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6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología CyTAL Memoria de Trabajos Presentados
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Mario Agüero Rojas
1 2 3 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología CyTAL 2014 Memoria de Trabajos Presentados4 Universidad Tecnológica Nacional República Argentina Rector: Ing. Héctor C. Brotto Vicerrector: Ing. Pablo A. Rosso edutecne Editorial de la Universidad Tecnológica Nacional Coordinador General: Ing. Ulises J. P. Cejas Director de Ediciones: Ing. Eduardo Cosso Coordinador del Comité Editorial: Dr. Jaime Moragues Áreas Pre-prensa y Producción: Téc. Bernardo H. Banega, Ing. Carlos Busqued, Nicolás Mauro Área Promoción y Comercialización: Fernando H. Cejas, Dr. Lázaro Brito Godoy Facultad Regional Villa María UTN Decano: Ing. Pablo Andrés Rosso Vicedecano: Ing. Franco Salvático Secretaría General: Ing. Norberto Gaspar Cena Secretaría Administrativa: Cr. Sergio Miguel Gilabert Secretaría Academica: Ing. Odilia Martha Brun Secretaría De Extension Universitaria: Ing. Huber Gabriel Fernandez Secretaría De Ciencia, Tecnología Y Posgrado: Esp. Ing. Marcelo Oscar Cejas Secretaría De Infraestructura: Ing. José Luis Catalano Secretaría De Asuntos Estudiantiles: Ing. David Jesús Belamate Prohibida la reproducción total o parcial de este material sin permiso expreso de edutecne5 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología CyTAL 2014 Memoria de Trabajos Presentados Marcelo O. Cejas, Javier N. Gonella, Fabián M. Sensini (Compiladores) edutecne Buenos Aires, 20146 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología, CyTAL 2014 Memoria de Trabajos Presentados Compilación: Marcelo O. Cejas, Javier N. Gonella, Fabián M. Sensini Diseño de Tapa: Javier Gonella Pre-prensa: Bernardo Banega Impreso en Argentina Printed in Argentina ISBN Queda hecho el depósito que marca la ley edutecne, 2014 Sarmiento 440, Piso 6 (C1041AAJ) Buenos Aires, República Argentina7 Prólogo Me complace prologar, en nombre propio y también en el nombre de las autoridades y comunidad tecnológica toda, de la Facultad Regional Villa María de la Universidad Tecnológica Nacional un libro que, persigue inicialmente dejar un registro documentado de las muchas y variadas acciones de investigación, desarrollo y transferencia, llevadas adelante por nuestros alumnos y generadas en el seno de nuestra Institución. Enriqueciendo el objetivo manifestado anteriormente con el importante aporte de trabajos realizados por alumnos de otras regionales de UTN y también Universidades Nacionales amigas. La edición del libro de las sextas Jornadas de Ciencia y Tecnologías para alumnos de la FRVM-UTN, VI CYTAL 2014, busca además dejar evidente el cumplimiento fehaciente y concreto de las políticas de CyT, escritas en el PDI, Proyecto de Desarrollo Institucional En mencionado documento se definen las acciones a seguir en cuanto al apoyo institucional en dirección del fomento, consolidación y posterior difusión de conocimientos devenidos en investigación de los alumnos. Llevar adelante estas acciones exige un arduo esfuerzo y una cohesiva acción mancomunada entre docentes y alumnos: los primeros generando los temas de investigación, guiando y tutorando a los alumnos, los segundos siendo los actores principales en este proceso, pues son los encargados de aplicar los métodos, las técnicas y los modelos científicos exigibles a cada trabajo según sea la especialidad tratada, realizar los experimentos y correspondientes mediciones, para finalmente corroborar la validez de los datos obtenidos en la escritura de la memoria del trabajo final, aquí presentado. Se suma a todo lo detallados además recursos humanos, necesarios para realizar las correcciones y evaluaciones de las memorias, y también los integrantes del Comité Organizador y las personas que administran y llevan adelante todo lo necesario para el normal desarrollo del Congreso. He aquí que ponemos a consideración, con esta edición, de la comunidad tecnológica 57 resúmenes de trabajos finales de investigación y desarrollo realizados por diversos autores alumnos de diversas especialidades de las ingenierías y licenciaturas dictadas por UTN. Los mismos han pasado por un doble proceso de evaluación, a través de un prestigioso banco de evaluadores locales y también reconocidos evaluadores invitados de otras casas de altos estudios. Este banco ha estado compuesto por aproximadamente 60 profesores de grado y 58 posgrado quienes desinteresamente han trabajado y evaluado los trabajos manteniendo el espíritu y el nivel pretendido por estas jornadas. No menos interesante es, y quiero resaltarlo especialmente las casi 200 personas, que en carácter de autores/integrantes han hecho su aporte a este Congreso. Hecho éste, que sin lugar a dudas nos llena de satisfacción y orgullo a todos los integrantes de la FRVM-UTN, pues podemos sentir con creces que los objetivos que nos habíamos planteado cuando imaginábamos estas Jornadas con la intención de incentivar y al mismo tiempo darles un espacio genuino y pertinente, a la I+D+I de los alumnos, se ha logrado y además se han superado largamente estas expectativas iniciales. En los párrafos precedentes del presente prólogo se intentó mostrar los alcances del CYTAL, como así también la trascendencia que ha adquirido el mismo edición tras edición, ahora me resulta casi insoslayable no hablar de los contenidos y temáticas de los trabajos, que el lector encontrará a medida que avance en la lectura del presente. El Comité Organizador ha cuidado con mucho esmero desde siempre el nivel y la pertinencia de los trabajos que participan de este tipo de jornadas. Se persigue así lograr en los alumnos desde el propio cursado de su carrera, inculcarles la importancia de la investigación y el desarrollo científico y tecnológico. Muestra de ello es que la principal fuente de aporte de trabajos a estas Jornadas proviene de los becarios que trabajan en los grupos de I+D+i y distintos laboratorios de la Facultad. La temática a presentar es libre, la adecuada pertinencia y el interés científico de los trabajos, queda determinado inicialmente por el Comité Organizador y la palabra final es potestad del Banco de Evaluadores. Previo a la llegada de estos momentos, ya de finalización del proceso, se pasan por acciones de tutoría y apoyo a los alumnos, que es llevado adelante por la Secretaría de CTyP, los docentes investigadores y demás docentes de la Facultad. Se busca con estas acciones de mentalización hacia el alumnado dirigir, sin que en ninguno de los casos se coarten ideas o direcciones o temas de investigación, hacia la investigación aplicada, el desarrollo tecnológico y la trasferencia efectiva de tecnología hacia sectores productivos y/o de servicios. Entendemos en este sentido que a la palabra tecnología generalmente la utilizamos de manera ambigua ya sea que cuando hablamos de temas económicos como en ingeniería o en temas de actualidad. Sin embargo, es un concepto que no tiene una única definición, existiendo, en este 69 sentido, tanto definiciones de carácter específico como otras de un alcance general. La tecnología implica la aplicación práctica de conocimientos científicos y técnicos. La tecnología se define como la aplicación concreta de conocimientos científicos y técnicos a la concepción, desarrollo y fabricación de un producto, lo cual permite aplicar la tecnología bien a procesos productivos como a productos. Así concebida podemos afirmar que la tecnología ha pasado a constituir uno de los factores estratégicos clave tanto desde la perspectiva de las empresas como en el campo de los poderes públicos. Tanto en su impacto en los procesos como en los productos, es objeto de una fuerte y rápida evolución, lo cual provoca la aparición de cambios cada vez más frecuentes y más novedosos. No puedo cerrar este prologo sin antes expresar de manera categórica el agradecimiento a nuestro actual decano de la FRVM y vicerrector de la UTN, el Ing. Pablo Rosso, quien siempre con su espíritu innovador y de compromiso para el desarrollo adecuado de las funciones sustantivas de la Universidad, en este caso particular la Ciencia y la Tecnología, nos dado la libertad de hacer y el Apoyo para concretar esos objetivos. Hago extensivo además el agradeciendo a todo el maravilloso equipo de trabajo que tiene a su cargo el manejo de la FRVM-UTN en la actualidad, pues de todos ellos hemos obtenido ayuda para poder llevar adelante estas Jornadas. Ing. Marcelo CEJAS Secretario Ciencia, Tecnología y Posgrado Facultad Regional Villa María - UTN 710 11 CyTAL 2014 Modelado y Representación de conocimiento experto en sistemas cognitivos de producción empleando abstracciones relacionales basadas en grafos. Paula A. Toselli 1, Jorge A. Palombarini 2, Eduardo Romero 3,Ernesto C. Martínez 4 1 UTN-Fac. Reg. V. María, Av. Universidad 450, Villa María 5900, Argentina. 2 GISIQ (UTN-FRVM), Av. Universidad 450, Villa María 5900, Argentina. 3 GECaM (UTN-FRVM), Av. Universidad 450, Villa María 5900, Argentina 4 INGAR(CONICET-UTN), Avellaneda 3657, Santa Fe, S3002 GJC, Argentina. Con la tendencia actual hacia los sistemas cognitivos de manufactura, para tratar con eventos imprevistos y perturbaciones que demandan decisiones de reparación en tiempo real, la integración de capacidades de aprendizaje/razonamiento e interactividad en los sistemas de planificación y control es fundamental para llevar a cabo el re-scheduling (reprogramación) en tiempo real directamente en la planta. En tal contexto, un factor que es clave considerar para generar sistemas como los mencionados, es el conocimiento que posee el experto humano buscando implementar las estrategias de reparación que puede brindar el mismo, con el objetivo de mejorar la reactividad y capacidad de respuesta de los sistemas productivos. En el presente trabajo, se propone un mecanismo formal que emplea abstracciones relacionales basadas en grafos para el modelado y representación del conocimiento experto, que de otra forma no puede ser considerado. Dicha representación, permite la implementación e integración transparente de algoritmos de Aprendizaje por Refuerzos Inverso los cuales integran componentes basados en el uso de Procesos Gaussianos, concepto a estudiar y profundizar en el presente trabajo y que requieren el cálculo computacional de distancias en espacios de estado-acción simbólicos que involucran objetos con sus atributos. 1. Introducción En la actualidad, los sistemas de planificación y control de la producción cuentan con múltiples funcionalidades que sirven de soporte al usuario final y al mismo tiempo impactan en la mejora en las actividades llevadas a cabo en el marco de la ejecución de los procesos en piso de planta. Sin embargo, una característica esencial que no suele considerarse en el diseño de los mencionados sistemas, es la posibilidad de integrar el conocimiento que el experto humano pueda aportar a dichos procesos, quien a su vez en la mayoría de los casos posee la responsabilidad última en la toma de decisiones, en virtud de lo cual debe ser involucrado de manera interactiva en el proceso de solución. De esa manera, es necesario contar con mecanismos que permitan incluir políticas obtenidas a partir de la aplicación de mecanismos basados en aprendizaje inverso, que pueden ser generadas por medio de simulaciones involucrando al experto humano, para luego ser procesadas, almacenadas y consultadas de manera automatizada en futuros escenarios. Para la inducción de conocimiento del experto humano de forma automática, en un trabajo previo denominado Inducción de macro-operadores de reparación en sistemas interactivos de re-scheduling [1] se utiliza un algoritmo de aprendizaje por refuerzo inverso (IRL - Inverse Reinforcement Learning) denominado GPIRL (Gaussian Process Inverse Reinforcement Learning) para la extracción de conocimiento experto de rescheduling basado en reparación. Entre las ventajas que incluye este algoritmo podemos mencionar que permite combinar razonamiento probabilístico con una estrategia de inducción que generaliza el conocimiento del experto, sin necesidad de asumir que éste trabaja de manera óptima. Los Procesos Gaussianos aplicados en el algoritmo GPIRL, permiten por medio de una estructura flexible, modelar las funciones de premios/castigos (función de reward) necesarias para el aprendizaje por refuerzo inverso (incluyendo no sólo estados discretos sino también continuos) y con el beneficio adicional de extender las soluciones encontradas a nuevos casos no vistos previamente en el aprendizaje vía simulación. Este trabajo es una primera aproximación con el objetivo de alcanzar la etapa de implementación del algoritmo de GPIRL, para lo cual se deben comprender y estudiar en profundidad conceptos básicos de Procesos Gaussianos y aprendizaje por refuerzo inverso. Además, es necesario contemplar que los datos de entrada se proveen de otro sistema denominado SmartGantt el cual ofrece como salida un archivo de texto que contiene referencias a los estados por los cuales pasó el re-scheduling hasta llegar a su estado objetivo, contemplando también valores de tiempos de tardanza, valores de la función de valor, tardanzas máximas, y promedio, detalle de los movimientos de las tareas dentro del cronograma de cada recurso, datos detallados de las tareas como su nombre, tiempo de inicio, tiempo de finalización, tiempo total de ejecución, tipo de producto, tardanza total, fecha de entrega o cantidad total del pedido. Esta información no puede ser ingresada en el algoritmo en forma directa por lo cual deben ser, extraídos desde el archivo, formateados y normalizados para utilizarse en el cálculo de distancias con procesos Gaussianos. En el presente trabajo, se lleva a cabo el modelado y representación de los datos de entrada al algoritmo GPIRL los cuales son provistos por la aplicación SmartGantt. Para realizar los cálculos de distancia necesarios en los procesos Gaussianos, deben formatearse lo datos de salida de la aplicación, por lo cual fue necesario estudiar opciones de modelado de datos de tal manera que fueran representativos y que facilitarán el trabajo posterior de implementación, optando finalmente por el uso de grafos para tal actividad. Además se realiza el estudio en detalle sobre las temáticas mencionadas que, a su vez, abarcan gran parte del funcionamiento del algoritmo GPIRL. 2. Re-scheduling basado en reparación 912 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología La inducción automática de macro-operadores de reparación presentada en este trabajo se ha desarrollado como característica adicional en el marco de una arquitectura basada en reparación que se muestra en la Fig. 1, implementada por el prototipo SmartGantt y embebida en una estructura más general incluyendo un Enterprise Resource Planning System (ERP) y un Manufacturing Execution System (MES) con una infraestructura que incluye capacidades de comunicación y control, e integra capacidades cognitivas artificiales en recursos y procesos para incluir por diseño flexibilidad y adaptabilidad en los sistemas de producción [2]. En este enfoque, el conocimiento de control sobre la selección óptima de operadores de reparación es generada de dos maneras distintas: a través de refuerzos y micro-operadores utilizando un simulador de estados del schedule, o a través de interacción con el experto humano (induciendo macro-operadores en modo expert), actualizando ambas la misma base de conocimiento para su posterior consulta automática. En el modo expert, una instancia del schedule es modificada interactivamente, a través de la ejecución de acciones de control utilizando una secuencia de operadores de reparación hasta que un objetivo es alcanzado. En cada episodio de aprendizaje, SmartGantt recibe información del estado actual s del schedule (representado a través de un vector de features), y entonces proporciona una lista de operadores de reparación al experto humano. Posteriormente, el operador seleccionado es aplicado al schedule actual, resultando en uno nuevo, hasta arribar al estado objetivo. A continuación, empleando un algoritmo de IRL el sistema aprende la función de recompensa utilizada por el experto en la reparación interactiva, y almacena el conocimiento adquirido en su Librería de Micro/macro-operadores. En modo simulación, el proceso es similar, excepto por el hecho de que la reparación es efectuada de manera automática por el sistema, utilizando los macro/micro-operadores disponibles. Figura 1. Arquitectura Basada en Reparación 3. Inverse Reinforcement Learning Los métodos de Inverse Reinforcement Learning (IRL) [3] ofrecen la posibilidad de aprender una función de recompensa, en un Proceso de Decisión de Markov, partiendo de las demostraciones de los expertos, y permitiendo la generalización de la política de los mismos a situaciones nunca vistas. El desafío central en IRL es encontrar una función de recompensa (reward) con una estructura significativa que represente la tarea de manera compacta y portable. En el presente trabajo se ha utilizado el algoritmo Gaussian Process Inverse Reinforcement Learning (GPIRL) [6], que extiende el modelo de Gaussian Processes (GP) para aprender funciones de reward altamente no lineales que de manera compacta capturan el comportamiento demostrado por el experto. El algoritmo GPIRL únicamente necesita observar las acciones del experto, y no asume que el mismo actúa de manera óptima. Los hiperparámetros del kernel GP [7] aprendidos capturan la estructura de la función de recompensa incluyendo la relevancia de cada componente del estado. Una vez aprendido, el GP puede recuperar la función de reward para el espacio de estados actual, y predecir las correspondientes recompensas para cualquier estado no visitado, combinando razonamiento probabilístico acerca del comportamiento estocástico del experto con la habilidad de aprender el valor asociado a las acciones de reparación como una función no lineal utilizando ejemplos posiblemente sub-óptimos, como es el caso de re-scheduling de tareas. De esa manera, el GP provee un método para aprender los hiperparámetros del mencionado kernel así como también la estructura de la función de recompensa. Se ha utilizado la Ecuación (1) para especificar una distribución sobre las salidas del GP, que permiten analizar cómo se distribuye la función de recompensa en el espacio de estados considerado por el experto, suponiendo en principio como es la función y ajustándola a partir de la misma, esto nos permitirá determinar computacionalmente predecir las mejores acciones de 1013 reparación que elegiría el usuario experto;.los premios/castigos para estados no incluidos en el subset de entrenamiento son inferidos por el GP. Los hiperparámetros del kernel son aprendidos para recuperar la estructura de la función de recompensa. Los valores más probables de y son encontrados maximizando su probabilidad a partir del conjunto D de demostraciones del experto (Ecuación 2): (2) El log de se obtiene mediante la Ec. (1), el GP posterior es la probabilidad de una determinada función de reward a partir de los valores actuales de y, y es la probabilidad previa de una particular asignación de y. El log de es el log de probabilidad marginal del GP, el cual favorece funciones de kernel simples y valores de que se ajusten a la matriz kernel actual: El último término es un hiperparámetro, y las entradas de la matriz de covarianza son dadas por la función kernel: 4. Procesos Gaussianos Los procesos Gaussianos presentan múltiples ventajas y beneficios en su aplicación al aprendizaje por refuerzo inverso por lo cual es necesario explicar su funcionamiento, características y conceptos relacionados. Un proceso Gaussiano es un proceso estocástico donde para cualquier combinación linear finita de ejemplos existe una articulación con la distribución Gaussiana. Es decir, cualquier función lineal aplicada a la función de ejemplo dará un resultado distribuido normalmente. Habitualmente, para simplificar los cálculos, sin perder generalidad, se utiliza un valor de media igual a 0. Además de esta manera las características de las medias cuadradas del proceso son totalmente determinados por la función de covarianza. 4.1 Matriz de covarianza La matriz de covarianza entre el par de puntos y especifica una distribución de funciones. Debido a que cada una de éstas es un producto escalar de vectores, la matriz es definida como definitiva no negativa. Por otro lado, si se cumple que para cada par y, tenemos que y, entonces se denomina definitivo positivo. Es importante conocer también algunos conceptos que hacen referencia a la matriz de covarianza debido a su importancia en los procesos Gaussianos, estos aspectos son: invariancia estocástica, isotropía, suavidad, y periodicidad [4] Comenzamos definiendo la invariancia estocástica que refiere al comportamiento con respecto a la separación de cualquiera de los puntos y. Cuando decimos que la función de covarianza es estacionaria estamos refiriendo a que depende de la separación, y no-estacionario cuando no depende. La isotropía, se presenta cuando el proceso depende solo de es decir cuando depende de la distancia euclidiana sin considerar la dirección. Si la función de covarianza es estacionaria e isotrópica podemos decir que la misma es homogénea. El concepto de suavidad se hace presente cuando se supone que los puntos de entrada y están cerca y sus puntos de salida, también lo están. Finalmente, la periodicidad hace referencia a la inducción de patrones periódicos en el comportamiento del proceso. Formalmente, mapear la entrada a un vector bidimensional se puede realizar de la siguiente manera: 4.2 Probabilidad Marginal CyTAL 2014 La probabilidad marginal es una función de probabilidad en donde algunos parámetros han sido marginalizados, es decir siguen una distribución marginal que es la distribución de probabilidad de las variables contenidas en un subconjunto de una colección de variables aleatorias. Dado un conjunto de puntos de datos distribuidos idénticamente independientes donde de acuerdo con alguna distribución de probabilidad parametrizada por en si mismo es una variable aleatoria 1114 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología descripta por una distribución, la probabilidad marginal pregunta en general cual es la probabilidad donde han sido marginalizados de la siguiente manera 4.3 Predicción con Procesos Gaussianos Cuando nos encontramos ante un problema de regresión con Procesos Gaussianos se asume que el proceso Gaussiano observado respecto de, se transforma en el vector y es un claro ejemplo de una distribución Gaussiana multivariable con dimensión igual al número de observaciones. Esto nos permite, en nuestro problema de re-scheduling, generar una función de aproximación sobre las recompensas para predecir y modelar el comportamiento del experto humano. Si consideramos la media, donde es la matriz de covarianza entre los posibles pares para un conjunto de hiperparámetros. De esta manera la probabilidad marginal ahora sería: Maximizando la probabilidad marginal hacia proveemos la especificación completa del proceso Gaussiano. Es importante aclarar que el primer término corresponde al castigo ante la falla del modelo cuando ajusta los valores observados. En el segundo término es la penalización a la complejidad del modelo. 4.4 Kernels para datos estructurados, tipos y métodos Una de las características más importantes de los procesos Gaussianos son los kernels, su selección influirá no solo en el cálculo sino en el modelado del sistema por lo cual elegir el apropiado es de suma importancia. Dicho esto, a continuación, se explican brevemente algunas características de los mismos a tener en cuenta al momento de definir cual se utilizará. Lo primero que debemos tener presente cuando hablamos de kernels es que siempre existe al menos uno que es válido, el cual se representa de la siguiente manera: donde es +1 si z es un miembro del concepto y -1 de otra manera. Un buen kernel tiene la capacidad de calcular altas similitudes encontradas en ejemplos que son de la misma clase y, además, usando diferentes kernels tenemos distintas hipótesis de lenguajes. Por ejemplo, un kernel que se adapte a nuestro problema permite calcular las similitudes entre las salidas de las simulaciones de re-scheduling provistas por el sistema SmartGantt. Cabe destacar también que los kernels tienen la propiedad de ser modulares. Podemos mencionar dos métodos, Kernel Machine que aborda las tareas de aprendizajes y Kernel Function que encapsula la hipótesis del lenguaje y el conocimiento sobre el problema del dominio. También debemos considerar algunas propiedades que definen a los kernels, ellas son: la semántica, la sintaxis, el modelo y los datos. Explicamos brevemente cada una de ellas: 1. Semántica: es la fuerza motriz ideal para la definición de proximidad. 2. Sintaxis: describe formalmente la semántica de los datos. 3. Modelos: extraen el conocimiento importante de intentos previos de aprendizaje. La desventaja es que viola la encapsulación de los métodos de Kernels mencionados previamente. 4. Datos: utiliza los resultados obtenidos mediante análisis de datos de entrenamiento, lamentablemente también viola la encapsulación. Un kernel, para considerarse bueno, debe cumplir tres características importantes: ser completo, correcto y oportuno. Decir que es completo refiere a que la extensión del conocimiento incorporado en la proximidad es suficiente para resolver el problema. La proximidad se refiere a tener en cuenta la información necesaria para representar el concepto que subyace en el dominio del problema. Cuando se dice que el concepto es correcto, hacemos referencia a la medida en que la semántica subyacente del problema obedece a la noción de proximidad. Finalmente, oportuno se refiere a la medida en que los ejemplos están cerca de otros en la misma clase y están cerrados con otro en el espacio de proximidad. 5. Modelado de datos utilizando grafos y cálculo de distancias Como se mencionó previamente en este trabajo, los datos de entrada al algoritmo GPIRL son provistos por la aplicación SmartGantt y los mismos deben presentarse en un formato adecuado a las necesidades de cálculo de los procesos Gaussianos contenidos en el algoritmo GPIRL, por lo cual se estudiaron algunas opciones de modelado de 1215 CyTAL 2014 los datos tales que permitieran una correcta lectura y que facilitarán el trabajo posterior de implementación; se termino optando por el uso de grafos.. Los grafos son muy adecuados para la representación de dominios con gran cantidad de datos y una compleja estructura relacional donde los objetos son definidos por su relación con otros más que por sus propios atributos. [4] Se define a un grafo como una estructura de datos, en concreto un tipo abstracto de datos (TAD), que consiste en un conjunto de nodos (o vértices) y un conjunto de arcos (aristas) que permiten establecer relaciones entre los nodos. Informalmente se define como, siendo los elementos de los vértices, y los elementos de, las aristas. Formalmente, un grafo,, se define como un par ordenado,, donde es un conjunto finito y es un conjunto que consta de dos elementos de. [5] Una de las razones más importantes de la elección de grafos para el modelado de los datos de entrada, es que el proceso Gaussiano necesita calcular las distancias para definir las similitudes entre los datos provistos de entrada en pos de la creación de la función de aproximación, y este tipo de estructura cuenta con múltiples algoritmos y metodologías para realizar éstos cálculos. En particular para este trabajo, se seleccionó el modo de cálculo de distancia entre grafos denominado matching distance [4]. En esta metodología primero se opta por encontrar un matching óptimo entre los elementos de dos conjuntos y luego se calcula una distancia basada entre las distancias de los elementos que son coincidentes. Los pasos a seguir para realizar el cálculo son: 1. Renombrar los elementos que aparecen en la acción, y posiblemente en el objetivo, para intentar realizar un matching con los pares (estado, acción). Si no es posible, se debe agregar una penalización a cada desigualdad. Los elementos restantes, que no aparecen en la acción o el objetivo, deben ser renombrados. 2. Para el cálculo de la distancia, se debe considerar la diferencia entre los valores de cada estado. En el caso particular de nuestro trabajo tenemos dos tipos de elementos en los grafos, los numéricos que pueden calcularse en forma directa, y los simbólicos para los cuales el procedimiento será tomar los nombres de los elementos como cadenas y luego calcular las distancias de edición. Este procedimiento tiene la ventaja de que se adapta a diversos dominios y estados objetivos tanto como a la cantidad de elementos involucrados. Por su parte, el renombre de elementos asegura al menos un matching factible y elimina los elementos que no están involucrados directamente en el análisis. Para este trabajo en particular, en el cálculo de distancias con elementos numéricos, fue necesario establecer una normalización de los datos permitiendo así una simplificación a la complejidad del cálculo. Figura 2. Aplicación para creación de grafos y cálculo de distancias 1316 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología Como se puede ver en la Fig. 2 se desarrolló una aplicación que permite tomar como entrada el archivo de texto provisto por el sistema SmartGantt y del mismo obtener los datos necesarios para el modelado de los grafos correspondientes, y así calcular las distancias entre los nodos de los grafos. Se presenta un ejemplo donde se modela por medio de grafos el estado 1, contemplado dentro de un re-scheduling completo, para dos salidas del sistema SmartGantt. Se cargan los archivos de textos para cada re-scheduling, se seleccionan los datos correspondientes y se mapean para modelar el grafo (para el ejemplo S1G1 y S1G2, con sus datos correspondientes), se establecen los estados y valores numéricos o simbólicos como nodos y los nombres de los valores como etiquetas para las aristas. Luego la aplicación trata de renombrar los valores del grafo, para este ejemplo, dado que son valores numéricos sólo puede aplicarse este paso a los nombres de los estados. A continuación se genera una cadena con los datos de los grafos para cada estado, y se calcula la diferencia para cada elemento, los valores resultantes pueden verse en la figura. Por otra parte, como se mencionó, para simplificar los cálculos se normalizaron los valores por lo cual la aplicación genera nuevas cadenas para cada estado con los datos correspondientes normalizados y vuelve a calcular las distancias, pueden visualizarse estos resultados en la fig. 2. Como se puede observar los datos normalizados son más precisos y legibles lo que lleva fácilmente a concluir que los grafos son muy similares. En etapas posteriores se prevé discretizar los datos, para contemplar un grado de error tolerable en la similitud de los grafos analizados. 6. Conclusiones Para llevar a cabo el estudio e implementación de Aprendizaje por Refuerzos Inverso se requirió, debido a la complejidad que implica el uso de Procesos Gaussianos los cuales se incorporan en el algoritmo elegido para la aplicación a implementar, realizar un estudio más detallado de los conceptos, modo de aplicación y cálculo de estos procesos permitiendo así una mayor comprensión y preparando las bases para continuar con este trabajo y la implementación correspondiente del algoritmo GPIRL, el cual permite incluir el conocimiento del experto humano en un sistema cognitivo. Por otra parte, este trabajo es parte de un plan de beca doctoral que incluye la interacción con el sistema existente SmartGantt, donde surge la necesidad de tomar los datos de salida del mismo y prepararlos para ser la entrada del algoritmo GPIRL, por lo cual se necesita estudiar cual era la mejor herramienta y/o estructura de representación de estos datos que a su vez simplificará los cálculos de distancias provistos por los procesos Gaussianos, dando por resultado el uso de la estructura de grafos la cual es muy ventajosa para este tipo de representaciones y cálculo de datos. A futuro se continuará trabajando con el objetivo de integrar una representación relacional en los algoritmos de aprendizaje por refuerzos inverso e implementando el algoritmo GPIRL, junto con el desarrollo de una aplicación correspondiente que permita efectivamente la incorporación del conocimiento del experto humano a los sistemas cognitivos de manufactura que pueden implementarse en industrias de diversos tipos. Referencias [1] Toselli, P., Palombarini, J., Martinez, E. INDUCCIÓN DE MACRO-OPERADORES DE REPARACIÓN EN SISTEMASINTERACTIVOSDE RE-SCHEDULING. CyTAL (2012) [2] Palombarini, J., Martinez, E. SmartGantt An intelligent system for real time rescheduling based on relational reinforcement learning. Expert Systems with Applications 39, , (2012) [3] Levine, S., Popovic, Z., Koltun, V. Nonlinear Inverse Reinforcement Learning with Gaussian Processes. Advances in Neural Information Processing Systems 24, (2011) [4] Driessens, K. Relational Reinforcement Learning. PhD. Thesis. Department of Computer Science, K.U.Leuven, Leuven, Belgium, (2004) [5] Giudici y Bris Luch, Introducción a la Teoría de Grafo. Venezuela:Ediciones de la universidad Simon Bolivar, (1997) [6] Levine, S., Popovic, Z., Koltun, V. Nonlinear Inverse Reinforcement Learning with Gaussian Processes. Advances in Neural Information Processing Systems 24, (2011) [7] Driessens, K., Ramon, J., Gärtner, T. Graph Kernels and Gaussian Processes for Relational Reinforcement Learning. Machine Learning, 64 (1-3), , (2006) 1417 CyTAL 2014 SISTEMA DE ALARMA DE HOMBRE CAÍDO Jorge R. Chianalino, Dpto. de Electrónica, UTN, FRVM Tutor: Ing. Fabián Sensini Resumen Un dispositivo llamado Alarma de Hombre Caído es un dispositivo que activa una alarma sonora y luminosa cuando la persona que lo utiliza permanece quieta durante un periodo de tiempo. La Alarma de Hombre Caído o también conocido como alarma de hombre muerto es utilizado usualmente por personas que realizan trabajos riesgosos, como mineros, rescatistas, bomberos, etc. El dispositivo es personal y va sujeto a la indumentaria de la persona, el objetivo es coadyuvar a bomberos y brigadistas que se encuentran en la zona del incendio o accidente ante la falta de comunicación adecuada entre el usuario y el centro de comando. El Sistema de Alarma de Hombre Caído, además de activar las alarmas correspondientes del dispositivo personal al detectar que una persona no está en movimiento, incorpora un sensor de temperatura y transmite en forma inalámbrica el registro de esta magnitud junto a la información del movimiento de la persona con el fin de aumentar la distancia del pedido de auxilio y con el objetivo de que el centro de comando posea información permanente sobre los rescatistas que se encuentran trabajando, lo cual brinda una ayuda para la toma de decisiones. Introducción En interiores de incendios estructurales, los cuales se desarrollan dentro de las partes que conforman la estructura de un edificio, el trabajo que realiza un bombero es sumamente riesgoso. El ser humano capta la información que lo rodea por medio de los sentidos en estos porcentajes aproximados: vista 83%, oído 11%, olfato 3,5%, gusto 1,5% y tacto 1%. Un bombero con su equipo estructural de protección (casco, botas, pantalón, chaqueta, guantes) y su equipo de respiración autónoma (que cubre toda la cara) pierde en gran porcentaje la captación de estos sentidos. Sumadas las condiciones internas del lugar en el momento de un incendio, densidad del humo y temperaturas elevadas, las cuales no son comunes para el ser humano y donde la comunicación con el exterior es casi nula, se crea un ambiente hostil, con condiciones adversas para los bomberos. Las mismas influyen en el funcionamiento del organismo de toda persona, causando estrés y aumento de la frecuencia respiratoria. De esta forma observamos que la probabilidad de que un bombero sufra un accidente es elevada. Fig. 1 Relación entre la Densidad Óptica y la Visibilidad. Conociendo los problemas que se presentan en la labor de los bomberos en un incendio estructural, el objetivo es diseñar y desarrollar un Sistema de Alarma de Hombre Caído, cuya tarea sea lograr una comunicación eficiente entre cada bombero que se encuentra en el interior 1518 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología del edificio y el exterior, transmitiendo datos significativos como temperatura ambiente, estado del bombero y el tiempo que ha transcurrido desde que ingreso al edificio. Estos datos que se transmiten desde el interior del edificio tendrán que ser visualizados desde el exterior con el fin de monitorear el ingreso al edificio de cada bombero, contabilizar el personal que se encuentra en el interior y conocer el tiempo que lleva cada bombero en el interior. Un Sistema de Alarma estaría compuesto de dos dispositivos. El Dispositivo Emisor, que se encontraría en el interior del edificio, lo llevaría cada uno de los bomberos que ha ingresado, por lo que habría tantos dispositivos como bomberos en el interior del edificio. Cada uno de estos dispositivos se activará en el momento en que se ingresa al lugar y contendrá un sensor de temperatura para monitorear la temperatura ambiente y un acelerómetro, utilizado como sensor de movimiento, para conocer si el bombero ha sufrido un accidente. Este dispositivo también contará con una alarma sonora y luminosa que se activaran si no se registra movimiento después de un período de tiempo. Esto tiene como fin facilitar al grupo de rescate el encuentro de la persona caída. Toda esta información captada por el dispositivo es codificada y transmitida hacia el dispositivo Receptor por medio de radio frecuencia (RF). El Dispositivo Receptor, que se encontraría en el exterior, recibiría la información visualizándose la misma a través de un display. En el mismo se podría observar la señal enviada del dispositivo Emisor de cada uno de los bomberos que están en el interior del edificio y conocer el estado de los mismos, si alguno de ellos esta caído y la consiguiente activación de la alarma personal. Sensores Fig. 2 Diagrama en bloques del Sistema de Alarma de Hombre Caído. Al considerar el Sistema de Alarma de Hombre Caído, los sensores cumplen la tarea de recoger los datos que luego se utilizarán para la correcta toma de decisiones. La temperatura a la que se va a encontrar el dispositivo es muy importante, ya que va a trabajar en condiciones casi extremas debido a las temperaturas que pueden existir dentro de una habitación donde se desarrolla un incendio. Se realizaron mediciones de temperaturas a diferentes alturas en una habitación donde se desarrollaba un incendio estructural en la fase de libre combustión durante un simulacro realizado por el departamento de incendios del Cuerpo de Bomberos Voluntarios de la ciudad de Villa María, donde se registraron los siguientes datos: Tabla 1 Valores de Temperaturas medidas en un simulacro. ALTURA TEMPERATURA 0,5 metros del piso 120 ºC 1,5 metros del piso 550 ºC 3,5 metros del piso más de 1000 ºC 1619 CyTAL 2014 Si bien la temperatura en un incendio estructural puede alcanzar valores superiores a los 600 ºC, dependiendo de la fase en que se encuentre un incendio y de la altura a la que se la mida, un bombero no va a estar expuesto a dichas temperatura. Estos valores corresponden a temperaturas de llamas, gases y humos los cuales son diferentes a los valores de temperaturas de la zona de trabajo en la que se puede encontrar un bombero aunque se sitúe en el mismo recinto que el foco del incendio, ya que en una misma habitación se pueden encontrar distintas temperaturas y la diferencia entre las mismas pueden ser significativas, sin embargo estas temperaturas pueden aumentar rápidamente si no se ataca el incendio eficientemente y rodear al personal que se encuentra trabajando. Por lo que comúnmente, un bombero no va a estar sometido a temperaturas superiores a 70 ºC, por ende el dispositivo tiene que ser capaz de medir y trabajar en estos valores. Solo son de interés los sensores del tipo eléctrico debido a que el dato debe ser procesado por un microcontrolador. Se escogió como sensor de temperatura el LM335, el cual al estar calibrado en grados Kelvin permite implementar un sistema que pueda trabajar en otros ambientes, en donde la temperatura sea inferior a 0ºC, ampliando la utilidad y las prestaciones de la ALARMA DE HOMBRE CAÍDO. Fig. 3 Calibración del LM335. De acuerdo con las exigencias del sistema se utilizó como sensor de movimiento un acelerómetro, debido a que este dispositivo brinda la posibilidad de calibrar, en un principio, la sensibilidad requerida y además cuenta con la opción de sensar el movimiento en diferentes ejes del espacio. Teniendo en cuenta esta particularidad la mejor elección es la de un sensor triaxial, ya que permite conocer el movimiento en el eje x, el eje y y el eje z por separado, con lo cual no solo se obtiene como dato si una persona está o no en movimiento, sino también la postura en la que se encuentra esa persona, lo que ofrece mayor información en el momento de imaginarse la situación en el interior del edificio. El acelerómetro con el que se decidió trabajar es el MMA7361, un sensor de tres ejes cuya temperatura de trabajo se encuentra dentro de las especificaciones del sistema, es posible seleccionar la sensibilidad y la señal analógica de salida puede ser procesada sin inconvenientes. Fig. 4 Diagrama de conexión del Acelerómetro. Teniendo en cuenta que las señales provenientes de los sensores que se utilizaran son señales analógicas, se deberá contar con un conversor analógico/digital, con lo que resulta 1720 6ª Jornadas de Ciencia y Tecnología necesario fijar una tensión de referencia, asegurándonos que las señales de dichos sensores varíen entre cero y esta tensión de referencia. Analizando el valor de tensión que entregan los sensores utilizados y la resolución requerida por el sistema, se decidió utilizar un conversor A/D de 10 bits y se fijó una tensión de referencia de 5 volt, obteniéndose la siguiente resolución por bits: Resolución = Vref / (2 n -1) = 5v / 1023 bits = 4,88 mv/bits (1) Como se ha definido en la elección del sensor, el rango de temperatura a medir se extiende desde los -40 C a los 100 C. Por lo tanto con este dato y conociendo la sensibilidad, se podrán determinar las variaciones de voltaje de salida. El circuito integrado LM335 esta calibrado en K, por lo que es necesario realizar una conversión de unidades para obtener los valores en las condiciones extrema. Sabiendo que K = C se realiza la conversión: Temperatura mínima a medir = -40 C => K Temperatura máxima a medir = 100 C => K Por lo tanto los voltajes máximos y mínimos respectivamente son: Vmin = * 0.01= V Vmáx = * 0.01= V Los dos valores están comprendidos entre los 0 y 5 volts requeridos por el conversor A/D, solo resta determinar la resolución. Teniendo presente que la sensibilidad del conversor A/D es de 4,88 mv por bits y la sensibilidad del sensor es de 10 mv / K, puede determinarse la resolución: Resolución = (4,88 mv/bits) / (10 mv/ K)= K/bits (2) En cuanto al sensor de movimiento, debido a que solamente se necesita conocer si existe o no movimiento, no hace falta conocer con precisión el valor de g, aunque si es necesario que la sensibilidad no sea alta ya que el dispositivo no debe reaccionar a pequeñas vibraciones. Por este motivo es conveniente calibrar el dispositivo con una sensibilidad de 206mV/g, con lo cual es posible ampliar el rango de trabajo del sensor y con esto conocer mayor cantidad de movimientos y posteriormente por medio de software distinguir aquellos que son significativos. Teniendo en cuenta esta sensibilidad del sensor junto con la del conversor A/D, la resolución de lectura va ser la siguiente: Resolución = (4,88 mv/bits) / (206 mv/ g)= g/bits (3) Sistema de transmisión de datos La transmisión de la información hacia el dispositivo receptor se realiza de forma inalámbrica, mediante comunicación serial, a través de la interfaz RS-232, entre el microcontrolador y el módulo transmisor de RF. La configuración USART del microcontrolador permite la comunicación con un ordenador trabajando en modo full-dúplex asíncrono o con periféricos trabajando en modo half-duplex. La principal función del USART es la de transmitir o recibir datos en serie. Esta transmisión puede dividirse en dos categorías: síncrona o asíncrona. La transmisión síncrona utiliza una señal de reloj y una línea de datos, mientras que en la transmisión asíncrona no se envía la señal de reloj, por la que el transmisor y receptor deben tener relojes con la misma frecuencia y fase. 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