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Presentacion |
Inicialmente, en 1998, se estaba conformando un grupo interdisciplinario de investigación con la intención de trabajar en el área de la Computación Evolutiva. Luego de lograr algunos desarrollos académicos y prácticos en esta área y tener un buen conocimiento de su estado del arte, se notó la necesidad de complementarla con otras técnicas computacionales y con otros paradigmas de aprendizaje en máquinas.
En este sentido se encontró que hay un nuevo campo de investigación que tenía la misma orientación que buscábamos, campo denominado Inteligencia Computacional.
La principal característica de la Inteligencia Computacional radica en la representación numérica del conocimiento, lo que la diferencia de la inteligencia artificial simbólica tradicional.
Los principales aspectos de la Inteligencia Computacional son:
Representación numérica del conocimiento.
Adaptabilidad.
Tolerancia a Fallas.
Velocidad de procesamiento comparable a los procesadores cognitivos humanos.
Optimización de la rata de error.
La transición del grupo de trabajo hacia este nuevo campo de investigación se hizo de manera natural, porque existe una fuerte relación entre la Computación Evolutiva y otras áreas muy conocidas como son el Paradigma Conexionista y la Lógica Difusa. Por ejemplo, los algoritmos genéticos y algunas variantes de los algoritmos evolutivos pueden utilizarse para entrenar y construir Redes Neuronales. Por otro lado, las funciones de pertenencia y la base de reglas pueden optimizarse por medio de algoritmos evolutivos, para mejorar el desempeño de los sistemas difusos.
Adicionalmente, todas estas técnicas se han distinguido por ser de investigación orientada a las aplicaciones, y aun se requiere continuar en la consolidación de su fundamentación teórica.
Es decir, la inteligencia computacional es un campo abierto de investigación en donde podemos competir con relativo éxito, tanto en un plano teórico como en los diferentes dominios de aplicación. Las mencionadas características de la Inteligencia Computacional marcan con concreción y claramente los estudios aplicativos y de investigación a realizar. |
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Líder |
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Sedes |
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Dependencias |
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Planes de estudio |
- COMPONENTE DE LIBRE ELECCIÓN
- INGENIERÍA INDUSTRIAL - SEDE MEDELLÍN ACUERDO 033
- INGENIERÍA DE CONTROL - SEDE MEDELLÍN 033
- MAESTRIA EN INGENIERIA MECANICA
- INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA - SEDE MEDELLÍN AC 033
- DOCTORADO EN INGENIERIA AUTOMATICA
- INGENIERÍA MECÁNICA - SEDE MEDELLÍN ACUERDO 033
- MAESTRÍA EN GEOMÁTICA
- MAESTRIA EN INGENIERIA - INGENIERIA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN
- VISITANTES Y ESTUDIANTES DEL PROYECTO SIGUEME
- DOCTORADO EN INGENIERIA AREA DE INGENIERIA ELECTRICA
- INGENIERÍA ELÉCTRICA - SEDE MEDELLÍN ACUERDO 033
- DOCTORADO EN INGENIERIA - SISTEMAS Y COMPUTACION
- MAESTRIA EN INGENIERIA - INGENIERIA ELECTRICA
- INGENIERÍA FÍSICA - SEDE MEDELLÍN - 033
- DOCTORADO EN INGENIERÍA - SISTEMAS ENERGÉTICOS
- MAESTRIA EN INGENIERIA - AUTOMATIZACION INDUSTRIAL
- DOCTORADO EN INGENIERIA - INGENIERIA MECANICA Y MECATRONICA
- INGENIERÍA BIOLÓGICA - SEDE MEDELLIN 033
- MAESTRIA EN MEDIO AMBIENTE Y DESARROLLO
- PROGRAMA DE ELECTIVAS (L)
- DOCTORADO EN INGENIERIA - INDUSTRIA Y ORGANIZACIONES
- INGENIERÍA DE CONTROL - SEDE MEDELLÍN 033
- PLAN ALUMNOS DE OTRA UNIVERSIDAD
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Agendas de conocimiento |
Tecnologías de la Información y Comunicaciones Agendas del conocimiento secundarias
- Salud y vida
- Ambiente y Biodiversidad
- Tecnologías de la Información y Comunicaciones
- Desarrollo Organizacional Económico e Industrial
- CyT de minerales y materiales
- Ciencias Agrarias y Desarrollo Rural
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Áreas OCDE |
Ingeniería y tecnología - Ingenierías eléctrica, electrónica e informática Áreas OCDE secundarias
- Ingeniería y tecnología - Otras ingenierías y tecnologías
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Lineas de investigación |
- CONTROL INTELIGENTE
- EFICIENCIA ENERGÉTICA Y DE MATERIALIDAD
- COMPUTACIÓN GRANULAR
- SISTEMAS DE INGENIERÍA INTELIGENTES
- COMPUTACIÓN EVOLUTIVA
- MODELAMIENTO E IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS
- COMPUTACIÓN NEURONAL
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Enfoque estratégico |
OBJETIVO GENERAL.
El alcance del grupo es intencionalmente amplio, sin embargo, el enfoque principal es la aplicación práctica multidisciplinar y la rigurosa comprensión de las diferentes técnicas de la Inteligencia Computacional.
VISIÓN.
El Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional debe ser un equipo de trabajo con reconocimiento internacional en el año 2010.
MISIÓN.
Aplicar y desarrollar investigación propia en el campo de la Inteligencia Computacional, aprovechando las diferentes disciplinas de la Universidad Nacional de Colombia, en particular en ingeniería, y colaborar en la divulgación de este campo a varios niveles de profundidad. |
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Prioridades de investigación |
Solución de problemas de ingeniería aplicando técnicas de Inteligencia Computacional. |
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Perspectiva interdisciplinaria |
Proposición de una línea de profundización en Inteligencia Computacional en Ingeniería, inicialmente dirigida a los pregrados en Ingeniería de Petróleos, Ingeniería Civil, Ingeniería de Control, ingeniería Eléctrica, Ingeniería Física e Ingeniería de Sistemas, para comenzar en el semestre I / 2009. (4 Asignaturas: Computación Neuronal, Computación Evolutiva, Computación Granular, Sistemas Discretos). Con los estudiantes inscritos se conformarán equipos de interés particular, que se coordinarán disciplinariamente en cada asignatura por los respectivos integrantes básicos del Grupo de Investigación.
Participación en el semestre I / 2009 en la organización del Congreso Internacional en Inteligencia Computacional, evento abierto a las comunidades académicas e industriales.
Publicación del libro Introducción a la Inteligencia Computacional - Teoría y Práctica. Libro tipo compilación, del cual ya se tienen algunos capítulos y se cuenta con la participación pre-comprometida de colaboradores extranjeros.
Construcción de aplicaciones informáticas de orientación didáctica.
Ofrecimiento de Servicios de Consultoría, en el semestre II / 2009.
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Integrantes |
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Proyectos |
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Productos |
El grupo no tiene productos asociados. |
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