Sistemas multi-agente (1) Sistemas multi

Dibujo de Vlad Guzner publicado en The New York Times Review, EEUU
Sistemas multi-agente (1)
Una parte de los trabajos de Inteligencia Artificial se
basa en el paradigma de resolución colectiva de
problemas, cuyos principios pueden resumirse
como:
Diseñar sistemas compuestos de programas (que
llamaremos agentes) capaces de resolver problemas de
manera conjunta.
tópicos diversos (1)
sistemas multi-agente
Concebir soluciones descentralizadas a problemas de
cómputo (distribución de tareas, implantación de
mecanismos de interacción, de coordinación y de
comunicación).
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Sistemas multi-agente (2)
Sistemas multi-agente (3)
La Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) y los
Sistemas Multi-Agente (SMA) se interesan en la
resolución colectiva de problemas.
Se usan ambos términos para definir a esta comunidad de
la IA (IAD&SMA) porque surgen de investigaciones
independientes:
Ambas disciplinas (IAD y SMA) se concentran en un
nivel de abstracción medio: el diseño de programas
y de mecanismos de interacción y de intercambio
de información entre estos programas.
inteligencia artificial distribuida (IAD): surge con la
necesidad de paralelizar aplicaciones tradicionales de ia.
Un sistema de IAD o de tipo SMA no es una red de
computadoras ni tampoco es un conjunto de protocolos de red, sino más bien un conjunto de agentes.
sistemas multi-agente (SMA): se ocupa de las interacciones
de un conjunto de agentes inteligentes.
distribución funcional de actividades, descentralización del
conocimiento, modularización & especialización .
descentralización de acciones, interacción, comunicación &
cooperación.
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Sistemas multi-agente (4)
Sistemas multi-agente (5)
Un agente es un programa de cómputo que se
encuentra situado en un medio ambiente, y
que es capaz de actuar de manera autónoma
en ese ambiente con objeto de alcanzar sus
objetivos (Wooldridge 2001).
El medio ambiente está definido por el
contexto del problema, e.g. Internet, el buzón
de un usuario, una red local.
•  El tipo de medio ambiente en el que residen
los agentes es, por lo general, dinámico y no
determinista.
También se le conoce como agente inteligente,
agente de software.
•  Un agente puede modificar, a través de sus
acciones, su medio ambiente de manera
parcial o total.
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Sistemas multi-agente (7)
Un agente actúa de manera autónoma pues él
decide, por sus propios medios, las acciones
que debe realizar para satisfacer sus
objetivos.
La autonomía es el atributo principal de un agente, y el
cual lo distingue de cualquier otro programa o
componente de computadora.
Autonomía según el diccionario de la RAE en línea
(www.rae.es):
Los objetivos del agente son las tareas para
las cuales fue diseñado y programado, de
manera explícita o implícita.
condición de quien, para ciertas cosas, no depende de nadie.
tiempo máximo que puede funcionar un aparato sin repostar.
autónomo sinónimo de independiente, que no depende de
otro, que trabaja por cuenta propia.
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Sistemas multi-agente (9)
Análisis/revisión/comparación de
datos adquiridos & Toma de
decisión/Selección de acción/
Definición de un plan
En el área de IAD&SMA, la autonomía concierne los
siguientes aspectos:
Adquisición/colecta de
datos del medio
ambiente/dominio del
problema
agentes de software: independencia de la plataforma (agentes
móviles).
agentes físicos: movilidad, autonomía energética.
Conoce
usted un
agente de
éstos?
Ejecución de decisión/
acción/plan con efectos
en el ambiente o dominio
del problema
ambos tipos de agente: recursos o equipamiento propios,
capacidad para tomar decisiones.
Un agente está equipado con los dispositivos necesarios
que le permiten percibir la situación de su medio
ambiente (sensores), así como actuar en ese medio
ambiente (efectores, activadores).
Un agente autónomo tiene inmersos mecanismos propios para
adquisión de datos, procesamiento y ejecución de sus acciones.
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Compara palabras escritas con
entradas de su diccionario / Revisa
concordancia de género y número
entre sujeto/adjetivo/verbo.
Colecta el texto escrito
por el usuario en un
documento de un
procesador de palabras
Subraya texto no
reconocido como
correcto / Sustituye texto
El asistente de los procesadores de palabras es un agente puramente
reactivo. La aplicación acepta la extensión de diccionarios o adición de
reglas pero el agente en sí no tiene memoria, ni es capaz de aprender
de su experiencia
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Sistemas multi-agente (13)
Un sistema multi-agente es un sistema conformado
por un conjunto de agentes autónomos
interactuando entre sí y con el medio ambiente en el
que residen, con objeto de resolver problemas
conjuntamente.
La resolución de un problema en conjunto no
necesariamente significa que los agentes son
cooperativos. Un SMA puede estar constituido de
agentes que compiten entre ellos por recursos, en
donde el problema global estaría definido por la
asignación de recursos.
Un SMA se
compone de una
multitud de
agentes
autónomos
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Sistemas multi-agente (14)
Sistemas multi-agente (15)
Los SMA están naturalmente descentralizados lo cual
significa que las acciones, esfuerzos o recursos para
resolver un problema o completar una tarea se
encuentran distribuidos entre los agentes.
Diversas modalidades de división de
acciones:
sistemas especializados: los
agentes tienen distintas habilidades
o funciones y se complementan
para lograr un objetivo común.
Diversas modalidades de control:
sistemas jerárquicos: uno o varios supervisores a
cargo del flujo de control.
sistemas redundantes: los agentes
tienen las mismas habilidades o
funciones y se sustituyen o relevan
fácilmente para lograr un objetivo
común.
sistemas heterárquicos: no hay supervisores
predeterminados, cualquier agente puede asumir la
función de controlador o líder, de ser necesario.
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Sistemas ubicuos (1)
Un área relacionada con la IAD&SMA:
Ubicuo es sinónimo de omnipresente.
Sistemas Ubicuos/Computación Ubicua,
Computación Pervasiva, Computación dependiente
del Contexto, Inteligencia Ambiental (Ubiquitous
Systems/Ubiquitous Computing, Pervasive
Computing, Context-aware Computing, Ambient
Intelligence).
La computación ubicua representa un cambio
de paradigma cuyo principal ingrediente es la
descentralización: múltiples procesos y
múltiples dispositivos -generalmente
heterogéneos- interactuando y generando
datos en tiempo real.
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Sistemas ubicuos (2)
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Sistemas ubicuos (3)
Ejemplos de sistemas ubicuos:
Una casa o ambiente inteligente (smart house,
ambient intelligence), que de forma invisible
es capaz de reaccionar a sus habitantes, para
adecuar, por ejemplo, la iluminación, el aire
acondicionado, o bien para monitorizarlos y
proveerles ayuda.
Un ejemplo de sistema ubicuo es un
sistema avanzado de tele-cuidado que
comprende, por ejemplo, módulos o
dispositivos a cargo de la medición de
eventos o parámetros particulares, capaces
de emitir una primera evaluación de la
situación y de recomendar e incluso tomar
acciones.
Tecnologías “vestibles” (wearable) para
seguimiento personalizado de la actividad de
las personas.
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Sistemas ubicuos (4)
Sistemas multi-agente (17)
Los sistemas ubicuos se
apoyan también de tecnología
inmersa en los espacios
habitados, en la ropa, en los
accesorios de uso común.
Estos tópicos se estudian en el posgrado en las materias a
cargo de los grupos de Robótica, y Cómputo y
Procesamiento Ubicuo:
Se trata de objetos cotidianos
que han sido “intervenidos”
con elementos para procesar
y comunicar datos, que no
resulten invasivos a sus
usuarios.
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Referencias
Bamberg S., Benbasat A., Scarborough D., Krebs D., et
Paradiso J. (2008). Gait analysis using a shoe-integrated
wireless sensor system. IEEE Transactions on Information
Technology in Biomedicine, 212(4):413 – 423.
Liu J., Lockhart T. E., Jones M., et Martin T. (2008). Local
dynamic stability assessment of motion impaired elderly
using electronic textile pants. IEEE Transactions on
Automation Science and Engineering, 5(4):696– 702.
Woldridge M. (2001) Intelligent agent: the key concepts. MASA
2001, LNAI 2322, pp. 3-43. Springer-Verlag, Berlin.
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• 
Inteligencia Artificial Distribuida y Sistemas Multi-Agente
(primavera, verano).
• 
Cómputo Paralelo (primavera).
• 
Cómputo y Procesamiento Ubicuo (verano).
• 
Introducción a la robótica (primavera).
• 
Aprendizaje automático (otoño, primavera, verano).
• 
Redes (otoño).
• 
Sistemas Distribuidos (primavera).
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