Arquitectura multiagente ligera: convergiendo hacia la inteligencia ambiental
- Autores: Javier Bajo Pérez
- Directores de la Tesis: Juan Manuel Corchado Rodríguez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Salamanca ( España ) en 2007
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Alonso Romero (presid.), María Araceli Sanchís de Miguel (secret.), Ramón López de Mántaras (voc.), Manuel Cantón Garbín (voc.), Federico Barber Sanchís (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Los grandes avances tecnológicos alcanzados durante las últimas décadas han hecho evolucionar las sociedades humanas hacia la nueva sociedad de la información, Hoy en día nos encontramos rodeados de tecnología en prácticamente cualquier ámbito de nuestra vida cotidiana, como puede ser el hogar, el trabajo, los lugares de ocio, etc. Dicha tecnología es concebida para facilitar la realización de tareas tradicionales, pero también proporciona nuevos puntos de vista que permiten desarrollar nuevas alternativas para el desarrollo de actividades. Sin embargo, algunos de los principales problemas con los que se encuentran los usuarios de las nuevas tecnologías radican en la barrera que representa para muchos de ellos aprender a utilizar la tecnología. Así pues, en muchas ocasiones, la tecnología llega a convertirse en un obstáculo, a resultar invasiva o bien no se llega a utilizar más que un mínimo conjunto de sus posibilidades.
Es por ello que se hace necesario proporcionar soluciones que permitan una interacción óptima entre los usuarios y la tecnología, de tal forma que sea esta última la que se adapte a las necesidades del usuario y no al contrario. La Inteligencia Ambiental (AmI) es nueva disciplina de la ciencia que trata de dar solución al problema que se acaba de plantear. La AmI se asienta sobre tres pilares fundamentales para la creación de entornos inteligentes: proporcionar capacidades de computación ubicua, capacidades de comunicación ubicua y proporcionar interfaces inteligentes.
Existen distintas posibilidades para proporcionar estas capacidades. Una de ellas son los agentes y sistemas multiagente, que vienen caracterizados por sus capacidades, tales como autonomía, reactividad, pro-actividad, habilidades sociales, razonamiento, aprendizaje y movilidad entre otras. Estas capacidades se adaptan perfectamente a las necesidades de la AmI y hacen que los sistemas multiagente resulten muy adecuados para la creación de entornos inteligentes.
Existen muchas arquitecturas de agentes y la mayor parte de ellas se basan en el modelo BDI, que presenta una estructura basada en aptitudes mentales (creencias, deseos e intenciones). Las capacidades de los agentes pueden verse mejoradas. Por ejemplo, una de las principales carencias del modelo BDI radica en la gestión que se realiza de la memoria.
En este trabajo se presenta la arquitectura MASCaBAmI, una arquitectura de sistema multiagente cuyo corazón es un agente BDI con capacidades de computación, que utiliza un modelo de razonamiento creado a partir del paradigma del razonamiento basado en casos (CBR). El CBR es un tipo de pensamiento humano en el que se realiza un proceso en el cual, para resolver un determinado problema, se consulta información disponible referente a problemas similares que se hayan resuelto con anterioridad. Dicho de otra forma, se razona a partir de recuerdos y, para ello, es necesario realizar una gestión de la memoria. Si la solución que proporciona el sistema CBR es un plan, es decir, una secuencia de acciones, entonces se habla de planificación basada en casos (CBP). El razonamiento humano es intencional, y es por ello por lo que parece adecuado dotar a los agentes inteligentes de capacidades CBP.
Además de agentes de computación, la arquitectura MASCaBAmI propone agentes comunicadores, que proporcionan capacidades de computación ubicua y agentes interfaz, que facilitan la interacción tanto con los usuarios como con los dispositivos inteligentes que pueden encontrarse en un entorno de Inteligencia Ambiental. Finalmente la arquitectura propuesta se completa con una metodología de análisis y diseño que permite modelar entornos de Inteligencia Ambiental en términos de agentes y sistemas multiagente.
La arquitectura propuesta ha sido aplicada a un caso de estudio real, como es la construcción de un entorno inteligente en un centro comercial. En este trabajo se presentan los resultados y conclusiones obtenidos.
