Integrando capacidades de alto nivel en la toma de decisiones de agentes inteligentes

Este artículo describe, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Inteligentes” del LIDIC, en el área de agentes cognitivos. A diferencia de otras líneas de investigación del LIDIC, que se centran en problemas de optimi...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Errecalde, Marcelo Luis, Aguirre, Guillermo, Ferretti, Edgardo, Schlesinger, Federico
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2009
Materias:	Ciencias Informáticas agentes inteligentes Intelligent agents toma de decisión
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19675
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Este artículo describe, en forma resumida, los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Inteligentes” del LIDIC, en el área de agentes cognitivos. A diferencia de otras líneas de investigación del LIDIC, que se centran en problemas de optimización y el uso de enfoques de soft computing, nuestra línea se centra en la formalización, diseño y desarrollo de agentes computacionales con capacidades cognitivas de alto nivel, y en especial en enfoques basados en lógica, razonamiento argumentativo y teoría de decisión cualitativa. En este sentido, gran parte de los desarrollos realizados en estos temas se han realizado en forma conjunta con investigadores del LIDIA2 que trabajan en temáticas afines. Los enfoques utilizados en nuestra línea de trabajo, buscan dotar a los agentes inteligentes con las capacidades necesarias para enfrentar problemas complejos de la vida real, que involucran ambientes dinámicos, inciertos, limitados en recursos y parcialmente observables. Incluyen el uso de arquitecturas BDI, la integración conWeb Services, formalismos de comunicación de alto nivel (speech acts) y la toma de decisiones mono y multi-atributo cualitativa. Estos trabajos se basan, mayoritariamente, en procesos de razonamiento argumentativo que permiten enfrentar de manera elegante, situaciones con información incompleta y contradictoria, como por ejemplo, las que se presentan en distintas aplicaciones de robótica y en la comunicación de agentes de software.
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