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- ItemActive learning of symbolic automata over rational numbers(2025) Hagedorn Gaete, Sebastián Alfonso; Riveros Jaeger, Cristian; Toro Icarte, Rodrigo Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl aprendizaje de autómatas tiene muchas aplicaciones en inteligencia artificial e ingeniería de software. Un aporte clave para estas aplicaciones es el algoritmo L⇤, introducido por (Angluin, 1987). El algoritmo L⇤ aprende autómatas deterministas (DFAs, en inglés) en tiempo polinomial cuando se provee un profesor MAT (minimally adequeate teacher). Desafortunadamente, el algoritmmo L⇤ solo puede aprender DF As sobre alfabetos finitos, lo que limita su aplicacion en escenarios más complejos. En este trabajo, extendemos el algoritmo L⇤ para aprender autómatas simbólicos, aquellos en que sus transiciones pueden usar predicados de desigualdad sobre numeros racionales, es decir, sobre alfabetos infinitos y densos. Nuestro resultado logra que el algoritmo L⇤ pueda ser aplicable en nuevos escenarios reales como RGX (reales) y series de tiempo. En adición, nuestro algoritmo propuesto es óptimo dado que realiza un número lineal de consultas al profesor con respecto al número de transiciones y el tamaño de la representación de los predicados.
- ItemDeconstrucción y reutilización de materiales en la industria de construcción en Chile(2024) Encina Jara Luciano Andres; Ossio Castillo, Felipe Antonio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Construcción CivilLa industria de construcción chilena actual enfrenta múltiples problemáticas, la atingente a esta investigación de graduación, es la deconstrucción y reutilización de los materiales y/o recursos de primer uso. Para ello se ha implementado una metodología de revisión bibliográfica mediante SCOPUS y Researchgate, la cual al analizar y filtrar se comparó estos resultados con la experiencia y respaldo de diferentes profesionales relacionados a la industria de la construcción chilena. Trás lograr una primera respuesta a las recomendaciones que puedan ser adaptadas a la industria de construcción chilena, el modelo de economía circular toma principal fuerza al responder como solución a estas diferentes recomendaciones y sus diferentes desafíos que presentan para adaptarlos en nuestro país. Recalcando los desafíos culturales, económicos, sociales, de resistencia al cambio, de valorización de los materiales de primer uso y de diseño de los elementos estructurales, remarcando la importancia de que Chile para deconstruir y reutilizar materiales de primer uso debe avanzar en la construcción en madera.
- ItemA logic-based language for querying decision tree explanations(2025) Caraball Mieri, José Thomas; Arenas Saavedra, Marcelo Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaLa IA Explicable, el campo de investigación que estudia métodos para comprender las respuestas de modelos de aprendizaje de máquina, ha crecido sustancialmente junto con la necesidad de entender mejor las decisiones de estos modelos. Este trabajo responde al llamado de Arenas et al., 2021, quienes propusieron la lógica de interpretabilidad de primer orden (FOIL): un lenguaje declarativo agnóstico al modelo, basado en lógica de primer orden, que captura diversas nociones de explicabilidad. Primeramente, se analiza formalmente FOIL, demostrando sus limitaciones inherentes tanto en expresividad como en complejidad. Para superar estas deficiencias, se introduce la lógica DT-FOIL, una lógica diseñada para árboles de decisión que garantiza evaluación en tiempo polinomial al incorporar predicados específicos de arboles y restringir la cuantificación. Aunque DT-FOIL proporciona una base tratable, su expresividad es limitada. Consecuentemente, se proponen dos extensiones: Q-DT-FOIL y OPT-DT-FOIL. Q-DT-FOIL agrega cuantificación general, ampliando significativamente el alcance de las explicaciones expresables. Se establece que su problema de evaluación extiende la Jerarquía Booleana, mientras que su problema de cómputo es intratable bajo supuestos de complejidad estándar. En contraste, O PT-DT-FOIL está diseñada para computar instancias óptimas que satisfacen una propiedad dada con respecto a un orden parcial estricto. Este diseño enfocado permite a O PT-DT-FOIL capturar explicaciones óptimas cruciales, asegurando que su problema de cómputo sea tratable accediendo a un oráculo NP. Finalmente, para materializar el valor practico de los marcos teóricos, se presenta GoExpDT, una librería de Golang que implementa tanto Q-DT-FOIL como OPT-DT-FOIL. Aprovechando solucionadores SAT modernos como oráculos NP, GoExpDT proporciona un motor de consultas eficiente. Los resultados experimentales confirman su capacidad para manejar consultas de explicabilidad complejas sobre árboles de decisión de tamaño industrial en un tiempo manejable, afirmando la viabilidad del enfoque propuesto. Este trabajo representa un paso significativo hacia una base uniforme y práctica para la explicabilidad de árboles de decisión.
- ItemSynthesis of data-driven controllers via nested neural approximators(2025) Dunner Turner, Joaquín Felipe; Núñez Retamal, Felipe Eduardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl control basado en datos ha recibido una atención creciente en los últimos años como una alternativa flexible a los métodos tradicionales basados en modelos. Este trabajo aborda la síntesis de controladores puramente basados en datos mediante un esquema jerárquico que combina aproximaciones neuronales regionales de políticas estabilizantes con un mecanismo de supervisión por conmutación para coordinar controladores neuronales locales en regiones particionadas. Se demuestra que la dinámica en lazo cerrado bajo cada controlador neuronal regional aproximado satisface propiedades de estabilidad input-to-state y estabilidad asintótica, y que existe una política de conmutación supervisada que preserva estas garantías durante el cambio de controladores. Para su implementación, se introduce una estrategia basada en aprendizaje reforzado y neuroevolución. Experimentos numéricos en sistemas lineales y no lineales demuestran la efectividad del método propuesto.
- ItemValorización de opciones reales multidimensionales mediante simulación de Montecarlo utilizando el algoritmo LSM(2004) Urzúa Valdés, Jorge Luis; Cortázar S., Gonzalo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEn la presente tesis se analiza la aplicación del algoritmo LSM para la evaluación de opciones reales de tipo americano multidimensionales, que surgen al considerar proyectos con opciones interrelacionadas y modelos de precios con especificaciones multifactoriales. En base a las dos validaciones presentadas se extiende el trabajo realizado por Gravet (2003) resolviendo la evaluación de la mina de cobre de Brennan y Schwartz (1985) en un modelo multifactorial de precios. Esta evaluación incorpora las opciones de apertura, cierre y abandono de las operaciones. La implementación es ilustrada utilizando el modelo de precios descrito en Cortazar y Schwartz (2003), que explica la dinámica del precio spot del cobre, mediante un proceso de tres factores estocásticos. Este problema no ha sido resuelto mediante algoritmos tradicionales para opciones americanas por su alta complejidad.