido. Proponemos un marco formal basado en la semántica Pstable, para responder a cómo pueden obtenerse conjuntos consistentes de intenciones a partir de conjuntos conflictivos de deseos. Nuestra propuesta es cercana a la sugerida por Leila Amgoud.

Dr. Mauricio Osorio Galindo. Profesor de tiempo completo en la Fundación Universidad de las

Américas, Puebla (UDLAP). Doctorado en Ciencias de la Computación en SUNY, Búfalo (EUA).

Miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel 1. Sus temas de interés incluyen la programación lógica, el razonamiento no monótono, la programación answer-set, la argumentación y los sistemas multi-agente, la actualización y el mantenimiento de creencias; entre otros.

 

Tecnología omnipresente: de los sistemas Multi-robot a los sistemas ubicuos Dra. Angélica

Muñoz Meléndez (INAOE) Miércoles 26 de Noviembre, 13:00 hrs En esta exposición se dará una

breve reseña de la investigación realizada en el Laboratorio de Robótica de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE, concerniente a la resolución colectiva de problemas. Se presentarán avances en el diseño de sistemas compuestos por múltiples componentes que interactúan entre ellos y con el ambiente en el que están inmersos. Estos sistemas incluyen grupos de robots autónomos, y más recientemente, grupos de dispositivos heterogéneos con capacidades de procesamiento y comunicación orientados a aplicaciones de monitoreo médico ubicuo.

Dra. Angélica Muñoz Meléndez. Investigadora del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctorada en Computación por la Universidad Pierre et Marie Curie en París (Francia). Ha sido profesora asistente en el Efrei y la Universidad de Calais (Francia); y profesora investigadora en la Facultad de Matemáticas e Informática de la UV y el Departamento de Electrónica y Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Sus temas de interés incluyen la Inteligencia Artificial Distribuida, los Sistemas Multi-Agente y la Robótica Colectiva.

 

Navegación Autónoma en Mapas ´Métrico-Topológicos para la robótica de servicio. Dr. Antonio Marín Hernández (UV) Jueves 27 de Noviembre, 11:00 hrs. Para la mayor parte de las tareas que realizan los robots de servicio, se requiere de los procesos de Construcción y Mantenimiento de Mapas (SLAM pos sus siglas en ingles). En la comunidad se han desarrollado principalmente dos grandes líneas de trabajo: por un lado los mapas métricos y por otro lado los mapas topológicos. En el departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana, estamos interesados por una solución híbrida al problema de SLAM, mezclando soluciones locales métricas con un mapa global topológico. Lo cual permite a nuestro robot Uverto, realizar una navegación autónoma, con un enfoque más cognitivo de la utilización y problemática de cada unos de los espacios caracterizados.

Dr. Antonio Marín Hernández. Profesor investigador del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana. Doctor en Informática y Telecomunicaciones por el Instituto Nacional Politécnico de Toulouse (Francia). Es miembro candidato del Sistema Nacional de Investigadores. Ha sido profesor del Departamento de Física de la UV desde 1995. Sus temas de interés incluyen la Robótica, los Sistemas de Navegación y el Reconocimiento de Patrones.

 

Robots de Servicio. Dr. Eduardo Morales Manzanares (INAOE) Jueves 27 de Noviembre, 12:00 hrs. En este plática daremos un panorama general de los robots de servicio y el impacto que se espera que tengan en un futuro próximo. Analizaremos las principales capacidades que deben de tener estos robots y los diferentes módulos que hemos desarrollado en el INAOE para lograrlas. En particular, hablaremos de los avances que hemos realizado en localización, navegación, aprendizaje, interacción humano-robot, reconocimiento de ademanes, reconocimiento y síntesis de voz e identificación de personas.

También hablaremos del mecanismo de coordinación de todos estos módulos y mostrarnos algunas de las aplicaciones que hemos realizado con nuestro robot llamado Markovito.

Dr. Eduardo Morales Manzanares. Investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctorado en Computación por el Turing Institute de la Universidad de Strathclyde, Glasgow (Reino Unido). Ha sido profesor investigador del Instituto Tecnológico de Estudios Superiores (ITESM) de Monterrey, campus Cuernavaca; investigador del Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE); profesor visitante de la Universidad de New South Wales, en Australia. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel II. Sus temas de interés son el Aprendizaje Automático y el Reconocimiento de Patrones.

 

Aplicaciones Practicas de los Sistemas Híbridos Inteligentes: Soft Computing para todos.

Dr. Carlos Alberto Reyes García (INAOE) Jueves 27 de Noviembre, 13:00 hrs. En esta plática se

hace una breve introducción a los principales componentes de la Computación Suave también conocida como Inteligencia Computacional (Lógica Fuzzy, Redes Neuronales y Algoritmos Evolutivos) como antecedente para la descripción de los diferentes tipos de sistemas inteligentes hibrido que de ellos se derivan. Posteriormente se describen algunas aplicaciones prácticas que hemos desarrollado con cada uno de los tipos de híbridos enumerados. Se hace bastante énfasis en la utilidad de este tipo de metodologías para el desarrollo práctico y rápido de sistemas inteligentes robustos para muy diversos tipos de aplicaciones útiles.

Dr. Carlos Alberto Reyes García. Investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctorado en Computación por la Universidad Estatal de Florida en Tallahassee (EUA). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel I. Es el actual presidente de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA). Ha sido profesor del Instituto Tecnológico de Apizaco,Tlaxcala. Realizó posdoctorado como profesor-investigador visitante en el Istituto Internazionale per gli Alti Studi Scienti_ci (IIASS-E.R. Caianiello) en al ciudad de Vietri sul Mare, Salerno, Italia. Sus áreas de interés son los Sistemas Inteligentes, Conjuntos y Lógica Difusa, Redes Neurales Difusas, Algoritmos Genéticos, Aprendizaje Maquina, Representación del Conocimiento, Reconocimiento de Habla, de Hablante y de Llanto de Bebe, y Clasificación de Patrones en General.

 

¿Qué es la minería de Datos? Dr. Nicandro Cruz Ramírez (UV) Viernes 28 de Noviembre, 11:00 hrs. El área conocida con el nombre de Minería de Datos (Data Mining) o Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases), es un campo multidisciplinario que combina ideas y técnicas de una variedad de áreas tales como bases de datos, estadística, aprendizaje automático, inteligencia artificial, redes neuronales y visualización de datos, entre otras, con la finalidad de descubrir conocimiento o patrones "escondidos" en grandes bases de datos, almacenes de datos o cualquier otro tipo de repositorio masivo de información. En esta plática hablaré, en primer lugar, de varios métodos que se utilizan para llevar a cabo el proceso de minería de datos. Después me centraré en un modelo gráfico, conocido como red Bayesiana, que permite la representación cualitativa y cualitativa de las interacciones entre las variables que forman parte de un problema específico. Finalmente, hablaré también de algunas aplicaciones usando este modelo gráfico.

Dr. Nicandro Cruz Ramírez. Profesor investigador del Departamento de Inteligencia Artificial de

la Universidad Veracruzana. Doctorado en Inteligencia Artificial por la Universidad de Sheffield (Reino Unido). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel I. Sus temas de interés incluyen la Minería de Datos y las Redes Bayesianas.

 

Aprendizaje Automático en Aplicaciones Médicas. Dr. Jesús González Bernal (INAOE) Viernes

28 de Noviembre, 12:00 hrs. El análisis de datos médicos es una tarea en la que, desde hace algunos años, se ha utilizado el aprendizaje automático para hacer diagnósticos. Sin embargo, para hacer un diagnóstico de este tipo utilizando métodos computacionales se necesita cumplir con algunos requisitos para que éstos sean confiables y puedan convertirse en herramientas de soporte al diagnóstico médico. La temática de esta plática aborda las herramientas de aprendizaje automático que estamos utilizando para la creación de dos sistemas de apoyo al diagnóstico médico para la clasificación de subtipos de leucemias agudas y la detección de micro-calcificaciones en mastografías; que son enfermedades con altos índices de mortalidad.

Dr. Jesús González Bernal. Investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Texas en Arlington (EUA). Sus temas de interés incluyen al aprendizaje automático y la minería de datos basadas en grafos, con aplicaciones en medicina y bio-informática. Trabaja también en Sistemas de Información Geográfica y Sensado remoto, atacando problemas de clasificación y minería de datos espacial.

 

Acceso Inteligente a la Información. Dr. Luis Villaseñor Pineda (INAOE) viernes 28 de noviembre,

13:00 hrs. La asombrosa presencia de las computadoras en nuestra vida diaria ha cambiado nuestra forma de trabajar y de comunicarnos. Aunada a la aparición de Internet, ha nacido la llamada sociedad de la información. Esta sociedad está cimentada en la capacidad de comunicación y distribución de información que nos brinda esa red mundial. Por supuesto, el elemento central de esta comunicación es el lenguaje humano y a pesar de que los recursos disponibles son, en su gran mayoría, documentos en forma escrita, cada vez es más común encontrar otras formas del lenguaje humano (imágenes, audio, video, etc.). La presente plática describe los esfuerzos que nuestro grupo realiza en el campo del tratamiento automático de documentos orientados al manejo y aprovechamiento de estos recursos.

Dr. Luis Villaseñor Pineda. Investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad Joseph Fourier de Grenoble (Francia). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel I. Ha sido investigador en el Instituto de Investigaciones Eléctricas (IEE), en el Instituto de Estudios Avanzados de la UDLAP, en el laboratorio CLIPS-IMAG en Francia, y en el Instituto de Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. Sus temas de interés incluyen la clasificación automática de textos, los sistemas de búsquedas de respuestas, la extracción de información, la minería de textos, el tratamiento del lenguaje oral y los sistemas conversacionales.

 

Organización

Dr. Alejandro Guerra Hernández Coordinador del Evento

Dr. Héctor Gabriel Acosta Mesa Coordinador del Departamento de Inteligencia Artificial UV

Dr. Rubén de la Mora Basáñez Director de la Facultad de Física e Inteligencia Artificial UV

Dr. Francisco Soto Eguibar Director de Investigación y Posgrado INAOE

 

Reservaciones e informes: aguerra@uv.mx

Sebastián Camacho No 5

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