experiencia de - ccc.inaoep.mxccc.inaoep.mx/~ksapiens/ks/31/ks31-compacta.pdf · Angel Kuri Morales...

c©Komputer Sapiens, Ano III Volumen I, enero-junio 2011, es una publicacion semestral de

la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial, A.C., con domicilio en Luis Enrique Erro No. 1, Tonantzintla, Pue.,

C.P. 72840, Mexico, http://www.komputersapiens.org.mx/, correo electronico: [email protected], tel.

+52.222.266.31.00 ext. 8315, fax +52.222.266.31.52. Impresa por Sistemas y Disenos de Mexico S.A. de C.V.,

calle Aragon No. 190, colonia Alamos, delegacion Benito Juarez, Mexico D.F., C.P. 03400, Mexico, se termino de

imprimir el 31 de mayo de 2010, este numero consta de 1000 ejemplares.

Reserva de derechos al uso exclusivo numero 04-2009-111110040200-102 otorgado por el Instituto Nacional de

Derechos de Autor. ISSN 2007-0691.

Los artıculos y columnas firmados son responsabilidad exclusiva de los autores y no reflejan necesariamente los

puntos de vista de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial. La mencion de empresas o productos especıficos

en las paginas de Komputer Sapiens no implica su respaldo por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

Queda estrictamente prohibida la reproduccion total o parcial por cualquier medio, de la informacion aquı contenida

sin autorizacion por escrito de los editores.

Komputer Sapiens es una revista de divulgacion en idioma espanol de temas relacionados con la inteligencia

artificial. Creada en LATEX, con la clase papertex disponible en el repositorio CTAN: Comprehensive TeX Archive

Network, http://www.ctan.org/

Directorio SMIA

Presidente Raul Monroy Borja

Vicepresidente Alexander Gelbukh

Secretario Miguel Gonzalez Mendoza

Tesorero Grigori Sidorov

Vocales: Jesus A. Gonzalez Bernal

Alejandro Pena Ayala

Gustavo Arroyo Figueroa

Oscar Herrera Alcantara

Rafael Murrieta Cid

Arturo Hernandez Aguirre

Sofıa Natalia Galicia Haro

Hugo Terashima Marın

Felix A. Castro Espinoza

Ildar Batyrshin

Komputer Sapiens

Director general Raul Monroy Borja

Directores fundadores Carlos Alberto Reyes Garcıa

Angel Kuri Morales

Editora en jefe Angelica Munoz Melendez

e-Tlakuilo Oscar Herrera Alcantara

Estado del IArte Ma del Pilar Gomez Gil

Jorge Rafael Gutierrez Pulido

Sakbe Laura Cruz Reyes

Hector Gabriel Acosta Mesa

IA & Educacion J. Julieta Noguez Monroy

Deskubriendo Konocimiento Gildardo Sanchez Ante

Alejandro Guerra Hernandez

Asistencia tecnica Irvin Hussein Lopez Nava

Logotipo & portada Gabriela Lopez Lucio

Edicion de imagen Jaqueline Montiel Vazquez

Departamento de Imagen &

Diseno, INAOE

Comite Editorial

Juan Manuel Ahuactzin Larios

Piero P. Bonisone

Ramon Brena Pinero

Francisco Cantu Ortiz

Ofelia Cervantes Villagomez

Jesus Favela Vara

Juan Jose Flores Romero

Jose de Jesus Galaviz Casas

Leonardo Garrido Luna

Alexander Gelbukh

Jesus A. Gonzalez Bernal

Jose Luis Gordillo

Angel Kuri Morales

Christian Lemaıtre Leon

Aurelio Lopez Lopez

Raul Monroy Borja

Eduardo Morales Manzanares

Angelica Munoz Melendez

Manuel Montes y Gomez

Jose Negrete Martınez

Pablo Noriega B.V.

Alejandro Pena Ayala

Carlos Alberto Reyes Garcıa

Antonio Sanchez Aguilar

Jesus Savage Carmona

Humberto Sossa Azuela

Grigori Sidorov

Luis Enrique Sucar Succar

Alfredo Weitzenfeld Ridel

ContenidoARTICULO INVITADO

De juegos y jugar: la experiencia deuso en video-juegospor Eduardo H. Calvillo Gamezpag. 6 ⇒ Los video-juegos dejan una derrama economica cuantiosa asus productores y desarrolladores, haciendola una de las industrias deentretenimiento con un crecimiento tan alto que es difıcil de medir.En este artıculo se discute la experiencia de jugar video-juegos paraproducir conocimiento objetivo.

ARTICULO ACEPTADO

Ruta tecnologica de realidad virtual para el sector

electrico

por Miguel Perez Ramırez

pag. 11 ⇒ La tecnologıa de Realidad Virtual (RV) es utilizada por companıasque requieren desde complejos simuladores hasta sistemas de entretenimiento.En este artıculo se describe como la RV puede ser utilizada en sistemas decapacitacion en los procesos de CFE. Se presenta ademas un mapa tecnologicoque puede servir de guıa durante las diferentes etapas de adopcion de la RV.

ARTICULO INVITADO

Navegacion inteligente para obtener ambientes e-

learning flexibles basados en objetos de aprendizaje

por Liliana Argotte Ramos, Julieta Noguez Monroy y GustavoArroyo Figueroa

pag. 17 ⇒ Un ambiente e-learning concierne uso de tecnologıas de Internetpara una amplia gama de soluciones para adquirir conocimiento. En estetrabajo se describe una aplicacion de IA en la ensenanza a nivel superior.

ARTICULO INVITADO

La omniestructura

por Ramon Brena Pinero

pag. 22 ⇒ El termino “Inteligencia Ambiental” se refiere al uso coordinadode sensores, procesadores y controles, comunicados entre ellos y apoyados porel correspondiente software, para proveer a los usuarios servicios oportunos.En este artıculo se discuten aplicaciones recientes, ası como las implicacionesde la Inteligencia Ambiental.

Columnas

Sapiens Piensa. Editorial pag. 2

e-Tlakuilo pag. 3

Estado del IArte pag. 4

Sakbe pag. 5

IA & Educacion pag. 28

DeskubriendoKonocimiento pag. 30

Komputer Sapiens Enero - Junio 2011 ‖ Ano III, Vol.I

Año III, Vol. I. Enero - Junio 2011 Columnas Komputer Sapiens 2 / 32

Sapiens Piensa

por Raul Monroy Borja

Este 2011, Komputer Sapiens, revista de divulga-cion de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial A.C. (SMIA), cumple su tercer ano, y, en este quinto volu-men, aparte de las ya tradicionales columnas, e-Tlakuilo,Estado del IArte, Sakbe, Deskubriendo Konocimiento,e IA & Educacion, comprende una coleccion de cuatroartıculos, uno de tipo contribucion, seleccionado despuesde un riguroso proceso de revision y arbitraje, y el restode tipo invitado. Todos ellos giran alrededor de la apli-cacion de la Inteligencia Artificial (IA), complementadapor tecnologıas habilitadores, tales como la graficacioncomputacional, el computo movil, tecnologıas de multi-medios, y dispositivos de sensado, en la informacion, laeducacion, la capacitacion, y el entretenimiento. Es pues,en muchos sentidos, un volumen relacionado con (el ju-gar) video-juegos, la realidad virtual, el aprendizaje-e, yel computo ubicuo.

Primeramente, Eduardo H. Calvillo Gamez, nos pre-senta, a traves de su artıculo (invitado), intitulado “Dejuegos y jugar: la experiencia de uso en video-juegos”,a la experiencia de jugar video-juegos como una gene-radora de conocimiento. Este artıculo expone, primero,la dificultad de caracterizar que es un (video-) juego, ycomo ello ha dado origen a dos escuelas de pensamien-to, una que basa su definicion en aspectos ludicos, y laotra que la basa en cuestiones de narracion y discurso;con ello propone una definicion de juego, basandose enlas ideas de Juul y Kloster. Despues, el autor incurre so-bre las consecuencias psicologicas de jugar video-juegos;explica que la experiencia de usuario esta conformadapor entender la tarea a realizar, el contexto en que deberealizarse, y las caracterısticas intrınsecas del usuario enturno; y muestra que solo la experiencia de jugar, quese construye a partir de la interactividad, puede generarconocimiento positivo. Concluyendo, el artıculo proponecomo la IA puede aplicarse para mejorar la experienciadel jugador, a traves de la caracterizacion de este ultimo,que permita elevar los ingredientes que hace a un buenjuego, a saber: el reto y el nivel de interactividad.

En un ambito tecnologico relacionado, el artıculo“Ruta tecnologica de realidad virtual para el sectorelectrico”, de Miguel Perez Ramırez, nos expone los be-neficios de aplicar tecnologıa de punta de realidad vir-tual en el sector electrico mexicano. Este artıculo expli-ca como la realidad virtual maximiza la relacion costo-beneficio y habilita una ruta tecnologica para la capa-citacion, los procesos teledirigidos (vgr. cirugıa asistidapor computadora) y para el entretenimiento (vgr. video-

juegos). En particular, el autor identifica varios procesosdel sector electrico (Comision Federal de Electricidad)amenos para la aplicacion de sistemas de realidad vir-tual, propone una metodologıa de desarrollo, y proponeun mapa tecnologico para la aplicacion de la realidadvirtual en el sector energetico.

En nuestro segundo artıculo invitado, intitulado “Na-vegacion inteligente para obtener ambientes e-learningflexibles basados en objetos de aprendizaje”, los auto-res, Liliana Argotte Ramos, Julieta Noguez Monroy, yGustavo Arroyo Figueroa, nos explican como convergerSCORM, un modelo que refiere a un sistema de estanda-res, especificaciones y lineamientos tecnicos, para inte-grar Objetos de Aprendizaje (OAs), que son entidadesdigitales, auto-contenidos y re-utilizables con propositoeducativo, y un Sistema Tutor Inteligente (STI). El ob-jetivo se logra al desarrollar un modelo tutor del STI,el cual establece una secuencia de acciones pedagogicas,que permite la navegacion flexible de OAs, el cual sebasa en redes dinamicas de decision, que combinan tresteorıas: probabilidad, utilidad, y decision.

Por ultimo, en nuestro tercer artıculo contribucion,denominado “La omniestructura”, Ramon Brena Pinerointroduce el concepto de omniestructura, a la estructu-ra que actualmente se desarrolla y que en un futuro nomuy lejano aglutinara, cosas y seres humanos, en un solomedio, un solo camino. En este medio, Ramon conjetu-ra, podremos observarnos y comunicarnos todos, objetos,animales, recursos y seres humanos, permitiendo realizartareas, tales como la planificacion del uso de recursos, deuna manera sencilla. Tambien, el autor nos previene delas consecuencias de esta comunicacion, pues podrıan es-tar en riesgo derechos humanos fundamentales, que res-tan en el anonimato y la privacidad, si la omniestructurano se disena de modo que responda adecuadamente enfuncion de quien pregunte, y a la vez no exista un her-mano mayor quien pueda conocer todas nuestras activi-dades.

Esperamos pues que disfruten este volumen y que loconserven como referencia posterior cuando deseen co-nocer un poco mas sobre aplicaciones de IA sobre estastecnologıas habilitadoras.✵

Raul Monroy Borja es el Director de la revista Kom-puter Sapiens, y Presidente de la Sociedad Mexicanade Inteligencia Artificial, desde noviembre de 2010.

c© 2011 - Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial ISSN 2007-0691


e-Tlakuilo: Cartas de nuestros lectoresa cargo de Oscar Herrera Alcantara, [email protected]

Estimados lectores, una vez mas los que conformamosel equipo editorial de Komputer Sapiens nos compla-cemos en compartir con ustedes un nuevo numero de larevista de divulgacion de la Sociedad Mexicana de Inte-ligencia Artificial, la SMIA.

Quiero aprovechar para comentarles que a fines de2010 el equipo de Komputer Sapiens experimento al-gunos cambios. Se creo una figura de directores fundado-res que al dıa de hoy esta conformada por el Dr. AngelF. Kuri Morales y el Dr. Carlos Alberto Reyes Garcıa(ambos expresidentes de la SMIA), el director generalde la revista es el director en turno de la SMIA, actual-mente el Dr. Raul Monroy Borja, y la nueva editora enjefe es la Dra. Angelica Munoz Melendez. Estos cambiosse ven motivados por la reestructuracion de las diferen-tes funciones que desempenamos los miembros de la me-sa directiva de la SMIA, sus expresidentes, y el equipoeditorial de Komputer Sapiens. Los cambios tambienforman parte de la estrategia acordada para atender demejor manera los compromisos con nuestros lectores.

Invitamos a investigadores, academicos y desarrolla-dores de aplicaciones de IA a someter artıculos de divul-gacion a nuestro Comite Editorial. Las contribucionesaceptadas sin duda seran leıdas por una amplio grupode lectores: empresarios, publico en general, estudiantes,investigadores, entre otros, que con mucho gusto recibenlos dos volumenes de la revista que editamos por ano.

Solicitamos contribuciones que propongan solu-ciones a problemas tecnologicos con impacto so-cial, y eviten en lo posible el uso de expresionesmatematicas o tecnicas que no sean de facil com-prension para un amplio publico. La divulgaciondel conocimiento cientıfico es un gran desafıo quebien vale la pena. Para obtener mas detalles sobrecomo someter un artıculo a nuestra revista consultarwww.komputersapiens.org.mx/informacion/autores.htmly escribir a la siguiente direccion ante cualquier du-da, en donde con gusto atenderemos sus inquietudes:[email protected].

Actualmente contamos con una lista de casi un mi-llar de miembros de la SMIA, que si bien en gran parteson mexicanos, tambien es cierto que hay un importan-te numero de suscriptores de otros paıses a quienes se

les envıan sus ejemplares sin costo adicional. Quienes nosean miembros de la SMIA y no se hayan todavıa suscri-to a la revista ¿que esperan? Los que se suscribieron elano pasado ¿que esperan para renovar su suscripcion?

Alfredo, estudiante de posgrado.

Me gustarıa recibir la revistaKomputer Sapiens, y sersocio de la SMIA con la cuota de estudiante, ¿requierollenar algun formato especial?, ¿es necesario enviar unaconstancia de estudios?

Alfredo, puedes pagar la suscripcion a la re-vista con el formulario que esta disponible enwww.komputersapiens.org.mx/suscripciones.html.Ahı se incluyen los detalles de los montos a pagar, y pue-des hacerlo mediante deposito bancario. Tambien puedesoptar por ser miembro de la SMIA y aprovechar que elenvıo de lo ejemplares de la revista sin costo adicional esuno de los beneficios de ser socio. Para ver los detallesde los beneficios de ser miembro activo de la SMIA porfavor visita smia.org.mx.

Para comprobar que eres estudiante se requiere queenvıes una constancia de estudios o copia de tu credencialcon vigencia de al menos un ano.

Gaspar Gonzalez, desde Canada.

Hola. Estoy muy contento de encontrar la revista y laSMIA. Quisiera suscribirme a la revista pero no tengoaccesso a Banamex desde Canada (aquı vivo). ¿Podrıadecirme como mandar el pago? Me gustarıa hacer la pe-ticion de que la revista acepte el pago a traves de Paypal.

Nos da mucho gusto saber que te gusto nuestra revis-ta. Tenemos habilitado el envıo a otros paıses, incluidoCanada, pero desafortunadamente no podemos aun reci-bir pagos por Paypal. Vamos a trabajar en ello. Por lopronto te estamos enviando un ejemplar de cortesıa enlo que resolvemos la recepcion de pagos del extranjero.

Espero que este numero de Komputer Sapiens les seade gran utilidad, como lo han sido los numeros ante-riores que pueden ser descargados en formato PDF des-de www.komputersapiens.org.mx. Reciban un salu-do del e-Tlakuilo que sigue en espera de sus comentarios.¡Hasta la proxima!✵

Atencion patrocinadores & anunciantes

Komputer Sapiens es una revista de divulgacion en idioma espanol de temas relacionadoscon la Inteligencia Artificial, con un tiraje de 1,000 ejemplares. Informacion:

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COLUMNAS

Estado del IArtea cargo de Marıa del Pilar Gomez Gil y Jorge Rafael Gutierrez Pulido

Robot PR2. Fuente www.willowgarage.com

TELEPRESENCIA. 2011 podrıa ser el ano del ro-bot “yo”, el ano en que comencemos a enviar a nues-tros representantes roboticos al trabajo, a reuniones, osimplemente a supervisar avances de nuestro proyectoactual. Algunas firmas estadounidenses y japonesas yaestan vendiendo estos robots avatares que podrıan sernuestro otro yo, y ası permitirnos estar en dos lugares almismo tiempo.

Willow Garage y Anybots son empresas de Californiaque estan desarrollando esta tecnologıa llamada robot detelepresencia. Estos robots pueden ser controlados vıaweb y explorar el espacio en que se encuentran gracias asus camaras, que les sirven como ojos. Hablar a un colegarobot puede ser raro al principio pero uno se acostumbrarapido, dice Trevor Blackwell de Anybots.

Apenas en enero de 2011 Willow Garage anuncio queya vendio sus robots PR2 a cuatro instituciones de Corea,Francia, y Estados Unidos. A principios del ano pasadodono a 11 instituciones algunos de sus modelos anteriorescomo parte de su programa beta. Esta empresa estable-cida en Menlo Park se ha convertido en lıder de robotica

de software libre, luego de haber desarrollado una plata-forma de software libre llamada ROS -Sistema OperativoRobot por sus siglas en ingles- a la que se quiere convertiren un estandar en la academia e industria.

Para saber mas puede consultarse (en ingles)www.willowgarage.com.

WATSON EN JEOPARDY! Watson, un sistema depreguntas y respuestas desarrollado por la IBM y basa-do en inteligencia artificial y procesamiento paralelo, legano a Ken Jennings y Bad Rutter, campeones humanosen el juego Jeopardy!, en un evento que tuvo lugar del14 al 16 de Febrero de este ano. Jeopardy! es un progra-ma de television estadounidense donde los concursantesreciben respuestas, y deben parafrasear la pregunta quecorresponde a dicha respuesta.

El gran reto que enfrenta una computadora al par-ticipar en este juego, esta en que requiere “entender”lainformacion que se encuentra “entre lıneas”en las oracio-nes que le son presentadas. Por otra parte, su principalventaja esta en que el sistema no se ve afectado por emo-ciones, como les sucede a los humanos. Watson recibe laspreguntas como texto electronico, al mismo tiempo queestas son visibles a los competidores humanos, y despuesde ejecutar en paralelo algoritmos para encontrar po-sibles soluciones y realizar analisis sobre bases de datosconstruidas con millones de documentos, decide cual es larespuesta con mejor probabilidad de exito, contestandolacon voz sintetizada.

Aunque Watson cometio varios errores, esta victoriaes importante pues, como opino al respecto el Dr. Ed-ward Feigenbaum, cientıfico de la Universidad de Stand-ford y considerado por muchos el padre de los sistemasexpertos: “Hace 20 anos, ¿quien hubiera pensado que es-to serıa posible?”. Aun ası, y segun palabras del Dr. DaveFerruci, principal investigador en el equipo de desarrollode este proyecto, esta victoria no significa que la tarea delentendimiento de lenguaje natural esta dominada (paraconocer sobre la problematica detras de esta tarea, con-sultar Komputer Sapiens de Enero-Junio 2010). Sinembargo, sı significa que los avances hacia esta conquis-ta estan mas cerca. Es posible que Watson ganara puestuvo mucha suerte en el juego, pero aun si ası fuera, estaes una caracterıstica bastante humana, ¿no creen?

Para saber mas puede consultarse (en ingles)www.watson.ibm.com✵

¿Tiene noticias para esta columna? Escriba [email protected]


http://www.willowgarage.com

http://www.willowgarage.com

http://www.watson.ibm.com



COLUMNAS

Sakbea cargo de Laura Cruz Reyes y Hector Gabriel Acosta Mesa, [email protected]

QualOpt Project ⇒ Muchos sistemas del mundo-realrequieren metodos de optimizacion de alto desempeno.No obstante, la practica comun es la confeccion manualde estos sistemas, lo cual demanda mucha experiencia ygran cantidad de pruebas de ensayo y error. Una de lasmetas de la algoritmia experimental es el diseno de al-goritmos cuya relacion calidad/tiempo sea favorable pa-ra sus creadores. Herramientas como la estadıstica pue-den ayudar a tomar decisiones de diseno correctas y conmenor cantidad de experimentacion. Por ejemplo, en elajuste de parametros las pruebas estadısticas ayudan al

disenador a tomar decisiones en un contexto con incer-tidumbre ya que los resultados dependen de la corrida ylas instancias no pueden ser examinadas completamen-te. QualOpt es un software gratuito que permite compa-rar graficamente la calidad de modulos de optimizacion,ası como validar resultados mediante pruebas estadısti-cas avanzadas para comparacion de metodos y determi-nacion de la significancia de la muestra. El software ope-ra sobre Internet y algunas pruebas, implementadas enlibrerıas de C y Java, pueden ser descargadas.

qualopt.eivd.ch

AI depot ⇒ A diferencia de lo que se podrıa suponer,la aplicacion de tecnicas de IA esta mas cerca de lo quepensamos. Muchos equipos y desarrollos de software queusamos cotidianamente, como por ejemplo, automoviles,lavadoras, editores de texto o buscadores WEB, entreotros, utilizan algoritmos de IA. Las aplicaciones de IAson muy extensas y variadas por lo que es conveniente

tener conocimiento de que tipo de problemas resuelven ycomo podemos aplicarlos para solucionar problemas denuestro entorno. Un sitio que resulta de gran utilidadpara ello es AI depot. En este portal se encontrara unaamplia gama de recursos como: un foro de discusion sobreque es la IA y sus aplicaciones, artıculos de divulgacion,tutoriales, herramientas y ambientes de desarrollo.

ai-depot.com

Wolfram Alpha ⇒ La inteligencia artificial (IA) llego alnucleo del software cientıfico, no solo para ofrecer meto-dos de computo inteligente, sino tambien para soportarsus propios procesos. Una de estos productos es Wolfram-Alfa, concebido por el fısico ingles Stephen Wolfram.Segun palabras de su creador, Wolfram-Alpha es un mo-tor de conocimiento gratuito y en-lınea que atiende con-sultas en tiempo real haciendo computo inteligente ensu gigantesca base de conocimiento. Para consultas ma-tematicas, Wolfram-Alpha esta soportado por el popularpaquete de programacion Mathematica que comprendealgebra computacional, computacion simbolica y numeri-

ca, visualizacion, y aplicaciones estadısticas. El motor debusqueda, en lugar de proporcionar una lista enorme deenlaces a sitios web, como los buscadores convenciona-les, trata de interpretar las consultas y devolver una res-puesta concreta y congruente. Por ejemplo si la preguntaes ”president of Mexico”mostrara informacion basica delpresidente actual, la secuencia de presidentes, informa-cion personal y una lınea de tiempo. Como esta aplica-cion esta en desarrollo, muchas preguntas aun no tienenrespuestas satisfactorias. Su desarrollo es un paso impor-tante en la interaccion humano-computadora.

www.wolframalpha.com

REMIDEC ⇒ La Ciencia de la Computacion se sus-tenta en distintas areas de investigacion entre las que seencuentran el desarrollo de software, algoritmos, redes,IA, entre otros. La comunidad de computacion en Mexi-co esta integrada por desarrolladores e investigadores deestas areas, quienes conforman la Red Mexicana de In-

vestigacion y Desarrollo en Computacion (REMIDEC),cuyo objetivo es coordinar los esfuerzos en pro del desa-rrollo de esta area de conocimiento en nuestro paıs. Ensu portal se encontrara informacion de eventos importan-tes, foro de discusion, lecturas recomendadas y ofertas detrabajo, entre muchos otros recursos de interes.✵

turing.iimas.unam.mx/∼remidec



http://qualopt.eivd.ch

http://ai-depot.com

http://www.wolframalpha.com

http://turing.iimas.unam.mx/~remidec

Año III, Vol. I. Enero - Junio 2011 Artıculos de divulgacion Komputer Sapiens 6 / 32

ARTICULO INVITADO

De juegos y jugar: la experiencia de uso envideo-juegospor Eduardo H. Calvillo Gamez

IntroduccionJugar videojuegos se vuelve cada dıa una actividad

mas cotidiana. La industria de los video-juegos ha estadotrabajando para disenar alguno que sea del agrado paracasi todos los cırculos sociales, a tal punto que si todavıahay gente que no juegue con ellos, lo mas seguro es queesten en el proceso de disenar alguno que cumpla conesas expectativas. Los video-juegos dejan una derramaeconomica cuantiosa a sus productores y desarrollado-res, haciendola una de las industrias de entretenimientocon un crecimiento tan alto que es difıcil de medir [1].

Dado lo anterior, es normal que la industria quiera en-contrar la “formula magica” para producir el video-juegoperfecto y, como consecuencia, que ademas sea altamen-te lucrativo. Por esto existen muchos manuales y guıasbasados en experiencias personales sobre que es lo quecompone un buen video-juego (e.g. [2]).

Hablar de video-juegos es hasta cierto punto facil ydifıcil. Todos los que alguna vez han jugado un video-juego tienen alguna “teorıa” sobre que hace buen juegoy que es un buena experiencia al jugarlo. Alguna vezme toco escuchar en una reunion decir que alguien eraun experto en video-juegos porque llevaba jugando lamayor parte de su vida. Todos tenemos derecho a pre-sentar nuestra opinion sobre algun tema en el que es-temos envueltos, pero generar conocimiento a partir deuna opinion, por muy bien informada que esta sea, esalgo complicado. Es esto lo que hace difıcil el trabajarcon video-juegos y todo lo que esto envuelve, todos (losque juegan) tienen una opinion al respecto, y la mayorıacree que esa opinion genera conocimiento.

Para iniciar la discusion, primero diferenciemos elasunto entre opinion y conocimiento. Popper [3] expo-ne que existen dos tipos de conocimientos: objetivo ysubjetivo. El conocimiento objetivo es aquel que permi-te encontrar la solucion a un problema, para a partir deallı comenzar a generar nuevos problemas y nuevas so-luciones. En otras palabras, el conocimiento objetivo esaquel que da una explicacion y permite predecir situa-ciones futuras. Mientras que el conocimiento subjetivoes aquel que responde a la interpretacion personal de losproblemas, por lo cual no permite la generalizacion niprediccion de situaciones futuras, simplemente respondea la opinion del observador.

Figura 1. Ajedrez. Detalle de pinturas de la tumba de

Metjtji (2350 A.C.), coleccion del Museo de Louvre.

Fuente: www.louvre.fr

El objetivo del presente artıculo no es presentarmecomo un experto en video-juegos, sino el de discutir acer-ca de la experiencia de jugarlos para generar conocimien-to objetivo.

Los videojuegos, y la experiencia de jugarlos, son ob-jetos de estudio complicados, pues caen dentro de loslımites de muchos, y diversos, campos de estudio co-mo son: estudios literarios, estudios de medios, filosofıa,computacion, psicologıa, etcetera. Si bien no es el interescubrir a detalle todos estos campos aquı, sı lo es presentarlos resultados mas relevantes para formular una discusionsobre la importancia de entender que es la experiencia dejugar videojuegos, y mas aun, la importancia de hacerlosobre una base de conocimiento objetivo.

De lo que sı no habla este artıculo es sobre las conse-cuencias psicologicas de jugar videojuegos. Por ejemplo,no se abordan temas sobre si jugar videojuegos nos hacemas violentos, inteligentes, etcetera. Nos ocupamos uni-camente de entender la experiencia de jugar un video-juego, o sea, el sentarse y estar jugando y disfrutando loque se hace.

El documento se encuentra organizado de la siguienteforma: primero se introduce el tema de juegos y video-juegos, despues el de la experiencia de uso, para poste-riormente mezclar ambos temas y discutir modelos sobrela experiencia de jugar videojuegos. Se termina con con-clusiones y trabajo futuro.



Figura 2. Chess Free HD desarro-

llado por Optime Software LLC.

Fuente: itunes.apple.com

Juegos y Video-Juegos¿Que es un video-juego? Por

sencilla que parezca la pregunta, esalgo complicado de definir. Tene-mos juegos de muchas formas y apa-riencias, ejemplos sobran: Tetris R©,Solitario, PacMan R©, World of War-craft, Grand Theft Auto1 son al-gunas de las formas aceptables quepuede tomar un videojuego. Otroscomo Second Life, FarmVille c©,juegos de apuesta tienen masobstaculos para poder ser acepta-dos como juegos por algunas perso-nas. Sin importar por ahora que de-fine un videojuego, lo que sı es se-guro es que al ver uno rapidamentelo podemos identificar. Es decir, nodefinimos un juego con base en suapariencia o caracterısticas fısicas,sino con base en la experiencia quepodemos obtener de el.

A pesar del exito comercial delos videojuegos, hasta hace 10 anos,aproximadamente, no era bien vis-to que alguna persona dijera quehacıa investigacion sobre videojue-gos. Hasta esa fecha, los principa-

les trabajos que abordaban a losjuegos provenıan, en general, de lafilosofıa. De aquı podemos men-cionar el trabajo del filosofo ho-landes Johan Huizinga. Huizingarealizo una reflexion sobre la fun-cion del juego en el desarrollo de lacultura humana, y el que la defini-cion del ser humano se hiciera a par-tir su capacidad de pensar, lo cualincluirıa tambien su capacidad dejugar [4]. En Homo-Ludens, Huizin-ga argumenta sobre como el jugarnos ayuda a definirnos como perso-nas, como grupo social y como cul-tura. Ademas de este estudio, otrosfilosofos y humanistas se dedicaronal estudio del juego, pero casi siem-pre abordaron el juego en funcionde la condicion humana y de perso-na, no una discusion sobre el juegoen sı mismo.

En el area de estudios literariosy de medios los juegos, en este ca-so los video-juegos, se vuelven ob-jeto de estudio de una manera masmetodica. De aquı nacen dos escue-las de pensamiento sobre el estu-dio de los video-juegos: Ludologıa yNarratologıa. Estas dos escuelas seenfrascaron en una discusion sobrecual debe ser el punto de estudio delos video-juegos. Para la primera elfoco deberıa ser el jugar, mientrasque para la segunda es la narracionde historias [5]. El principal expo-nente de la escuela de los ludologospropone el concepto de LiteraturaErgodica [6] para ejemplificar el ti-po de experiencia que significa in-teractuar con un juego. La literatu-ra ergodica implica el leer y hacer,como leer un libro de yoga, infor-marse sobre una pose y luego ha-cerla; no es leer el libro de yoga deprincipio a fin. Del lado de los na-rratologos, la experiencia era equi-parada con aquella representada enseries de ciencia ficcion como “Via-

je a las Estrellas” (Star Treck) [7], opara lectores mas modernos el cuar-to de entrenamientos de los X-Men.La experiencia de jugar era la deverse inmerso fısica y mentalmenteen un mundo ajeno al real, donde sepudieran realizar actividades e in-teractuar con personajes ficticios.

Al interior de estas dos escuelasse comienza a proponer una serie dedefiniciones para definir lo que esun juego. Sin embargo, no se puedellegar a consensuar una definicionuniversal. A cada definicion nuevase le propone un contra-ejemplo, unjuego que no puede ser descrito apartir de la abstraccion propuesta.La discusion no permite encontraruna definicion academica en la quetodos esten de acuerdo, pero sı per-mite formalizar el campo de estudiode los videojuegos.

Para fines de la discusion pro-puesta en este artıculo, pongamoscomo punto de partida la definicionde juego propuesta por Juul [8]:

“Es un sistema basado enreglas con un resultado

variable y cuantificable, dondea diferentes resultados se leasignan diferentes valores, eljugador hace un esfuerzo parainfluir el resultado, ademas de

sentirse emocionalmenteligado al resultado, y las

consecuencias de la accion sonnegociables”.

Esta definicion deja fuera, porejemplo, los juegos de azar puesen estos juegos el jugador no haceun esfuerzo para influir el resulta-do. O bien, no incluye juegos comoWorld of Warcraft o los basados enel WiiTMo KinectTM, pues las con-secuencias de la accion de jugar noson siempre negociables, como lo espor ejemplo, una lesion fısica.

1Wikipedia es una buena fuente para consultar de que tratan estos videojuegos.



Figura 3. El modelo de los elementos basicos de la experiencia de jugar [13]

A partir de la definicion academica propuesta, pode-mos complementar con una definicion de un desarrolla-dor de videojuegos. Koster [9] propone que un videojue-go es simplemente un conjunto de reglas disfrazadas poruna historia o escenario. Por ejemplo, describe Koster, aljuego de Tetris R© se le puede cambiar la historia, dondeen lugar de poner figuras geometricas para formar lıneasque van desapareciendo, se le puede considerar como lahistoria de un dictador. El objetivo de esta variante deljuego es dejar caer disidentes a un pozo y, al acomodar-los en lıneas horizontales, estos desaparecen; el dictadorpierde el juego cuando los disidentes forman una colum-na vertical para salir del pozo y hacer frente al dictador.En ambos casos las reglas del juego son las mismas, perola historia puede cambiar totalmente la experiencia dejugar ambos juegos.

Con base en las definiciones de Juul y Koster pode-mos extraer los componentes mınimos que deben estarpresentes al interactuar con un juego: reglas, historiae interactividad. Con estos tres componentes basicos,podemos proponer que los dos primeros forman la ca-racterıstica basica del juego, mientras que la tercera esel de la persona usando el juego, es decir, jugando. Paraentender el concepto de la experiencia de jugar nos mo-vemos de campo de estudio al de Interaccion HumanoComputadora, de interes para los estudiosos de la Inte-ligencia Artificial.

La experiencia de usoLa experiencia del usuario es el resultado de interac-

tuar con una aplicacion, la cual debe tratarse sea positi-va. La experiencia de uso se define a partir de entenderla tarea que va a realizar el usuario, el contexto en elque le va a realizar, ası como las caracterısticas propiasdel usuario. Si bien cada uno de los elementos puede serevaluado por separado, es la conjuncion de todos ellosla que forma la experiencia de usuario. Y el objetivo eslograr que el usuario tenga una experiencia positiva.

La experiencia del usuario es necesariamente subje-tiva, puede ser resultado de componentes temporal, sen-sual, emocional y composicional [10], que interactuanuno con el otro en diferentes momentos de la experiencia.Esto hace que sea difıcil medir o generalizar esta expe-riencia. Afortunadamente en el area de psicologıa posi-tiva existen diferentes teorıas que nos pueden ayudar aentender la experiencia de uso como algo no totalmentesubjetivo. Para medir una experiencia como positiva esnecesario entender que es lo que nos hace llegar a esosestados de experiencias plenas, en lugar de enfocarse enaquellas que han sido traumaticas. Csikszentmihalyi [11]propone el concepto de flow o flujo para describir aque-

llas experiencias que hacemos, y logramos, por el gustode llegar a ellas. Para llegar a flow se tiene que cumpliruna serie de pasos: debe ser un reto, desarrollar habi-lidades, permitir tanto la concentracion como medir elprogreso, y lograr metas. Es decir, tal vez el resultado de



la experiencia plena es personal, pero las etapas para al-canzarlo son comunes. Y es con base en dichos elementoscomunes que podemos compartir experiencias con otraspersonas, a pesar de que los resultados sean diferentes.

Entonces definamos a la experiencia de uso comotanto el proceso como el resultado [12], donde el primeroes la parte objetiva y sobre la cual podemos producirconocimiento objetivo, y la segunda es la parte subjetivade la experiencia.

La experiencia de jugar video-juegosAl analizar el proceso de lo que forma la experiencia

de jugar videojuegos, nos enfocamos primero en aquelloselementos que son necesarios, pero no suficientes, paraproducir una experiencia positiva al jugar. Es decir, po-demos jugar en un ambiente social donde tal vez lo quehace positiva la experiencia es la interaccion grupal, yel juego pasa a un segundo plano. Por eso el enfoque esel de tratar de entender, a partir de que una personacomienza a jugar, cuales son los elementos basicos quedeben estar presentes para construir una experiencia po-sitiva. El hecho de que los elementos esten presentes noasegura que la experiencia sea positiva, pero si no estan,la experiencia sera negativa.

Los elementos basicos de la experiencia de jugar [13]dividen la experiencia en dos elementos: descripcion deljuego e interactividad (ver Figura 3). En la primera seincluyen elementos como las reglas, escenario y el am-biente. En el segundo, el control, la apropiacion y losfacilitadores. La experiencia se construye a partir de lainteractividad, es decir, un juego con un ambiente pobreno esta inmediatamente condenado al fracaso, y vicever-sa, uno con los mejores graficos y sonidos no esta desti-nado al exito.

La interactividad consiste en primera instancia en ob-tener el control del juego. Es decir, conocer las accionesbasicas (brincar, rotar, etc.) y su mapeo a los controles

usados, ademas de entender el objetivo principal del jue-go, mantenerse ocupado. Mientras que la apropiacion esel usar el control para realizar nuestros propios objetivos,elaborar estrategias, realizar actividades fuera de nues-tra cotidianidad para que el juego nos pueda premiar. Enun ejemplo mas tangible, apropiarnos del juego implicacambiar un: “se murio el monito” por un “yo perdı”.

Los facilitadores sirven para “amortiguar” la falta decontrol para lograr una apropiacion. Es decir, a falta decontrol los elementos esteticos, o nuestras experienciasprevias, pueden lograr que lleguemos a apropiarnos dela experiencia. Pero aun a pesar de esto, si no llegamosa tener control, los facilitadores no pueden mantener laapropiacion.

La importancia de identificar los elementos necesa-rios para una experiencia positiva al jugar es que nosdan herramientas para manipular y conocer los gradosque cada uno de esos elementos pueden tener en la ex-periencia global.

Por ejemplo, en una serie de experimentos que serealizaron con el juego de Guitar Hero R©, se comparo laexperiencia de jugar utilizando la guitarra versus el con-trol normal del PlayStation R©. El estudio se realizo endos etapas. En la primera, el enfoque se centro unicamen-te en la parte subjetiva. Se les pidio a los participantesque jugaran y al finalizar nos dijeran su opinion. El re-sultado fue que las experiencias eran diferentes, y que nose podıa generalizar con base en dichas opiniones. En lasegunda etapa se utilizo el modelo propuesto y los resul-tados mostraron que aquellos participantes que jugaroncon el control tuvieron una experiencia positiva, pero enterminos comparativos, estaban jugando un juego dife-rente. Mientras que los que jugaron con la guitarra sesintieron estrellas de rock, los que jugaban con el controlunicamente se divertıan [14].

Los jugadores tienen una opinion sobre sus video-juegos y suelen creer

que esa opinion genera conocimiento.

Conclusiones y trabajo futuroEl objetivo del presente artıculo ha sido poner en la

mesa de discusion la experiencia de jugar video-juegospara poder producir conocimiento objetivo. Dado lo an-terior, se presento una discusion sobre el concepto dejuego, experiencia de uso, y el modelo de los elementosbasicos de jugar videojuegos. El objetivo de dicho mode-lo es el de proveer de los elementos necesarios que puedanser manipulados y aislados para entender que es lo queforma la experiencia, ası como para predecir el comporta-miento que se tendra una vez que dichos elementos seanalterados.

Que se puede lograr al aislar los diferentes elemen-tos es una cuestion abierta. Actualmente me encuentroinvestigando la influencia que tienen los dispositivos deentrada (los controles) al desarrollar estrategias mien-tras jugamos. En estudios preliminares hemos visto queal jugar el mismo juego con el Nintendo WiiTMo con lacomputadora, la gente emplea diferentes estrategias an-te las mismas condiciones. Si bien aun no queda claro elpor que sucede esto, al entender cuales son los elemen-tos que forman la experiencia se hace mas manejable elcomprender que puede influir en dichos cambios.

Dentro del campo de la Inteligencia Artificial, la im-



portancia de conocer los diferentes elementos que formanla experiencia de jugar radica en que pueden utilizarsetecnicas de esta disciplina para mejorar la experienciadel jugador. La deteccion de patrones, minerıa de da-tos, y aprendizaje computacional podrıan usarse paraadquirir perfiles y lograr una experiencia de juego sos-tenida adaptando cada uno de los elementos. Al mismotiempo, se puede usar elementos de vision computacionalpara detectar si el jugador presenta sıntomas de fatigao algun tipo de estres para terminar o adaptar el jue-go. Esto ultimo nos permitirıa explorar la relacion queexiste entre videojuegos y adiccion, y los elementos de laexperiencia que pueden producir adiccion.

Como conclusion general se puede ver que el campode los video-juegos es multidisciplinario donde el trabajosinergico puede lograr un entendimiento mas completo dealgo, que a pesar de ser muy criticado, es de importanciapara nuestra formacion humana. En otras palabras, pa-ra comprender la importancia de los juegos es necesariodarle el lugar que necesita en funcion de su influencia, ydonde todos podamos aportar algo para su mejor com-prension.✵

REFERENCIAS

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13. Calvillo-Gamez E. H., Cairns P., Cox A.L.(2010)“Assesing the core elements of the gaming ex-perience”. Evaluating User Experience in Games.Springer, London, UK.

14. Calvillo-Gamez E. H. (2009)On the Core Elementsof the Experience of Playing Video Games. PhDthesis, University College London.

SOBRE EL AUTOR

Eduardo H. Calvillo Gamez cuenta con los grados de doctor en Interaccion Humano Compu-tadora por el Colegio Universitario de Londres (UCL) en Reino Unido, maestro en Cienciasen Ingenierıa Electrica por la Universidad Tufts en Boston, Estados Unidos, e ingenieroelectronico por la Facultad de Ciencias de la Universidad Autonoma de San Luis Potosı.Sus areas de interes e investigacion son Experiencia de Uso, Video-Juegos, Dispositivos deEntrada, Estrategia Tecnologica, Sistemas de Informacion y Epistemologıa de InteraccionHumano Computadora.Ha sido editor invitado de la revista de investigacion Entertainment Computing de Elsevier,Director del Programa Academico del Taller Mexicano de Interaccion Humano Computado-ra, y consultor en la misma area.



ARTICULO ACEPTADO

Ruta tecnologica de realidad virtual para el sectorelectricopor Miguel Perez Ramırez

IntroduccionCompanıas como la Comision

Federal de Electriciad en Mexico(CFE) buscan y adoptan tecno-logıas que les permitan ser eficien-tes. Para que una tecnologıa pue-da convertirse en candidata para seradoptada, esta debe aportar algunvalor a la empresa. Un caso particu-lar es el de la tecnologıa de Reali-dad Virtual (RV), que recientemen-te esta teniendo auge en diversosambitos que pueden ir desde com-panıas que requieren complejos si-muladores basados en RV, hasta sis-temas de entretenimiento (filmes,juegos etc.).

Antes de que CFE empeza-ra a utilizar esta tecnologıa, serealizo un estudio [1] en el que pri-mero se identificaron las bondadesde la RV y despues se analizaronlos tres grandes procesos (Genera-cion, Transmision y Distribucion)de CFE, para determinar posiblesnichos de aplicacion, que ademascumplieran con la condicion men-cionada, nichos donde la RV fueraportadora de valor.

Ademas de esto tambien serealizo un mapa tecnologico quepuede ser utilizado como guıadurante las diferentes etapas deadopcion de la RV. Este estudioarrojo un diagnostico positivo, unade cuyas conclusiones es que CFErepresenta un campo fertil para eluso y la aplicacion ventajosa de laRV. Actualmente CFE esta usandoesta tecnologıa a traves de sistemasbasados en RV para entrenamientoen mantenimiento a lıneas energi-zadas de media tension. Aquı semuestran algunos de los resultadosdel estudio realizado y el mapa tec-nologico de RV para CFE.

Realidad VirtualEl Grupo de Realidad Virtual

(GRV) del Instituto de Investiga-ciones Electricas (IIE) ha estado co-laborando con el sector electrico delpaıs desde el ano 2003 para la adop-cion de la Realidad Virtual. A finde contar con un punto de referen-cia, el GRV ha adoptado el siguien-te concepto.

RV es la representacioncompleta o parcial de unambiente real o ficticio, atraves del uso de medios

electronicos. Dicharepresentacion puede incluirgraficas en 3D y/o imagenes ypuede o no ser inmersiva [1].

La RV no inmersiva permite lainteraccion a traves de raton y te-clado (Figura 1). Mientras que laRV inmersiva puede demandar ele-mentos tales como guantes, visores,joysticks, etc., a traves de los cualesel usuario tiene la sensacion de es-tar inmerso dentro de un ambientevirtual (Figura 2).

Uso de la RVEl desarrollo de aplicaciones de

RV es dominado por Estados Uni-dos en America, Inglaterra en Eu-ropa, y Japon en Asia [2]. Tambienen continentes como Oceanıa o enpaıses como Canada y Mexico en-contramos aplicaciones basadas enRealidad Virtual. En lo que respec-ta al uso de RV en el sector electri-co, podemos mencionar desde mo-delos en 3D de cuartos de control ysistemas de monitoreo [3], centralesgeneradoras [4], hasta simuladorespara centrales nucleoelectricas [5],sistemas para capacitacion de per-sonal en la operacion de subesta-

Figura 1. RV no inmersiva

Figura 2. RV inmersiva

ciones [6, 7], capacitacion en man-tenimiento a lıneas energizadas [8,9]. Dichos sistemas son desarrolla-dos tanto por empresas dedicadasa la creacion de sistemas basadosen Realidad Virtual como por uni-versidades en diferentes partes delmundo (Figuras 3 y 4).

En cuanto a las areas con unmayor numero de aplicaciones sepresentan las siguientes de acuerdoa un orden de demanda e importan-cia [2]: 1) Capacitacion y entrena-miento. 2) Proyectos de investiga-cion. 3) Manufactura. 4) Serviciosde negocio. 5) Entretenimiento.

Recientemente se ha visto un in-cremento en el numero de desarro-llos basados en RV, tal es el casodel area de entretenimiento, con po-pulares filmes, video juegos y simu-ladores tipo arcade, pero lo mismosucede en todas las areas menciona-das por Burdea y Coiffet [2].



Valor de la RVEl GRV ha comprobado que la RV posee cualidades

que pueden ser aprovechadas en diferentes aplicaciones.El usuario puede interactuar con los ambientes virtualespercibiendo un comportamiento muy similar al compor-tamiento que percibirıa en un ambiente real. Esto com-prende retos que establecen algunos juegos o recorridosvirtuales (Figuras 5), hasta acceso a lugares peligrosos oentrenamiento de actividades peligrosas (Figura 6), ta-les como cirugıas en medicina, mantenimiento a equipose instalaciones e incluso actividades belicas.

En capacitacion, un ambiente virtual puede heredarlas facilidades de otros sistemas computarizados, como esel poner a disposicion de un mayor numero de personasel conocimiento especializado contenido en el sistema,disminuyendo costos por viajes y estancias donde se en-cuentran las instalaciones reales. Un ambiente virtualtambien permite simular situaciones de contingencia enforma controlada, que difıcilmente podrıan ser reprodu-cidas en la realidad. La RV puede usarse para visualizardatos, e.g. geologicos, o disenar ambientes y visualizarlosantes de construirlos en la realidad (Figura 7). Estos sonsolo ejemplos del amplio espectro de aplicacion de la RV.

Ejemplo de analisis de procesos en CFEy aportacion de valor

En la busqueda de nichos de aplicacion de la RV enCFE, al analizar una central de generacion termoelectri-ca, encontramos que en ella se llevan a efecto tres trans-formaciones de energıa [10].

La primera consiste en transformar la energıaquımica almacenada en el combustible, en energıatermica para producir vapor en la caldera.

La segunda en convertir la energıa termica del va-por en energıa mecanica por medio de la turbina.

La tercera consiste en transformar esta energıamecanica en energıa electrica (Figura 8).

Por estas transformaciones los sistemas mas impor-tantes de una central termoelectrica son: 1) Sistema decondensado, 2) Sistema del generador de vapor, 3) Sis-tema del generador electrico.

Sin embargo, una central esta compuesta por mas de60 sistemas y subsistemas. Cada sistema involucra dife-rentes equipos, ası como procedimientos asociados talescomo procedimientos de operacion, paro, mantenimien-to, arranque, etc., algunos de los cuales implican ciertosriesgos. Todos estos procedimientos requieren de perso-

Figura 3. Mantenimiento a lıneas energizadas

Figura 4. Mantenimiento a subestaciones

Figura 5. Recorrido en una central termoelectrica



Figura 6. Actividades

peligrosas

Figura 7. Arquitectura, ingenierıa

y diseno [11]

Figura 8. Arreglo: turbina → gene-

rador → excitador

nal capacitado para que los equipos operen de maneraeficiente, y para evitar accidentes al personal o danos alos equipos. Por otro lado, CFE dedica una gran can-tidad de recursos para capacitar a su personal de talmodo que sus procesos sean eficientes y sin accidentes.Ası que solo considerando el proceso de generacion y solocomo herramienta de capacitacion y entrenamiento, quede acuerdo a Burdea y Coiffet [2] son las areas de mayoraplicacion de la RV, se puede observar el gran potencialde aplicacion de la tecnologıa de RV en CFE.

Analisis costo beneficioEl analisis costo-beneficio realizado en [1] muestra

que el costo de un sistema de RV puede recuperarse acorto plazo solo considerando ahorros por concepto deestancias y traslados a centros de entrenamiento, con-ceptos cuyos costos disminuyen con el uso de estos siste-mas, ya que el aprendizaje puede iniciar localmente comoauto-aprendizaje o en cursos formales.

El analisis se baso en una metodologıa estandar [12],donde se determinan a) Los costos de desarrollo de un sis-tema basado en RV. b) Los beneficios economicos que seespera obtener con el uso de sistemas de RV. En este casoespecıfico al enfocar el uso de la RV en capacitacion, losbeneficios estaran dados por la diferencia entre los costosde capacitacion tradicional y los costos de capacitacionutilizando RV. c) Finalmente se obtiene la relacion costobeneficio dada por la expresion que sigue a continuacion.En terminos financieros la mejor solucion es aquella queprovee la relacion costo/beneficio mas alta.

Relacion costo beneficio = BeneficiosCostos

El beneficio esta dado por la disponibilidad del con-tenido “instruccional” especializado de los sistemas, atantas personas como se requiera a nivel nacional en laempresa y a traves de licencias sin costo. Eso compara-do con el reducido numero de cursos tradicionales, queserıan posibles con el costo de desarrollar estos sistemas.

Los otros procesos, Transmision y Distribucion, sonsimilares en cuanto a las necesidades de capacitacion.

Estos procesos involucran equipos y procedimientos demantenimiento, construccion e instalaciones de equipo,ası como personal capacitado. Tambien son areas deoportunidad para obtener beneficios de aplicar la RV.

La RV tambien puede ser aplicada con ventajas endiversos campos en CFE, por ejemplo: Diseno de insta-laciones antes de construirlas, lo cual permite visualizaralguna instalacion o diseno antes de ser construido oinstalado (Figura 9). En centrales nucleo electricas per-mitira simulaciones, recorridos virtuales y entrenamientode procedimientos sin riesgos.

Metodologıa de desarrolloConocer el costo de desarrollo de los sistemas de RV

es necesario para realizar su analisis costo beneficio. Di-cho costo a su vez depende de la metodologıa de desarro-llo. A continuacion se describe la metodologıa utilizadapara el desarrollo de los sistemas de RV no inmersivos[10], la cual esta basada en las etapas de desarrollo re-portadas en la literatura de Ingenierıa de Software. Unavez que tenemos la especificacion de requerimientos y eldiseno del sistema (interfaz de usuario, ya que el disenodel ambiente virtual podrıa ser guiado por el escenarioreal), estas son las etapas de desarrollo que se siguen:

1. Recopilacion de informacion: Dependiendo delcampo de aplicacion, primero se determina elnumero objetos que seran parte del ambiente vir-tual y su complejidad. La informacion es filmadaen video de modo que las imagenes y dimensio-nes fısicas de los objetos queden a disposicion delos desarrolladores. Si se tienen las especificacionestecnicas de los equipos u objetos, su medicion fısicapodrıa no ser necesaria.

2. Modelado 3D: Todos los objetos son representa-dos a escala en 3D y texturizados para aumentarsu nivel de realismo. Usamos 3DSMax (Figura 10).

3. Creacion de escenas: Todos los modelos 3D pre-viamente elaborados son integrados en los escena-rios o ambientes virtuales (Figura 11).



Figura 9. Bombas de trasiego en

una planta generadora

Figura 10. Modelo 3D Figura 11. Escena virtual

4. Animacion: Aquı se elaboran las animaciones pro-pias de cada modelo 3D. Por ejemplo, el movimien-to de un helicoptero, el girar de las aspas de unventilador, o el operar de una grua, etc.

5. Elaboracion de un guion: Es similar al guion deuna pelıcula; contiene explicaciones e instruccionespara la interaccion usuario-sistema.

6. Interaccion y audio: Se agrega sonido ambien-tal a la escena segun los objetos incluidos y audiosexplicativos. Tambien se desarrolla la interaccionentre usuario y sistema. Ası, de acuerdo a las accio-nes del usuario, diferentes comportamientos de laescena son elaborados, de tal modo que los usuariosperciban las reacciones del ambiente de acuerdo asu interaccion. Para esto hay diferentes herramien-tas, nosotros hemos utilizado OGRE y Cult3D.

7. Desarrollo de la interfaz: La interfaz integra laescena virtual, los menus, las explicaciones y lasinstrucciones, de tal modo que la interaccion delos usuarios es guiada todo el tiempo. Para estoutilizamos C++ y Flash (Figura 3).

Ruta Tecnologica de RV

Ruteo tecnologico“Ruteo” tecnologico (o technology roadmapping) es

un proceso de planeacion de uso o desarrollo de tecno-logıa guiado por la necesidad de productos, para ayudara identificar, seleccionar y desarrollar alternativas tec-nologicas que satisfagan la demanda de productos [13].

Ası, sabiendo que productos se necesitan, el procesode roadmapping provee una manera de desarrollar, or-ganizar y presentar informacion sobre los requerimientoscrıticos de los productos que se necesitan y una lınea detiempo indicando los objetivos parciales que se deben ircumpliendo. Tambien identifica tecnologıas que necesi-tan ser desarrolladas para cumplir con dichos objetivos

y provee informacion necesaria para combinar diferentesalternativas tecnologicas. La ventaja principal del tech-nology roadmapping es que provee informacion para to-mar mejores decisiones de inversion en tecnologıa.

Por otra parte el mapa tecnologico (o technologyroadmap) es un documento generado por el procesode roadmapping. Identifica “caminos” para cumplir conciertos objetivos de rendimiento. El roadmap identificaobjetivos precisos y ayuda a enfocar recursos en las tec-nologıas que son necesarias para lograr los objetivos.

Mapa tecnologico de RV para sector energeticoEl mapa tecnologico presentado aquı surge como re-

sultado de seguir los pasos de metodologıas conocidas.En este caso la metodologıa utilizada es descrita en [13],y consta de los siguientes seis pasos (ver Figura 12).

1. Identificar el producto que sera el enfoquedel roadmap . Existen varias opciones de pro-ductos a considerar, por ejemplo: a) Capacitacionen diferentes procedimientos (e.g. arranque, opera-cion, mantenimiento, paro), asociados a diferentestipos de equipos. b) Planeacion y diseno (e.g. ex-tensiones a la red electrica, simulacion de inunda-ciones de presas). c) Simulacion (funcionamientode equipo, de procesos). d) Control remoto (e.g. deequipos, de plantas, subestaciones), etc. Sin embar-go, se enfoco la atencion en la capacitacion, por seruna de las areas de mayor aplicacion de esta tec-nologıa y ası maximizar las posibilidades de exito.

2. Identificar los requerimientos crıticos delproducto o proceso y sus objetivos. Entreotros requerimientos crıticos de la capacitacion sepueden mencionar: a) Ausencia de riesgos, evitan-do ası accidentes. b) Disminucion de costos de ca-pacitacion. c) Reduccion de tiempo de estancia enlos centros de capacitacion, donde a mayor tiempomayor costo. d) Incremento del numero de perso-nas capacitadas. e) Disposicion del conocimiento



de los expertos para cualquier persona interesada.f) Inclusion de ambientes de aprendizaje realistase interactivos que tengan un comportamiento muyparecido al real. Cabe redundar en que todos estosrequerimientos son ventajas de la RV.

3. Especificar las areas tecnologicas principa-les. a) Areas relacionadas con la RV en el procesode capacitacion. Existe diversidad de opciones pueslas aplicaciones de RV son multidisciplinarias, e.g.tutores y tutores inteligentes, simulacion, electroni-ca y comunicaciones para control remoto de equi-pos, electrica, -el area de CFE-, tecnologıas webpara capacitacion a distancia, y multimedia en laensenanza. b) Areas de la misma RV. Subareas dela RV como: modelado 3D, tecnicas de optimiza-cion, animacion, vision estereoscopica, sonido 3D,dispositivos de entrada, retroalimentacion de fuer-za y tactil, control remoto, etc.

4. Especificar los drivers de la tecnologıa y susobjetivos. Las caracterısticas deseables en la ca-pacitacion, al mismo tiempo constituyen los driverso variables crıticas (ver 2 arriba).

5. Identificar alternativas tecnologicas y suslıneas de tiempo. Sugerimos tres etapas o gene-raciones de sistemas de RV en una lınea de tiempo.

1a generacion de sistemas de RV. Su principalcaracterıstica es que sean no inmersivos para dis-minuir los riesgos de la inversion. Estos sistemasestaran en uso a lo mas dentro del segundo ano apartir del inicio de su desarrollo. Despues habra unperiodo de uso y evaluacion, acompanado del desa-rrollo de otros sistemas del mismo tipo (4 anos).Esto cubrira un periodo total de 5 anos. Genera-cion de sistemas orientada a la capacitacion.

2a generacion de sistemas de RV. Su principalcaracterıstica es que pueden integrar una inmersionvisual y permitir la interaccion con guantes. Estageneracion se dara en los anos del 5 al 7. Sin em-bargo, esto debe ser realizado previo analisis quejustifique su conveniencia de acuerdo a aplicacio-nes especıficas, dado que aunque hay ventajas encomun (interactividad, recorridos virtuales, anima-ciones, etc.), tanto la RV inmersiva como la no in-mersiva tienen ventajas propias.

3a generacion de sistemas de RV. En ella lossistemas de RV diversificaran sus aplicaciones, in-cursionando en areas tales como diseno, planea-cion, simulacion, control remoto, retroalimentaciontactil y de fuerza, sistemas colaborativos y cual-quier otra tecnologıa con la que el usuario puedainteractuar segun las demandas de la aplicacion.

6. Recomendar las alternativas tecnologicasque deban ser tomadas. Las alternativas tec-nologicas estan dadas de acuerdo al tipo de gene-racion de los sistemas de RV (ver 5 arriba).

ConclusionesEl analisis citado [1] confirma que la RV puede ser

utilizada primeramente en sistemas de capacitacion de-bido a la gran cantidad de procedimientos involucradosen los tres grandes procesos Generacion Transmision yDistribucion (GTD) de CFE. Una vez desarrollado e im-plantado un sistema dentro del primer ano de adopcionde la tecnologıa de RV, su uso y evaluacion pueden dar-se a partir del segundo ano. Ası, CFE puede aplicar laRV en a lo mas dos anos a un bajo costo, bajo la re-comendacion de una primera generacion de sistemas deRV no inmersiva. Esto implicarıa la adquisicion de mu-cha informacion para la toma de decisiones. Se podrıaestimar de manera mas acertada el alcance de futurossistemas, el costo y beneficios derivados de cada sistemay los usuarios finales de CFE empezarıan a usar la tec-nologıa de manera cotidiana. La inmersion de la segundafase es solo un paso mas que sin embargo implicara unamayor inversion. Para el inicio de la tercera generacionCFE ya se encontrara en un periodo de madurez en eluso de esta tecnologıa.

Actualmente CFE-Distribucion, siguiendo la prime-ra generacion sugerida en el mapa tecnologico, esta enproceso de implantacion y uso de los siguientes sistemasde RV: sistemas para adiestramiento en mantenimiento alıneas energizadas (ALEn3D) de media y alta tension; ysistema para capacitacion en mantenimiento a lıneas sub-terraneas. Estos caen dentro de la primera generacion desistemas. Tambien se ha terminado la primera fase de unsistema para capacitacion en pruebas de puesta a puntoy mantenimiento de subestaciones, que incluye 20 prue-bas. Este sistema inicia la incursion dentro de la segundageneracion de sistemas de RV, ya que utiliza herramien-tas y tecnicas de desarrollo que permitiran migrarlo a unsistema inmersivo, en caso de que CFE ası lo requiera.

Los sistemas mencionados estan desarrollados y listospara utilizarse. Sin embargo es necesario que su uso seaprescrito de manera formal dentro de los programas decapacitacion de CFE. Esto tendra un impacto en la apli-cacion, pues los sistemas permitiran a los usuarios iniciarsu aprendizaje aun sin instructor o fuera de un curso for-mal, es decir, sin costo para la empresa, cuyas horas deauto-capacitacion no precisamente sean contabilizadas.Ademas la disponibilidad de conocimiento especializadopuede incrementar el numero de personal capacitado.✵

INFORMACION ADICIONALPara saber mas del GRV del Instituto de InvestigacionesElectricas consultar vmnlb.iie.org.mx/grv/main.asp


http://vmnlb.iie.org.mx/grv/main.asp


Figura 12. Mapa tecnologico de RV para

CFE

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11. Lpioe. SkyscraperCity, Club Forums, Creative Corner,“Your Own Stadium Design”. www.skyscrapercity.com/showthread.php?t=330977&page=53. Disponible 3/2011.

12. Sociedad Latinoamericana para la Calidad, “Analisis Cos-to/Beneficio”, www.gestionescolar.cl/UserFiles/P0001%5CFile%5Carticles-101189 recurso 1.pdf. Visitado en 2008.

13. Garcia H.B. (1997) “Fundamentals of Technology Road-mapping”, Sandia National Laboratories, Report SAND97-0665. Albuquerque, NM 87185-1378.

SOBRE EL AUTOR

Miguel Perez Ramırez es licenciado en Computacion por la Escuela de Ciencias Fısico Ma-tematicas de la Universidad Autonoma de Puebla. Realizo maestrıa en Ciencias de la Computacioncon especialidad en Ingenierıa de Software en el Centro Nacional de Investigacion y DesarrolloTecnologico; y obtuvo su doctorado en Ciencias Computacionales con especialidad en InteligenciaArtificial de la Universidad de Essex, Inglaterra. Desde 1992 trabaja en el IIE como investigadorde la gerencia de Tecnologıas de las Informacion, y lıder del Grupo de Realidad Virtual. Tambiense ha desempenado como catedratico de maestrıa e ISC en el ITESM Campus Cuernavaca. Hapublicado diversos artıculos en congresos nacionales e internacionales.



ARTICULO INVITADO

Navegacion inteligente para obtener ambientese-Learning flexibles basados en objetos deaprendizajepor Liliana Argotte Ramos, Julieta Noguez Monroy y Gustavo Arroyo Figueroa

IntroduccionUn ambiente e-Learning se refiere al uso de tecno-

logıas de Internet que proporciona una amplia gama desoluciones para adquirir conocimiento [1]. Los sistemase-Learning facilitan el aprendizaje sin restricciones detiempo ni espacio; caracterısticas que impactan en cual-quier organizacion al extender la opcion de aprendizaje aun mayor numero de trabajadores e incursionar en nue-vos modelos de capacitacion. Por otra parte, los objetosde aprendizaje (OAs), basados en el concepto del para-digma orientado a objetos, surgen como un esfuerzo paracrear componentes educativos o modulos que puedan serreutilizables en diferentes contextos de aprendizaje.

El Modelo de Referencia de Objetos de ContenidoCompartible (Sharable Content Object Reference Model,SCORM) es el estandar de e-Learning mas utilizado anivel mundial para la elaboracion de cursos conforma-dos por unidades independientes de informacion (OAs)que residen en un repositorio y que pueden ser vistosen muchas plataformas de administracion de contenidosde aprendizaje (Learning Content Management Systems,LCMS) que tambien cumplan con dicho estandar [2].Aunque SCORM tambien tiene un modelo de secuen-cia y navegacion para la presentacion dinamica de loscontenidos de aprendizaje basandose en las necesidadesdel estudiante [3], este debe ser pre-configurado por cadainstructor, con la limitante que responde de igual manerapara cada participante o estudiante, conforme va reali-zando las actividades de aprendizaje.

En este trabajo se presenta la creacion de modelosde secuencia SCORM flexibles, que aprovechando losavances que ofrece el campo de la inteligencia artificial,permitan al tutor o instructor agregar complejidad a susmodelos de secuencia o trayectorias diversas de recursosde aprendizaje en un menor tiempo, logrando que el am-biente se adapte al ritmo de avance de cada participantey promoviendo mejoras en su aprendizaje.

Los objetos de aprendizaje (OAs)Aunque han sido definidos de varias maneras, actual-

mente se reconoce como un objeto de aprendizaje a unaentidad digital, auto-contenida y reutilizable, con un cla-ro proposito educativo, constituido por al menos trescomponentes internos editables: contenidos, actividadesde aprendizaje, y elementos de contextualizacion. A ma-

nera de complemento, los objetos de aprendizaje han detener una estructura (externa) de informacion que facili-te su identificacion, almacenamiento y recuperacion: losmetadatos [4]. En forma esquematica un OA se podrıarepresentar como se ilustra en la Figura 1.

Sin embargo, para que los OAs puedan ser realmenteintercambiables, modificables o reutilizables se requiereque esten basados en estandares.

Modelo SCORMEl Modelo SCORM es un modelo que refiere a un sis-

tema de estandares, especificaciones y lineamientos tecni-cos correlacionados, disenados para cumplir con los re-quisitos de alto nivel del contenido y sistemas de apren-dizaje (OAs). SCORM contiene un modelo de agregacionde contenidos y un ambiente de ejecucion para que los ob-jetos de aprendizaje sean compatibles con la ensenanzaadaptable basada en los objetivos, preferencias, desem-peno y otros factores de la experiencia del aprendiz (co-mo las tecnicas educativas). SCORM tambien tiene unmodelo de secuencia y navegacion para la presentaciondinamica de los contenidos de aprendizaje basandose enlas necesidades del aprendiz [3].

El uso de una especificacion de OAs como SCORMestandariza la creacion y utilizacion de los mismos, puespermite a cualquier Sistema de Administracion de con-tenidos de aprendizaje (LCMS) o ambiente e-Learningbasado en este estandar, buscar, importar, compartir,reutilizar y exportar contenido de aprendizaje en formanormalizada.

La secuenciacion de SCORM ofrece a los desarrolla-dores de cursos e-Learning herramientas para crear di-senos que puedan adaptarse a las necesidades de apren-dizaje de los estudiantes, aplicando en forma consistentelas capacidades de secuenciacion.

SCORM no aborda, pero tampoco excluye, la secuen-ciacion basada en inteligencia artificial. El modelo de na-vegacion de SCORM proporciona flexibilidad a los desa-rrolladores de contenido para disponer de los controles denavegacion y determinar si el estudiante tendra opcion ono de navegar libremente en el contenido del curso. Sinembargo, esta puede ser tambien una desventaja al noquedar claras las reglas de navegacion SCORM para losdisenadores de contenido.



Figura 1. Representacion de un OA Figura 2. Componentes de un STI

Sistemas tutores inteligentesLos Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) son am-

bientes interactivos de aprendizaje que tienen la habi-lidad de adaptarse a la situacion especıfica de un estu-diante durante el proceso de ensenanza [5]. Un STI esun sistema que tiene como objetivo principal reprodu-cir el comportamiento de un tutor humano que puedeadaptarse al ritmo de aprendizaje del estudiante [6].

Ası mismo los STI’s buscan imitar tanto metodos co-mo el dialogo natural de los profesores, generar interac-ciones educacionales en tiempo real y en demanda, segunlos requisitos individuales de los estudiantes [7] .

La funcionalidad de un STI trata de incluir lo que unprofesor humano hace: seleccionar (o generar) el mate-rial apropiado, crear ejercicios, monitorear la actividaddel estudiante, dar orientacion durante los ejercicios yretroalimentacion inmediata, entender por que los estu-diantes incurren en equivocaciones, modificar el estilo dela presentacion segun el estilo del estudiante, hacer yresponder a las preguntas.

Para Woolf [8] los cuatro componentes principales deun STI son el modelo del estudiante, el modelo pedagogi-co, el modelo de dominio del conocimiento y el modulode comunicacion. Otros autores [9] habıan propuesto co-mo quinto componente el modelo del experto, que ac-tualmente se considera dentro del modelo del dominiodel conocimiento (algunos STI ya no lo consideran). Enla Figura 2 se observan las interacciones entre los cincocomponentes de un STI.

La mayorıa de los STI’s emplean para construir elmodelo del estudiante diversas tecnicas de InteligenciaArtificial. Las mas utilizadas por su simplicidad y efica-cia son las redes bayesianas y las redes de decision. Estasredes forman parte de los Modelos Graficos Probabilistas(MGP’s). Los MGP’s modelan la incertidumbre con va-riables probabilistas relacionadas mediante dependenciasy son expresadas en forma de grafos acıclicos [10].

Como se menciono anteriormente, en SCORM la se-cuencia de despliegue de los OAs es un modelo basadoen reglas, donde el instructor juega un papel fundamen-tal para establecer previamente los diferentes caminos deaprendizaje que puede tener un estudiante. Debido a que

con ello no se garantiza la efectividad del aprendizaje alno tener todas las trayectorias posibles de aprendizaje,ni la adaptacion a las necesidades especıficas de apren-dizaje de cada estudiante, se propuso en este trabajode investigacion utilizar herramientas de los MGPs, enparticular las redes de decision, que pudieran ser usadospara anadir inteligencia y adaptacion al modelo de se-cuencia SCORM existente.

Redes de decisionUna red de decision (Decision Network, DN) es una

representacion matematica y grafica de una situacion queinvolucra situaciones con decisiones. Tambien recibe elnombre de diagrama de influencia. Es una generaliza-cion de una red Bayesiana, en la cual se puede modelary resolver problemas de toma de decisiones e inferenciaprobabilıstica, siguiendo un criterio de maxima utilidadesperada [11]. La utilidad expresa que tan deseable es elresultado de cada posible accion. Este tipo de problemasnormalmente presenta incertidumbre.

Un diagrama DN es un grafo acıclico con tres tiposde nodos: de incertidumbre (aleatorios y de evidencia)representados por ovalos; de decision, representados porrectangulos; y de utilidad, representados por hexagonoso diamantes. La Figura 3 ilustra estos diagramas.

Redes de decision y OAsDebido a las ventajas de las redes de decision se pro-

pone aplicarlas en el problema de secuencia de los OAs,donde el resultado de la propagacion de las evidenciasen la red proporcione la mejor accion pedagogica a se-guir por el estudiante, en otras palabras la secuencia deOAs indicada para ese estudiante. Al ser tambien la redde decision una extension de las redes bayesianas se si-gue infiriendo y diagnosticando el estado actual cogni-tivo del estudiante, por lo que es posible la secuencia ynavegacion flexible. Sin embargo, para lograr realmenteun aprendizaje flexible se debe considerar el conocimien-to previo del alumno en un OA y propagar esa evidenciajunto con el estado cognitivo actual. Esto se puede lograrconsiderando el tiempo para crear una red de decisiondinamica como se muestra en la Figura 4.



Figura 3. Componentes de una red

de decision Figura 4. Red de decision dinamica

Secuencia y navegacion inteligenteEl modelo propuesto en este trabajo se denomina Sis-

tema Inteligente Aprende o SI-APRENDE. El sistemacontempla el modelo Tutor de un STI para estableceruna secuencia y navegacion flexible de OAs. Se utiliza-ron redes de decision dinamicas para seleccionar la accionpedagogica que mejor se adapte a la situacion de apren-dizaje de cada estudiante, pues una de las principalesventajas de las redes de decision es justo la combinacionde las teorıas de probabilidad, utilidad y decision.

La red de decision usada en el sistema SI-APRENDEpermite manejar la incertidumbre asociada al estado deconocimiento del estudiante sobre un OA mediante lasprobabilidades condicionales que el experto inicialmenteproporciona. La capacidad de inferencia de una red dedecision es otra de sus ventajas, pues cuenta con varia-bles observables dada la interaccion del estudiante con elsistema, como el progreso de la actividad o la satisfacciondel objetivo, y realiza tambien predicciones basadas en laevidencia del conocimiento del OA. La funcion de utili-dad establecida por el experto del dominio de aplicacionasegura que el modelo tutor tome la mejor decision.

En la Figura 5 se presenta el modelo de red de deci-sion propuesto para la base de conocimiento. Esta red dedecision se compone de las siguientes variables aleatorias:conocimiento del OA, satisfaccion del objetivo, progresodel objetivo, progreso de la actividad, calificacion, eva-luacion, proyecto, tarea y practica, aunque estas podrıanvariar dependiendo del contexto de aplicacion. Como sepuede observar en dicha figura, las relaciones entre losnodos son causales. El nodo aleatorio Conocimiento OAtiene cuatro valores que son los siguientes: MB (MuyBien), B (Bien), S (Suficiente) y NA (No Acreditado).

El nodo de decision considera las acciones pedagogi-cas que seran evaluadas de acuerdo con la funcion deutilidad para seleccionar la mejor de ellas. Sin embar-

go, se han definido cuatro posibles acciones pedagogicasque son las siguientes: OA reto, siguiente OA, repeticionrefinada, y repeticion del OA.

La utilidad es tomada de acuerdo al valor mas altode una funcion que por el momento fue definida a priori,con un rango de valores entre −5 y 5. Para los nodosaleatorios se propone inferir y propagar si se tiene o noel conocimiento de acuerdo a las tablas de probabilidadcondicional establecidas en el MGP. La calibracion de lared de decision fue dada por el experto en el dominio. Seaplico el esquema de red de decision dinamica similar almostrado en la Figura 4.

El sistema e-Learning llamado SI-Aprende se desa-rrollo con una arquitectura orientada a servicios de trescapas: presentacion, logica, y de datos, en el ambientede programacion .net. La figura 6 muestra la interfaz.

Caso de estudioComo caso de estudio se aplicaron los modelos a cur-

sos de nivel licenciatura, Matematicas II, Electricidady Magnetismo, e Introduccion a la Fısica. Los instruc-tores disenaron cuatro OAs de un tema especıfico paracada curso, los cuales fueron integrados bajo la tecnicaSCORM en el sistema SI-APRENDE. Se planeo que to-dos los alumnos partieran del mismo OA de su respectivocurso. Se disenaron las siguientes acciones pedagogicaspara lograr la adaptacion a las necesidades de aprendi-zaje de cada estudiante: OA reto o de mayor nivel dedificultad, Siguiente OA con el mismo nivel de dificultaddel OA previo, Repeticion refinada del OA o con menornivel de dificultad, y Repeticion del OA.

Este conjunto de acciones pedagogicas basadas soloen la calificacion fue definido inicialmente por los instruc-tores. Sin embargo, la navegacion flexible en un ambienteSCORM es mas compleja, por lo que la accion pedagogi-ca que toma el sistema SI-APRENDE resulta de la pro-



Figura 5. Red de decision SI-Aprende

Figura 6. Sistema SI-Aprende

Tabla 1. Poblacion total participanteNumero de alumnos

Curso Grupo Foco Grupo Control

Matematicas II 15 15

Electricidad yMagnetismo

9 9

Fısica 5 5

NFoco 29 NControl 29

pagacion de la red de decision dinamica mencionadaanteriormente, que ademas de la calificacion del OA,recibe otras variables como el progreso del objetivo y dela actividad de aprendizaje, ası como la satisfaccion delobjetivo de aprendizaje para cada estudiante.

Proceso de evaluacionEl proceso de evaluacion se llevo a cabo en tres gru-

pos de nivel Licenciatura/Ingenierıa en los cursos de Ma-tematicas II, Electricidad y Magnetismo, y Fısica delTecnologico de Monterrey, campus Ciudad de Mexico,impartidos por tres instructores con amplia experien-cia tanto en docencia como en el area de estudio. Seconto con una poblacion total de 58 alumnos (N = 58)distribuidos como se muestra en la Tabla 1.

La poblacion total de cada grupo fue dividida porlos instructores en forma aleatoria para conformar dosgrupos: Foco y Control. El grupo Foco estuvo confor-mado por los estudiantes que utilizaron el Sistema SI-APRENDE durante un periodo de tiempo especıfico,mientras que el grupo Control no tuvo acceso al sistemay utilizo los recursos indicados por el instructor desdela plataforma Blackboard (con la misma cantidad de re-cursos de aprendizaje que en el SI-APRENDE). Los tresgrupos Foco fueron heterogeneos en el nivel de conoci-miento de la materia, habilidades e incluso intereses, yaque estuvieron conformados por estudiantes de diversasdisciplinas o carreras profesionales.

Se aplico un pre-Test de un tema a todos los alumnosdel curso, calificandolo en una escala de 0 a 100. El ob-jetivo de aprendizaje fue el mismo para ambos grupos,foco y de control, no ası la forma de llegar a ese objeti-vo, ya que en el caso del grupo foco se utilizaron los OAsinmersos en el sistema SI-APRENDE, mientras que enel grupo de control se tenıan las actividades en papel, enBlackboard o de acuerdo a la planeacion tradicional delcurso impartido de forma presencial. Despues de dos se-manas de uso del sistema SI-APRENDE los instructoresaplicaron una evaluacion final o post-Test tanto al grupofoco como al grupo de control sobre el mismo tema delpre-Test. Para saber si habıa ganancias de aprendizajese aplico la metodologıa propuesta por Hake [12]. En laFigura 7 se comparan las ganancias relativas de apren-dizaje obtenidas en cada grupo respecto al promedio delgrupo obtenido en el pre-Test, siendo los grupos foco losque presentan mayor ganancia de aprendizaje.

Todos los grupos foco obtuvieron mayores ganan-cias de aprendizaje respecto a los grupos de control. Seobserva mayor ganancia de aprendizaje en el grupo deFısica, despues en el de Matematicas y por ultimo en elde Electricidad y Magnetismo. El sistema SI-APRENDEpermitio a cada estudiante llevar su propio proceso deaprendizaje, en distinto tiempo y con diferente secuen-cia de OAs dependiendo del conocimiento previo y delprogreso obtenido, evaluado por el tutor de este sistema.

Conclusiones y trabajo futuroLa contribucion en este trabajo fue lograr la conver-

gencia entre dos herramientas existentes para la secuen-cia y navegacion de material de aprendizaje: SCORMy los STIs, incorporando inteligencia mediante el uso deherramientas MGPs. La aplicacion de redes de decision yredes de decision dinamicas logro un ambiente e-Learningflexible para el aprendizaje de cada estudiante.

A futuro se propone vincular el modelo inteligente SI-APRENDE a una aplicacion SCORM del sector electriconacional sobre una plataforma e-Learning, que propor-cione un ambiente de capacitacion dinamico, interactivoy flexible, donde el personal experimente la adquisiciony transferencia de habilidades y conocimientos.✵



Figura 7. Promedios de ganancias

INFORMACION ADICIONALSe agradece a los profesores Dr. Luis J. Neri Vitela,

Dr. Gerardo Aguilar y MC. Vıctor Robledo, miembrosdel grupo de investigacion en e-Learning del Tecnologicode Monterrey, campus Cd. de Mexico, por su valiosaparticipacion en la evaluacion de este trabajo.

REFERENCIAS

1. Rosenberg M.J. (2001). E-Learning. Strategies for deliveringknowledge in the digital age. Mc Graw-Hill, p. 28.

2. ADL-Overview SCORM 2004 4th Ed. Overview Version 1.0.Washington, Advanced Distributed Learning.

3. ADL-SN SCORM 2004 4th Ed. Sequencing and navigation(SN) Version 1.0. Washington, DC, Advanced DistributedLearning.

4. Chiappe A., Segovia Y., Rincon H.Y. (2007) “Toward aninstructional design model based on learning objects”. Edu-cational Tech. Research and Development, 55, pp. 671-681.

5. Peachey D.R., McCalla G. I. (1986) “Using planning techni-ques in intelligent tutoring systems”. International JournalMan-Machines Studies, pp. 77-98.

6. Frasson C., Mengelle T., Aimeur E., Gouarderes G. (1996)“An actor-based architecture for intelligent tutoring sys-tems”. Proceedings of the 3rd International Conference onIntelligent Tutoring Systems (ITS’96), pp. 57-65. Springer.

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8. Woolf B. P. (2008) Building Intelligent Interactive Tutors:Student-centered Strategies for Revolutionizing E-learning.Morgan Kaufmann.

9. Beck J., Stern M., Haugsjaa E. (1996) “Applications of AIin Education”. ACM Crossroads, 3 (1), pp. 11-15, USA.

10. Koller D., Friedman N. (2009) Probabilistic Graphical Mo-dels: Principles and Techniques, MIT Press.

11. Jensen F. V., Nielsen T. D. (2007) Bayesian Networks andDecision Graphs, 2a edicion, Springer.

12. Hake R.R. (1998) Interactive-engagement versus traditionalmethods: A six-thousand-student survey of mechanic testdata for introductory physics courses, Am. J. Phys. 66 (1),pp 64-74.

SOBRE LOS AUTORES

Liliana Paz Argotte Ramos es Licenciada en Informatica, con maestrıa en Ciencias de la Compu-tacion por el Tecnologico de Monterrey (ITESM). Desde 1999 es investigadora del Instituto de In-vestigaciones Electricas en la Gerencia de Tecnologıas de la Informacion. Sus areas de interes sonambientes inteligentes de aprendizaje ası como los sistemas de generacion de conocimiento y capitalhumano.

Julieta Noguez Monroy recibio el grado de Doctora en Ciencias de la Computacion por el Tec-nologico de Monterrey. Es profesora-investigadora del Tecnologico de Monterrey, Campus Ciudad deMexico, desde 1995 y desde 2005 es responsable de la Catedra de investigacion en e-Learning. Miem-bro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel 1; de la SMIA, de la IEEE, Computer Society y dela IEEE Education Society. Sus areas de interes son IA en Educacion, Sistemas Tutores Inteligentes,Laboratorios Virtuales, e-Learning, M-Learning y Tecnicas Didacticas Colaborativas.

Gustavo Arroyo Figueroa recibio el grado de doctor en Ciencias Computacionales por el Tecnologi-co de Monterrey. Ingreso al Instituto de Investigaciones Electricas en 1991 y desde 1999 es Gerentede Tecnologıas de la Informacion. Miembro de la IEEE, IEEE Computer Society,Advisor AG02 CI-GRE Study Committee Information Systems and Telecommunications, SMCC, SMIA, y del SistemaNacional de Investigadores del CONACYT.



ARTICULO INVITADO

La omniestructurapor Ramon Brena Pinero

En el transcurso de este sigloXXI, diversas tendencias relaciona-das con las tecnologıas de la infor-macion, tales como la convergenciadigital, el computo movil, los ser-vicios basados en localizacion, lasredes sociales y el computo ubicuovan a acentuarse gradualmente e in-tegrarse en una gran tendencia quediscutiremos aquı.

Nosotros pensamos que no setrata de fenomenos aislados. Porejemplo, el computo movil propicialos servicios basados en localizaciongeografica, porque muchos celularestienen electronica para la geolocali-zacion, como el GPS [1]. Otro ejem-plo es la convergencia digital, que serefiere a la digitalizacion de image-nes, musica, video, y que es ofre-cida por celulares con funciones decamara, MP3, ademas de su funcionbasica de telefonıa.

Todas estas tendencias se apo-yan en la existencia de una infraes-tructura electronica “embebida” oinmersa en nuestro entorno, y parala cual proponemos un termino nue-vo: la “omniestructura”. No que-remos proponer un nombre solopor inventarlo, lo que pasa es queactualmente la omniestructura noesta casi desarrollada, pero lo es-tara dentro de no muchos anos. Vie-nen en los anos proximos transfor-maciones tecnologicas muy profun-das, que presuponen la existenciade la “omniestructura” que explica-remos en el presente artıculo.

El llamado “computo ubicuo”,termino propuesto por Mark Wie-ser en 1988, tambien llamado “per-vasivo” [2], es una tendencia tec-nologica en que los dispositivos

computacionales, en vez de presen-tarse como los vemos ahora, consus teclados, raton, pantalla, cables,etc., van a estar integrados a losobjetos comunes y cuya interaccioncon el usuario se da por medio delos gestos de la vida diaria, tales co-mo abrir y cerrar puertas, muchasveces sin estar consciente de accio-nar un dispositivo computacional.En otras palabras, los dispositivoscomputacionales “desaparecen” alintegrarse a un entorno de serviciosa los usuarios, y se vuelven parte deuna infraestructura. Aunque la can-tidad de procesadores aumentara amiles de millones, ellos seran me-nos visibles que las computadorasde hoy.

El termino “Inteligencia Am-biental” (AmI, por sus siglas eningles [3]) se refiere al uso coor-dinado de sensores, procesadores ycontroles, comunicados entre ellosy apoyados por el correspondientesoftware, para proveer a los usua-rios servicios oportunos. Presupo-ne un escenario similar al computoubicuo, pero anadiendo el aspectode la coordinacion inteligente de losmultiples dispositivos que rodean alusuario.

La AmI hace intervenir los si-guientes elementos, que explicare-mos adelante: Geolocalizacion, Sen-sores “embebidos”, Comunicacion eInteroperabilidad, Convergencia di-gital, Computo movil, “Internet delas cosas”, Crowdsourcing, y Agen-tes inteligentes.

GeolocalizacionLa localizacion geografica [1], al

permitir saber donde se encuentra

Le chemin du ciel, Rene

Magritte, 1957

un usuario, permite enfocar los ser-vicios ofrecedos de mucho mejormanera. Por ejemplo, muchos celu-lares permiten consultar el estadoy pronostico del clima utilizando elGPS [1] para identificar el lugar delque se quiere consultar el tiempo.Hay tambien servicios de busque-da de informacion local, orientadasobre todo a celulares. Empresascomo FourSquare se apoyan di-rectamente en la localizacion delusuario para proveer sus servicios.Hay varios metodos de localizaciongeografica del usuario que incluyen,ademas del GPS, la triangulacionde antenas de transmision para ce-lulares [4], y hasta la deteccion deredes inalambricas (WiFi) [5]. Novamos a detallar esos metodos aquı,y el lector interesado puede consul-tar las referencias.



Sensores “embebidos”Los sensores “embebidos” en los objetos son otros

elementos de la AmI. En efecto, el abaratamiento dela microelectronica hace economicamente factible incluirsensores en cada vez mas objetos. Por ejemplo, los senso-res RFID [6] cuestan al mayoreo unos cuantos centavosde dolar cada uno, lo que permite manejarlos como re-emplazo de los codigos de barras en algunas aplicaciones,como el manejo de bodegas. En Brasil se usan los sen-sores de RFID para etiquetar al ganado [7], reduciendolos problemas de identificacion y transporte de animales.Mas alla de las etiquetas RFID, en un futuro cercanosera posible poner en muchos lugares sensores de moni-toreo ambiental, o de deteccion de situaciones de riesgotales como incendios forestales, que actualmente no sondetectados hasta que un humano se apercibe.

Comunicacion e interoperabilidadPero los sensores servirıan de poco si no tuvieran la

capcidad de comunicar su informacion, y por ello se handesarrollado tecnologıas y estandares de comunicacioneletronica entre sensores y procesadores. Ejemplos de es-tas tecnologıas son Z-Wave [8] y Zigbee [9]. Todo ellosenfatizan el bajo consumo electrico para aprovechar me-jor las baterıas integradas a los sensores. Zigbee permitea sus nodos auto-organizarse para crear redes heterarqui-cas, que pueden extenderse casi arbitrariamente.

Hay varios problemas en la comunicacion que aunno han sido resueltos satisfactoriamente. Uno de ellos esel de la interoperabilidad entre los distintos estandares,que hoy en dıa compiten mas que complementarse. Otroproblema es la falta de estandares para el software quemaneja la comunicacion de alto nivel, entre los sensores,por una parte, y por la otra entre las computadoras queexplotan la informacion proveniente de aquellos. Estetipo de software, que ha sido llamado “middleware” [10],es como el pegamento que permitirıa hacer aplicacionescomputacionales en donde no serıa necesario conocer losdetalles de implementacion de la red sensorial.

Convergencia digitalOtro elemento fundamental para el computo ubicuo

es la convergencia digital [11], que como mencionamosanteriormente, se refiere a la digitalizacion de toda clasede informaciones, desde la palabra, la musica, la escritu-ra, hasta el video. Practicamente no hay una informacionque no haya sido ya digitalizada. La digitalizacion es muyimportante porque el hecho de que todo se encuentre co-dificado digitalmente propicia el intercambio, transportey hasta copia de la informacion (esto ultimo para des-gracia de los defensores de los derechos de autor).

Computo movilUno de los elementos actuales mas visibles de las ten-

dencias que estamos comentando es el computo movil.Los “celulare” originalmente destinados conversar unica-mente, han ido agregando gradualmente mas funciones,sobre todo relacionadas con sensores. Por ejemplo, unequipo iPhone R© 4 tiene: acelerometros, que permitendetectar la posicion del dispositivo, ası como las acele-raciones a que es sometido; giroscopo, para registrar losmovimientos de rotacion; brujula, que identifica la orien-tacion; GPS, para la localizacion geografica [1]; ademasde sensores de proximidad, de luminosidad, y la camaray el microfono, que son desde luego tambien sensores.Todos estos sensores pueden usarse en combinacion paracolectar mucha informacion acerca del entorno que rodeaal usuario en cada momento. Y dado que el numero decelulares se acerca a los 5 mil millones (de acuerdo con laagencia de telecomunicaciones de la Organizacion de lasNaciones Unidas), ellos constituyen una fuente ubicuade informacion siempre cercana al usuario. Realmente esun elemento de computo ubicuo.

“Internet de las cosas”Otro elemento de gran importancia para AmI es el

Internet. Tras una veintena de anos de tener el Internet,nos hemos acostumbrado a la cantidad astronomica deinformacion que contiene (unos 40,000 millones de pagi-nas), y nos cuesta trabajo imaginar para que aumentaresa cantidad. Por el contrario, nos inunda la informacional grado de que se hace difıcil encontrar lo que es valio-so, por encontrarse “enterrado” debajo de montanas debasura de informacion.

Sin embargo, la cantidad de objetos accesibles por In-ternet podrıa explotar en los proximos anos, volviendosevarios ordenes de magnitud mas grandes que el Inter-net actual, pues en un futuro cercano seran accesiblespor Internet no solamente los documentos usuales, sinotambien las “cosas”, tales como el agua contenida en unapresa, el consumo electrico de la ciudad en este momento,y ası en adelante. A esta tendencia hacia poder consul-tar el estado de los objetos materiales se le ha llamado“Internet de las cosas” (Internet of things) [12], que esparte de la tendencia de computo ubicuo.

Claro que es valido preguntarse “¿y cual es la direc-cion de Internet del agua contenida en la presa de LaBoca?”, y de hecho actualmente no hay aun una formageneral para hacerlo, pero esto no cuestiona ni la ne-cesidad ni la factibilidad de interrogar el estado de losobjetos fısicos. Simplemente se trata de retos tecnicosque hay que resolver.



La omniestructura lo ve todo, lo sabe todo. Lo recuerda todo. Cada

puerta que es o ha sido abierta, cada paso de cada usuario frente a cada

sensor, todo en principio puede ser registrado.

Tomando en cuenta que cada persona esta rodeadapor algunos miles de objetos, el “Internet de las cosas”podrıa tener varios millones de millones de objetos, loque es mucho mas que los 40,000 millones del Internetactual. De hecho, el “Internet de las cosas” y el de losdocumentos deben estar perfectamente integrados y noser dos espacios aislados.

CrowdsourcingUna tendencia que se origino en el llamado Web 2.0

[13] es el crowdsourcing [14], que se refiere a la par-ticipacion de multiples individuos, a quienes se delegauna tarea. El nombre evoca la “tercerizacion” o outsour-cing, pero en muchos casos no se trata de ninguna formade trato comercial. El ejemplo paradigmatico del crowd-sourcing es la Wikipedia, enciclopedia formada a partirdel trabajo anonimo y gratuito de varios miles de perso-nas.

Desde luego, el crowdsourcing ha sido posible graciasal Internet. A su vez, el Internet fue posible por el desa-rrollo de las redes de computadoras interoperables. Deeste modo, los distintos elementos tecnologicos se apo-yan unos a otros.

El crowdsourcing complementa la disponibilidad deinformacion que caracteriza al “Internet de las cosas”, yreemplaza en muchas instancias la necesidad de un sen-sor. Por otra parte, hay muchas informaciones que nopueden ser provistas por un sensor, por ejemplo el saborde cierto platillo que sirven en un restaurante dado. Deesta forma, la informacion provista por millones de per-sonas se complementa con la proveniente de los sensores.

La tendencia del crowdsourcing se relaciona fuerte-mente con el computo movil, pues las personas armadascon celulares inteligentes pueden facilmente proveer in-formacion oportuna, la cual ademas es contextualizadapor la ubicacion geografica detectada por el GPS.

Agentes inteligentesAunque menos conocida por el publico, otra tecno-

logıa que tendra una gran influencia en la integracion detodas las tendencias que hemos comentado, es la de losagentes inteligentes [15].

Los agentes inteligentes son procesos computaciona-les autonomos, que en vez de integrarse con otros pro-cesos por medios rıgidos tales como los llamados a pro-cedimientos, lo hacen por medios flexibles, tales como lanegociacion. A diferencia de los “objetos” de las tecno-

logıas orientadas a objetos que se popularizaron en losanos 90, los agentes tienen larga vida y siguen sus propiasmetas, en vez de obedecer mecanicamente ordenes.

Los agentes inteligentes se comunican entre sı pormensajes en los que intercambian ya no comandos sinointenciones, peticiones, deseos, por lo que establecen loque se ha llamado comunicacion “intencional” [16], estoes, basada en estados mentales e intenciones. La comuni-cacion a nivel intencional esta tan alejada de la compu-tacion actual, que a un programador tradicional le debeparecer aun mas extrana que a un lego. Sin embargo, lasventajas de estas formas de interaccion intencional sonvarias:

Por una parte, es similar a la forma en que los hu-manos se comunican, lo que favorece la interaccionde los humanos con los agentes computacionales.

Por otra parte, vuelve flexible la interaccion entrelos programas computacionales, la cual hoy en dıaes demasiado rıgida, con respecto a los retos que sepresentan en el futuro proximo.

Shoham [17] mostro como es posible con un lenguajeintencional, basado en estados mentales y compromisos,llegar a resultados y hacer calculos especıficos, y el len-guaje e implementacion que propuso, hoy consideradoobsoleto, es una prueba de concepto de la comunicacionintencional.

La autonomıa es otra caracterıstica de los agentes quelos aleja de la computacion tradicional. Imaginemos porejemplo que queremos programar como agente inteligen-te a un cajero automatico de un banco. Para empezar,la autonomıa del agente implica que no puede recibirordenes propiamente dichas, ni del banco ni del cliente,sino que maximiza sus metas, entre las que se encuentrandesde luego la satisfaccion del cliente y el beneficio delbanco. Sin embargo, si usted pregunta a un gerente deinformatica de un banco si pondrıan un agente autonomoa cumplir esta funcion, la negativa que recibira no podrıaser mas rotunda. Y mayor rechazo aun tendrıa la idea deque el cajero se comunique con el banco y con los clientespor medio de mensajes sobre sus intenciones y estadosmentales, en vez de recibir comandos. Y sin embargo, loscajeros humanos, que han funcionado en principio bienpor cientos de anos, son agentes autonomos cuya inter-faz con el banco y con los clientes se da por medio de lacomunicacion intencional.



Ahora bien, en los escenarios de computo ubicuo quehemos descrito, es demasiado difıcil programar los dis-tintos componentes por medios tradicionales, y se re-quiere dividir la programacion en pequenos “pedazos”,cada uno de ellos con cierta autonomıa, para que el sis-tema pueda reaccionar a cambios con flexibilidad y ro-bustez. Se requiere hacer funcionar muchısimos objetoscon sensores y procesadores para que trabajen en formacoordinada y flexible. Tambien es necesario considerarque los distintos componentes no necesariamente han si-do elaborados por un mismo fabricante, y que por ellodeben respondan a un lenguaje comun, siendo su funcio-namiento interno oculto o privado. En estas condiciones,la comunicacion intencional es un requisito para que loscomponentes, i.e. los agentes, no se apoyen en detallesinternos de la implementacion, sino en las metas y com-promisos a que llegan con sus pares. Esto es, ni mas nimenos, la comunicacion intencional entre agentes.

Los metodos de coordinacion entre agentes, por sumisma autonomıa y heterogeneidad, no pueden reposaren detalles de implementacion, sino que tienen que supo-ner una racionalidad por parte de sus companeros, y estorequiere apoyarse en modelos de interaccion entre enti-dades racionales, como es el caso de la Teorıa de Juegos[15]. Muchos de los metodos de coordinacion entre agen-tes estan finalmente basados en la teorıa de juegos, comoes el caso de la negociacion, de la formacion de coalicio-nes, etc. En estos marcos de referencia se considera a ca-da agente como un maximizador de utilidades, y a estetipo de agentes se les ha llamado “egoıstas”, para con-trastarlos con los agentes que cooperan por diseno. Sinembargo, si suponemos que los agentes de un escenariotecnologico de computo ubicuo pueden ser heterogeneos,el uso de agentes egoıstas es realmente una necesidad.

Por ejemplo, supongamos que queremos coordinarlas horas a las que van a funcionar los distintos elec-trodomesticos de una casa, cada uno de los cuales esrepresentado por un agente. El problema de asignar entiempo real bloques de tiempo al uso de consumidoresde electricidad puede resolverse por varios metodos decoordinacion de agentes, tales como el Contract Net [18],las subastas, las votaciones, entre otros [15].

La omniestructuraHemos visto varios elementos de la omniestructura,

pero ¿que es en sı?

En terminos muy generales, la omniestructura esuna extensa infraestructura electronica basadaen dispositivos de sensado y computo integrados

al ambiente fısico en una red compleja decomunicacion, que provee servicios oportunos en

practicamente cualquier lugar y momento.

Le faux miroir, Rene Magritte, 1957

La omniestructura se apoya en las capacidades delambiente, lo que disminuye los requisitos de complejidadde los individuos y aparatos que se desenvuelven en dichoambiente. Vamos a ilustrar esta idea con un ejemplo.

Casi desde el inicio de la aviacion, la velocidad delos aviones se ha medido mediante un pequeno tubo quesobresale del fuselaje, llamado tubo Pitot, el cual regis-tra la variacion en la presion atmosferica al modificarsela velocidad con que el avion surca el aire. Sin embar-go, el tubo Pitot tiene a veces problemas, por ejemploen condiciones de congelamiento. Por ello, en los avionescomerciales se pusieron varios tubos Pitot, y ademas sepusieron resistencias electricas para descongelarlos cuan-do eso se requiriera. Y aun ası han ocurrido catastrofesaereas debidas a la obstruccion de tubos Pitot.

La medicion de la velocidad por tubos Pitot muestracomo cuando un aparato se enfrenta de forma aislada ala naturaleza, su diseno puede complicarse al ver desbor-dadas sus capacidades por la misma naturaleza. Ahorabien, en anos recientes, la velocidad de los aviones semide tambien a traves de GPS, el cual, al detectar la po-sicion, permite detectar los desplazamientos y la veloci-dad. Este metodo requiere que haya una infraestructuraque rodea al espacio del avion en todo momento, que esla disponibilidad de senales GPS, lo cual en la actualidadse puede dar por hecho. Lo interesante es que el GPS noes un equipo costoso para el que lo usa, pero sı para elque lo provee, pues requiere poner en orbita satelites quecircunden la tierra.

Al comparar la medicion de velocidad de aviones porGPS y por tubos Pitot, vemos que la primera solucionenfatiza la infraestructura y abarata los requisitos delusuario final, mientras que la segunda hace lo contrario.

Semillas de omniestructuraEn la actualidad la omniestructura es muy incipiente,

pero gradualmente va a ir instalandose en nuestro medioambiente, sobre todo en las ciudades.



Un elemento fundamental de la omniestructura queya existe es el GPS, pero actualmente tiene limitaciones.Su precision es del orden de metros en el mejor caso, y aveces de centenares de metros. Ademas, en interiores sepierde su recepcion. Por ello, varios gobiernos, que sonlos unicos que pueden costear estas inversiones multimi-llonarias, hacen esfuerzos por proveer mejores serviciosde localizacion. Entre ellos, el sistema Galileo de la UnionEuropea promete una precision del orden de un metro omenos.

Un ejemplo del uso de infraestructura, aunque algomarginal, es la implantacion de tarjetas RFID bajo lasbanquetas de todo el poblado de LavenoMombello, Italia[19], para que los invidentes, equipados con unos basto-nes especiales, puedan guiarse en cualquier calle por laque anden. Esto integra caracterısticas de la omniestruc-tura: sensores “embebidos” en objetos fısicos, enfasis enel medio ambiente mas que en el objeto que navega en el,ambiente preparado para proveer servicios al individuo.

Otro ejemplo muy interesante es el del “pavimentointeligente”, proyecto de la empresa espanola Via Inte-ligente [20], que es una cubierta para la superficie delas calles, pero que incluye servicios digitales integrados,para aplicaciones tales como comprar entradas, controldel medio ambiente, aplicaciones de seguridad ciudada-na, servicios a adultos mayores, e incluso monitoreo deltrafico de vehıculos. Comparado con el pavimento tradi-cional, que unicamente provee una superficie de soporte,este pavimento se situa completamente en la perspec-tiva de la omniestructura, porque ademas el pavimentoesta distribuido por todas partes en la ciudad.

Ejemplos de escenarios futurosLa existencia de una omniestructura que incluya el

“Internet de las cosas”, sensores “embebidos”, computomovil y localizacion, entre otros servicios integrados deAmI, favorecera el uso eficiente de recursos. Por ejemplo,no iremos mas a tienda solo para encontrarla cerrada alllegar, una vez que sus horas de apertura y cierre detodas puedan consultarse, sino por los horarios serviciopublicados, al menos por el estado de los sensores de laspuertas en la tienda, los cuales podrıan consultarse en el“Internet de las cosas”.

Otro ejemplo interesante de escenario de AmI es elsiguiente. Supongamos que trabajamos en un edificio de50 pisos con elevadores, en donde la llegada al lobby delos elevadores para encontrarse con que un elevador aca-ba de irse de nuestro piso, ademas de ser muy molesto,provoca innumerables perdidas de tiempo. Pues bien, loque haremos en adelante sera dirigir nuestro celular ha-cia un codigo impreso junto a los elevadores (al estilo delos codigos QR [21]), el cual, al registrarse, permitira queel celular se “suscriba” a la informacion en cuestion en el“Internet de las cosas”, para ası obtener informes sobreen que piso va cada elevador. Eso va a permitir que en un

widget del celular el usuario pueda, de ahora en adelan-te, consultar desde cualquier lugar donde se encuentre,los pisos en que se halla cada uno de los elevadores deledificio, y tenga elementos para acercarse a ellos en mo-mentos mas oportunos. Mas aun, el registro del usuariole permitirıa influir en las decisiones de coordinacion delos elevadores, pues los sensores del celular (y del edifi-cio) detectaran que el usuario se aproxima a la zona deelevadores. Con base en la informacion colectada por loselevadores sobre los pisos de origen y destino habitualesde ese usuario en particular, podran incorporan dichainformacion a su toma de decisiones, por ejemplo espe-rando un par de segundos mas para dar tiempo a que elusuario ingrese al elevador, si eso fuera necesario.

Los elevadores “inteligentes”, operados por agentes,que han sido descritos previamente, tratan de minimizarel tiempo de espera de sus usuarios, pero tambien tratande economizar electricidad. El grado en que satisfacencada una de estas metas puede variar al modificarse elprecio de la electricidad, y esto es difıcil de incorporaren un software tradicional de manejo de elevadores, peropodrıa hacerse en el software basado en agentes.

Privacidad con la omniestructuraLa privacidad de que disfrutaban nuestros abuelos

provenıa sobre todo de la falta de informacion. Todomundo paseaba por las calles de manera anonima, a me-nos que se toparan con alguien conocido. Pues bien, enel mundo de la omniestructura, que empieza a perfilarsedesde nuestros dıas, la privacidad ya no va a disfrutarsepor la falta de informacion, sino que sera necesario tomaracciones explıcitas para su proteccion.

Por ejemplo, en fechas recientes investigadores delarea de seguridad computacional, de apellidos Allan yWarden, descubrieron la existencia de un archivo ocultoen el iPhone R©, donde a intervalos regulares se graba lainformacion de donde ha estado uno (tomada a partirdel GPS del celular), ası como el momento en que unoestuvo ahı.

En efecto, cada iPhone R© 4 ha estado grabando suubicacion con tiempos, todos los dıas, varias veces pordıa. Ademas, hay un programa en donde usted puedever la ubicacion registrada y todos sus desplazamien-tos desde que tiene el sistema operativo iOS4 (estric-tamente no se requiere un iPhone 4, se puede usar enun iPhone R© 3GS actualizado al iOS4). En el iOS4 hayun archivo oculto llamado consolidated.db, donde se al-macena toda la informacion que estamos comentando.Desde luego al descubrirse no solamente la existencia delarchivo consolidated.db, sino el hecho de que esta infor-macion no esta encriptada, muchos partidarios de la pri-vacidad en Estados Unidos y en Inglaterra mostraron suindignacion y preocupacion por el rastreo inadvertido deque han sido objeto los usuarios de celulares inteligentespor mas de un ano.



Y este caso del iPhone R© no es nada comparadocon las posibilidades de intrusion de la omniestructuraelectronica. La omniestructura lo ve todo, lo sabe todo.Lo recuerda todo. Cada puerta que es o ha sido abierta,cada paso de cada usuario frente a cada sensor, todo enprincipio puede ser registrado.

La privacidad frente a la omniestructura requiere uncuidadoso diseno en que los datos que deben ser anoni-mizados [22] pierdan la informacion de la identidad de lapersona, los datos que deben ser olvidados sean efectiva-mente destruidos, y que los datos que deban ser recorda-dos lo sean para el beneficio social dentro del respeto alindividuo. Todo esto no va a ser dado automaticamentepor la omniestructura, sino que requiere ser introducidoa ella en forma explıcita.

Solo en condiciones de respeto al individuo la omni-estructura sera el apoyo que potenciara mayores logrosde la humanidad, y no el calvario de vidas regidas por elBig Brother [23].✵

REFERENCIAS

1. Kaplan E., Hegarty C. (2006) Understanding GPS: Princi-ples and applications, 2a edicion, Artech House.

2. Weiser M. (1993) “Ubiquitous computing”, Computer, pp.71-72.

3. Aarts E., Harwig R., Schuurmans M. (2004) Ambient inte-lligence, Springer-Verlag.

4. Savoie P.A.R., Boulay A.E. (1999) Vehicle tracking systemusing cellular network, US Patent 5,895,436.

5. Krumm J., Horvitz E. (2004) “Locadio: Inferring motionand location from wi-fi signal strengths”, First Annual In-ternational Conference on Mobile and Ubiquitous Systems:Networking and Services (Mobiquitous 2004), pp. 4-13.

6. Finkenzeller K., Muller D. (2010) RFID Handbook: Funda-mentals and applications in contactless smart cards, radiofrequency identification and near-field communication, Wi-ley.

7. Ribeiro P.C.C., Scavarda A.J., Batalha M.O. (2010) “RFIDin the international cattle supply chain: context, consumerprivacy and legislation”, International Journal of Servicesand Operations Management, pp. 149-164.

8. Galeev M.T. (2006) “Catching the Z-Wave”, Embedded Sys-tems Design, Vol. 19 No. 10, pp. 28.

9. Kinney P. (2003) “Zigbee technology: Wireless control thatsimply works”, Communications design conference, Vol. 2.San Jose, CA.

10. Ranganathan A., Campbell R.H. (2003) “A middlewarefor context-aware agents in ubiquitous computing envi-ronments”, Proceedings of the ACM/IFIP/USENIX 2003International Conference on Middleware, pp. 143-161,Springer-Verlag.

11. Yoffie D.B. (1997) Competing in the age of digital conver-gence, Harvard Business Press.

12. Gershenfeld, N. and Krikorian, R. and Cohen, D., The In-ternet of Things, Scientific American 291-4, pp76-81, 2004.

13. O Reilly T. (2007) “What is Web 2.0: Design patterns andbusiness models for the next generation of software”, Com-munications and Strategies, Vol. 65, No. 17.

14. Howe J. (2006) “The rise of crowdsourcing”, Wired maga-zine, Vol. 14, No. 6, pp. 1-4.

15. Shoham Y., Leyton-Brown K. (2009) Multiagent systems:Algorithmic, game-theoretic, and logical foundations, Cam-bridge Univ Press.

16. Simonyi C. (1995) “The death of computer languages, thebirth of intentional programming”, NATO Science Commit-tee Conference.

17. Shoham Y. (1992) “AGENT0: A simple agent language andits interpreter”, Proceedings of the Ninth National Confe-rence on Artificial Intelligence, Vol. 2, pp. 704-709.

18. Smith R.G. (1980) “The contract net protocol: High-levelcommunication and control in a distributed problem sol-ver”, IEEE Transactions on Computers, Vol. 100, No. 12,pp. 1104-1113.

19. Wessel R. (2008) “Tags Lead the Way forBlind in EU-Funded Pilot”, RFID Journal,www.rfidjournal.com/article/print/3888.

20. Vıa inteligente, www.viainteligente.com

21. Nakashima H., Aghajan A, Augusto J.C. (2010) Handbookof Ambient Intelligence and Smart Environments, Springer.

22. Gedik B., Liu L. (2005) “Location privacy in mobile sys-tems: A personalized anonymization model”, Proceedings ofthe 25th International Conference on Distributed Compu-ting Systems ICDCS 2005, pp. 620-629.

23. Orwell G. (1949) 1984, Harvill Secker.

SOBRE EL AUTOR

Ramon Brena es profesor titular en el Tecnologico de Monterrey, Campus Monterrey,desde 1990, donde dirige la catedra de investigacion “Inteligencia de Contexto”. El Dr.Brena obtuvo un doctorado del INPG, Grenoble, Francia. Ha publicado trabajos en lasareas de Agentes Inteligentes y Sistemas Multiagente, representacion y distribucion delConocimiento, Web Semantico, e Inteligencia Artificial en general. El Dr. Brena es miembrode la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial, la AAAI, la ACM, y es miembro nivel Idel Sistema Nacional de Investigadores del CONACyT.



COLUMNAS

IA & Educaciona cargo de Julieta Noguez Monroy, [email protected]

¿Por que estudiar Inteligencia Artificialen Mexico?

Los avances recientes han mejorado el entendimientode las bases teoricas de la inteligencia y esto ha permitidomejoras en la optimizacion de los sistemas computacio-nales y de tecnologıas de la informacion. La inteligenciaartificial sintetiza y automatiza tareas intelectuales y porello podrıa aplicarse a cualquier ambito de la actividadintelectual humana [1]. Las diversas areas de la inteligen-cia artificial se han integrado cada vez mas a otras dis-ciplinas, entre las que destacan la medicina, economıa,finanzas, computacion y educacion entre otras.

El especializarse en Inteligencia Artificial a traves deuna maestrıa o doctorado no solo es tener la oportunidadde entender como pensamos, es tambien tener la opor-tunidad de construir entidades inteligentes y desarrollarsoluciones que ayuden a optimizar procesos y mejorar latoma de decisiones en diversos ambitos.

La ensenanza de la IA en MexicoEn Mexico se tienen importantes recursos humanos

formados tanto en el paıs como en el extranjero, y quecolaboran en diversas instituciones de educacion e inves-tigacion, publicas y privadas, participando en la forma-cion de recursos humanos. Aunque por espacio no po-demos ser exhaustivos, resumimos en las Tablas 1 y 2informacion de los programas educativos mas relevantes,reconocidos por su excelencia educativa en el ProgramaNacional de Posgrado de Calidad por el CONACYT [2],relacionados con la ensenanza de la inteligencia artificialen Mexico.

Estudiar un posgrado en Inteligencia Artificial tebrindara importantes oportunidades de desarrollo. “Elvertiginoso desarrollo de las ciencias computacionales ylas tecnologıas de la informacion ha demandado la cre-ciente incorporacion de la inteligencia artificial a todotipo de procesos y dispositivos: desde algoritmos inteli-gentes que auxilian en la seleccion de personal en unaempresa o en la asignacion de horarios y salones en unaescuela, hasta los dispositivos computacionales integra-dos a los autos y lavadoras de modelo reciente, pasandopor una gama de programas inteligentes incorporados alas computadoras personales y aquellos integrados en laoperacion de la Web”[3].✵

Tabla 1. Instituciones PublicasCentro de Investigacion en MatematicasAplicadas y Sistemas; Universidad NacionalAutonoma de Mexico

Maestrıa y Doctorado en Ciencia eIngenierıa de la Computacionwww.iimas.unam.mx/index.php/pages/posgradociencia ingenieriaMaestrıa orientada a: � Mejorar la practica dela ciencia e ingenierıa de la computacion en elambito productivo � Capacitar a maestros de ni-vel tecnico, licenciatura y maestrıa � Iniciar es-tudiantes en la investigacion.El doctorado tiene como objetivos: � Prepararal alumno para realizar investigacion original, defrontera y competitiva en el ambito internacional� Generar desarrollo tecnologico de alta calidaden ciencia e ingenierıa de la computacion.Entre sus campos de conocimiento esta la IA.

Instituto Nacional de Astrofısica, Optica yElectronica

Maestrıa y Doctorado en Ciencias enla especialidad en CienciasComputacionalesyolotli.inaoep.mx/computacionLa maestrıa y el doctorado tienen como objetivos:� Preparar investigadores capaces de identificary resolver problemas cientıficos fundamentales enCiencias Computacionales, con capacidad de lide-razgo y accion independiente � Formar recursoshumanos de alto nivel con capacidad para partici-par en la generacion de conocimientos cientıficosbasicos y contribuir al desarrollo de nuevos cam-pos en investigacion.Entre sus lıneas de investigacion relacionadas conla IA estan aprendizaje automatico y reconoci-miento de patrones, percepcion por computado-ra, y procesamiento de lenguaje natural.

Universidad Veracruzana

Maestrıa en Inteligencia Artificialwww.uv.mx/mia/bienvenidaSus objetivos son: � Proporcionar herramientas yconocimientos basicos, para el desarrollo de siste-mas basados en tecnicas de Inteligencia Artificialy areas afines � Formar profesionales de alto ni-vel, capaces de proponer y desarrollar solucionespracticas a problemas complejos de la esfera pro-ductiva, que incorporen distintas tecnologıas defrontera.



http://www.iimas.unam.mx/index.php/pages/posgrado_ciencia_ingenieria

http://www.iimas.unam.mx/index.php/pages/posgrado_ciencia_ingenieria

http://yolotli.inaoep.mx/computacion/

http://www.uv.mx/mia/bienvenida


Continuacion de la Tabla 1Centro de Investigacion y Estudios Avanzados delInstituto Politecnico Nacional

Maestrıa y Doctorado en Ciencias enComputacionwww.cinvestav.mx/Posgrado.aspxTiene como objetivo: � Preparar especialistas conun conocimiento profundo y amplio de la discipli-na computacional y con la capacidad de generarconocimiento en la misma.Tiene asociada la lınea de investigacion Funda-mentos de la Computacion e Inteligencia Artifi-cial.

Centro Nacional de Investigacion y DesarrolloTecnologico

Maestrıa y Doctorado en CienciasComputacionaleswww.cenidet.edu.mx/subaca/web-dcc/laboratorios/intartificialAunque en su portal web no se describen los obje-tivos de los programas, se menciona que su cuerpoacademico esta desarrollando temas de investiga-cion centrados principalmente en la vision artifi-cial y el reconocimiento de patrones, apoyado endiversas tecnicas de Inteligencia Artificial.

Tabla 2. Instituciones PrivadasInstituto Tecnologico y de Estudios Superiores deMonterrey, Campus Ciudad de Mexico

Maestrıa en Ciencias Computacionalescon especialidad en SistemasInteligenteswww.ccm.itesm.mx/egia/mcc.htmlEl objetivo es: � Formar especialistas en la apli-cacion del metodo cientıfico a la solucion de pro-blemas relacionados con la Inteligencia Artifi-cial, mediante el uso adecuado de las diferen-tes disciplinas de las ciencias computacionales ypodra aplicar conceptos generales de sistemas in-teligentes a la solucion especıfica de problemas.

Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores deMonterrey, Campus Monterrey

Maestrıa en Sistemas Inteligenteswww.itesm.edu/wps/wcm/connect/itesm/tecnologico+de+monterrey/maestrias+y+doctorados/maestrias/programas/tecnologias+de+informacion+y+electronica/mitSu objetivo es: � Formar graduados exitosos ensistemas inteligentes capaces de contribuir en lasolucion problemas del entorno productivo y/ode la investigacion, innovadores y emprendedorescapaces de generar patentes, productos y empre-sas de base tecnologica y capaces de adaptarse alos cambios tecnologicos y metodologicos de lasciencias computacionales.

Continuacion de la Tabla 2Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores deMonterrey, Campus Ciudad de Mexico, Estado deMexico y Cuernavaca

Doctorado en CienciasComputacionales con especialidad enSistemas Inteligenteswww.ccm.itesm.mx/egia/dcc.htmlSu objetivo es: � Formar graduados capaces dedesarrollar sistemas computacionales inteligentesque podran ser aplicados a la solucion de pro-blemas diversos como: optimizacion de procesosindustriales, busqueda de informacion inteligente,desarrollo de sistemas de diagnostico y supervi-sion.

Laboratorio Nacional de Informatica Avanzada,A.C.

Maestrıa en Computacion Aplicadawww.lania.edu.mxSu objetivo es: � Formar profesionistas de alto ni-vel en Computacion Aplicada, con conocimientosavanzados en tecnologıas emergentes en las areasde Ingenierıa de Software, Sistemas Distribuidos,Bases de Datos y Computo Inteligente, capaces degenerar soluciones novedosas para resolver pro-blemas complejos que se encuentran en los di-ferentes sectores productivos utilizando tecnicasavanzadas de computacion.

Universidad de las Americas Puebla

Maestrıa y Doctorado en Ciencias dela Computacionposgradoscem.udlap.mxAlgunos de sus objetivos son: � Apoyar el desa-rrollo de recursos humanos de calidad en laslıneas de investigacion de relevancia para Mexi-co, a nivel doctorado, promoviendo el desarrollode nuevas tecnologıas tanto en la industria comoen otros centros de investigacion e institucionesacademicas. � Proporcionar un medio academicoque propicie la investigacion en informatica y au-tomatizacion, ası como el desarrollo de recursoshumanos en estas areas.

REFERENCIAS

1. Russell S., Norvig P., (2004) Inteligencia Artificial.Un enfoque moderno. Pearson Prentice Hall. Se-gunda Edicion. Reimpresion en espanol. Mexico.

2. CONACYT, Padron Nacional de Posgrado PNP.www.conacyt.gob.mx/Becas/Calidad/Paginas/Becas ProgramasPosgradosNacionalesCalidad Solici-tantesPNP.aspx. Fecha de consulta: Febrero 2011.

3. Martınez M.M. ¿Que esperar de la inteligencia ar-tificial? La Jornada Veracruz. Noviembre 11, 2010.www.jornadaveracruz.com.mx/Noticia.aspx?ID=101111 125000 899. Fecha consulta: Febrero 2011.


http://www.cinvestav.mx/Posgrado.aspx

http://www.cenidet.edu.mx/subaca/web-dcc/laboratorios/intartificial

http://www.cenidet.edu.mx/subaca/web-dcc/laboratorios/intartificial

http://www.ccm.itesm.mx/egia/mcc.html

http://www.itesm.edu/wps/wcm/connect/itesm/tecnologico+de+monterrey/maestrias+y+doctorados/maestrias/programas/tecnologias+de+informacion+y+electronica/mit




http://www.ccm.itesm.mx/egia/dcc.html

http://www.lania.edu.mx

http://posgradoscem.udlap.mx


COLUMNAS

Deskubriendo Konocimientoa cargo de Gildardo Sanchez Ante y Alejandro Guerra Hernandez,[email protected]

Ant Colony Optimizationde Marco Dorigo y Thomas Stutzle

por Marco Antonio de Luna Llamas

Portada del libro, MIT Press.

Existen problemas de optimizacion en diversas areasdel conocimiento, en particular en problemas de com-binatoria (problemas con mezcla de variables de deci-sion continuas y discretas), en los cuales no es posibleobtener una solucion optima mediante un modelo ma-tematico especıfico, u obtenerla mediante la aplicacionde un algoritmo exacto requiere gran cantidad de recur-sos computacionales. Para este tipo de problemas, el usoy desarrollo de metodos heurısticos ha permitido obte-ner eficientemente soluciones optimas o soluciones muycercanas al optimo. Algoritmos heurısticos han sido desa-rrollados, entre otras areas de aplicacion, para resolverproblemas de asignacion, problemas de transporte, pro-

blemas de programacion (scheduling) y para el diseno desistemas de produccion [1-3].

Algunos de los algoritmos heurısticos requieren deotros metodos aun mas generales para la creacion y eva-luacion de alternativas (instancias) de solucion, los cua-les, a partir de establecer un conjunto de reglas, sue-len discriminar entre “soluciones buenas” y “solucionesmalas”. Estos ultimos son denominados metodos me-taheurısticos [4-7].

Los metodos metaheurısticos hacen uso de procesositerativos en los cuales, a partir de la determinacion deun espacio de busqueda de solucion y de la aplicacionde reglas generales abstractas (algunas de ellas basadasen aspectos de la naturaleza), converge a un conjunto desoluciones, entre las que se puede encontrar la solucionoptima. Quizas algunos de los metodos metaheurısticosmas utilizados son los algoritmos de estrategia evolutiva(entre los que destacan los algoritmos geneticos -geneticalgorithms-), los algoritmos voraces o glotones (greedyalgorithms), busqueda tabu, recocido simulado (simula-ted annealing) y aquellos basados en el comportamientoy/o inteligencia de enjambres, entre los que destaca elmetodo de optimizacion por colonias de hormigas (antcolony optimization) y el de parvadas.

Marco Dorigo es el creador del metodo metaheurısti-co de optimizacion llamado Ant Colony Optimization(ACO). En el libro que lleva el mismo nombre que elmetodo desarrollado, Dorigo y Stutzle narran como apartir de la observacion del comportamiento de las colo-nias de hormigas desarrollaron un metodo computacionalpara encontrar soluciones a optimizacion combinatoria.La idea parece sencilla, si las hormigas son capaces deencontrar siempre, a pesar de los obstaculos, el caminomas corto desde su hormiguero hasta la comida, entoncesidentificando el algoritmo de “trabajo” de las hormigas,identificando como ellas desarrollan la inteligencia gru-pal, se podrıan utilizar para resolver problemas “huma-nos” de optimizacion.

A pesar de la simpleza de la observacion del com-portamiento de la naturaleza, llevar la idea a la practi-ca no es sencillo, ¿como se puede “recrear” o “modelar”




computacionalmente las formas de comunicacion existen-tes entre las hormigas que les permiten identificar y eli-minar caminos poco eficientes, encontrando la solucionoptima a su problema de alimentacion y transporte?

La respuesta a la pregunta se presenta en un tex-to dividido en siete bien organizados capıtulos. En losdos primeros capıtulos, Dorigo y Stutzle presentan demanera clara, para neofitos y expertos en problemas deoptimizacion, una introduccion a los problemas de com-binatoria e introducen el metodo de optimizacion porcolonias de hormigas; explican de manera general y conun lenguaje sencillo los resultados de estudios de obser-vacion del comportamiento de las colonias de hormigasque inspiraron el metaheurıstico desarrollado.

En el capıtulo 1 los autores muestran las caracterısti-cas principales del metaheurıstico ACO. La idea princi-pal de ACO es que los principios de auto-organizacionque crean un comportamiento altamente coordinado enlas colonias de hormigas reales, pueden ser utilizados pa-ra coordinar poblaciones de agentes artificiales que co-laboran para resolver un problema computacional. Des-pues de explicar con detalle superficial el ACO como unaherramienta para resolver problemas de minimizacion decosto, el capıtulo cierra explicando algunos experimen-tos que permiten entender con claridad la importanciade algunos aspectos del ACO: evaporacion, numero dehormigas, y actualizacion del tipo de feromona.

Un punto a destacar del libro es que al final de ca-da capıtulo, los autores presentan cuatro secciones: unaseccion de discusion, otra de comentarios de referenciasbibliograficas invitando al lector a profundizar en el te-ma, una tercera seccion de puntos de gran importanciade cada capıtulo, es decir, aquellos puntos que se deberıacomprender antes de iniciar el siguiente capıtulo y porultimo, un conjunto de ejercicios y problemas.

En el capıtulo 2 los autores introducen una clasifi-cacion de problemas complejos y una comparacion delACO con otros metodos metaheurısticos. La compara-cion es realizada desde un punto de vista conceptual yno desde el enfoque del analisis del desempeno para en-contrar las “respuestas optimas” (por ejemplo, uso de re-cursos computacionales) o de la eficacia de cada uno delos metodos comparados. Esto es un punto que algunoslectores habrıan deseado que se incluyera; sin embargo,la comparacion conceptual realizada es clara.

Como es de esperarse, los autores concluyen que elmetodo propuesto presenta varias caracterısticas que lohacen unico: utiliza una poblacion (colonia) de hormigaspara construir soluciones explorando una forma de me-moria indirecta denominada feromonas artificiales. Re-calcan que la solucion optima sera aquella con mayorconcentracion de feromonas, dado que las feromonas deaquellas soluciones no optimas sufren un proceso de eva-poracion, convirtiendose en soluciones “olvidadas”.

En esta seccion del libro los autores presentan con su-

ficiente detalle la descripcion y pseudocodigos de variosmetaheurısticos, lo que permite, a partir de la compa-racion, crear una idea clara del funcionamiento de ACOy de las diferencias existentes con otros metaheurısticos.Ademas, los autores identifican y explican en que tipode problemas se puede aplicar el metaheurıstico desarro-llado. Los problemas senalados son: “ruteo”, planeacion,programacion (scheduling), asignacion y ordering.

En el capitulo 3, utilizando el problema clasico delagente viajero, Dorigo y Stutzle profundizan en la des-cripcion del ACO. Los ejemplos o “instancias” utiliza-dos para la realizacion de los experimentos de la familiade ACO son ejemplos que han sido utilizados en unacantidad importante de estudios. Esto le da seriedad ala investigacion, convirtiendose este capıtulo en la parteesencial del libro. Se presenta con suficiente detalle lasguıas, reglas y pseudocodigo con la implementacion dela familia de metaheurısticos bioinspirados en cuestion,ası como resultados del desempeno del ACO.

Es interesante y/o sorprendente descubrir que a par-tir de una respuesta inicial aleatoria se puede encontrarsoluciones optimas a problemas complejos. Aunque en elcapıtulo 3 se aborda el problema del agente viajero, se hademostrado que el ACO es util para resolver problemasde optimizacion de naturaleza distinta al problema de laruta mas corta.

La explicacion de los autores es clara y concisa, quizasun lector pudiera esperar la aplicacion de ACO a otrosproblemas de optimizacion explicados en el capıtulo 2,y no centrarse exclusivamente en el problema del agen-te viajero. Sin embargo, este capıtulo debe considerarsecomo referencia esencial para aquellos interesados en pro-blemas de optimizacion y en particular de los problemasde optimizacion que involucran combinatoria.

El libro esta editado en 2004, y en el capitulo 4 se pre-sentan resultados de investigaciones teoricas del ACO.Las referencias utilizadas son de trabajos publicados co-mo maximo en 2002. Por ello, este capıtulo debe obser-varse con cierta cautela. Aquellos interesados en aspectosteoricos del ACO deberıan tomar como base este capıtu-lo y completar su investigacion bibliografica en fuentesmas recientes. Sin embargo, los resultados presentadosson interesantes al comparar el desempeno del ACO conotros metodos.

El capıtulo 5 esta dedicado a demostrar y explicarcomo el ACO puede ser adaptado para encontrar solu-ciones optimas en algunos problemas NP-Hard, en parti-cular problemas de combinatorias del tipo: “ruteo”, asig-nacion, planeacion y programacion (scheduling). El en-tendimiento del material puede llegar a ser difıcil paraaquellos que no estan familiarizados con el tipo de proble-mas explicados y con la simbologıa utilizada, ademas sevuelve complejo por la cantidad de algoritmos y trabajosa los cuales se hace referencia. El capıtulo 5 es el capıtulomas extenso y el mas difıcil de digerir, aunque sı queda



claro que existen un conjunto de principios y guıas quepermiten al ACO ser una alternativa importante a tomaren cuenta para resolver problemas de optimizacion.

En el capıtulo 6 los autores presentan otra aplicaciondel ACO, el AntNet. Despues de leer el capıtulo 5 que-da la impresion que el capitulo 6 esta de mas, al ser unproblema extension de ACO y de los problemas aborda-dos en los capıtulos 1 y 3. Sin embargo es interesantever como metodologicamente los autores abordaron elproblema de optimizacion de “ruteo” en redes de teleco-municacion.

Finalmente, el capıtulo 7 esta dedicado a establecerconclusiones, avances en una decada del ACO y delineartrabajos futuros. Este capıtulo puede ser interes a inves-

tigadores y estudiantes de posgrado, ya que se identifi-can otros modelos bioinspirados, lıneas o direcciones deinvestigacion, ası como areas de exploracion de aplica-cion de ACO, por ejemplo la paralelizacion del ACO y laaplicacion del ACO para resolver problemas dinamicos yproblemas multiobjetivo. En la literatura ya existen tra-bajos de tal naturaleza, demostrando con ello que ACOsigue vigente y que es util en un buen numero de proble-mas, principalmente de optimizacion combinatoria.

En conclusion, el libro de Ant Colony Optimizationes un libro que investigadores, academicos e interesadosen metodos metaheurısticos y problemas de combinato-ria deberıa tener como fuente de referencia y estudio.✵

REFERENCIAS

1. Laporte G., Gendreau M., Potvin J.-Y., Semet, F. (2000) “Classical and modern heuristics for the vehicle routingproblem”, International Transactions in Operational Research, 7, pp. 285–300.

2. Framinan J.M., Gupta J.N.D., Leisten R (2004) “A review and classification of heuristics for permutation flow-shop scheduling with makespan objective”, Journal of the Operational Research Society, 55, pp. 1243–1255.

3. Ruiz R., Maroto C. (2005) “A comprehensive review and evaluation of permutation flowshop heuristics”, EuropeanJournal of Operational Research, 165 (2), pp. 479-494.

4. Gonzalez,T.F. -editor- (2006) Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics, Chapman & Hall/CRCComputer & Information Science Series.

5. Singh S., Sharma R. (2006) “A review of different approaches to the facility layout problems”, The InternationalJournal of Advanced Manufacturing Technology, 30(5), pp. 425-433.

6. Vallada E., Ruiz R., Minella G. (2008) “Minimising total tardiness in the m-machine flowshop problem: A reviewand evaluation of heuristics and metaheuristics”, Computers and Operations Research, 35 (4), pp. 1350-1373.

7. Guner Goren H., Tunali S., Jans R. (2010) “A review of applications of genetic algorithms in lot sizing”, Journalof Intelligent Manufacturing, 21(4), pp. 575-590.

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10th Mexican International Conference on Artificial Intelligence

MICAI 2011

November 26 - December 4, Puebla City (near Mexico City), Mexicowww.micai.org/2011Submission: June 10, 2011 (abstract), June 17, 2011 (full paper)

General InformationTopics: all areas of Artificial Intelligence, research or applications.Workshops and tutorials � Travel grants for student authors � Best papers awards.

ProceedingsSpringer LNAI & special issues of journals anticipated; blind reviewing � Poster session: IEEE CPSanticipated.

Venue & ToursPuebla City: near Mexico City (1,5 hours). Regular buses are available � Tours: Great Pyramid ofCholula and Cacaxtla. More tours anticipated. While passing through Mexico City, you can visit Ancientpyramids of Teotihuacan – one of the most important archaeological sites in the Americas.

UCAmI 2011V International Symposium on Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence

December 5-9, 2011 - Riviera Maya, Mexicomami.uclm.es/ucami2011

Ambient Intelligence (AmI) environments are integrated by several autonomous computational de-vices of modern life ranging from consumer electronics to mobile phones. Ideally, people in an AmIenvironment will not notice these devices, but they will benefit from the services they provide them.Such devices are aware of the people present in those environments by reacting to their gestures,actions and context. Recently the interest in Ambient Intelligence Environments has grown considera-bly due to new challenges posed by society, demanding highly innovative services such as vehicular adhoc networks, Ambient Assisted Living, e-Health, Internet of Things and Home Automation among others.

The main goal of this conference is to provide a discussion forum where researchers and practitionerson Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence can meet, disseminate and exchange ideas andproblems, identify some of the key issues related to these topics, and explore together possible solutionsand future works.

AAMAS 201211th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems

June 4-8 2012 - Universitat Politecnica de Valencia; Valencia, Spainaamas2012.webs.upv.es

Abstracts: 7 October 2011 � Full papers: 12 October 2011 � Notification: 21 December 2011.

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