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"El uso de un sistema autónomo afectivo de toma de decisiones con estabilización emocional puede mejorar la efectividad de cada decisión tomada". Así lo indica el artículo de investigación titulado “Affective Algorithm for Controlling Emotional Fluctuation of Artificial Investors in Stock Markets”, publicado recientemente en IEEE Access, revista de corriente principal WOS - Web of Science (Impact Factor: 3.244, Q1, Journal Citation Reports - Thomson Reuters), y cuyo autor principal es el académico EICO Dr. Daniel Cabrera Paniagua.

El trabajo implementa un sistema autónomo de toma de decisiones en el contexto de bolsa de valores, utilizando para efectos de simulación datos oficiales de New York Stock Exchange NYSE. Con el objeto de representar perfiles de inversión, el escenario de estudio incluyó agentes artificiales con capacidad racional y emocional, en este último caso con y sin estabilización emocional, y se observó que un tomador de decisiones artificial emocionalmente estable tiende a ser más efectivo en sus decisiones de inversión. Lo anterior abre diversas líneas de trabajo, con aplicaciones en e-Commerce, Internet of Things, logística y gestión de operaciones, sistemas de alerta temprana y de resguardo a las personas, por nombrar sólo algunos ejemplos.

El artículo es de acceso público, y está disponible en el siguiente enlace:

http://ieeexplore.ieee.org/document/8281462/

IEEE Access (http://ieeeaccess.ieee.org/) es una prestigiosa revista electrónica, editada por el Institute of Electrical and Electronics Engineers – IEEE, dedicada a publicar nuevos avances en Tecnologías de Información y áreas relacionadas. IEEE es una organización internacional sin fines de lucro que se creó en 1882 en New York, USA, por destacados ingenieros como Steinmetz, Edison, Maxwell, y Ampere. Han pertenecido al IEEE personas como Marconi, Tesla, Maxwell y premios nobel relacionados con estas áreas de ingeniería.

Publicado Enero 2018.