Esc. de Ing. Electrónica

Implementación en FPGA de Controladores de Sistemas Secuenciales mediante Traducción directa de Redes de Petri a Código VHDL

Código: ING278

Período: 2009-2012

Director: Martínez, Roberto M      E-mail: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Integrantes: Corti, Rosa M; Giandomenico, Enrique E; D´Agostino, Estela; Belmonte, Javier G; Ribes, Leonardo; Belmonte, Julian.

Objetivos
El objetivo general de este proyecto es el desarrollar un modelo que permita establecer una correspondencia directa entre un sistema secuencial representado con una red de Petri y una descripción VHDL isomórfica con la red.
Los objetivos específicos son:
a. Desarrollar un método sistemático de traducción RdeP-VHDL
b. Desarrollar un compilador en lenguaje de alto nivel, que permita la traducción automática de una RdeP a código VHDL.
c. Determinar las métricas necesarias para comparar la síntesis circuital, en una FPGA, obtenida a partir del método desarrollado, con la síntesis que se logra a partir de usar modelos FSM (máquina de estados).
d. Realizar un análisis comparativo utilizando las métricas definidas en el punto c. Comparación cualitativa.

Resumen Técnico
A partir de su aparición en 1963, las Redes de Petri (PN) se han constituido en una de las herramientas de modelización más poderosas para los sistemas de eventos discretos. En sistemas donde es preciso modelar evoluciones paralelas, sincronizadas o nó, y que posiblemente no estén completamente especificados, las PN presentan notorias ventajas frente a otras formas de modelado. Se puede asegurar incluso que es posible especificar un sistema mediante una representación por PN con mayor claridad y precisión que en muchas otras alternativas de especificación formal.
Por otro lado, en el diseño de circuitos digitales electrónicos, la aparición de los lenguajes de descripción de hardware (HDLs, Hardware Description Languages) ha orientado el desarrollo a las técnicas de diseño ‘Top-Down’ que, contrariamente a la metodología “Bottom-Up”, permiten la descripción del sistema al más alto nivel de abstracción y tienen actualmente una utilización muy difundida en la síntesis automática de los circuitos.
A partir de estas dos técnicas hoy extensivamente desarrolladas, surge la idea de utilizar como base para la síntesis en dispositivos programables (Complex Programmable Logic Device-CPLD, Field Programmable Gate Array- FPGA) a las PN en forma inmediata, esto es, mediante la traducción, lo mas directa posible de la Red a HDL.
En los ambientes EDA (Electronic Design Automation), que integran en el mismo ambiente de trabajo las herramientas de descripción, síntesis, simulación y realización de sistemas digitales, los sintetizadores están desarrollados para reconocer determinadas estructuras lógicas, como ser la de las máquinas de estado finito (FSM) , recomendándose incluso, para quienes opten por esta forma de diseño, formatos de codificación de sistemas secuenciales que permiten una optimización en tiempo, área de pastilla utilizada y potencia consumida.
Sin embargo, el trabajo de representar y especificar en forma precisa el comportamiento de un sistema complejo, con presencia de evoluciones paralelas, sincronismo y/o recursos compartidos mediante Redes de Petri, resulta mucho menor al requerido para dividir, especificar y sincronizar cada una de las maquinas de estado que se requerirían para entrar al sistema de diseño, y, por supuesto, con mucha menor probabilidad error en el proceso total. Asimismo, resulta pertinente determinar, para un diseño de mediana-alta complejidad, la eficiencia en términos de recursos y velocidad de la implementación de la descripción VHDL resultante de la traducción directa desde la PN.
En el presente proyecto se pretende llegar a una metodología universal tal que permita una traducción isomórfica de una PN a lenguaje VHDL, su implementación y comprobación efectiva en el ambiente ISE y su síntesis física sobre FPGA. Además, se establecerá la relación cuantitativa de la eficiencia entre el método hallado y la modelización según FSM, fundamentalmente para sistemas secuenciales complejos con existencia de evoluciones paralelas. Los aspectos cualitativos de la comparación también serán analizados y explicitados en el proyecto.

Disciplina: Ingeniería

Especialidad: Computación, Electrónica

Palabras Clave: Redes de Petri - FPGA - VHDL

Sistemas Multiagentes y sus Apicaciones en la Educación

Código: ING308

Período: 2010-2013

Director:
Casali, Ana         E-mail: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.  

Integrantes: Biga, Adrián; Gerling, Valeria; Pilotti, Pablo E

Objetivos
Este proyecto tiene dos objetivos fundamentales. Por un lado, continuar con el desarrollo de una arquitectura de agente orientada a entornos dinámicos que involucren información incierta e incompleta, permitiendo la resolución de conflictos en el conocimiento del agente a través de la argumentación. Para lograr este objetivo se plantea integrar un sistema argumentativo para razonamiento con incertidumbre (por ej. el sistema P-DeLP [Alsinet, 2007] dentro del modelo de agente BDI graduado (g-BDI) [Casali, 2005a; 2005b]. con el fin de especificar agentes BDI graduados con capacidades de inferencia argumentativa [Chesñevar, 2000]. Paralelamente a este trabajo de especificación formal de un modelo de agente, se analizarán distintas plataformas para el desarrollo de agentes BDI de código abierto para ver la viabilidad de incluir las extensiones planteadas en el modelo de agente, de modo de poder implementar usando la herramienta elegida, agentes que actúen bajo incertidumbre y dinamismo.
Por otra parte, en este proyecto se propone contribuir al desarrollo de herramientas de la inteligencia artificial que asistan la selección de material educativo. En particular, se quiere emplear una arquitectura de agente flexible y capaz e tratar con la incertidumbre del entorno, para el desarrollo de un sistema recomendador de objetos de aprendizaje. Estos recursos pueden ser requeridos por un docente según las características y necesidades de cada grupo de alumnos o por un estudiante, que busca material para aprender un tema de su interés y con un recurso acorde a sus preferencias. Luego, se identifican los siguientes objetivos específicos dentro del Proyecto:
- (Objetivo 1) Caracterización y diseño de un modelo de agente BDI graduado y argumentativo (ag-BDI): involucra la definición de una arquitectura de agente intencional que delibere con intenciones graduadas e incorpore un proceso de revisión argumentativa en sus intencionalidades a fin de garantizar su consistencia. Se analizará el comportamiento emergente de la arquitectura ag-BDI en su integración dentro de un contexto multiagente.
- (Objetivo 2) Adaptación de una plataforma de desarrollo de agentes BDI de código abierto para incluir incertidumbre y revisión: se plantea extender alguna plataforma existente para desarrollar agentes que actúen bajo incertidumbre y con razonamiento argumentativo, siguiendo las ideas planteadas en el modelo de agente ag-BDI.
- (Objetivo 3) Utilización del modelo de agente desarrollado para diseñar un agente recomendador de objetos de aprendizaje.
Se analizará la factibilidad y utilidad de este modelo de agente para diseñar agentes recomendadores. Esto hará posible una primera evaluación prototípica del modelo. Además, dada la performance de este prototipo se podrá evaluar su efectividad en la recomendación de Objetos de Aprendizaje.

Resumen Técnico
Durante la última década, los sistemas multiagente han ganado gran interés como nuevo paradigma para modelar sistemas computacionales complejos, en los cuales diferentes agentes autónomos deben resolver metas colectivamente que no podrían alcanzarse mediante un sistema monolítico [Jennings, 2000]. El fuerte crecimiento de las redes de comunicaciones ha propiciado esta visión de la computación distribuida “orientada al agente” [Luck, 2003]. Con el objetivo de dar un sustento formal a estos desarrollos se ha visto la necesidad de diseñar distintas arquitecturas. Entre ellas, se han destacado las que se basan en los sistemas intencionales, entre las cuales los modelos BDI (B-belief, D-desire e I-intentions) han sido los más estudiados y desarrollados [Rao, 1995]. En particular, se ha propuesto una arquitectura BDI graduada (g-BDI) para desarrollar agentes que puedan actuar bajo la incertidumbre del entorno y con actitudes mentales graduadas [Casali, 2005a; 2005b; 2008].
En el dominio educación los sistemas de apoyo al proceso enseñanza-aprendizaje son cada vez más frecuentes e intervienen en distintas tareas (por ej. sistemas administradores de contenidos, sistemas tutoriales, repositorios de recursos, simulaciones). Los sistemas multiagentes surgen como una alternativa promisoria para desarrollar sistemas inteligentes en este dominio que ayuden de una manera más calificada y flexible. En particular, con la Web y su utilización masiva, se tiene una amplia gama de posibilidad de acceso a material multimedial útil para desarrollar experiencias de aprendizaje. Sin embargo, se advierte una sobrecarga de información que convirte al proceso de selección de la información útil en una tarea tediosa, difícil de realizar sin la asistencia de herramientas de búsqueda intuitivas y eficientes. En los últimos años, los sistemas recomendadores surgen para ayudar a resolver este tipo de problema y son capaces de seleccionar, de forma automática y personalizada, el material que mejor se adapte a las preferencias o necesidades de un usuario. En los sistemas recomendadores se utilizan distintas técnicas y se razona sobre las preferencias de los usuarios (modeladas en perfiles personales) y sobre descripciones semánticas del material disponible.
Este proyecto tiene como objetivo dentro del campo de las arquitecturas de agentes, el desarrollo de una arquitectura orientada a entornos dinámicos que involucren información incierta e incompleta, permitiendo la resolución de conflictos en el conocimiento del agente a través de la argumentación. Por otro lado, en el área de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial a la educación, utilizando estas arquitecturas de agentes se quiere desarrollar un sistema recomendador de objetos de aprendizaje que asista a un usuario (docente o alumno) en el problema de la selección de estos recursos considerando su perfil y de acuerdo a una determinada estrategia pedagógica.

Disciplinas: Ing. comunicaciones electrónica y control, Educación

Especialidad: Computación, Medios educativos

Palabras Clave: arquitectura - agente - incertidumbre - revisión creencias - sistema recomendador – educación

Sistema de Apoyo al Docente en la Búsqueda y Preparación de Material Didáctico para la Enseñanza en las Escuelas Santafesinas

Proyecto :219308 de la Secretaría de Estado de Ciencia, Tecnología e Innovación,
Provincia de Santa Fe.
Directora Ana Casali,  2009-2010.

Just an Assistant foR instructional DesIgN

Nombre del Investigador: Ana Casali

Cargo y Dependencia: Prof. Adj. Excl. Ordinario, Departamento de Sistemas e Informática

Es investigador de otro organismo: integrante del CIFASIS
Proyecto: LACCIR [RFP2008] JARDIN: Just an Assistant foR instructional DesIgN, financiado por The Latin American and Caribbean Collaborative ICT Research (LACCIR), Microsoft, compuesto por integrantes de universidades de Uruguay, Brasil, Argentina, Ecuador y México, participación como minvestigadora, dirigido por Regina Motz (2009-2010).

- Proyectos de Investigación Científica y Tecnológica  PICT ANCYT  Modularidad de Estructuras Semánticas: Teoría y Aplicaciones, integrante del grupo responsable, investigador responsable Jaskelioff, Mauro, (2010-2012), en evaluación.
Temas de trabajo:
- Representación del conocimiento.
- Arquitecturas lógicas de agentes.
- Agentes y sistemas de información inteligentes
- Dominios de aplicación: recuperació

Recuperación de Información en Bases de Datos de Texto

Código: ING201

Período: 2007-2010

Director: Deco, Claudia S                            E-mail: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Integrantes: Bender, Cristina M; Solana, Zulema G; Guimpel, Severino; Federico G; Torres, Silvia A

 

Objetivos

El objetivo de este proyecto es mejorar la recuperación y extracción de información no estructurada, utilizando recursos lingüísticos para la preparación de una estrategia de búsqueda. Para esto, se consideran aportes desde la lingüística para el refinamiento semántico de los conceptos; y desde la matemática para la búsqueda por similitud. Además, se pretende lograr un marco unificador para describir y analizar soluciones para el problema de la búsqueda en bases de datos no estructuradas.
Los objetivos específicos de este proyecto son:
1. Revisar el estado del arte de las metodologías y tecnologías para la recuperación, extracción y estructuración de la información.
2. Desarrollar nuevas metodologías para ampliar las capacidades de recuperación de información que utilicen recursos lingüísticos, tales como diccionarios, tesauros y ontologías.
3. Proponer nuevos algoritmos que permitan buscar eficientemente en bases de datos no convencionales, como ser algoritmos para búsqueda en espacios métricos.
4. Especificar los requisitos que permitan la integración de la metodología desarrollada con herramientas existentes, tal como web services.
5. Implementación de un prototipo para mejorar la recuperación de información en la Web.

 

Resumen Técnico

Con la evolución de las tecnologías de la información y las comunicaciones, han surgido almacenamientos no estructurados de información, tales como texto libre, imágenes, audio y video. Esto requiere modelos más generales que las bases de datos tradicionales. Es decir, nuevos modelos tales como bases de datos de texto o bases de datos métricas. Y, por lo tanto, se requiere contar con métodos y técnicas que permitan realizar búsquedas eficientes sobre estos tipos de datos.
La Web, por ejemplo, almacena este tipo de información no estructurada. Al convertirse la Web en el mayor repositorio de conocimiento y en un medio de publicación fácilmente accesible para todos, la Recuperación de Información ha dejado de ser un campo exclusivo de los especialistas en Ciencias de la Información y ha pasado a ser un campo relacionado con cualquier persona. Si bien los usuarios no tienen por qué conocer técnicas de recuperación de información, la propuesta de esta investigación es la de mejorar los resultados de su búsqueda por medio de un “especialista” que implementa estas técnicas. Para esto, por un lado se propone un refinamiento semántico que prepara una estrategia de búsqueda adecuada como lo haría el especialista en ciencias de la información. Este refinamiento utiliza tanto modelos independientes del lenguaje como conocimiento lingüístico específico, para la preparación de una estrategia de búsqueda que represente la necesidad de información del usuario, y así lograr una mejora en la recuperación de información.
Por otro lado, como esta búsqueda se realiza en bases de datos no estructuradas, el problema no se soluciona sólo con desarrollar algoritmos rápidos y precisos de búsqueda. Dada una consulta, existirán millones de elementos en la base de datos, y no podemos compararlos uno a uno. Se necesitan métodos de acceso eficientes que permitan recuperar rápidamente los elementos que satisfacen los criterios de la consulta. Entonces, este problema se puede abstraer y presentarlo de la siguiente forma: dados un conjunto de objetos de naturaleza desconocida y una función de distancia definida entre ellos, y dado otro objeto llamado la consulta, encontrar todos los elementos del conjunto similares a la consulta. Por lo tanto, este problema se puede convertir en un problema de búsqueda en espacios métricos. Es decir, se puede realizar una búsqueda aproximada en texto, documentos similares a una consulta, imágenes similares a una imagen de muestra, etc.

 

Disciplinas: Ingeniería

 

Especialidad: Computación

 

Palabras Clave: bases de datos - recuperación  - información