INSCRIPCIÓN

Los interesados deben preinscribirse en el sitio web de las Jornadas Argentinas de Robótica
(JAR) quedando también habilitados para asistir tanto a las jornadas como al encuentro, en forma LIBRE y GRATUITA.

PROGRAMA DE ACTIVIDADES

JUEVES – 13 de noviembre

HORA
ACTIVIDAD

9:00-10:40

Sesión Especial JAR Inteligencia Computacional en Robótica

Coordinación Inmuno-Inspirada de Comportamientos para generar trayectorias de Robots Móviles Autónomos
Jose A. Fernandez-León, Gerardo G. Acosta, Miguel A. Mayosky

Control de Robot Móvil Mediante Lógica Fuzzy
Gustavo Juárez, Jorge Pérez, Alberto Andrada Barone, Hilda Ferrao

Uso de Suavizado por Núcleos en Q-learning para Espacios de Estado-acción Continuos
Ana Julia Villar, Juan Miguel Santos

Exploración con mapeo dinámico
Fernando Carmona, Damián De Biase, Ramiro Verrastro, Rodolfo Cignoli

10:40–11:00
Intervalo

11:00-12:15 Especial JAR Inteligencia Computacional en Robótica

Ontología para la explotación del conocimiento de un Robot Guía
J. Javier Rainer, Jaime Gómez, Ramón Galán

Control de Movimiento de un Robot utilizando Mapas Autoorganizados de Kohonen
Raul Fernandez, Oscar Sanchez, Diego Bendersky

Vehículo autónomo submarino para la inspección de tuberías y cables
Gerardo Acosta

12:15-14:00
Almuerzo

14:00-16:00

Torneo Regional de Inteligencia Computacional

IEEE/TRIC III

Modelo para el tratamiento de datos desbalanceados basados en redes neuronales autoorganizadas.
A. J. Hadad y D. A. Evin

Sistema de navegación de interiores para plataformas autónomas móviles.
Rafael Capdevielle, Javier Valdazo Parnisari, Gabriel Infante López

Sistema de inferencia difuso para la gestión de mantenimiento de baterías de submarinos
A. D. Fantini, C. D. Gaspar, J. P. Ruiz, M. F. Fantini

Caracterización morfológica de los híbridos entre el girasol cultivado (Helianthus annuus) y Helianthus petiolaris utilizando mapas auto-organizados.
M. G. Borghi y. J. I. Iturriaga

16:00-16:15
Intervalo

16:15-18:00
Acto de entrega de premios y certificaciones del Torneo Regional de Inteligencia Computacional TRIC III – IEEE

Invitación para asistir a la sesión J4 de las JAR08

18:00-18:15
Intervalo

18:15-19:30
Conferencia plenaria (*): “Razonamiento aproximado – Nuevas perspectivas en ideas básicas y su aplicación a la inteligencia artificial y la robótica”; Dr. Enrique Ruspini, SRI – USA

21:00
Cena de camaradería

(*) Distinguished Lecturer Program of the Computational Intelligence Society – IEEE

Conferencia Plenaria

“Razonamiento aproximado – Nuevas perspectivas en ideas básicas y su aplicación a la inteligencia artificial y la robótica”

Abstract. Los métodos inferenciales clásicos permiten calcular el valor de  verdad de ciertas expresiones lógicas a partir de información sobre el  valor de verdad de expresiones lógicas relacionadas y la aplicación de  ciertas reglas de procedimiento. Estas reglas deductivas formalizan  procesos cognitivos fundamentales del pensamiento racional. Los métodos del razonamiento aproximado se asemejan a sus pares clásicos en su aplicación de procedimientos bien definidos para deducir el valor de verdad de ciertas expresiones a partir de información del valor de verdad de expresiones relacionadas. En el razonamiento aproximado, sin embargo, el concepto de verdad es calificado en varios respectos. Diferentes interpretaciones de la  noción de verdad conducen a diferentes metodologías, ejemplificadas por los métodos probabilísticos y los métodos posibilísticos. En el pasado se ha considerado a menudo que los métodos del razonamiento aproximado no tienen el nivel de solidez conceptual de la lógica clásica. Resultados básicos han clarificado, sin embargo, la  naturaleza de sus conceptos y reglas estableciendo definitivamente al razonamiento aproximado cómo una formalización sólida del razonamiento tradicional bajo ciertas reglas de interpretación de la noción de verdad. Pese a tales avances al nivel conceptual existen todavía muchas áreas donde ciertos aspectos del razonamiento aproximado requieren mayor clarificación. En nuestra presentación recordaremos primero  estructuras conceptuales que permiten interpretaciones coherentes de  diferentes enfoques al razonamiento aproximado. Problemas metodológicos que aún requieren estudios adicionales—particularmente con respecto a las nociones de independencia, condicionamiento, y similitud—serán discutidos en el contexto de aplicaciones a la  inteligencia artificial, particularmente en las áreas de robótica, fusión de información, y descripción cualitativa de objetos.

Biosketch. Enrique H. Ruspini es Cientifíco Principal del Centro de Inteligencia Artificial de SRI International (conocido antes como Stanford Research Institute). Recibió su título de Licenciado en Ciencias Matemáticas de la Universidad of Buenos Aires, Argentina y su título doctoral en Ciencia de Sistemas de la Universidad de California, Los Angeles. Previamente a ocupar su posición actual en SRI, el Dr. Ruspini ocupó posiciones en la Universidad de Buenos Aires, la Universidad del Sur de California, el Instituto de Investigación del Cerebro de UCLA, y los Laboratorios de Investigación de Hewlett-Packard.

Enrique Ruspini es un pionero en la investigación y el desarrollo de la teoría de conjuntos difusos y sus aplicaciones habiendo introducido su aplicación a la clasificación numérica y al descubrimiento de estructuras en datos. Ha hecho además contribuciones significativas a la elucidación de conceptos fundamentales en el area de razonamiento aproximado. Las investigaciones recientes del Dr. Ruspini incluyen trabajos en control inteligente de robots y equipos de robots, análisis inteligente de datos, fusion de información, sistemas adaptivos de sensors, representación cualitativa de objetos complejos, y descubrimiento de concimiento en bases de datos.

El Dr. Ruspini, quien ha sido recientemente galardonado con el Premio “Fuzzy Systems Pioneer 2009” por la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE, es un Fellow del IEEE, First Fellow de la International Fuzzy Systems Association, Fulbright Scholar y SRI Institute Fellow. En 1993 fué el Presidente de Congreso de la Conferencia en Sistemas Difusos del IEEE y de la Conferencia en Redes Neuronales del IEEE. En 2001 fué Presidente del Consejo de Redes Computacionales (ahora Sociedad de Inteligencia Computacional) del IEEE y durante 2003 y 2004 miembro del Directorio del IEEE. Es también uno de los miembros fundadores de NAFIPS (North American Fuzzy Information Processing Society) y ha recibido el Premio “King-Sun Fu” de tal Sociedad. El Dr. Ruspini es miembro de los consejos editoriales y asesores de numerosas publicaciones técnicas y es autor de más de 100 trabajos de investigación original.