Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Replanning Dinámico
Proceso algorítmico que modifica una trayectoria o un plan de acción en curso para adaptarse a imprevistos, sin necesidad de un reinicio completo del sistema de planificación.
Árbol de Búsqueda en Línea (Online Search Tree)
Estructura de datos explorada de manera incremental donde los nodos y ramas se generan sobre la marcha en función de la información percibida, permitiendo la toma de decisiones sin conocimiento completo del entorno.
Horizonte Deslizante (Sliding Horizon)
Técnica de planificación donde la optimización se realiza sobre una ventana temporal limitada que avanza con cada paso de tiempo, garantizando reactividad mientras se mantiene una visión a medio plazo.
Retropropagación en Tiempo Real (Real-Time Backpropagation)
Mecanismo de ajuste de los pesos de una red neuronal realizado de forma continua durante la ejecución de una tarea, permitiendo al modelo adaptar sus predicciones a los flujos de datos entrantes.
Filtro de Kalman Extendido (Extended Kalman Filter)
Algoritmo de estimación recursivo que linealiza las ecuaciones no lineales alrededor del estado actual para estimar la posición y la trayectoria de un sistema móvil en presencia de ruido e incertidumbres.
Planificación Basada en Muestras (Sampling-Based Planning)
Familia de algoritmos como RRT* que construyen un grafo de trayectorias viables muestreando aleatoriamente el espacio de estados, ofreciendo soluciones rápidas y probabilísticamente completas para espacios de alta dimensión.
Metaheurística Reactiva (Reactive Metaheuristic)
Estrategia de optimización que ajusta dinámicamente sus propios parámetros (como la intensidad de la búsqueda local o la diversificación) en función del rendimiento observado durante la ejecución.
Mapeo de Ocupación en Tiempo Real (Real-Time Occupancy Mapping)
Proceso de construcción y actualización continua de una cuadrícula que representa la probabilidad de ocupación de cada celda del espacio por obstáculos, sirviendo de base para la planificación de trayectorias seguras.
Toma de Decisiones Markoviana en Línea (Online Markov Decision Process)
Resolución de un proceso de decisión markoviano donde los estados y las transiciones se descubren y evalúan a medida que el agente interactúa con el entorno, requiriendo políticas adaptativas.
Control Predictivo de Lazo Cerrado (Model Predictive Control)
Método de control que, en cada instante, resuelve un problema de optimización sobre un horizonte futuro para determinar la mejor orden a aplicar, y luego repite este proceso integrando las nuevas mediciones.
Detección de Anomalías en Flujo (Streaming Anomaly Detection)
Algoritmo que analiza un flujo continuo de datos para identificar patrones o puntos que se desvían significativamente del comportamiento esperado, desencadenando así una replanificación de la trayectoria.
Programación Reactiva (Reactive Scheduling)
Disciplina que consiste en ajustar un calendario de tareas o recursos en respuesta a perturbaciones (fallos, retrasos, nuevas órdenes) mientras se busca minimizar el impacto en los objetivos globales.
Aprendizaje por Refuerzo Continuo (Continual Reinforcement Learning)
Paradigma donde un agente aprende una política de navegación o control sin detener nunca el proceso de aprendizaje, permitiéndole adaptarse a entornos cuyas dinámicas evolucionan.
Geometría Computacional en Tiempo Real (Real-Time Computational Geometry)
Conjunto de algoritmos para el cálculo rápido de propiedades geométricas (intersecciones, envolturas convexas, diagramas de Voronoi) esenciales para la detección de colisiones y la generación de caminos viables.
Fusión de Sensores Multimodales (Multi-Modal Sensor Fusion)
Técnica que combina y correlaciona en tiempo real los datos provenientes de varios tipos de sensores (LiDAR, cámara, radar) para construir una percepción ambiental robusta y redundante, alimentando la planificación.
Optimización Estocástica en Línea (Online Stochastic Optimization)
Rama de la optimización que aborda problemas donde ciertos datos son desconocidos o inciertos y se revelan secuencialmente, exigiendo decisiones que anticipen las distribuciones probabilísticas futuras.
Gestión de Restricciones Dinámicas (Dynamic Constraint Handling)
Mecanismo que permite a un solucionador de optimización integrar, modificar o eliminar restricciones durante la búsqueda, asegurando que las soluciones sigan siendo factibles frente a un entorno cambiante.