Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015)

Análisis de la dinámica del contenido semántico de textos

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) El presente trabajo es el primer eslabón de un proyecto en proceso que apunta a analizar la dinámica de distintos conceptos, desde un enfoque semántico, buscando identificar patrones temporales comunes en varios corpus de texto. Como primer paso utilizaremos textos provenientes de libros o subtítulos de películas, sin embargo este análisis puede extenderse a cualquier corpus de texto. En este trabajo en particular estudiaremos la evolución semántica de conceptos a lo largo de las distintas novelas de la saga Harry Potter con el objetivo último de analizar variaciones del contenido semántico en textos utilizando herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). En este contexto, mostraremos una primera aproximación a la comprensión del alcance y de las limitaciones de las herramientas clásicas de PLN para cuantificar la evolución del concepto “oscuridad” con el avance temporal de los libros. La saga de novelas de Harry Potter resulta ser un corpus de texto ideal para testear estas herramientas debido a que es de público conocimiento que dicha saga presenta un aumento gradual de la “oscuridad” a medida que se suceden los libros.

Obteniendo valoraciones de ítems desde opiniones de usuarios para resolver el problema de “Cold Start” en sistemas recomendadores

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) Un problema bien conocido de los sistemas recomendadores es el problema denominado “Cold Start”, que es causado por la falta de información de usuarios o productos/servicios. Un sistema de recomendación sólo puede producir buenas recomendaciones después de haber acumulado suficientes datos. El problema se vuelve aún más difícil cuando el sistema de recomendación trata de hacer frente a nuevos productos o los productos no han sido valorados por los consumidores. En este trabajo se aborda este problema obteniendo valoraciones de los productos/servicios desde los comentarios escritos por usuarios en foros. Un caso de estudio de recomendación de objetos de aprendizajes es presentado.

Employing Feedback to Filter Caustic Waves in Underwater Scenes in Motion

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) A real-time approach for removing sunlight flickers from subaquatic scenarios captured in videos is presented. For this end, a de-flickering filter is designed. The start point is a moving landscape scene. Essentially, the filtering approach is based on morphological characteristics of the caustic waves. It constructs an a-priori de-flickered image which is afterwards enhanced. The algorithm employs feedback of optical flow fields and brightness in order to predict a one-step-ahead value of the brightness.

A language for modeling the morphogenesis process of biological system using MAS

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) The biological systems are Complex Adaptive Systems that can build a complex structure using interaction between cell and its environment. The process is called morphogenesis, it is study by developmental biology and applied by tissue engineering and regenerative medicine. Computational models are used by researchers to organize and communicate ideas, test hypotheses and abstractly represent behaviors, etc. Although, Agent Based Models are used in biological systems, it is necessary appropriate domain-oriented language. This work shows the progress made in the definition of a language for modeling and simulation of such systems, in order to hide details of implementation and execution of a simulation. The language concepts are demonstrated using, as study case, the morphogenesis of a heart valve in vitro.

Estimación de estado distribuida basado en agentes líderes: aplicación al seguimiento de objetivo

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) En el trabajo se presentan simulaciones de la implementación de una estimación de estado en forma distribuida en una red de inalámbrica de sensores para el seguimiento de objetivos móviles basado en un esquema de un filtro de partículas en forma distribuida en nodos lideres. Estos son seleccionados en forma dinámica de acuerdo al desplazamiento del objetivo. En particular se evalúa el uso de un modelo de medición de ángulo de orientación relativo del objetivo a seguir, para la estimación en tiempo real de la velocidad y trayectoria del mismo a través de una región bajo la supervisión de la red.

Determinación del espesor de aleaciones metálicas

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) La microscopía electrónica de transmisión (TEM) es una técnica a través de la cual se pueden obtener imágenes con gran aumento y figuras de difracción de un material cristalino utilizando un haz de electrones. El TEM permite visualizar y cuantificar la densidad de defectos en un material cristalino proporcionando información relevante para el estudio de propiedades de materiales. Las muestras preparadas para observar con esta técnica tienen variaciones de espesor local, por lo tanto, para la determinación de la densidad de defectos se debe encontrar el espesor local. Un método utilizado consiste en la comparación en forma visual, de una imagen experimental con imágenes simuladas para diferentes valores de espesor, dificultando la clasificación y selección. Por ello, se propone la automatización de la comparación de imágenes y el desarrollo de algoritmos de comparación de imágenes, que cuantifique el acuerdo entre imágenes, para acelerar y refinar la precisión del método de selección, ofreciendo una recomendación de un grupo reducido de imágenes seleccionables en pocos segundos.

Una plataforma multiagente para experimentar estrategias de negociación

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) La naturaleza de los sistemas multiagente hace propicia la aparición de conflictos sobre las creencias y los intereses de los agentes que interactúan en el sistema. La negociación automática es un método que se utiliza para resolver estos conflictos en sistemas multiagente. Las plataformas de negociación permiten probar y evaluar distintos comportamientos de agentes negociadores. En este trabajo, se presenta una plataforma que permite el análisis de estrategias de negociación en un sistema multiagente que utiliza el Contract Net Protocol como protocolo de negociación.

Algoritmo de visión estereo en tiempo real implementado en GPGPU

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) En el este trabajo se presenta una implementación en tiempo real de un sistema de visión artificial en tres dimensiones sobre GPGPU. Se logra optimizar el procesamiento de visión estéreo mediante el algoritmo de Suma de Diferencias Absolutas (SAD), seleccionado en virtud de su costo computacional moderado. Se aplican sobre la imagen resultante sendos kernels de sustracción de fondo y suavizado, con el objeto de minimizar los errores de procesamiento intrínsecos de SAD, obteniéndose en forma experimental los parámetros óptimos para cada kernel. Se aplica esta cadena de procesamiento sobre una plataforma basada en GPGPU, y sobre un equipo basado en CPU convencional de arquitectura x86. Se comparan los resultados con el mismo procesamiento ejecutado en una CPU convencional y se demuestra una mejora 13x en el tiempo de ejecución, y por consecuencia, la factibilidad de aplicar el método para procesamiento de video en tiempo real utilizando GPGPUs como plataforma de ejecución, hecho que permite proyectar futuros trabajos en aplicaciones industriales de tiempo real que se valgan de la visión 3D para verificación de ensamble de productos sobre líneas de montaje.

Common Visual Pattern Recognition Using Hierarchical Clustering Methods with Asymmetric Networks

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) In this paper we propose a new method for common visual pattern identi cation via Directed Graphs. For this we match common feature points between two images and then apply hierarchical clustering methods to one of them to discriminate between di erent visual patterns. In order to achieve this last task we introduce a technique to obtain an asymmetric dissimilarity function AX(x; x¹) between the nodes X of the network N = (X;A_x). For each node, the method weighs the distance between each node and the distance with all the other neighbours. A dendrogram is later obtained as the output of the hierarchical clustering method. Finally we show a criteria to select one of the multiple partitions that conform the dendrogram.

Reversing uncertainty sampling to improve active learning schemes

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) Active learning provides promising methods to optimize the cost of manually annotating a dataset. However, practitioners in many areas do not massively resort to such methods because they present technical difficulties and do not provide a guarantee of good performance, especially in skewed distributions with scarcely populated minority classes and an undefined, catch-all majority class, which are very common in human-related phenomena like natural language. In this paper we present a comparison of the simplest active learning technique, pool-based uncertainty sampling, and its opposite, which we call reversed uncertainty sampling. We show that both obtain results comparable to the random, arguing for a more insightful approach to active learning.

Detección de peatones utilizando optimización multi-objetivo

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) La detección de peatones en secuencias de video urbanas representa un desafío para los sistemas de clasificación. Cuando el fondo de la escena donde circulan las personas es muy texturado, el desempeño de la mayoría de los clasificadores se ve severamente afectado. En este artículo se propone la utilización de una técnica de Optimización Multi- Objetivo (en inglés Multi-Objective Optimization o MOO). La metodología entrena un pool de Cascadas de Clasificadores Dopados a partir de diferentes conjuntos de aprendizaje, otorgándoles un comportamiento particular. El análisis de sus curvas ROC permite construir un frente de Pareto que selecciona los puntos operacionales localmente dominantes. Los resultados de esta metodología sobre una secuencia real muestran una mejora en la performance del sistema de detección.

Inferencia de Tactus con fundamentos estadísticos para Tap-dancing

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) El siguiente trabajo constituye un nuevo acercamiento al problema de la inferencia automática de tactus en un pasaje musical. El tactus se define como aquel pulso constante que la gente mantiene con su pie o mano al escuchar una canción. Este problema suele abordarse utilizando reglas musicales, como ser reglas que definen que eventos están acentuados. En la solucion aquí presentada dejamos estas reglas de lado y buscamos una definición funcional del tactus que nos ayude a lograr esta inferencia. De esta forma, el modelo desarrollado busca ser mas simple y encarar el problema adicional de trabajar sobre música rítmicamente expresiva (en particular, tap-dance). El paper describe nuestro modelo cognitivo de tactus - denominado Tactus Hypothesis Tracker- y evaluamos su precisión en benchmarks presentados en trabajos anteriores en el tema. El modelo desarrollado presenta resultados similares en un benchmark que agrupa estilos musicales comunmente usados en la bibliografía; y presenta mejoras en un benchmark de tap-dance desarrollado en este trabajo.

Clasificación de conductas colaborativas a partir de interacciones textuales

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) En un entorno de trabajo colaborativo, grupos de alumnos coordinados por un profesor pueden hacer uso de las distintas herramientas provistas por el entorno para llevar a cabo una tarea asignada. En este contexto surgen naturalmente conflictos de colaboración, que adecuadamente detectados y clasificados, pueden aportar datos que ayuden a su resolución por parte del docente. Con este fin, el entorno debe recabar los datos relevantes sobre la participación e interacción de los alumnos y, para que el docente pueda intervenir para resolver los eventuales conflictos que puedan surgir, se debe llevar a cabo un posterior análisis de estos datos para detectar y clasificar estos conflictos. La labor de análisis y clasificación puede insumir una cantidad de tiempo y esfuerzo significativas. La finalidad de este artículo es presentar resultados experimentales de clasificación de texto libre de un chat en conductas colaborativas. Basándose en un entorno colaborativo dado y una clasificación específica de los conflictos, esto puede ser utilizado para la construcción de una herramienta que ayude a la detección de conflictos colaborativos. Tal herramienta simplificaría de forma significativa la labor de quién debiera llevar a cabo el análisis de las interacciones, permitiéndole focalizarse en la acción resolutiva de los conflictos que pudieran surgir.

Computer Vision and Medical Image Processing: a brief survey of application areas

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) Every day is greater the number of images obtained to characterize the anatomy and functions of the human body, because of this the automation of the medical image processing has become a practice to improve the diagnosis and treatment of certain diseases. In this study the main areas of application of computer vision to the digital processing of medical images are reviewed. It begins with the selection of the three edges with more publications available in Springer, ScienceDirect, Wiley, and IEEE which are: segmentation of organs and lesions, feature extraction in optical images and labelling machine on x-ray images. Over them, latest algorithms, techniques and methods for medical imaging processing are analyzed exposing its main characteristics and ways of use.

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.

Clasificación de granizo en superficie usando técnicas de minería de datos y datos de radar meteorológico

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) El granizo es capaz de infringir cuantiosos daños y su estudio es útil para los servicios meteorológicos, la industria de los seguros y el sector agropecuario. Debido a la reducida ocurrencia espacial y temporal de los eventos de granizo, determinar su localización y frecuencia es difícil y costoso. Se realizó un estudio de los datos de un radar polarimétrico de banda C (INTA Anguil, La Pampa) utilizando 14 tormentas de granizo y alrededor de 1400 casos en un radio de 240 km desde Enero de 2011 a Diciembre de 2012. Se utilizaron cinco técnicas de minería de datos para calcular la probabilidad de granizo en superficie obteniendo una accuracy por encima del 86% con bajos valores (<21%) de falsas alarmas para el mejor modelo. Estos métodos probaron ser herramientas útiles para la clasificación de granizo con datos de radar.

Soporte a la toma de decisiones en la gestión universitaria

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) Un Sistema de Soporte para la Toma de Decisiones (DSS) es un sistema informático que sustenta el proceso de toma de decisiones, lo cual implica la utilización de datos y modelos para la generación, la estimación, la evaluación y/o la comparación sistemática de alternativas. En el presente trabajo se analizan los fundamentos y tendencias de este tipo de sistemas, para luego modelizar el comportamiento de los procesos decisorios en el área de gestión de la Educación Superior, tomando como base los datos de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de la Patagonia. Se presenta un modelo y una estructura de datos unificada que permite procesar la información existente y brindar escenarios para la toma de decisiones. Se muestra un caso ejemplificador con el análisis realizado, teniendo en cuenta la premisa "Fomento de la investigación" como meta para la toma de decisiones. Se describe el modelo probabilístico que permitió analizar las relaciones entre variables y definir las probabilidades condicionales y conjuntas. Luego el modelo que permite evaluar el impacto de diferentes decisiones a tomar, según el análisis de la red real y de un objetivo o meta propuesto, cuantificando las diferencias.

Propuesta de un método para detección de emociones en e-learning

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) Las interfaces afectivas se están desarrollando para diferentes dominios, incluyendo los entornos de e-learning. La detección de emoción en el texto pretende inferir las emociones en el escritor. En un entorno virtual de aprendizaje, donde no existe el contacto con los alumnos para detectar sus emociones, el único medio para tratar de percibirlas es desde el texto que se ingresa. El objetivo de este trabajo es presentar una posible manera de interpretar las emociones negativas, expresadas en forma escrita por estudiantes que participan interactuando en un foro educativo virtual, con el fin de que el profesor tenga conocimiento de esto y realice acciones en su materia tendientes a mejorar el estado anímico del alumno, y así mejorar su predisposición para el aprendizaje.

Combination of Standard and Complementary Models for Audio-Visual Speech Recognition

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) In this work, new multi-classifier schemes for isolated word speech recognition based on the combination of standard Hidden Markov Models (HMMs) and Complementary Gaussian Mixture Models (CGMMs) are proposed. Typically, in speech recognition systems, each word or phoneme in the vocabulary is represented by a model trained with samples of each particular class. The recognition is then performed by computing which model best represents the input word/phoneme to be classified. In this paper, a novel classification strategy based on complementary class models is presented. A complementary model to a particular class j refers to a model that is trained with instances of all the considered classes, excepting the ones associated to that class j. The classification schemes proposed in this paper are evaluated over two audio-visual speech databases, considering acoustic noisy conditions. Experimental results show that improvements in the recognition rates through a wide range of signal to noise ratios (SNRs) are achieved with the proposed classification methodologies.

On the Role of Personality Traits in Followee Recommendation Algorithms

Thu, 01 Jan 2015 00:00:00 GMT

Objeto de conferencia Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) Followee recommendation is a problem rapidly gaining importance in Twitter and other micro-blogging communities. Most traditional recommendation systems only rely on content or topology, disregarding the effect of psychological characteristics over the followee selection process. As personality is considered one of the primary factors that influence human behaviour, this study aims at assessing the impact of personality in the accurate prediction of followees. It analyses whether user personality could condition followee selection by combining personality traits with the most common followee recommendation factors.