GITIA es un grupo dedicado a la investigación y desarrollo de la Inteligencia Artificial, la Ciencia de los Datos y sus aplicaciones. Como grupo, y de acuerdo a nuestros documentos fundacionales, preferimos aplicaciones que tengan interés en nuestra región y a la vez tengan implicaciones globales. Esto asegura un impacto regional de nuestro trabajo manteniendo un nivel académico internacional.

Con ese espíritu, hemos trabajado con la empresa de distribución local EDET S.A en la detección de problemas que tengan interés regional y al mismo tiempo relevancia académica. En esa línea de trabajo, hemos identificado la determinación de la topología en el nivel de baja tensión (Leer más) y el problema del Pico de consumo en verano (Leer más). Estos problemas son de crítica importancia regional y tienen un impacto internacional.

Identificación de Fases Edificios Inteligentes

En la actualidad siguen existiendo numerosos problemas cuya solución exacta resulta imposible o impráctica de obtener, ya sea por las características particulares o por el tamaño del problema. Esto incluye numerosos problemas reales y aplicados, relacionados a logística, ingeniería, biología, bio-informática, e ingeniería. Entre las principales herramientas utilizadas para enfrentarlos de manera eficiente se encuentra la Optimización Heurística, especializada en encontrar buenas soluciones aproximadas en problemas reales, donde encontrar una solución exacta es computacionalmente costoso o complejo.

El enfoque MultiAgent ofrece un marco metodológico bien adaptado al análisis y modelado de sistemas complejos. Este enfoque considera los sistemas como sociedades compuestas por entidades autónomas e independientes, denominadas "agentes", que interactúan para resolver problemas o lograr una tarea común. Los sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems o MAS) se han aplicado con éxito a un gran número de ámbitos, como la robótica, la resolución de problemas distribuidos, el modelado y la simulación de sistemas complejos, etc. A pesar de las numerosas aplicaciones, los MAS presentan un cierto retraso en las metodologías de formalización y modelado. De hecho, el diseño de este tipo de sistemas se realiza a menudo siguiendo un procedimiento empírico o de forma ad hoc. El desarrollo de modelos y metodologías para este paradigma es de vital interés para su correcta adopción por parte de los científicos y la industria.