Investigación

Dentro del GTI-IA existen numerosos frentes abiertos, de entre los cuales estoy más interesada en los sistemas basados en Agentes y Sistemas Multi-Agente, así como en la aplicación de técnicas Soft Computing a diversos problemas.

Mi tesis doctoral versa sobre la aplicación de técnicas Soft Computing a la resolución de problemas combinatorios diversos. En concreto se propone una arquitectura de búsqueda independiente del dominio de aplicación y capaz de abordar problemas combinatorios de grandes dimensiones, de los que se disponga de poca información de partida. Esta arquitectura está basada en técnicas Soft Computing, pues combina un algoritmo genético basado en codificación real con modelos basados en redes neuronales, concretamente en perceptrones multicapa. Así, el algoritmo genético emplea, en los casos en los que sea necesario, modelos aproximados de las funciones de aptitud mediante perceptrones diseñados para tal fin. El sistema obtenido ofrece la flexibilidad y versatilidad requeridas para poder adaptarse a los requisitos propios de cada problema combinatorio a tratar, sea cual sea su dominio.

Además, he aplicado la arquitectura de búsqueda propuesta a la resolución de problemas combinatorios de interés, tanto en el área de la Catálisis Combinatoria como en el dominio de los Sistemas de Recomendación. Así, la técnica propuesta ha sido utilizada en el ámbito de la Catálisis Combinatoria tanto para optimizar las condiciones de distintas reacciones, como para determinar las composiciones idóneas de determinados catalizadores para reacciones de naturaleza y complejidad diferentes. Asimismo, la arquitectura de búsqueda planteada ha sido  aplicada en el ámbito de los Sistemas de Recomendación, concretamente sobre un dominio de entretenimiento: la valoración de películas.  Mediante la arquitectura se determinan los perfiles de las preferencias de ciertos usuarios a partir de la información disponible sobre ellos o a partir de la información disponible para otros usuarios similares a ellos. Estás preferencias son posteriormente utilizadas para predecir si una película será o no del agrado de los usuarios.