Curso UIMP: Taller JADE/JADEX


Hoy por la tarde hemos tenido el taller práctico donde tenemos que aprender de primera mano cómo se hace una aplicación basada en contexto utilizando el paradigma de sistema multiagente (MAS) El profesor Javier Carbó del Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA) de La Universidad Carlos III de Madrid ha sido el encargado del mismo.

En este primer día hemos tenido el primer contacto con el taller. El profesor javier carbó nos ha dado una introducción al mundo de los agentes inteligentes. Hay dos tipos de agentes, los reactivos y los deliberativos, que durante tiempo han sido mundos antagónicos luchando por la supremacía. Todavía existe una cierta polémica entre los investigadores de agentes reactivos y los de agentes deliberativos (BDI) sobre cual es la mejor. Pero el hecho es que se pueden construir arquitecturas híbridas con una capa reactiva para acciones a corto plazo/cosas simples y otra de más alto nivel deliberativa para entornos cambiantes/complejos.

Los primeros siguen la corriente simbólica de estado inicial, operadores para navegar en el espacio de estados y estado final o solución. Además los estados internos se basan en un modelo psicológico del comportamiento humano llamado BDI (Belief, Desire, Intention) Los segundos se basan en obtener un comportamiento inteligente emergente a partir de la interacción con el entorno en base al principio de acción/reacción que es común en el sistema reflejo del sistema nervioso de los seres humanos.

En el modelo BDI, las creencias son las cosas que el agente percibe a partir de los datos proporcionados por sus sensores del entorno (que pueden ser imprecisos o no proporcionar una información completa) Los deseos se identifican con los fines u objetivos que tiene el agente. Los objetivos serán obtenidos a partir de unos planes, que son secuencias de intenciones ejecutadas mediante actuadores sobre el entorno para cumplir un objetivo. Hay un esquema deliberativo compuesto por un agente con su motor BDI, sus creencias obtenidas a partir de los sensores, sus deseos/objetivos, su generador de planes (librería de planes) y sus intenciones compuestas de los planes de la librería que son ejecutados por los actuadores del agente. La capacidad de aprendizaje y adaptación del agente en función del cambio del entorno, del contexto, cambiando sus planes o sus objetivos es también importante.

En cuanto a los agentes reactivos, el comportamiento inteligente emergente se deriva en entornos multiagente donde se simulan colonias (como las de las hormigas) La arquitectura más famosa es la llamada Brooks Architecture. Nos comentó que existían otras, como la que han utilizado los robots de exploración espacial de Marte (Mars Rovers) (he buscado por Google para encontrar alguna referencia al respecto)

Una vez que nos han presentado los agentes y sabemos que podemos hacer que trabajen en colonias o en conjuntos cooperativos multiagente en el que utilizan la información de contexto para realizar sus tareas el ponente nos ha puesto una serie de pasos a seguir para diseñar e implementar un sistema de agentes con información de contexto:

  1. Idear escenarios y casos de uso
  2. Distinguir entre roles y servicios
  3. Asignar responsabilidades (servicios y roles) a los agentes
  4. Definir una ontología (vocabulario y relaciones) que los agentes puedan utilizar para comunicarse
  5. Definir los mensajes que se pueden intercanbiar entre los agentes y su orden (protocolo)
  6. Implementar los agentes
  7. Crear el interfaz de usuario

Cada agente va a regular una parte del contexto de la aplicación que está distribuido en perfiles de usuario. Esto proporciona una robustez frente a eventuales caídas (tolerancia a fallos) o entradas (escalabilidad) de nuevos agentes. La comunicación y con ello la negociación/cooperación entre los agentes va a ser fundamental.

El profesor Carbó nos ha propuesto implementar un sistema multiagente con información de contexto utilizando la plataforma/framework de sistema multiagente JADE. Para ello nos ha dicho que debemos ponernos de acuerdo en una aplicación que deseemos realizar y aplicarle los siete pasos comentados anteriormente. La condición es que el entorno sea lo suficientemente complejo como para que se puedan dar casos de comunicación, negociación, cooperación e incluso recomendación entre los agentes.

Haciendo una pequeña tormenta de ideas seleccionamos cuatro proyectos: mercado (o supermercado), hospital, parque de atracciones y centro comercial. Luego procedimos a votarlo y salió el mercado (supermercado)

Como primera idea se decide, para simplificar el problema, que haya cuatro agentes: 2 proveedores, 2 clientes. Se especula con que haya también un agente mercado, que se encargue de cosas como el registro de clientes y un agente cesta que se encargue de chivarse las cosas que los clientes se meten en la cesta (estos dos últimos agentes pueden representar sensores como por ejemplo lectores de RFIDs …)

Ideas para la ontología: cliente {gustos/preferencias (carne, pescado, verduras), comida (desayuno, comida, cena), tipo de comida (pareja, familia, trabajo), comensales}; proveedor {producto (marca, cantidad, precio, caducidad)}

4 comentarios en “Curso UIMP: Taller JADE/JADEX

  1. Hola ángel, tienes que presionar en “ver en slideshare” en la parte inferior derecha. Una vez que accedes al sitio web slideshare, en la ventana de reproducción tienes una pestaña para descargarla.

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