Título: Razonamiento basado en modelos: Técnicas de Modelado y Aplicaciones
Duración: 40 horas (30 T + 10 P)
Profesores: J. Belarmino Pulido Junquera (UVA) y José Vicente Álvarez
Bravo (UVA)
Profesores invitados:
·
Vicenç Puig Cayuela (Universidad Politécnica de Cataluña)
·
Luca Console (Departamento de Informatica, Universidad de
Turín)
Familiarizar
al alumno con la terminología, métodos y aplicaciones más comunes en el
razonamiento basado en modelos desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial.
Contenidos
El
curso se plantea como una introducción al razonamiento basado en modelos (RBM)
principalmente dentro del campo de la Inteligencia Artificial y marginalmente
la aproximación desde el campo de la Ingeniería de Control. Se intentará responder
a varias preguntas: ¿qué es el razonamiento basado en modelos?, ¿qué se
entiende por modelo?, ¿qué tipos de modelos se utilizan?, ¿para qué se
utilizan? Además se hará especial hincapié en las técnicas existentes de
diagnóstico basado en modelos, y más especialmente en el diagnóstico basado en
consistencia.
Está
dirigido fundamentalmente a alumnos que hayan finalizado los estudios de
Ingeniería Informática. También podrían asistir Licenciados en Ciencias Físicas
o Exactas, así como Ingenieros Industriales.
Conocimientos
de Inteligencia Artificial equivalentes a los impartidos en la carrera de
Ingeniería Informática.
Metodología docente
Seminarios
interactivos + Desarrollo de un tema / una práctica por parte de los/as
alumnos/as
Evaluación
Será
obligatoria la asistencia y será necesario realizar una exposición oral de 15
minutos sobre el trabajo personal realizado. La calificación irá en función de
la presentación realizada.
Programa
1)
Introducción al RBM (Total: 22 h)
Definiciones (2 h)
Técnicas de Modelado Cualitativo:
·
Confluencias (2 h)
·
QPT (2 h)
·
QSIM (2 h)
Técnicas de Modelado Semicualitativo/Semicuantitativo
·
Modelado intervalar (4 horas)
·
Modelos desviacionales (6 horas)
Prácticas con QSIM (4 horas)
2) Aplicaciones RBM (18 h)
Simulación (1 h)
FMEA (1 h)
Diagnóstico (10 h):
·
Introducción al DBM, la aproximación basada en estructura y
comportamiento
·
Diagnóstico basado en consistencia
·
Diagnosis abductiva
·
Diagnóstico basado en consistencia con modos de fallos
Prácticas con herramientas de
modelado y simulación (6 horas)
1)
"Readings in Qualitative Physics
about Physical Systems". D.S. Weld y J. de Kleer
(Edts.) Morgan Kauffman. 1989.
2)
"
3)
"Qualitative Reasoning.
Modeling and Simulation with incomplete knowledge". B. Kuipers. The MIT
Press. 1994.
4)
"Bulding problem solvers".
K. Forbus
y J. de Kleer. The MIT Press. 1993.
5)
"Computer-based diagnostic
systems". C. Price. Springer-Verlag. 1999.
6)
“Automated Modeling of Physical
Systems”. P. Pandurang Nayak. Springer-Verlag. LN on Computer Science. ACM
Distinguished Theses.
7)
“VisiGarp: Graphical Representation
of Qualitative Simulation Models”. A. Bouwer and B. Bredeweg. 2001, (in book)
Artificial Intelligence in Education: AI-ED in the Wired and Wireless Future.
(eds) J.D. Moore, G. Luckhardt Redfield, and J.L. Johnson, pages 294-305, 2001,
IOS-Press/Ohmsha,
8)
“Investigating the