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TIC-111: Razonamiento Aproximado e Inteligencia Artificial (ARAI)

Este grupo de investigación de Razonamiento Aproximado e Inteligencia Artificial trabajan en el tratamiento de los problemas de imprecisión e incertidumbre en Inteligencia Artificial, empleando para ello como modelo básico la Lógica Difusa y la Teoría de Subconjuntos Difusos.

Actualmente, el trabajo investigador del grupo es mucho más amplio, pero estos modelos siguen siendo el eje central de la mayor parte de las investigaciones. 

Sus líneas de investigación son las siguientes:

Bases de datos e inteligencia artificial

Sistemas inteligentes para gestión de la biodiversidad 

Redes neuronales, neurocomputación y aplicaciones

Planificación en economía 

Extracción de conocimiento y sistemas basados en reglas difusas

Evaluación del impacto ambiental con técnicas difusas (fuzzy EIA)

Computación evolutiva y algoritmos bioinspirados

- Biocomputación

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