Académico UNAB expone en Argentina sobre nuevo modelo para la evolución de sistemas de software

Con el crecimiento vertiginoso y masivo del uso de la tecnología, se genera un constante bombardeo de información imprecisa o dudosa que satura a los usuarios.

En este sentido, el Doctor Hernán Astudillo, académico investigador del Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar (ITiSB) de la Facultad de Ingeniería de la U. Andrés Bello, sede Viña del Mar, presentó una nueva solución en el campo de la informática, con la charla «Sistemas recomendadores basados en confianza social».

La ponencia se llevó a cabo en el Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA), de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), en Argentina.

En la charla estuvieron presentes estudiantes, investigadores y profesionales del área de la informática y la ingeniería del software, reunidos con el objetivo de mejorar la toma de decisiones de sistemas inteligentes, en base a múltiples fuentes.

El mayor reto

En efecto, el mayor reto para la evolución de los sistemas de sofware es la integración de componentes y servicios con información imperfecta, imprecisa, incompleta o poco confiable.

El académico e investigador UNAB abordó su ponencia desde un enfoque técnico y accesible para introducir el modelado de información utilizando valores difusos (fuzzy values).

Concepto que Lofty Zadeh, el padre de la Lógica Difusa había acuñado en 1965 para advertir que, a mayor complejidad de un sistema, la capacidad de precisión y la construcción de instrucciones disminuye -en palabras muy simples-.

De esta forma, el Dr. Astudillo pudo conversar con la audiencia acerca de la importancia de la confianza computable entre agentes sociales, un campo de estudio que ha adquirido relevancia en el diseño de sistemas inteligentes.

Asimismo, abordó las metodologías de confianza directa propagativa y su cálculo mediante el modelo de «tidal trust», que permiten mejorar la toma de decisiones en sistemas colaborativos.

Por último, mostró el uso combinado de números difusos y redes de confianza computable para modelar la imprecisión y credibilidad de una información de manera simultánea, además de evaluar la confianza de la fuente.

Así, el Dr. Astudillo demostró “cómo este enfoque puede aplicarse a los catálogos de elementos de software, facilitando la construcción de sistemas recomendados más precisos y confiables.”