Proyectos de Investigación Centro de Sistemas Inteligentes Tecnológico de Monterrey E-mail: leonardo.garrido@itesm.mx Web page: http://homepages.mty.itesm.mx/lgarrido
Información n personal Personal homepage: http://homepages.mty.itesm.mx/lgarrido Ingeniería a en Sistemas Electrónicos. Maestría a en Sistemas Computacionales: Razonamiento basado en casos. Doctorado en Inteligencia Artificial: Agentes inteligentes. Sistemas multiagentes. Aprendizaje probabilístico stico. Aprendizaje por refuerzo.
Áreas de Interés En Inteligencia Artificial: Multiagent Systems, Autonomous and Adaptive Agents, Probabilistic Reasoning, Statistical Learning, Case-Based Reasoning, Automated Reasoning, and Machine Learning. Otros intereses muy relacionados: Swarm Intelligence, Intelligent Games, Web Intelligence, Intelligent Tutoring Systems, User Modeling, Intelligent Interfaces, and Semantic Web.
Proyectos de investigación User Modeling & Web/Text Mining Robocup Simulation League Ant-Based Clustering & Ant Colony Optimization Agent-Based & Traffic Simulation Intelligent Games & Multi-Player Games Collaborative Learning & Work
User Modeling & Web/Text Mining Aprendizaje de modelos y preferencias del usuario. Aprendizaje de perfiles a partir del comportamiento del usuario. Modelación n para la adaptación n dinámica al usuario a través s del tiempo. Técnicas de aprendizaje automático tico para descubrir información n en textos y/o páginas p web. Especial énfasis en técnicas t probabilísticas. En el web todavía a hay mucha información textual esperando a ser explotada.
User Modeling & Web/Text Mining Diversas aplicaciones como: Asistentes de búsqueda b de información, n, filtrado de información, n, spam,, repositorios de información n automáticos, ticos, Etc. Agentes personales, modelación n de clientes, comercio electrónico, negocios electrónicos, Agentes de apoyo a la educación, modelación n de estudiantes, trabajo colaborativo,, Etc. Integrantes: Alice Paillat y Luis Ángel Hernández. ndez.
Agent-Based &Traffic Simulation Nuevo paradigma de simulación n diferente a los sistemas de simulación n tradicionales. Modelación n a nivel micro en lugar del tradicional nivel macro global. Primero se modelan individualmente cada uno de los agentes involucrados en el sistema (por ejemplo: autos, semáforos, cruceros, Etc.) Después s se echa andar todo el sistema para dejar interactuar entre sís a todos los agentes antes modelados. Finalmente se ven y estudian los efectos emergentes a nivel global en todo el sistema (como el congestionamiento vial, la contaminación, n, Etc.).
Agent-Based &Traffic Simulation Madkit: : Software para el desarrollo de simulación n basada en agentes. Toda el Sistema de Simulación n se ve como un Sistema multiagente donde interactúan an los diferentes tipos de agentes en forma autónoma y posiblemente distribuida. Diversas aplicaciones tales como: Algoritmos multiagentes de optimización n del tráfico, modelación n de tráfico real, modelación n de diferentes tipos de agentes móviles, Etc. Integrantes: Francisco Guzmán, Jorge Cordero y Sergio Eliot Rodríguez.
Ant-Based Clustering & Ant-Colony Optimization Nuevo paradigma inspirado en el comportamiento enjambres de insectos sociales como abejas, termitas y hormigas. Inspiración n en la aglomeración n de cementerios de bichos, construcción n de nidos, Etc. Inspiración n en las rutas de recolección n de comida en las colonias de hormigas.
Ant-Based Clustering & Ant-Colony Optimization Algoritmos de Clustering: Ant-Based Clustering. Algoritmos de Optimization: Ant Colony Optimization. Diversas aplicaciones tales como: Clustering en minería a de datos, visualización n de datos, optimización n en redes de telefonía a y ruteo de redes, Etc. Integrantes: Marco Montes de Oca, Alberto Cuesta, Jesús s Cruz y Diego Martínez.
Intelligent Games & Multi-Player Games La industria de los video juegos ya está lo suficientemente adelantada en gráficos. Los juegos actuales ya tienen algo de inteligencia. Pero hace falta programarles más s inteligencia utilizando técnicas de Inteligencia Artificial.
Intelligent Games & Multi-Player Games El objetivo es crear juegos: Con agentes o caracteres más m s realistas. Juegos multi-player más s inteligentes. Usando técnicas t de Sistemas Multiagentes, Razonamiento Basado en Casos, Razonamiento Probabilístico stico,, Aprendizaje por refuerzo, Clustering,, Etc. Integrantes: Emilio Sánchez S y Xocoyotzin Armando Márquez.
Collaborative Learning and Work Aplicación n de técnicas t de Inteligencia Artificial y Sistemas Multiagentes para resolver problemas de: Trabajo colaborativo. Aprendizaje colaborativo. Muchas técnicas t clásicas de IA se pueden implementar en nuevas arquitecturas multiagentes para resolver problemas en forma distribuida y colaborativa. De esta forma podemos crear novedosos Sistemas Multiagentes para el apoyo de este tipo de tareas.
Collaborative Learning and Work Diversas aplicaciones como: Sistema Multiagente para la creación n automática tica de foros de discusión n y trabajo usando Clustering distribuido. Sistema de Multiagente de apoyo al aprendizaje colaborativo humano usando Razonamiento Basado en Casos Colaborativo. Integrantes: Froylan Martínez y Jonathan Olivares.
RoboCup Simulation League Proyecto internacional que busca promover la investigación n en Inteligencia Artificial, Sistemas Multiagentes y Robótica. Proporciona un problema de investigación n estándar: Soccer. Investigación n en diversas técnicas t de Inteligencia Artificial y Sistemas Multiagentes.
RoboCup Simulation League Dominio interesante: Ambiente multiagente, dinámico e incierto. Aprendizaje del mejor curso de acción. Modelación n del medio ambiente. Modelación n y adaptación n al oponente. Coordinación n multiagente. Adaptación n de jugadas de alto nivel. Integrantes: Carlos Bustamante, Víctor V Álvarez, Lourdes Peña, Cesar Marín n y Carlos Aguayo. http://www.robocup.org
Proyectos de investigación User Modeling & Web/Text Mining Robocup Simulation League Ant-Based Clustering & Ant Colony Optimization Agent-Based & Traffic Simulation Intelligent Games & Multi-Player Games Collaborative Learning & Work
Otras áreas de potencial interés (en las que no he trabajado con algún alumno pero tendría a interés s en hacerlo!) Intelligent Interface Agents Emotional Agents Multi-Robotic Agents Semantic Web
Proyectos de Investigación Centro de Sistemas Inteligentes Tecnológico de Monterrey E-mail: leonardo.garrido@itesm.mx Web page: http://homepages.mty.itesm.mx/lgarrido