IA-P2

Un modelo básico de Aprendizaje por Refuerzo debe disponer como componente característico de... Reglas que determinan la recompensa inmediata de cada acción. Un acumulador 2D para almacenar votos de los parámetros rho y theta. La definición de una función de activación sigmoidal. Un conjunto de pesos sinápticos iniciales aleatorios.

En la Inteligencia Artificial se reconocen tres formas de aprendizaje. Estas son: Heurístico, Genético y Bayesiano. Supervisado, No Supervisado y con Refuerzo. Perceptivo, Operativo y Analítico. Local, Global y Semántico.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado, el asesor informático relativiza la necesidad... De utilizar una función de activación tangente hiperbólica. De contar con un acumulador 3D para el procesamiento. De que los atributos sean totalmente independientes entre sí. De aplicar el método de la matriz pseudoinversa de Moore.

Un agente de Aprendizaje Pasivo determina su comportamiento con una política... Que se actualiza en cada paso de tiempo. Altamente reactiva a los obstáculos. Basada en el azar. Que es fija.

¿Con qué finalidad y por quién fue aplicado por primera vez el Aprendizaje por Refuerzo en la IA?. En un programa que juega al ajedrez, desarrollado por Arthur Samuel. En el test de Turing, por Alan Turing. En la detección de bordes mediante Hough, por Paul Hart. En la navegación de un robot móvil, por John Hopfield.

El "péndulo invertido sobre base móvil" sirvió para demostrar la efectividad... De las redes semánticas en entornos físicos. Del control a través de Aprendizaje por Refuerzo. De la arquitectura de subsunción. Del clasificador bayesiano en tiempo real.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado que incluye Procesos Dinámicos (CBSD), el asesor informático destaca la necesidad de que los procesos sean... Ortogonales en el espacio de parámetros. Linealmente independientes. Estacionarios. Altamente ruidosos.

¿Con qué letra se suele denominar a la función de activación en las Redes Neuronales?. ρ. θ. w. g.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado, el asesor informático destaca su ventaja: Por requerir solo una pequeña cantidad de datos de entrenamiento. Por no depender de probabilidades condicionadas. Por ser un modelo conexionista recurrente. Por su capacidad de evitar mínimos locales.

¿Qué implica según su significado la generalización del Aprendizaje por Refuerzo?. El uso de reglas heurísticas para la navegación costera. La capacidad de generalización a través de la aproximación de funciones. El almacenamiento de infinitos estados en una matriz. La aplicación de la técnica de backpropagation.

Un agente de aprendizaje Activo determina su comportamiento con una política... Basada exclusivamente en el Teorema de Bayes. Preestablecida e inalterable. En la que debe decidir sobre sus acciones. Que minimiza el uso de sensores de posición.

El concepto de Aprendizaje con Refuerzo implica que el agente que opera... Conoce de antemano el vector de salida deseado. Debe procurar obtener la máxima recompensa. Utiliza una memoria asociativa direccionable por contenido. No altera su comportamiento mediante la experiencia.

¿A qué se asemeja el funcionamiento de las unidades individuales de una red neuronal?. A matrices de pesos aleatorios. A grafos existenciales. A compuertas lógicas. A filtros de visión de bajo nivel.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado, el asesor informático advierte sobre la conveniencia de que se incluyan valores de cada variable del modelo, lo que es reconocido como Aprendizaje... Basado en la maleabilidad de la inferencia. Por el método de Hebb modificado. Inductivo por refuerzo pasivo. Con datos completos (incluyen valores para cada variable del modelo de probabilidad que está siendo aprendido).

¿Cuál es el tiempo de respuesta de una neurona biológica?. Milisegundos. Nanosegundos. Segundos. Microsegundos.

Imagine que tiene un problema cualquiera con 10 atributos. Por lo tanto, sabemos que necesitaremos 10 unidades de entrada para construir una red. Pero... ¿Cuántas unidades ocultas necesitaremos?. Siempre el doble de las entradas (20). No se sabe. Ninguna, si el problema es linealmente separable. Exactamente la mitad (5).

La conexión de la unidad neuronal "k" a la unidad neuronal "i" sirve para: Calcular la pseudoinversa de la matriz de activación. Eliminar el ruido del vector de entrada. Propagar la activación "Ak" de "k" a "i". Definir la superficie de decisión del perceptrón.

¿Qué tipo de funciones puede representar el Perceptrón?. Solamente compuertas XOR. Funciones de regresión logística no lineal. Funciones de energía no convexas. Linealmente separables.

¿Qué función cumple la superficie de decisión de un Perceptrón?. Activar los actuadores del brazo robotizado. Almacenar los patrones en una memoria asociativa. Minimizar el error cuadrático medio en el acumulador. Separar claramente los casos de entrenamiento.

¿A qué se denomina Época en el algoritmo de aprendizaje del Perceptrón?. A cada ciclo con todos los ejemplos de entrenamiento. Al periodo histórico previo al conexionismo. Al intervalo entre el disparo de dos neuronas. Al tiempo que tarda el robot en alcanzar su destino.

¿Cómo comienza el algoritmo del "Daño Cerebral Óptimo"?. Con una neurona aislada y va agregando capas. Con una red totalmente conectada, y va eliminando conexiones. Con una búsqueda heurística en el espacio de estados. Con un conjunto de pesos iniciales en cero.

¿A qué se denomina Época en el algoritmo de aprendizaje del descenso del gradiente para Perceptrones?. Al proceso de votación en el acumulador de Hough. Al cálculo de un solo peso sináptico. A cada ciclo con todos los ejemplos de entrenamiento. Al ajuste de la tasa de aprendizaje alfa.

¿Qué representa el peso Wdi de una Red Neuronal?. La conexión recurrente de la unidad a sí misma. El peso de la entrada de mayor intensidad. El peso de sesgo. El umbral de disparo de la neurona biológica.

¿Cuáles son los componentes de un Perceptrón?. Los pesos, el procesador de sumas, y el procesador del umbral ajustable. Sensores, actuadores y cuerpo físico. Nodos, arcos y procedimientos de inferencia. La cabeza, las dendritas y el axón.

Se entiende por "Razonamiento" a la facultad que permite: Transformar el espacio de imagen en un plano de parámetros. Almacenar patrones ruidosos en una matriz de pesos. Resolver problemas, extraer conclusiones y aprender de manera consciente. Ejecutar movimientos precisos mediante cinemática inversa.

Una característica destacada de las Redes Semánticas es su capacidad para relacionar conceptos y para... Extraer conocimiento semántico de información textual. Minimizar el error asintótico en redes multicapa. Optimizar el consumo de energía del robot. Calcular trayectorias libres de obstáculos.

Los elementos básicos que se encuentran en todos los esquemas de Redes Semánticas son: Pesos sinápticos y funciones de activación. Estructuras de datos unidas por arcos, y procedimientos de inferencia. Estados, acciones y reglas de recompensa. Parámetros rho y theta en un acumulador.

¿Qué significan los arcos en una ontología superior?. Son curvas sigmoidales en el espacio de parámetros. Representan la fuerza del vínculo sináptico. Indican que el concepto inferior es una especialización del concepto superior. Determinan la recompensa inmediata del agente.

En las Redes Semánticas y con respecto a la herencia, se deben evitar: La maleabilidad de la inferencia lógica. Los vínculos entre conceptos linealmente independientes. Los nodos que representan categorías abstractas. Propiedades que produzcan inconsistencias.

Una de las ventajas de las redes semánticas es que: Permiten declarar importantes asociaciones en forma explícita. Garantizan la estabilidad global mediante funciones de Lyapunov. Son inmunes al ruido en el aprendizaje por refuerzo. No requieren procedimientos de búsqueda en el grafo.

¿A quién o a quiénes son atribuidas las primeras Redes Semánticas?. Minsky y Papert (1969). Quillian y Shapiro (1968 y 1971). Frank Rosenblatt (1958). McCullock y Pitts (1943).

La afirmación "a través del lenguaje es posible conocer y comprender muchos de los procesos mentales, puesto que existe una íntima relación del lenguaje, tanto con el pensamiento como con la percepción y el aprendizaje" ... ¿A quién es atribuida?. Alan Turing. Noah Chomsky. Arthur Samuel. John Hopfield.

Una Red Semántica es una forma de representación del conocimiento lingüístico, en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante... Una superficie de decisión lineal. Una matriz cuadrada de diagonal nula. Un grafo. Un conjunto de reglas IF-THEN.

La definición formal de una Red Semántica incluye: Una matriz de pesos y un factor de aprendizaje. Una función de activación y un umbral de disparo. Un conjunto de estados y un conjunto de acciones. Un conjunto V de términos, y otro conjunto A de relaciones semánticas.

Una de las desventajas de las Redes Semánticas es que... Son extremadamente lentas en problemas de baja dimensionalidad. No existe una interpretación normalizada para el conocimiento expresado. No permiten heredar propiedades de conceptos superiores. Requieren el cálculo de la pseudoinversa de la matriz.

¿A qué se denomina "montón" en Ingeniería Ontológica?. Al conjunto de datos de entrenamiento ruidosos. Al objeto compuesto, cuyas partes son otros objetos. A la matriz de pesos sinápticos no ortogonales. Al máximo local de votos en el acumulador.

Ante su recomendación de implementar una red semántica para dar respuesta al problema planteado, el asesor informático debería justificar su propuesta destacando la ventaja: Independencia de la interpretación del programa que la manipula. Capacidad de aprendizaje supervisado multicapa. Robustez ante formas parcialmente ocultas. Reducidos tiempos de acceso.

Al hacer la recomendación de implementar una Red Semántica, el asesor informático debe destacar que todas las propuestas incluyen como componentes básicos: El acumulador 2D y la ecuación polar. El sensor pasivo y el efector mecánico. La estructura de datos y el procedimiento de inferencia. El patrón de entrada y la salida objetivo.

¿Cuáles son las opciones con las que podemos representar categorías en Lógica de Primer Orden?. Predicados y objetos. Pesos y funciones de activación. Celdas y rejillas cuadradas. Nodos y arcos orientados.

Las Lógicas Descriptivas permiten la obtención de nuevo conocimiento a partir de conocimiento dado, a través de su... Memoria asociativa direccionable. Capacidad de Inferencia. Mecanismo de votación por parámetros. Algoritmo de descenso del gradiente.

Se considera que el aspecto más destacable de la Lógica Descriptiva es... Su eficiencia en el tratamiento de imágenes 3D. La maleabilidad de la inferencia. La convergencia asintótica del error. La diagonal nula en su matriz de representación.

¿Cómo se denomina a las categorías que no poseen miembros en común?. Independientes. Ortogonales. Disjuntas. Sigmoidales.

¿Cuál es el nombre apropiado para "objetos de medida" abstractos tales como la longitud?. Atributos semánticos. Descriptores topológicos. Medidas cuantitativas. Coordenadas polares.

¿Cómo se denomina los valores que se asignan a las propiedades como masa, peso, costo, etc...?. Votos. Escalares. Medidas. Estímulos.

¿Cuál de los siguientes es un sustantivo no contable?. Robot. Agua. Nodo. Perceptrón.

¿Cuál de los siguientes NO es un sustantivo no contable?. Electricidad. Aire. Perro. Arena.

¿Cómo se denomina a los procesos de cambio no continuo?. Heurísticas. Transiciones. Estados. Sensores pasivos.

Si se considera cualquier subintervalo del evento Volando (Buenos Aires) se verá que estos siguen formando parte de dicho evento. ¿Cómo se denomina a este tipo de eventos?. Acciones. Situaciones. Procesos. Estados estáticos.

¿Cómo se llama a los términos lógicos que consisten en una situación inicial (normalmente denominada SO) y todas las situaciones que son generadas mediante la aplicación de una acción a una situación?. Situaciones. Capas ocultas. Grafos asociativos. Árboles de decisión.

El asesor informático destacó que al representarse gráficamente la evolución del error obtenido a la salida en un proceso de entrenamiento de un Perceptrón, cuando los parámetros están bien ajustados, se observa que la curva atienda progresivamente sus oscilaciones hasta alcanzar un desempeño claramente... Aleatorio. Exponencial. Asintótico. Recurrente.

El conocimiento sobre las limitaciones del Perceptrón, desalentando la investigación en ese campo, se deben a una publicación de... Minsky y Papert (1969). Frank Rosenblatt (1958). McCullock y Pitts (1943). Quillian y Shapiro (1971).

El Clasificador Binario o Discriminador Lineal presentado por Frank Rosenblatt en 1958 fue denominado... Adaline. Perceptrón. Clasificador Bayesiano. Red de Hopfield.

En las células neuronales, los Axones influyen sobre las Dendritas a través de espacios estrechos, una superficie de contacto, conocida como... Axón. Núcleo. Sinapsis. Dendritas.

Las frecuencias de disparo de las células neuronales están en un rango de frecuencias entre... 500 a 1000 pulsos por segundo. 1 a 10 pulsos por segundo. 1000 a 5000 pulsos por segundo. 1 y 100 pulsos por segundo.

¿Qué son capaces de representar las Redes Semánticas?. Objetos individuales, categorías, y relaciones entre objetos. Ecuaciones polares de parámetros rho y theta. Únicamente funciones de activación sigmoideas. Solo pesos sinápticos y sesgos iniciales.

En el tejido neuronal, las señales nerviosas son de naturaleza... Químicas en el interior y eléctricas en el exterior. Eléctricas en el interior de las Neuronas, y químicas en su exterior. Puramente químicas basadas en intercambio iónico. Exclusivamente eléctricas en ambos medios.

La dinámica de activación determina la forma en que las neuronas de una red actualizan sus estados, pudiendo hacerlo en forma... Supervisada o No Supervisada. Estática o Dinámica. Síncrona o Asíncrona. Lineal o Sigmoidal.

El disparo de una neurona produce una despolarización que hace variar su potencial de: -70mV a -10mV. 0mV a +100mV. -45mV a 0mV. -60mV a +50mV.

¿Qué son las Redes Semánticas?. Son una forma de lógica. Son matrices de pesos de diagonal nula. Son algoritmos de visión de bajo nivel. Son redes neuronales totalmente recurrentes.

Las principales Funciones de Activación derivables son: Senoidal, logarítmica y exponencial. Sigmoidal, lineal y tangente hiperbólica. Heaviside, pulso y escalón unitario. Cuadrática, cúbica y polinómica.

Cuando se hayan producido suficientes excitaciones, el potencial de la neurona puede elevarse por encima del umbral de... 50 mV. -60 mV. 45 mV. 0 mV.

Ante una consulta sobre la necesidad de almacenar información textual relacionando conceptos y luego poder recuperar ésta eficazmente de la misma manera, el asesor informático debe recomendar sin duda alguna la conveniencia de implementar... Un clasificador bayesiano. La transformada de Hough. Un perceptrón simple. Una red semántica.

En los tejidos neuronales, la forma en que las unidades neuronales son conectadas a sus entradas y la salida a través de los pesos sinápticos es denominada... Arquitectura de la red. Entorno de operación. Modo de aprendizaje. Dinámica de activación.

Los dos modos de Aprendizaje de las Redes Neuronales considerados básicos son... Heurístico y Exhaustivo. Activo y Pasivo. Supervisado y No Supervisado. Lineal y No Lineal.

¿Qué tipo de tareas se lleva a cabo, en Lógica Descriptiva, cuando se está comprobando si una categoría es subconjunto de otra?. De Subsunción. De Inferencia. De Generalización. De Clasificación.

¿Cuál es la principal función de la tarea de Clasificación?. Minimizar el error cuadrático medio. Comprobar que un objeto pertenezca a una categoría. Localizar el centro de una circunferencia. Almacenar patrones ruidosos en la memoria.

Los principales modos de Aprendizaje No Supervisado son: Supervisado e Híbrido. Competitivo y Recurrente. Estacionario y Markoviano. Activo y Pasivo.

El área superficial que facilita la conexión de una célula con los axones de otra célula es proporcionada por... El núcleo. El axón. Las dendritas. El soma.

Ante el aumento de delitos comerciales en transacciones a través de la web, cierta empresa decide evaluar cuantitativamente el desempeño de los CAPTCHA utilizados. Con ese fin, el asesor informático dictaminó que sin duda alguna, la herramienta de evaluación debía implementarse en base a un modelo... Multicapa de perceptrones. De Hopfield (Es muy efectiva en la eliminación de ruido y recuperación de distorsiones en las imágenes). Transformada de Hough para rectas. Clasificador Bayesiano Simple.

Para resolver cierto problema se optó por el modelo de Hopfield con entrenamiento por Hebb. Consultado sobre el tema, un asesor informático advirtió sobre las limitaciones del modelo. ¿Cuáles son estas limitaciones?. Límite estricto en la cantidad de patrones y su necesaria ortogonalidad. Complejidad temporal exponencial. Falta de funciones de activación derivables. Necesidad de radio conocido para el acumulador.

Para resolver cierto problema se optó por el modelo de Hopfield, pero un asesor informático desaconsejó el entrenamiento por Hebb. Recomendó usar la Matriz Pseudoinversa por tener limitaciones menos severas. ¿Cuál es una de sus características?. Necesidad de pesos iniciales totalmente aleatorios. Límite más amplio en la cantidad de patrones, y su necesaria independencia lineal. Uso de aprendizaje supervisado de una capa. Diagonal principal positiva en la matriz de pesos.

Para identificar representaciones de dígitos a través de 7 segmentos luminosos, el asesor informático recomienda un Perceptrón con: Una entrada analógica y siete salidas digitales. Ocho entradas digitales y diez salidas binarias. Siete entradas digitales y una salida analógica (Las entradas deben coincidir con las señales a procesar, y la salida es un valor entre 0 y 9). Una red recurrente de Hopfield de 7x7.

Habiendo adoptado el modelo de Hopfield para almacenar y recuperar dígitos, representados gráficamente en una matriz de puntos, el asesor informático debería recomendar para asegurar el mejor desempeño entrenar el modelo por... Aprendizaje por Refuerzo (Maximiza recompensas de salida). Descenso del Gradiente (Evita mínimos locales de energía). Hebb (Garantiza ortogonalidad absoluta entre patrones). Pseudoinversa (Brinda mayor capacidad de búsqueda de las imágenes almacenadas).

Para identificar dígitos a través de un código de barra "39" (12 barras blancas o negras), el asesor informático debe recomendar un Perceptrón con... Doce entradas digitales, y una salida analógica. Siete entradas digitales y una salida binaria. Doce entradas analógicas y una salida digital. Treinta y nueve entradas digitales y una salida.

Habiendo adoptado el modelo de Hopfield para almacenar y recuperar dígitos, representados gráficamente en una matriz de puntos de 14x10 píxeles, el asesor informático anticipa que la matriz de pesos (incluyendo su diagonal) tendrá un total de valores de: 140. 1225 (35 x 35 = 1225). 100. 19600.

Los caracteres del alfabeto Braille consisten en celdas de 6 puntos en relieve, organizados en 3 filas por 2 columnas. Ante el interés en desarrollar un algoritmo que las interprete, y por tratarse de un sistema de ecuaciones linealmente dependientes, el asesor informático recomienda emplear un modelo... Multicapa de Perceptrones. Clasificador Bayesiano. Red de Hopfield con Hebb. Perceptrón Simple.

Al comenzar a analizarse la definición de un robot para hacer una experiencia e incorporarlo como ayudante de oficina, el especialista en el tema recomienda concentrar la atención en los denominados "de Quinta Generación". Sus características son: Manipuladores con ciclos preajustados. Humanoides que exhiben conductas inteligentes de aprendizaje y razonamiento. Brazos industriales programables. Robots reactivos sin memoria.

Un asesor informático, que es consultado sobre un robot móvil para abastecer una línea de montaje, para comenzar requiere la siguiente información: Ecuación polar de la trayectoria óptima. Cantidad de pesos sinápticos de la capa oculta. Recorrido único o múltiple, si realiza pesado y detalles de la carga / descarga. Tipo de función de activación sigmoidea.

Por sí solos los sensores y efectores no hacen un robot. ¿Qué otro/s componente/s se necesita/n?. Un sensor pasivo y un efector activo. Una matriz de pesos y un umbral. Fuente de energía, y un cuerpo. Un acumulador y un radio conocido.

Un asesor informático, que es consultado sobre un Manipulador para un proceso industrial repetido, para comenzar requiere la siguiente información: Cantidad de grados de libertad, dimensiones de la trayectoria y exactitud en el posicionamiento. Factor de aprendizaje alfa para el acumulador. Política de exploración óptima del agente. Número de neuronas biológicas en la red.

¿Cuál es el objetivo de un "Efector" dentro de un robot?. Percibir cambios en el medio ambiente. Transmitir fuerzas físicas al entorno. Clasificar objetos mediante Bayes. Almacenar información de alto nivel.

Los "Manipuladores" quedan definidos por los siguientes parámetros: Pesos, sumas y umbrales ajustables. Rho, Theta y Votos totales. Grados de libertad, dimensiones y exactitud. Entradas, capas ocultas y salidas.

Una de las clasificaciones de robots según su capacidad de acción, distingue... Digitales, Analógicos y Binarios. Supervisados, No Supervisados y por Refuerzo. Activos, Pasivos e Híbridos. Manipuladores, móviles y humanoides (o combinados).

¿Qué función cumple un "Actuador" con respecto a un "Efector"?. Transmitir comandos al Efector. Realizar la planificación de la ruta. Clasificar la información sensorial. Recibir señales del entorno exterior.

Ante la decisión de la empresa de incorporar el primer robot destinado a cumplir diferentes operaciones de montaje, que requieren de un desempeño preciso, el asesor en robótica recomienda uno de clasificación IFR "C". Sus características son: Dispositivo programable con trayectoria continua o "punto a punto". Manipulador manual con servomotores industriales. Humanoide con razonamiento lógico consciente. Robot reactivo basado en arquitectura de subsunción.

Al comenzar a analizarse la definición de un robot para una operación de montaje, que incluye controles por operar de naturalezas muy similares, el especialista en el tema recomienda concentrar la atención en los denominados "de Tercera Generación". Sus características son: Robots autónomos con aprendizaje por refuerzo avanzado. Eficaces manipuladores, pudiendo reproducir secuencias de operaciones aprendidas, y limitada percepción del entorno. Sistemas expertos basados en reglas lingüísticas fijas. Agentes físicos sin capacidad de manipulación directa.

¿Cuál era el nombre, el lugar y el año donde fue presentado el primer robot capaz de tomar decisiones y elegir camino para desplazarse?. ASIMO, Honda, 2000. Deep Blue, IBM, 1997. Perceptrón, Cornell University, 1958. Shakey, Universidad de Stanford, 1969.

Al definirse trayectorias se reconocen dos tipos, que son: Polar y Cartesiana. Puntual, y Dimensional. Estática y Dinámica. Lineal y Circular.

Indique cuál de las siguientes opciones, según la bibliografía básica, es la definición correcta de ROBOTS: Son programas de software que simulan el pensamiento humano. Son agentes físicos que realizan tareas mediante la manipulación física del mundo. Son sistemas de reglas lógicas de primer orden. Son matrices de neuronas artificiales totalmente recurrentes.

¿Por quién y en qué año fue presentado el primer brazo robotizado programable industrial?. Frank Rosenblatt, 1958. John Hopfield, 1982. George Devol, 1954. Alan Turing, 1950.

Ante la decisión de la empresa de incorporar el primer robot destinado a cumplir diferentes operaciones de montaje, que requieren de un desempeño preciso, el asesor en robótica recomienda uno de clasificación IFR "B". Sus características son: Robot autónomo de quinta generación. Manipulador automático con ciclos preajustados. Sistema de visión de alto nivel para inspección. Agente con aprendizaje supervisado de trayectoria.

¿Qué tipo de sensor es una cámara de video?. Sensor de fuerza. Sensor de imagen. Sensor de torsión. Sensor de rango.

¿A qué se denomina "Sensor"?. Al motor que mueve las articulaciones físicas. A la interfaz que le permite percibir a un robot lo que está pasando en su entorno. Al cuerpo físico que soporta los efectores. Al algoritmo que planifica la ruta óptima.

Son denominados "Sensores Activos" aquellos dispositivos que... Detectan la luz ambiental sin emitir energía propia. Aportan energía a señales emitidas y reflejadas (Aportan energía a través de señales que normalmente son emitidas, reflejadas y devueltas al sensor). Solo funcionan en ambientes industriales controlados. Consumen menos energía que los sensores pasivos.

¿Cuál es la diferencia principal entre un Sensor Activo y uno Pasivo, además de que los primeros emiten señales sobre su entorno y los segundos no?. Los Sensores Pasivos son notablemente más precisos. Los Sensores Activos consumen más energía. Los Sensores Pasivos emiten luz infrarroja constante. Los Sensores Activos no requieren calibración previa.

¿Cómo se clasifican los Sensores Robóticos?. Activos y Pasivos. Simples y Complejos. Digitales y Analógicos. Primarios y Secundarios.

¿Qué tipo de sensores son necesarios cuando un robot manipula objetos frágiles u objetos cuya forma y localización son desconocidos?. Sensores de imagen. Sensores de fuerza y torsión. Sensores de radiofrecuencia. Sensores de temperatura.

Indique a qué tipo de sensor pertenece una cámara de video. Sensor de velocidad. Sensor de posición. Sensor de imagen. Sensor de ultrasonido.

¿A qué se denomina "Escáneres de rango"?. A dispositivos que aplican torque a los ejes del robot. A redes neuronales que clasifican formas geométricas. A cámaras que captan colores en el modelo RGB. A sensores que miden la distancia a objetos cercanos.

¿Qué se entiende por "actuador" y por "efector"?. Son los dispositivos para definir una acción de control, y para aplicarla. Son los parámetros rho y theta del acumulador 2D. Son las neuronas de entrada y de salida de la red. Son los sensores internos y externos del robot móvil.

Indique cuál de los siguientes conceptos NO se encuentra relacionado con Grados de Libertad: Sensores. Orientación angular. Posición en el espacio (x, y, z). Ejes independientes de movimiento.

Indique cuál de las siguientes opciones corresponde a la definición de "Efectores": Son los algoritmos de planificación de rutas en el espacio de estados. Los Efectores son el medio por el cual los robots se mueven y cambian la forma de sus cuerpos. Son las unidades de procesamiento encargadas del mecanismo de votación de Hough. Son los dispositivos que capturan la luz ambiental para generar una imagen digital.

¿Qué es un Grado de Libertad robótico?. Es la capacidad de un agente de aprendizaje pasivo para alterar su política. Es el umbral de disparo de una neurona biológica tras la despolarización. Es cada dirección independiente del robot en la cual uno o varios de sus Efectores se pueden mover. Es el rango de valores que puede tomar el parámetro rho en la ecuación polar.

¿Qué es un "Efector"?. Es el punto de contacto entre el axón y la dendrita conocido como sinapsis. Es el sensor activo que emite señales de radiofrecuencia al entorno. Es la matriz de pesos sinápticos que almacena patrones ruidosos. Es el dispositivo que permite a un robot moverse y cambiar la forma de su cuerpo.

¿Cuántos son los Grados de Libertad mínimos para poner un objeto en una posición y orientación determinadas?. 6 (Tres para los ejes x, y, z y los otros 3 nos darán su orientación angular). 4 (Tres dimensiones espaciales y una para la escala de grises). 2 (Basados en los parámetros rho y theta del espacio de Hough). 3 (Uno por cada coordenada del sistema cartesiano ortogonal).

Los dos principales tipos de Percepciones consideradas en la robótica son... Térmica y Eléctrica. Táctil y Olfativa. Visión y Audición. Gustativa y Cinestésica.

Indique cuál de las siguientes afirmaciones NO corresponde con "Localización": El secuestro ocurre cuando un robot es transportado a una posición desconocida sin su conocimiento. El problema de seguimiento asume que la posición inicial es conocida. La localización global implica que el robot no conoce su posición inicial. El secuestro se utiliza normalmente para probar lo robusta que es una técnica de localización bajo condiciones moderadas (Falso, se utiliza para eso, pero bajo condiciones extremas).

Indique la/s forma/s con dificultad incremental en la que puede presentarse el Problema de Localización: Perceptrón Simple, Adaline y Red de Hopfield. Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo. Problema de Seguimiento (o Tracking), Localización Global y Problema de Secuestro. Adquisición, Preprocesamiento y Segmentación.

¿En qué se transforma el Problema de Localización robótica cuando se conoce la posición inicial del objeto buscado?. En una búsqueda heurística A*. En un Problema de Seguimiento. En una tarea de segmentación por transformada de Hough. En un proceso de aprendizaje por refuerzo activo.

¿Qué se entiende por "Grado de Libertad"?. La capacidad de un sensor para operar sin fuente de energía externa. El número de capas ocultas en una red de perceptrones multicapa. Cantidad mínima de parámetros independientes para determinar posición y orientación de un objeto. El valor máximo de votos en un acumulador tridimensional.