Agentes y aprendizaje de máquina en optimización, control y entornos de enseñanza

Abstract

Este trabajo describe el estado actual de las tareas de investigación realizadas en forma conjunta por un grupo de investigadores pertenecientes al LIDIC. Las problemáticas abordadas por los integrantes de este grupo son disímiles y abarcan temas como optimización, control y entornos de enseñanza. Sin embargo, tienen como elementos en común la utilización de agentes y el aprendizaje de máquina. Un aspecto interesante de este trabajo conjunto es que permitió detectar problemáticas comunes que son abordadas con técnicas diferentes. Estas técnicas son usualmente investigadas en forma independiente y existen pocos trabajos que analizan que similitudes y diferencias. A nuestro entender esto constituye una seria limitación ya que un mejor entendimiento de estos aspectos permitiría que cada una de estas áreas se nutriera con conceptos y resultados desarrollados en las restantes. Con este objetivo en mente, estamos actualmente trabajando en forma conjunta en tres líneas principales de investigación que podemos referenciar en términos generales como: a)agentes, aprendizaje y optimización, b)control de agentes mediante técnicas de aprendizaje hibridas y c) aprendizaje en agentes de interfaz para entornos de enseñanza. Cada una de estas líneas de investigación se describe en forma general en este trabajo.