Laboratorio de Comportamiento Social e Inteligencia Artificial

Laurent Avila Chauvet

Uno de los intereses principales del laboratorio es evaluar, identificar y manipular aquellos factores que promueven el cambio de estrategia en situaciones donde participan dos o más individuos. Con este fin, el laboratorio centra sus actividades en el desarrollo de Modelos Basados en Agentes (MBA), tareas experimentales que simulan situaciones forrajeo y equipo experimental ad hoc a situaciones de forrajeo social.


Noticias:

[06/08/20] LCSIA 2do Lugar Educación Remota con IBM – Developer Land. Ver Más

[23/07/20] LCSIA Ganador Reto Kellogg's (Data Science) – Developer Land. Ver Más

[17/04/20] LCSIA Ganador Estrategias para reactivar la economía de México - Talent Land. Ver Más

Equipo


Dr. Laurent Avila-Chauvet

- Comportamiento Social y Teoría de Juegos Evolutiva
- Inteligencia artificial y modelado de procesos de aprendizaje
- Desarrollo de software y construcción de equipo experimental
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Dra. Diana Mejia Cruz

- Consumo de drogas y Conducta delictiva
- Funcionamiento ejecutivo y procesos de memoria
- Funcionamiento ejecutivo y control de impulsos
>>> CVU <<<


Divulgación


Programación


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Pruebas y Tareas


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Presentaciones


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Experimentos


Impulsividad y Sensibilidad a las Recompensas

Mejia, Avila-Chauvet & Mendez


Forrajeo Social Humanos

Avila-Chauvet, Garcia-Leal & Segura


PROYECTOS


1. Análisis de factores que promueven el cambio de estrategia en situaciones de forrajeo social

Avila-Chauvet, Garcia-Leal & Segura

En situaciones de forrajeo social se ha observado que algunos miembros del grupo tienden a buscar sus propias fuentes de alimento (Productores), mientras que otros miembros del grupo tienden a acoplase a las fuentes de alimento previamente producidas (Parásitos). El Juego Productor-Parasito (JPP) estudia la proporción óptima de productores y parásitos dentro de un grupo qué tiende a una Estrategia Evolutivamente Estable (EEE). A nivel particular, existen factores que modifican la probabilidad de que los sujetos cambien de estrategia y/o emitan alguna de las estrategias. El objetivo de este proyecto se centra en identificar y manipular estos factores.


2. Modelos Basados en Agentes y toma de decisiones

Avila-Chauvet, Garcia-Leal, Segura & Mejia

Un modelo es una representación abstracta de un sistema real. Los Modelos Basados en Agentes (MBA) permiten simular agentes (objetos que realizan una acción) y la relación entre los elementos que componen una situación. Por ejemplo en una situación de forrajeo social, los agentes buscan alimento en un hábitat compuesto por zonas de parche y transición. Estos agentes pueden comportarse en función de patrones de ejecución simples, reglas de aprendizaje (Operador lineal, Memoria perfecta, Suma relativa de la recompensas, etc.) y/o reglas de decisión (Igualación o Maximización). El objetivo de este proyecto es programar agentes capaces de resolver distintas situaciones de toma de decisiones..


3. Deteccion de nuevos talentos y características emprendedoras

Avila-Chauvet

El emprendimiento alude a las acciones relacionadas con inicio de un nuevo proyecto y/o negocio, así como a la detección de riesgos y oportunidades. Algunas de las características que han sido asociadas a los emprendedores son la búsqueda de oportunidades, la tendencia al riesgo, el locus de control, autoeficacia y flexibilidad conductual. El objetivo de este proyecto es estudiar estas características a partir de tareas conductuales y desarrollar una batería de pruebas que permita identificar nuevos talentos.


4. Implementacion robótica de Modelo de Redes Neurales Artificiales

Ojeda & Avila-Chauvet

El objetivo del proyecto es implementar un Modelo de Redes Neurales Artificiales en un robot que utiliza visión artificial para detectar cambios en el ambiente. El modelo asume que la presencia de un estímulo biológicamente relevante selecciona ciertas relaciones entre las acciones y los eventos ambientales. El modelo está integrado por un conjunto unidades neuronales artificiales interconectadas, las cuales se activan en función de la activación de las unidades adyacentes y los pesos de las conexiones.


5. Programas de reforzamiento dependientes de patrones de locomoción

Moreno, Buritica & Avila-Chauvet

El objetivo del proyecto es implementar un Modelo de Redes Neurales Artificiales en un robot que utiliza visión artificial para detectar cambios en el ambiente. El modelo asume que la presencia de un estímulo biológicamente relevante selecciona ciertas relaciones entre las acciones y los eventos ambientales. El modelo está integrado por un conjunto unidades neuronales artificiales interconectadas, las cuales se activan en función de la activación de las unidades adyacentes y los pesos de las conexiones.