Razonador para Inteligencia Artificial

Ayala Rey, Germán Felipe - Klett Ibarra, Leticia Beatriz

Resumen:

Se investiga la posibilidad de realizar un razonador de inteligencia artificial basándose en el modelo ISKRM (Implicit Simple Knowledge Representation Model) creado por el cliente, el docente Enrique Latorres, quien fue el tutor y cliente de este proyecto. Dicho modelo se presenta como alternativa a modelos existentes de representación de conocimiento e inteligencia artificial, presentando características particulares que, de ser llevado a la práctica, lo posicionan como un modelo muy avanzado dentro del área. El proyecto consta de dos etapas, una de investigación y otra de desarrollo. Comenzando primero con las clases de parte del tutor y el estudio de diferentes materiales sobre modelos y teorías de diversos autores, llegando hasta la implementación computacional del modelo ISKRM. Finalizada la primera etapa se continuó con el desarrollo del razonador y de otros módulos que hacen posible el uso del mismo. De esta manera se obtuvo un módulo razonador, un módulo matemático y un módulo perceptivo (para la salida y entrada de datos). Debido a la complejidad del modelo y la necesidad de modificar estructuras internas manualmente, se creó una herramienta gráfica que permite la edición, así como pruebas de estructuras y funcionalidades propias del modelo. Como conclusión se cumplieron los objetivos planteados en un comienzo. Se logró construir un razonador basado en el modelo ISKRM, que a partir de estímulos externos genere nuevo conocimiento y logre expresarlo. A su vez se deja un sistema extensible y reutilizable para futuras investigaciones.


Detalles Bibliográficos
2014
PROYECTOS-ID
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SISTEMAS DE REPRESENTACIÓN DE CONOCIMIENTO
Español
Universidad ORT Uruguay
RAD
http://hdl.handle.net/20.500.11968/3107
Acceso abierto