Aprendizaje de conocimiento de control para planificación de tareas

Abstract

La investigación se centra en dos disciplinas de la Inteligencia Artificial: la planificación de tareas y el aprendizaje automático. La planificación en Inteligencia Artificial se lleva a cabo con el desarrollo de sistemas de computación capaces de resolver problemas. Estos problemas deben tener solución a través un plan, integrado por un conjunto de acciones que permitan pasar de una situación inicial a otra nueva, en que se alcancen un conjunto de metas.. Normalmente, existen varias acciones que se pueden aplicar en cada situación o estado, unas hacen posible alcanzar un estado final en que se alcanzan las metas del problema y otras no. La planificación conlleva resolver un complejo problema computacional. Se considera un problema por tamaño del espacio de búsqueda que debe explorarse. Habitualmente se define algún tipo de conocimiento o heurística que permite realizar el plan eficientemente. Por otro lado, se dice de un programa de ordenador que aprende a partir de la experiencia E, con respecto a alguna clase de tarea T y una medida de rendimiento P, si su rendimiento en las tareas T, medido mediante P, mejora con la experiencia.. Este trabajo persigue el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático para extraer el conocimiento de control, o heurísticas, adecuado, con el objetivo de incrementar la eficiencia del ordenador. También se intenta diseñar un análisis una metodología de aprendizaje adaptable a distintos paradigmas de planificación capaz de obtener heurísticas. Como trabajos futuros se propone desarrollar la especificación de un lenguaje común de representación del conocimiento de control.