| dc.creator | Costa, Ignacio Agustín | |
| dc.creator | De Leo, Esteban José | |
| dc.creator | Sattolo, Iris Inés | |
| dc.creator | Panizzi, Marisa D. | |
| dc.date | 2020-10 | |
| dc.date | 2020 | |
| dc.date | 2021-02-23T16:42:06Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-15T00:32:29Z | |
| dc.date.available | 2023-07-15T00:32:29Z | |
| dc.identifier | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/113262 | |
| dc.identifier | isbn:978-987-4417-90-9 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7454877 | |
| dc.description | Existen diversas situaciones, como derrumbes edilicias o catástrofes, en donde seres vivos quedan atrapados y su supervivencia depende de encontrar el camino de salida del lugar. Este trabajo presenta el diseño e implementación de un sistema de aprendizaje mediante la utilización de Redes Neuronales Artificiales (RNA) con aprendizaje por refuerzo, con el propósito de resolver laberintos de estructura desconocida con un robot autónomo (RA). Se definieron un conjunto de políticas y puntajes para llevar acabo el aprendizaje por parte del agente, y posteriormente encontrar la solución buscada. La RNA fue implementada sobre las librerías Tensorflow y Keras. El RA es comandado por Arduino, el cual se comunica con una aplicación de escritorio. Finalmente, se diseñó una maqueta adaptable a cualquier laberinto para poder ejecutar la resolución mediante el RA. Los resultados indican que el aprendizaje por refuerzo es apropiado para resolver esta problemática, dado que es adaptable a problemas complejos. | |
| dc.description | Workshop: WASI – Agentes y Sistemas Inteligentes | |
| dc.description | Red de Universidades con Carreras en Informática | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | 41-50 | |
| dc.language | es | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.rights | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | |
| dc.subject | Ciencias Informáticas | |
| dc.subject | Aprendizaje por refuerzo | |
| dc.subject | Red neuronal artificial | |
| dc.subject | RA | |
| dc.subject | q-learning | |
| dc.subject | Resolución de laberintos | |
| dc.subject | Exploración de estructuras desconocidas | |
| dc.title | Navegación autónoma mediante aprendizaje por refuerzo | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
