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Gaspar Figueiredo, Daniel

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Gaspar Figueiredo

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Daniel

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Figueiredo, Daniel Gaspar

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Universitat Politècnica de València, Spain

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  • Artículo
    Análisis de Expresiones Faciales para la Adaptación Inteligente de Interfaces de Usuario
    Carceller Llorens, Fernando; Gaspar Figueiredo, Daniel; Abrahão, Silvia; Insfran, Emilio. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Los sistemas software actuales deben ser conscientes del contexto y las necesidades de los usuarios para poder adaptarse adecuadamente. La información del contexto puede recogerse del entorno, la plataforma o el usuario y ser utilizada para conducir la adaptación. Aunque se han propuesto muchas aproximaciones de adaptación, la adaptación de interfaces de usuario sigue siendo un gran desafío debido a la dificultad en sugerir la adaptación correcta en el momento y lugar correctos. En este trabajo se presenta una herramienta para el análisis de expresiones faciales que será utilizado en el contexto de un framework para la adaptación inteligente de interfaces de usuario. La infraestructura desarrollada permite recoger información de las expresiones faciales del usuario y extraer la emoción dominante. Esta información se utilizará como retroalimentación (positiva o negativa) a un proceso de toma de decisiones basado en aprendizaje automático por refuerzo que propondrá acciones de mejora (adaptaciones) en el interfaz de usuario para mejorar la experiencia de usuario.
  • Artículo
    Entorno para agentes de aprendizaje por refuerzo para adaptar interfaces de usuario
    Gaspar Figueiredo, Daniel; Insfran, Emilio; Abrahão, Silvia; Fernandez-Diego, Marta. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    La adaptación de interfaces de usuario (IU) permite ofrecer una mejor experiencia de usuario en diferentes contextos de uso. Sin embargo, las cambiantes preferencias y necesidades de los usuarios hacen que la adaptación de IUs sea un proceso complejo por lo que el uso de técnicas de aprendizaje automático puede ser de utilidad. En este artículo se presenta la implementación preliminar de un entorno de entrenamiento de agentes de Aprendizaje por Refuerzo (RL) para la adaptación de IUs que ha sido desarrollada usando OpenAI Gym. Este entorno permitirá realizar adaptaciones de IU, además de experimentar y comparar distintos algoritmos de RL.
  • Artículo
    Hacia un Framework de Adaptación Inteligente de Interfaces de Usuario
    Gaspar Figueiredo, Daniel; Abrahão, Silvia; Insfran, Emilio. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Tomar la decisión de adaptar el interfaz de usuario en un momento o circunstancia incorrecta puede producir errores o reducir la experiencia de usuario. Es muy importante elegir qu+AOk y cuándo aplicar las adaptaciones que más convienen de acuerdo al contexto y las necesidades del usuario. En un trabajo previo, hemos propuesto un framework genérico para guiar la adaptación inteligente de interfaces de usuario (IUs). En este trabajo se presenta un planteamiento inicial de la instanciación de este framework para abordar adaptaciones de IUs mediante el Aprendizaje por Refuerzo basado en modelos y el uso de datos fisiológicos de la experiencia de usuario, que hacen que el sistema pueda aprender de los errores y aciertos del pasado, para dotar de un cierto grado de inteligencia a la adaptación de los interfaces de usuario.
  • Artículo
    Integración de Feedback Humano para Guiar la Adaptación Inteligente de Interfaces de Usuario
    Gaspar Figueiredo, Daniel; Fernandez-Diego, Marta; Abrahão, Silvia; Insfran, Emilio; Nuredini, Ruben. Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024), 2024-06-17.
    La adaptación de las interfaces de usuario (IU) busca mejorar la experiencia de los usuarios (UX) en una variedad de contextos de uso. No obstante, las preferencias y necesidades cambiantes de los usuarios plantean desafíos a lo largo del proceso de adaptación. Esto pone de manifiesto la necesidad de recurrir a técnicas de aprendizaje automático para aprender de la interacción del usuario y facilitar la adaptación de IUs. En este contexto, adoptamos un enfoque innovador que integra el Feedback Humano (HF) en el proceso de Aprendizaje por Refuerzo (RL) para lograr una adaptación más precisa y personalizada. Para ello, se han desarrollado dos herramientas: un entorno de entrenamiento de agentes RL diseñado para crear dichos agentes con diversos algoritmos de RL y para distintas IUs adaptativas y una plataforma de captura de feedback que permite a los usuarios expresar sus preferencias de manera intuitiva.