Miércoles 28 de Marzo de 2018
Este hito, crea otro espacio de representación para la Facultad de Ingeniería (FING) de la Universidad Central, en una instancia internacional de relevancia en el campo del desarrollo de las redes neuronales artificiales.
El docente de la Escuela de Computación e Informática de FING y Doctor en Ciencias de la Computación, Francisco Cruz, recibió la aceptación de su trabajo titulado Multi-modal Feedback for Affordance-driven Interactive Reinforcement Learning, que en español se entiende como ‘Retroalimentación multisensorial para aprendizaje por refuerzo interactivo guiado por affordances’ El término affordances en este contexto, significa “oportunidades de acción que un agente tiene en un entorno con determinados objetos” según reveló el académico.
La publicación ha sido aceptada en el International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), la mayor conferencia internacional en redes neuronales artificiales, organizada por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, conocida por sus siglas anglosajonas IEEE, junto con la Sociedad Internacional de Redes Neuronales. Según declaraciones del profesor de FING, cada dos años, esta conferencia forma parte del World Congress on Computational Intelligence (WCCI) que, conjuntamente con otras dos conferencias de computación evolutiva y lógica difusa, dan parte al evento bianual en Inteligencia Computacional más importante del mundo. En este sentido, resaltó que “el IJCNN es un escenario relevante, con participantes de distintos países, por ende, la aceptación de un paper en esta instancia significa una buena oportunidad para difundir los avances realizados en el área y establecer nuevos vínculos, dado que asisten muchos científicos con los cuales es posible discutir ideas y plantear nuevos proyectos.”
El trabajo de investigación de Cruz, extiende el método tradicional de aprendizaje por refuerzo, permitiendo a un agente inteligente interactuar con un entrenador. En su relato acerca del estudio, explicó que “utilizamos entradas audiovisuales dinámicas, a través de comandos vocales y gestos manuales como retroalimentación durante el proceso de aprendizaje. Posteriormente integramos la información multimodal para proveer comandos robustos, además de valores de confianza asociados. También, ajustamos la influencia de los sensores a través de affordances contextuales implementadas con redes neuronales artificiales.”
Respecto al tema de redes neuronales artificiales, el PhD., expresó que se trata de sistemas que “intentan imitar el comportamiento y aprendizaje de las redes neuronales biológicas. Son utilizadas como estimadores universales y para tareas de clasificación. En cuanto a aplicaciones, se utilizan regularmente en interacciones humano-robot”
La conferencia se desarrollará en Río de Janeiro, Brasil entre el 8 y el 13 de julio. De acuerdo a las declaraciones del científico de FING, esta publicación forma parte de su investigación en el área de Interactive Reinforcement Learning. Por otra parte, señaló que el artículo aceptado, luego de ser presentado durante la conferencia, será publicado en los Proceeding of the IEEE, acta del mundo científico indexada por Web of Science y Scopus, que según el Journal Citation Report 2017 posee un factor de impacto de 9,237; esto se traduce en que más investigadores tendrán acceso a consultar la publicación en el futuro, lo que en efecto aumenta la probabilidad de que su material sea referenciado y utilizado por otros investigadores.