LABORATORIO DE SISTEMAS INTELIGENTES
Facultad de Ingeniería. Universidad de Buenos Aires
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UN MODELO DE INTEROPERABILIDAD SEMANTICA DISTRIBUIDA PARA SISTEMAS AUTONOMOS
Proyecto de Tesis de Doctorado en Ciencias Informáticas de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata radicada en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes

TESISTA:
M.Ing. Jorge IERACHE
   
OBJETIVO:
Definir un marco teórico que modelice la interoperabilidad semántica distribuida entre sistemas autónomos basada en distintos mecanismos de intercambio como ser, entre otros: compartición de conocimiento y negociación automática.
   

ENFOQUE:

La tesis se enfocará a plantear un modelo para que sistemas autónomos interoperen en ambientes distribuidos con énfasis en la unificación semántica de dicha interoperación. Verificado el modelo, se explorará su utilización en problemas de escenarios de interacción multi-robot distribuidos (simulados y reales), escenarios de integración dinámica de valoraciones que agentes formulen sobre el estado de un exosistema.

 

APORTE:
Un modelo de interoperabilidad semántica distribuida y resultados experimentales de la aplicación de la modelo propuesto en los campos: arquitecturas multi-robot distribuidas e integración dinámica de valoraciones automáticas.
   
RESULTADOS:
  1.  Ierache, J., Naiouf, M., García Martínez, R., De Giusti, A. (2008). Un Modelo de Arquitectura para el Aprendizaje y Compartición de Conocimiento entre Sistemas Inteligentes Autónomos Distribuidos. Proceedings VII Jornadas Iberoamericanas de Ingeniería de Software e Ingeniería del Conocimiento. Pág. 179-187. ISSN 1390-292X.
  2. López, D., Merlino, H., Ierache, J., García Martínez, R. (2008). A Method for Pondering Plans in Autonomous Intelligent Systems. Anales V Workshop de Inteligencia Artificial Aplicada a la Robótica. Pág. 98-104. ISBN 978-987-604-100-3.
  3. Ierache, J., García-Martínez, R., De Giusti, A. (2008). Learning Life Cycle in Autonomous Intelligent Systems. In Artificial Intelligence and Practice II, Max Bramer Ed. (Boston: Springer), IFIP International Federation for Information Processing, 276: 451-455. ISBN 9780-387-34654-0.