Modelado de Sistemas Dinámicos mediante Razonamiento Cualitativo y Semicuantitativo
El razonamiento cualitativo aporta un enfoque diferente a la resolución de sistemas físicos complejos.
Mediante la utilización de representaciones y algebras más sencillos (i.e. el algebra de signos) las ecuaciones
diferenciales ordinarias pueden ser mapeadas hacia un nuevo conjunto de ecuaciones denominadas ecuaciones diferenciales
cualitativas EDC (i.e. las confluencias). Estas últimas aportan una solución al problema en forma de un conjunto
de estados discretos que conforman lo que se conoce como grafo de comportamiento del sistema. Los algoritmos que se emplean a la hora de resolver
computacionalmente estas ecuaciones, han sido ampliamente estudiados y desarrollados bajo el paradigma de la
Inteligencia Artificial (i.e. Algoritmo de Satisfacción de Restricciones, Algoritmo de Propagación, etc...).
Nuestras líneas de trabajo son:
- Orientado a la navegación de robots: En este campo se emplea el formalismo cualitativo para
definir representaciones que permitan extraer los aspectos relevantes del entorno de tal forma que sirvan al robot
para razonar y así poder resolver los problemas que se plantean cuando éste se mueve a través de un entorno
con obstáculos .
.
- Orientado a la enseñanza: Como medio para mejorar la enseñanza de las ciencias. En este sentido se utiliza el formalismo
del razonamiento cualitativo como una primera aproximación al proceso de estudio de un determinado sistema físico de cara a entender de una forma más
profunda sus propiedades. Este paso previo que evita el uso explicito de las matemáticas no implica que
posteriormente no se necesiten, sino que permite obtener información de una manera más sencilla y próxima a la forma de pensar
del alumno.
Publicaciones
2006
- J.V. Alvarez-Bravo, J.C. Peris-Broch, M.T. EScrig-Monferrer, J.J. Alvarez-Sánchez, F.J. González-Cabrera.
“A qualitative representation model about trajectories in 2-D”.
Artificial Intelligence Research and Development. Vol 146, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications.
Edited by: M. Polit, T. Talbert, B. Lopez and J. Melendez. ISBN: 1-58603-663-7, Octubre 2206.
- J.V. Alvarez-Bravo, J.C. Peris-Broch, J.J. Alvarez-Sánchez, M.T. Escrig-Monferrer.
“A Guide System for Blind People using a Quantitative + Qualitative Spatial Representation”.
Proceedings of DRT4ALL 05 International Conference,Edited by: Fundación ONCE, ISBN:84-88934-22-X.Noviembre 2006.
2005
- J.V. Alvarez-Bravo, J.J. Alvarez-Sánchez, F.J. González-Cabrera, J.J. Cuadrado-Gallego.
“Aplicación del Formalismo Cualitativo a la Docencia en la Ingeniería del Software: El Concepto de Fiabilidad”.
ICECE05 (International Conference on Engineering and Computer Education). Institute of Electrical
and Electronic Engineers (IEEE) y Universidad Politécnica de Madrid (UPM). ISBN: 84-6098149-5, Noviembre 2005.
- J.J. Álvarez-Sanchez, J.V. Álvarez-Bravo, F.J. González-Cabrera, M.A. López-Luengo, B. Salamanca-Escorial
“Aproximación cualitativa a la docencia de conceptos físicos".
RED, Revista de Educación a Distancia
Volumen: Número monográfico IV , ISSN 1578-7680, julio 2005,
2004
- J.J. Alvarez-Sánchez, J.V. Alvarez-Bravo, F.J. González-Cabrera,
"Aproximación cualitativa a la docencia de conceptos físicos ".
SPDECE 04. Guadalajara (España). Octubre 2004.
ponencia.
- J.V. Alvarez-Bravo, J.J. Alvarez-Sánchez, F.J. González-Cabrera, E. Valverde-Escorial,
C. Alonso-González.
"A conceptual approach to overcome learning difficulties in science using
a qualitative ontology". IWPAAMS 04. Burgos (España). ISBN: 84-96394-07-7, Octubre 2004 .
- J.V. Alvarez-Bravo, J.J. Alvarez-Sánchez, F.J. González-Cabrera.
"Learning physical concepts using a qualitative approach: a teaching proposal".
18th International Workshop on Qualitative Reasoning. Evanston (USA). Agosto 2004.
Enlaces relacionados
Monet . Red de excelencia Europea sobre Razonamiento cualitativo.