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Estado del arte de agentes inteligentes

2021, Estado del arte de agentes inteligentes

La coherencia y el realismo son cualidades que todo desarrollador de agentes inteligentes busca, estas cualidades no podrán ser alcanzadas sin la incorporación de emociones en los mecanismos de comportamiento de los agentes. A simple vista pareciera que las investigaciones siguen caminos erráticos, por lo que se hace pertinente determinar el estado actual de las investigaciones en el área de la incorporación y desarrollo autónomo de emociones en agentes inteligentes, para luego evaluar con propiedad si se están persiguiendo los objetivos correctamente.

Introducción La coherencia y el realismo son cualidades que todo desarrollador de agentes inteligentes busca, estas cualidades no podrán ser alcanzadas sin la incorporación de emociones en los mecanismos de comportamiento de los agentes. A simple vista pareciera que las investigaciones siguen caminos erráticos, por lo que se hace pertinente determinar el estado actual de las investigaciones en el área de la incorporación y desarrollo autónomo de emociones en agentes inteligentes, para luego evaluar con propiedad si se están persiguiendo los objetivos correctamente. Implementaciones actuales William E. Allen y Jeffry N. Sundermeyer, revisan un sistema desarrollado por Caterpillar Inc., Motorola Inc., Microstain Inc. y Native American Technologies llamado Structural Health with Integrated Determination (SHIELD), que realiza el manejo de información para máquinas de movimiento terrestre y está basado en sensores y un sistema central para detectar daños y prevenir fallas, es decir, es un sistema experto centralizado. D. Musani, introduce el SHiMmer que es un sistema de monitorización de salud estructural autosostenible gracias a un grupo de supercapacitores que lo hacen autónomo por al menos, dos décadas sin alguna intervención humana, y posee flexibilidad en el posicionamiento de sensores además de técnicas de bajo consumo de potencia, basado en el apagado de los sensores cuando no se encuentran en uso por medio de un protocolo desarrollado para esta aplicación. Wirtu l. Bayissa, presentan el uso de técnicas para detectar daños por medio de frecuencia de banda ancha, comparando sus resultados con las técnicas de frecuencia de resonancia y obteniendo aproximaciones favorables con respecto de los parámetros de un puente. De acuerdo con Fangmin Li, el uso de sensores inalámbricos en SHM es confiable, preciso y ha generado una reducción de costos en la implementación de los sistemas en comparación con los sistemas de monitorización convencionales. Para lograr una comunicación efectiva entre los sensores, se utilizó Ethernet para comunicar los sensores entre sí, y se utilizó el mecanismo de contención de canal utilizado en Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA), que permite que la línea este atenta a cualquier comunicación antes de transmitir, así como la idea del protocolo Reference Broadcast Synchronization (RBS), en el modelo de sincronización de datos. Arquitecturas Los agentes inteligentes son objetos de trabajos sociales y proactivos que pueden juntarse para conformar una estructura conocida como arquitectura multiagente. Estas estructuras multiagentes pueden interactuar entre sí de diversas formas, de acuerdo con un orden jerárquico o un orden de funcionalidades específicas. Algunas arquitecturas pueden basarse en roles fijos asignados manualmente, tal como la expuesta por Zhu, o en roles dinámicos que permiten funciones de recolección de datos como la planteada por Hassan Said. Las diferentes arquitecturas pueden cumplir funciones, como la distribución de datos de una forma más eficiente que una red de sensores según lo presentado por Lander, o el control distribuido de un sistema que permita la ejecución concurrente de todas las acciones si fuese necesario, y que asegura una mayor eficiencia del sistema tal como el expuesto en el trabajo de Kong. Para el diseño de una red multiagentes, se presentan varias opciones como JADE, aplicación desarrollada por Bellifemime, GoalNet desarrollada por Yu, o la técnica de diseño de Prometeo (PDT), utilizada por Padgham. Existen trabajos relacionados con el uso de multiagentes para controlar redes de sensores distribuidas tales como el realizado por Horling, en el cual se explica cómo trabaja un sistema, utilizando diferentes técnicas organizacionales ante entornos variantes y dinámicos, y se comprueba que la arquitectura multiagentes basada en roles, relaciones de autoridad y grupos de trabajo, puede representar una mejora en cuanto al número de combinatorias totales necesarias para tener una visión general del sistema, es decir, que se necesita una menor cantidad de información para obtener el panorama del sistema deseado. Rodin, presenta una arquitectura multiagente basada en un lenguaje llamado oRis, utilizada para entornos virtuales. la plataforma permite cambios por parte de los diseñadores ya que posee la flexibilidad para permitir un cambio dinámico y una construcción variante. La interfaz desarrollada permite una interacción con el usuario en todo momento, de tal manera que se pueda agregar o quitar varios tipos de agentes para observar el comportamiento colectivo de los mismos. Otte, introduce Multi-agent Architecture for Coordinated Responsive Observations (MACRO), para afrontar los retos que presenta South East Alaska Monitoring Network for Science, Telecommunications, Education and Research (SEAMONSTER), tales como la ejecución de acciones dependientes del Hardware y los manejos de datos que estas acciones implican. En este trabajo los autores reutilizan una arquitectura conocida como el CORBA component Model (CCM), que distribuye el trabajo de cada agente, de acuerdo con una organización jerárquica. Gatani, utilizan agentes inteligentes para monitorizar ambientes dinámicos como campos de batalla o el movimiento de personas dentro de una edificación adecuada para este fin. Se busca un razonamiento parecido al del ser humano, que reaccione de acuerdo con la situación y proponga una respuesta de acuerdo con la información obtenida por los sensores, a diferencia de un sistema que sólo responda sin tener en cuenta las consecuencias de sus acciones. La base de este trabajo está en Situation Calculus y su capacidad de capturar la dinámica de las acciones circundantes. De acuerdo con Kazandzhiev, una arquitectura basada en Jain para simulación de entornos para proyección y pruebas de servicios inteligentes, dividida en una parte de sistema y una parte de aplicación, proporciona un mejor rendimiento que una arquitectura convencional de estructurado, ya que estas últimas no poseen flexibilidad ni capacidad de adaptación. Un uso típico de las arquitecturas de multiagentes es para controlar robots que deben realizar tareas conjuntas como en una olimpíada; aunque su uso comercial sea casi nulo, es conveniente mencionar que utilizan una arquitectura basada en roles en donde cada componente conoce sus capacidades y propone su solución sin algún nivel jerárquico establecido, es decir, todas las soluciones son aceptadas y estudiadas con igual número de relevancia por todos los agentes para tomar la decisión más apropiada, como se observa en los trabajos realizados por Ibarra, Fukuda, y Jacak. Los agentes inteligentes pueden ser utilizados para tomar decisiones en redes de sensores de gran tamaño, por lo cual se puede ajustar a sistemas de monitorización, ya que estos actúan como redes de sensores distribuidos. La integración de agentes inteligentes con el problema de monitorización estructural es un tópico de interés ascendente en la actualidad. Referencias https://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rcin/article/view/281/1927 https://produccioncientificaluz.org/index.php/ciencia/article/view/9952/9939