Ingeniería Informática
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Browsing Ingeniería Informática by Author "Santos, Juan Miguel"
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tesis de doctorado.listelement.badge Contribución al estudio de la ingeniería inversa de comportamientos emergentes en sistemas multi-agente(c2012) Parpaglione, María Cristina; Santos, Juan Miguel"Cada vez que se necesita resolver un problema utilizando un sistema multi-agente se deben responder dos preguntas respecto de los agentes involucrados en el mismo: 1. ¿Qué capacidad de censado debe tener cada uno de ellos? 2. ¿Qué acciones individuales debe tener cada agente para resolver el problema de manera eficiente? Responder cada una de estas preguntas es una tarea difícil cuando se esta resolviendo un problema. Cuando se conocen la capacidad de censado y los comportamientos, el problema a ser resuelto es solamente uno de los posibles comportamientos emergentes del sistema multi-agente en cuestión. El propósito de esta tesis es encontrar un método que permita descubrir cual es la respuesta a cada una de las preguntas anteriores, en orden de obtener un comportamiento emergente dado. Es decir, poder resolver un problema con un grupo de agentes simples con muy baja comunicación entre ellos. Para alcanzar este objetivo, la capacidad de censado de cada agente es modelada con una función parametrizable, encontrando el valor de estos parámetros usando una técnica de optimización, tal como Algoritmos Genéticos. Después de obtener estos valores, cada agente es entrenado utilizando Aprendizaje por Refuerzo para obtener los apropiados comportamientos individuales. Esta tesis propone un método para obtener tanto la capacidad de censado como los comportamientos que debe tener cada agente en un enjambre para alcanzar el comportamiento emergente deseado, dentro del grupo de problemas de formación de patrones. Es decir, resolver esta clase de problema utilizando el paradigma ant-robotic."tesis de doctorado.listelement.badge Histogram of gradient orientations of EEG signal plots for brain computer interfaces(2018) Ramele, Rodrigo; Santos, Juan Miguel; Villar, Ana Julia"Brain Computer Interface (BCI) or Brain Machine Interfaces (BMI), has proved the feasibility of a distinct non-biological communication channel to transmit information from the Central Nervous System (CNS) to a computer device. Promising success has been achieved with invasive BCI, though biocompatibilities issues and the complexity and risks of surgical procedures are the main drive to enhance current non-invasive technologies. Electroencephalography (EEG) is the most widespread method to gather information from the CNS in a non-invasive way. Clinical EEG has traditionally focused on temporal waveforms, but signal analysis methods which follow this path have been neglected in BCI research. This Thesis proposes a method and framework to analyze the waveform, the shape of the EEG signal, using the histogram of gradient orientations, a fruitful technique from Computer Vision which is used to characterize image local features. Inspiration comes from what traditionally electroencephalographers have been doing for almost a century: visually inspecting raw EEG signal plots."