Filtro de Información Expandido: Enseñando a los Agentes de IA a Adivinar con Más Inteligencia
Este artículo explora el Filtro de Información Expandido (EIF), un algoritmo avanzado para manejar la incertidumbre en sistemas no lineales. El EIF utiliza distribuciones gaussianas, empleando matrices y vectores de información en lugar de medias y covarianzas para representar la incertidumbre, lo que resulta en ganancias de eficiencia al tratar con sistemas grandes y dispersos. En comparación con el Filtro de Kalman Expandido (EKF), el EIF ofrece mayor estabilidad numérica, especialmente con matrices de información dispersas. El artículo detalla las distribuciones gaussianas, las matrices de información, los vectores de información, los filtros de Kalman, los filtros de información y el funcionamiento del EIF, comparando sus ventajas y desventajas. Finalmente, destaca el papel del EIF en la construcción de agentes de razonamiento capaces de manejar datos de sensores ruidosos en aplicaciones del mundo real, como vehículos autónomos, drones y robots.