Dentro del GTI-IA existen numerosos frentes abiertos, de entre los cuales estoy más interesada en los sistemas basados en Agentes y Sistemas Multi-Agente, así como en la aplicación de técnicas Soft Computing a diversos problemas.
Mi tesis doctoral versa
sobre la aplicación de técnicas Soft Computing a la resolución de
problemas combinatorios diversos. En concreto se propone una arquitectura
de búsqueda independiente del dominio de aplicación y capaz de abordar
problemas combinatorios de grandes dimensiones, de los que se disponga de
poca información de partida. Esta arquitectura está basada en técnicas
Soft Computing, pues combina un algoritmo genético basado en
codificación real con modelos basados en redes neuronales,
concretamente en perceptrones multicapa. Así, el algoritmo genético
emplea, en los casos en los que sea necesario, modelos aproximados de las
funciones de aptitud mediante perceptrones diseñados para tal fin. El
sistema obtenido ofrece la flexibilidad y versatilidad requeridas para
poder adaptarse a los requisitos propios de cada problema combinatorio a
tratar, sea cual sea su dominio.
Además, he aplicado la arquitectura de búsqueda propuesta a la resolución
de problemas combinatorios de interés, tanto en el área de la Catálisis
Combinatoria como en el dominio de los Sistemas de Recomendación. Así, la
técnica propuesta ha sido utilizada en el ámbito de la Catálisis
Combinatoria tanto para optimizar las condiciones de distintas reacciones,
como para determinar las composiciones idóneas de determinados
catalizadores para reacciones de naturaleza y complejidad diferentes.
Asimismo, la arquitectura de búsqueda planteada ha sido aplicada en
el ámbito de los Sistemas de Recomendación, concretamente sobre un dominio
de entretenimiento: la valoración de películas. Mediante la
arquitectura se determinan los perfiles de las preferencias de ciertos
usuarios a partir de la información disponible sobre ellos o a partir de
la información disponible para otros usuarios similares a ellos. Estás
preferencias son posteriormente utilizadas para predecir si una película
será o no del agrado de los usuarios.
