CAEPIA. Primera sesión TTIA

La TTIA son unas jornadas centradas en la transferencia tecnológica de la Inteligencia Artificial, es decir, IA aplicada. De nuevo, la mayoría en inglés (los artículos, no las exposiciones)

Towards hybrid experiments on reputation mechanisms: BDI agents and humans in electronic institutions. Exploran cómo integrar modelos de reputación dentro de insituciones electrónicas. Añaden una capa intermedia entre los agentes y la propia institución para aislar la parte de bajo nivel de interacción con la institución, de manera que los agentes se dediquen a las tareas cognitivas de alto nivel. Los usuarios humanos utilizan simplemente un navegador para participar en la propia institución y no se distingue entre agentes humanos y artificiales. Pregunta: cada vez hay más capas y capas intermedias. ¿Cómo afecta a la eficiencia? ¿qué le queda a los agentes?

An optimization software to solve employee timetabling problems: OPTIHPER Aignación de horarios a los trabajadores, de forma que se satisfagan tanto las necesidades de trabajo como . La empresa tiene 1000 centros detrabajo, con unos 58.000 trabajadores en total, planificando 4.500 horas semanales de trabajo repartidas en 40 tipos de tareas distintas. Una locura para hacerlo a mano. Se usa un método anytime que mejora la solución poco a poco a través del análisis de los vecinos más próximos. Cada centro necesita 36 segundos en conseguir una planificación casi óptima para 4 semanas (10 horas en total para todos los centros). El sistema está en uso con unos resultados excelentes, tanto económicos (para la empresa) como sociales (para los trabajadores)

An effective and efficient web news extraction technique for an operational newsIR system. (¡Oh!… expone en inglés :-( Bueno, no pasa nada. Cuenta un modelo para la recuperación inteligente de noticias relevantes para un usuario. No es un problema trivial: hay que eliminar la «basura» que aparecen en las webs que no tienen nada que ver realmente con la noticia. El problema tiene dos aproximaciones:usar plantillas estáticas (más eficiente, pero dependiente del diseño de la página web) o extracción automática (adaptativa, pero excesivamente dependiente de los datos -dominio- y computacionalmente caro). Las heurísticas que emplea para identificar la noticia y separarlo del contenido no deseado son cuatro: (i) las noticias son varios párrafos juntos, (ii) los párrafos tienen una longitud mínima, (iii) son casi todo texto, y (iv) tienen pocos enlaces. En el artículo defienden que han encontrado un algoritmo con orden lineal con una calidad en torno al 95% en cuando a la precisión y al recall.

Un sistema inteligente para el aprendizaje de fundamentos de programación orientada a objetos. Se trata de un sistema tutor inteligente para un dominio de programación orientada a objetos en la Escuela de Telecomunicaciones de Málaga. Los alumnos practican con un pseudolenguaje (nunca me ha parecido una buena solución) y se basa en los errores que se cometen al resolver un problema dado. Representan el dominio (problema) como una serie de restriciones. El profesor define la solución (un código concreto que resuelve un problema). Según los errores que cometen los alumnos se puede determinar su nivel y, a partir del mismo, buscar los problemas más adecuados para él. Los errores considerados (unos 70) están agrupados en (i) sintácticos, (ii) de visibilidad, (iii) de tipos, (iv) formato de nombres y (v) referencias perdidas. Son sólo errores de compilación. ¡Anda!… el lenguaje no admite selección ni iteración ¡WTF! entonces ¿para qué sirve? ¿qué tipo de problemas puede resolverse así? Creo que está un poco verde. Una de dos: o es poco inteligente o los fundamentos de POO son demasiado fundamentales.

Y eso ha sido todo. La verdad es que de momento han sido sólo dos sesiones, pero ha gustado más esta (que tradicionalmente han sido menos ¿exigentes?) que la de la propia CAEPIA. Espero que pueda cambiar de opinión a lo largo del día.

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