Sistemas Multi Agente (SMA) & Inteligencia Artificial Distribuida (IAD)

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1 Sistemas Multi Agente (SMA) & Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) Fundamentos, Arquitecturas, Aplicaciones & Metodologías de Diseño y Desarrollo Prof. Demetrio A. Ovalle C., Ph.D. Agosto 13 de 2009

2 SMA & IAD PLAN DE TEMAS Fundamentos Aplicaciones Metodologías de Diseño y Desarrollo Referencias Bibliográficas

3 SMA & IAD PLAN DE TEMAS Fundamentos Aplicaciones Metodologías de Diseño y Desarrollo Referencias Bibliográficas

4 Fundamentos Inteligencia Artificial Clásica Inteligencia Artificial Distribuida Noción de Agente (Arquitectura Interna) Arquitecturas de Sistemas Multi Agente

5 Inteligencia Artificial Clásica Búsqueda Heurística Resolutores Generales de Problemas (GPS) Demostración Automática de Teoremas Teoría de Juegos Desarrollo de lenguajes funcionales y declarativos (LISP, PROLOG) Sistemas Expertos (DENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR, etc) Redes Neuronales Lenguaje Natural, Robótica Móvil, Aprendizaje de Máquina, Reconocimiento de Patrones

6 Inteligencia Artificial Clásica Investigadores: USA: Marvin Minsky, John McCarthy, Allen Newell, Herbert Simon, Feigenbaum, Shortliffe, McDermott, Nils Nilsson, Hayes Roth, Warren McCulloch y Walter Pitts (Redes Neuronales) UK: Alan Turing Francia: Allain Colmerauer

7 Inteligencia Artificial Distribuida Los problemas complejos son físicamente distribuidos (una red de transporte, un sistema de control industrial, una línea de ensamblaje, etc.) Diseño de productos industriales (autos de Fórmula 1, lanzamiento de un cohete, etc.) => procesos en paralelo

8 Inteligencia Artificial Distribuida La WEB vista como un conjunto de redes de información intercontinental (datos y procesos distribuidos en sitios y servidores en todo el mundo) => sistemas inteligentes de recuperación de información en la Web Semántica (agentes móviles, de filtrado y búsqueda de información, etc). La complejidad de las soluciones está relacionada con una aproximación global del problema teniendo en cuenta el punto de vista local (ejm. problema de tráfico aéreo).

9 I.A.D. Por qué usarla? Los sistemas deben ser capaces de adaptarse a los cambios en la estructura del ambiente. El diseño de software debe enfrentar los cambios en el contexto de las operaciones. Los Sistemas Multi Agente, son arquitecturas adecuadas para tomar en cuenta la capacidad de evolución y adaptación necesarias para el funcionamiento del sistema.

10 I.A.D. Por qué usarla? La ingeniería de software está comprometida actualmente con el diseño de entidades de interacción autónomas. Los ingenieros de software y del conocimiento => creación de módulos autónomos. Los Sistemas Multi Agente incorporan comportamientos locales con autonomía y toma de decisiones distribuida.

11 Inteligencia Artificial Distribuida I n v e s t i g a d o r e s: USA: Lesser & Durfee, Hayes Roth, Gasser, Pattie Maes (MIT), Keith Decker (Univ. Of Delaware), Katia Sycara (CMU), Tim Finin (Univ. Maryland, KQML), Shoham Y (Agent Orient. Prog.) UK: M. Wooldridge & N. Jennings (Queen Mary & Westfield College, London), H. Nwana (British Telecomm Labs) Francia: Jacques Ferber (Paris VI) & Yves Demazeau (INPG) España: Carlos Iglesias (UPM)

12 Massachusetts Institute of Technology (MIT) Media Laboratory, Boston, USA El futuro de la Computación será 100% conducido por delegación más que manipulando computadores NICHOLAS NEGROPONTE Founding Director of the Media Lab at MIT

13 Massachusetts Institute of Technology (MIT) Media Laboratory, Boston, USA Pattie Maes, Ph.D. El grupo de investigación en Software Agents del MIT Media Laboratory trabaja sobre sistemas computarizados a los cuales un usuario puede delegarle tareas. Los agentes de software difieren del software convencional en que tienen larga vida, son semi autónomos, proactivos y adaptativos. Este grupo desarrolla técnicas y construye sistemas multi agente prototipo que pueden ser validados.

14 Carnegie Mellon University Pittsburgh, USA Robotics Institute, School of Computer Science Human Computer Interaction Institute Katia Sycara, Ph.D. Principal Research Scientist (Professor) Proyectos: RETSINA, CoABS (DARPA)

15

16 An Introduction to MultiAgent Systems by Michael Wooldridge, UK Es un texto guía en Sistemas Multi Agente, publicado por John Wiley and Sons en Marzo de Es el primer libro diseñado para ser utilizado como texto guía de pregrado o curso inicial de posgrado sobre Sistemas Multi Agente. Se requiere tener unos conocimientos básicos en Ingeniería de Sistemas. El texto presenta los aspectos más importantes en agentes inteligentes y sistemas multi agente una de las áreas con mayor expansión y proyección actualmente de las Ciencias Computacionales.

17 MAS: Software Agent (M. Wooldridge & N. Jennings, 2002) GOALS BEHAVIOUR ACTS HAS OWN RESOURCES PERCEIVES OFFERS SERVICES MODELS CAN COMUNNICATE REPRODUCES (CLONNING) Research & Development Group in Artificial Intelligence

18 MAS: Multi Agent Systems (M. Wooldridge & N. Jennings, 2002) Social Organization Cooperation Communication Coordination Control Research & Development Group in Artificial Intelligence

19 Noción de Agente de Software Según Jacques Ferber (1999) Un agente es una entidad física o virtual, la cual: Es capaz de actuar en un ambiente propio. Puede comunicarse directamente con otros agentes. Está manejado por un conjunto de objetivos o funciones que trata de optimizar. Posee recursos propios. Es capaz de percibir su ambiente (en forma limitada)

20 Agente de Software Tiene una representación parcial de su ambiente (algunas veces ninguna). Posee habilidades y puede ofrecer servicios. Puede ser capaz de clonarse. Su comportamiento tiende a satisfacer sus objetivos, teniendo en cuenta los recursos y habilidades propias, y dependiendo de su percepción, representación y comunicaciones que recibe.

21 Características deseables de un Agente de Software Autonomía: Los agentes pueden operar sin la intervención de humanos o de otros agentes. Sociabilidad: Los agentes son capaces de interactuar con otros agentes (humanos o no) a través de un lenguaje de comunicación de agentes (ACL:Agent Communication Language). Reactividad: Los agentes son capaces de percibir estímulos de su entorno y de reaccionar ante dichos estímulos. Racionalidad: Un agente intenta cumplir sus objetivos si son viables.

22 Características deseables de un Agente de Software Iniciativa (proactividad): Los agentes tienen un carácter emprendedor y pueden actuar guiados por sus objetivos. Movilidad: Capacidad de un agente de trasladarse a través de la red. Veracidad: Un agente siempre dice la verdad. Benevolencia: Un agente ayuda a otros agentes, si al hacerlo no genera conflictos con sus propios objetivos.

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