Hacia una representación del conocimiento basada en la percepción

Prieto González, Lisardo

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Hacia una representación del conocimiento basada en la percepción

dc.contributor.advisor	Amescua Seco, Antonio de
dc.contributor.advisor	Colomo Palacios, Ricardo
dc.contributor.advisor	Stantchev, Vladimir
dc.contributor.author	Prieto González, Lisardo
dc.contributor.departamento	UC3M. Departamento de Informática	es
dc.date.accessioned	2017-07-06T09:24:16Z
dc.date.available	2017-07-06T09:24:16Z
dc.date.issued	2017-02
dc.date.submitted	2017-02-17
dc.description	Mención Internacional en el título de doctor
dc.description.abstract	Esta Tesis define un marco de referencia para crear un modelo de representación del conocimiento inspirándose en la componente biológica cognitiva. Con ello se pretende conseguir un meta-modelo que se comporte de manera análoga a cómo funciona el sistema de adquisición, representación y almacenamiento de la información en los seres humanos, considerando los principales componentes cognitivos asociados: la percepción, el conocimiento y la memoria. Se espera de dicho meta-modelo el poder extender las capacidades del ser humano (limitación perceptual, tanto en capacidad como en variedad), reduciendo sus inconvenientes, de manera que sea posible integrar más información semántica en cada una de las entidades almacenadas en la Base de Conocimiento Global. Dicho conocimiento global podrá ser usado posteriormente en una gran variedad de Sistemas de Información, tales como motores de inferencia avanzados, planificadores y sistemas de recomendación, entre otros. El marco de referencia está compuesto por tres partes bien diferenciadas: - Una serie de Principios Fundamentales identificados y obtenidos mediante un análisis exhaustivo de la literatura, en el área de la Psicología y la Neurociencia Cognitiva. - Una serie de Características Tecnológicas inferidas por dichos principios y soportadas por un estudio del estado actual en el área de las Ciencias de la Computación. - Una implementación modular, distribuida, escalable, eficiente y segura del modelo de representación basada en las características tecnológicas y en los principios fundamentales expuestos. El marco de referencia ha sido validado en sus componentes teóricas mediante expertos en la materia para ambos campos, y en su componente práctica mediante una implementación física y su correspondiente experimentación.	es
dc.description.abstract	This Thesis defines a framework to create a knowledge representation model inspired by the biological cognitive component. With this, it is sought to achieve a meta-model that behaves in an analogous way as the acquisition, representation and storage systems in humans, considering the main associated cognitive components: perception, knowledge and memory. This meta-model is expected to extend the capabilities of the mankind (perceptual limitation, both in capacity and variety), reducing its drawbacks, so that it is possible to integrate more semantic information in each one of the entities stored in the Global Knowledge Base. Such global knowledge can later be used in a wide variety of Information Systems, such as advanced inference engines, planners and recommendation systems, among others. The framework is composed by three distinct parts: - A set of Fundamental Principles identified and obtained through an exhaustive analysis of the literature, in the area of Psychology and Cognitive Neuroscience. - A series of Technical Characteristics inferred by such Fundamental Principles and supported by a study of the current state in the area of Computer Science. - A modular, distributed, scalable, efficient and secure implementation of the representation model based on the technological characteristics and fundamental principles exposed. The framework has been validated in its theoretical components by experts in both fields, and in its practical component through a physical implementation and its corresponding experimentation.	es
dc.description.degree	Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática	es
dc.description.responsability	Presidente: María Isabel Sánchez Segura.- Secretario: Agustín Gonzalo Cuevas.- Vocal: Alan Edwin Serrano-Rico	es
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10016/24810
dc.language.iso	spa	es
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España	*
dc.rights.accessRights	open access	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/	*
dc.subject.eciencia	Informática	es
dc.subject.other	Ingeniería del conocimiento	es
dc.subject.other	Representación del conocimiento	es
dc.subject.other	Modelado del conocimiento	es
dc.subject.other	Cognición	es
dc.subject.other	Memoria	es
dc.subject.other	Percepción	es
dc.subject.other	Aprendizaje automático	es
dc.subject.other	Inteligencia artificial	es
dc.subject.other	Arquitectura de ordenadores	es
dc.subject.other	Computación en la nube	es
dc.subject.other	Internet de las cosas	es
dc.subject.other	Sensores	es
dc.subject.other	Seguridad de la información	es
dc.subject.other	Marco de referencia	es
dc.subject.other	Knowledge modelling	es
dc.subject.other	Cognition	es
dc.subject.other	Perception	es
dc.subject.other	knowledge	es
dc.subject.other	Framework model	es
dc.subject.other	Machine learning	es
dc.subject.other	Artificial intelligence	es
dc.subject.other	Computer architecture	es
dc.subject.other	Cloud computing	es
dc.subject.other	Internet of things	es
dc.subject.other	Sensors	es
dc.subject.other	Information security	es
dc.subject.other	Perceptual expansion	es
dc.title	Hacia una representación del conocimiento basada en la percepción	es
dc.type	doctoral thesis	*
dspace.entity.type	Publication