lunes, 19 de mayo de 2014

INTERESANTE

CREAN EN CINVESTAV LENTES CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA INVIDENTES


Con tecnología que conjuga técnicas de geometría computacional, inteligencia artificial, de geoposicionamiento y de ultrasonido, entre otras, científicos del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) Unidad Guadalajara realizan un dispositivo para ayudar a las personas con debilidad visual o ceguera a desplazarse con mayor facilidad.
Este proyecto, desarrollado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, inició de manera formal en 2009, y a menos de cinco años creó un prototipo a punto de transferirse a la empresa jalisciense de tecnología Qualtop, señaló el doctor Eduardo José Bayro Corrochano, líder del proyecto.
El dispositivo de navegación consta de una gafa con cámaras estero-sensores de sonido, tectología de geoposicionamiento GPS y una Tablet, que ayuda a la persona con ceguera a guiarse en su dirección a un punto específico y a evitar chocar contra obstáculos estáticos o en movimiento, además de reconocer billetes de diferentes denominaciones o color de ropa.
El experto, quien también desarrolló el primer robot humanoide de bajo costo en México, llamado Mexone, comentó que fue a partir de avances obtenidos durante sus investigaciones en robótica que consideró emplear los algoritmos de visión estereoscópica para utilizarlos en un dispositivo que guie a personas con discapacidad visual.
La idea surgió a partir de una tesis de doctorado en el Cinvestav Unidad Guadalajara sobre el uso de visión estereoscópica en lentes dirigidos a personas con ceguera. Para ello, los investigadores se acercaron a la Escuela para Niñas Ciegas de Guadalajara A.C., que atiende este tipo de problemática, a fin de conocer las necesidades de los discapacitados visuales.
Fue después del apoyo financiero del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología en 2012 y 2013 cuando pudieron acelerar el desarrollo del lente, configurar del hardware, adaptar los procesadores y probar diferente tipo de sensores empleados en el dispositivo.
“Actualmente tenemos un prototipo liviano, ergonómicamente aceptable ya que casi se ve como una gafa normal y puede trabajar en tiempo real y con baterías que duran aproximadamente cuatro horas de uso continuo. Esperamos tener a más tardar en agosto próximo un prototipo comercial, y a principios de 2015 poderlo comercializar”, expuso Bayro Corrochano, quien también es miembro de la Academia Mexicana de Ciencias.
Según estimaciones del investigador del Cinvestav Unidad Guadalajara, el producto comercial tendría un costo que oscilaría entre mil y mil 500 dólares (13 mil a 19 mil 500 pesos mexicanos), y constaría de la gafa con los sensores y una computadora o tablet donde esté almacenado el software y desde donde una voz dará las indicaciones.
A pesar de que a nivel mundial existan dispositivos similares, a decir de Bayro Corrochano, el desarrollo del Cinvestav Unidad Guadalajara conjuga algoritmos nuevos y tecnología que lo hace único. Por ejemplo, el uso de técnicas de ultrasonido para detectar obstáculos y aquellos translúcidos, como el vidrio, o el empleo de inteligencia artificial (machine learning) con el objetivo de reconocer lugares, letreros y objetos. Estas gafas son útiles también para aquellos de vista débil, ya que ayudan a mejorar la percepción.
El proyecto ha generado dos patentes ante del Instituto Mexicano de Propiedad Industrial, por lo que sus desarrolladores están en busca de inversores interesados en participar en su producción a gran escala.



http://www.invdes.com.mx/tecnologia-mobil/4531-crean-en-cinvestav-lentes-con-inteligencia-artificial-para-%20%20invidentes

EJERCICIOS DE 1.1 Y 1.2. Capitulo 1

Se nos presenta el siguiente árbol familiar:
se puede representar en Prolog con el siguiente programa :
progenitor( pamela, roberto).
progenitor( tomas, roberto).
progenitor( tomas, elizabeth).
progenitor( roberto, ana).
progenitor( roberto, patricia).
progenitor( patricia, jaime).
Ejercicios.
1. Asumiendo las relaciones definidas en el ejemplo, ¿qué contestará Prolog a las
siguientes preguntas?
a). ?- progenitor( jaime, X).
False, pues Jaime no es progenitor de nadie.
b). ?- progenitor( X, jaime).
Solo si X=patricia
c). ?- progenitor( pamela, X), progenitor( X, patricia).
Solo si X=roberto, pues el progenitor de patricia es Roberto y el progenitor de Roberto es pamela
 d). ?- progenitor( pamela, X), progenitor( X, Y), progenitor(Y,jaime).
Solo si Y= patricia, pues el progenitor de Jaime es patricia, entonces como ya tenemos a Y, entonces X=roberto, pues el progenitor de patricia es Roberto y el progenitor de Roberto es pamela.

2. Formule en Prolog las siguientes preguntas acerca de la relación progenitor:
a). ¿ cómo se llama el progenitor de patricia ?
?- progenitor( X, patricia).
b). ¿ tiene elizabeth algún hijo ?
?- progenitor( elizabeth, X).
c). ¿ cómo se llama el abuelo de patricia ?
?- progenitor( Y, patricia) , progenitor( X, Y).
?- progenitor( X, Y) , progenitor( Y, patricia).


PROLOG


jueves, 1 de mayo de 2014

FEEDLY



¿QUE ES Y COMO USARLO?







Tecnicas de Busqueda en la Inteligencia artificial


¿Qué son las técnicas de búsqueda y cuáles son sus elementos?
Las técnicas de búsqueda son una serie de esquemas de representación del conocimiento, que mediante diversos algoritmos nos permite resolver ciertos problemas desde el punto de vista de la I.A.
Los elementos que integran las técnicas de búsqueda son:
  - Conjunto de estados: todas las configuraciones   posibles en el dominio.
  - Estados iniciales: estados desde los que partimos.
  - Estados finales: las soluciones del problema.
  - Operadores: se aplican para pasar de un estado a   otro.
- Solucionador: mecanismo que nos permite   evolucionar de un estado a otro mediante un   algoritmo aplicando los siguientes pasos:
  1.  Elegir el estado a explorar
  2. Establecer un operador que trabaje sobre el   estado elegido en el paso 1
  3. Comprobar si el resultado obtenido es un estado   final (es una solución del problema). Sino ir al paso 1.
Tipos de búsqueda en I.A.
  • Búsqueda a ciegas o de generación y prueba
  • Búsquedas Heurísticas
  • Busque por Escalada simple
  • Búsqueda Por Máxima pendiente
  • Búsqueda por primero mejor
Tipos de solucionadores
Un buen solucionador será aquel que realice su función a bajo coste según los siguientes parámetros:
  - Complejidad temporal: tiempo empleado en obtener la   solución
  - Complejidad espacial: cantidad de recursos necesarios   para obtener la solución. Por ejemplo: memoria.
La explosión combinatoria es un fenómeno que hace que el problema no se pueda abordar computacionalmente.
 Para decidir como contestar a las preguntas del solucionador podemos usar dos tipos de búsqueda:
  1.-Búsqueda ciega:
  - Se hace crecer el árbol de forma sistemática
  - No se realiza análisis entre el estado   obtenido y la solución.

Ø Sólo utiliza información acerca de si un estado es o no objetivo para guiar su proceso de búsqueda.
Antes de explicar los tipos de búsqueda ciega, convendría dar una serie de definiciones:
ØExpandir un nodo: obtener los posibles hijos de un nodo a partir de la aplicación de los distintos operadores sobre él.
ØNodo cerrado: Se han aplicado todos los posibles operadores sobre él, obteniéndose todos sus posibles hijos.
ØNodo abierto: No han actuado todos los posibles operadores, con lo que podrían obtenerse nuevos hijos aplicando los operadores restantes.
ØTIPOS DE BÚSQUEDA CIEGA:
Ø Búsqueda en amplitud.
Ø Búsqueda en profundidad.
Ø Búsqueda en profundidad progresiva.
Ø Búsqueda bidireccional.

  2.- Búsqueda heurística:
  - El crecimiento del árbol se hace inyectando   conocimiento.
  - Este conocimiento permite calcular la   distancia entre el estado obtenido y el estado   final.
•Las técnicas de búsqueda heurística usan el conocimiento del dominio para adaptar el solucionador y, de esta manera, éste sea más potente y consiga llegar a la solución con mayor rapidez. Por tanto, estas técnicas utilizan el conocimiento para avanzar buscando la solución al problema.
• Definiciones:
- Costo del camino: coste necesario para ir del nodo raíz al nodo meta por dicho camino.
- Costo para hallar la solución: coste necesario para encontrar el camino anteriormente definido.
-Potencia heurística: capacidad de un método de exploración para obtener la solución con un coste lo más bajo posible.
Estrategias de búsqueda heurística
Tipos:
• Estrategias tentativas: aquellas en las que se puede abandonar la exploración de una rama y pasar a explorar otra en cualquier momento del problema.
• Estrategias irrevocables: aquellas en las que no se puede abandonar la exploración de la rama por la que se comenzó.
•Métodos:
• Gradiente
• Primero el mejor
• Búsqueda en haz
• Algoritmo A


CONCLUSIÓN:

Yo considero que las técnicas de búsqueda son muy importante en la I.A., ya que gracias a ellas se puede dar solución a una problema a través de un programador. y debemos tomar en cuenta que para decidir como contestar a las preguntas del solucionador podemos usar dos tipos de búsqueda: la ciega y la heuristica, que son en las que nosotros nos enfocamos.
Saludos.




referencias: