SEMINARIOS DE DOCTORADO 2005-2006
Doctorado en Ingeniería
Informática y de
Telecomunicación
Escuela Politécnica Superior, Universidad Autónoma de
Madrid
9 de Febrero de 2006, 12:00
Salón de Grados, Escuela Politécnica Superior,
Universidad Autónoma de Madrid
Programación
Automática Inductiva
Ricardo Aler Mur
Universidad Carlos
III de Madrid
Resumen
Uno de los objetivos últimos y más complicados de la
Inteligencia Artificial
es que un ordenador se programe a sí mismo. De hecho, uno de los
objetos más
complicados que un programa de ordenador puede generar, es otro
programa. El
campo de la Programación Automática intenta construir
sistemas capaces de
generar automáticamente programas de ordenador a partir de
especificaciones.
Este objetivo se puede conseguir bien sintetizando el programa a partir
de
especificaciones a alto nivel (sistemas deductivos), o bien
generalizando a
partir de ejemplos de comportamiento (sistemas inductivos). A pesar de
que
actualmente existen muy diversas técnicas de Programación
Automática y
algunas con resultados notables, rara vez se las presenta de manera
unificada. El objetivo de este seminario es exponer las distintas
técnicas
de programación automática existentes, centrándose
en las inductivas, y
especialmente en aquellas relacionadas con la computación
evolutiva. En
concreto, se trataránn los siguientes temas:
- Programación mediante ejemplos
- Programación Lógicca Inductiva (ILP)
- Programación Funcional Inductiva (ADATE)
- Programación Genética (evolución de
subrutinas, uso de gramáticas, ...)
- Programación Genética basada en algoritmos de
estimación de distribuciones
(PIPE, Bayesiana, ...)
- "Immune Programming"
Ricardo Aler Mur
Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad
Politécnica de Madrid.
Máster en "Decision Support Systems" por la Universidad de
Sunderland (UK).
Licenciado en Informática por la Universidad Politécnica
de Madrid. En la
actualidad es profesor titular en la Universidad Carlos III de Madrid.
Sus
áreas de investigación se sitúan en la
Programación Genética, el Aprendizaje
Automático y la Computación Evolutiva. Es autor de varios
artículos en
revistas y conferencias internacionales sobre la aplicación de
la
Programación Genética al aprendizaje de conocimiento de
control en
planificación, a la evolución de subrutinas y a la
generación de expresiones
para clasificar señales EEG (Brain-Computer Interface). Otras
publicaciones
relacionadas se refieren a la obtención de sistemas de Stacking
mediante
algoritmos genéticos y a la corrección evolutiva de
comportamientos de
agentes de Robosoccer.