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MODELO DE INTELIGENCIA AMBIENTAL PARA LA INFRAESTRUCTURA DE SERVICIOS DEL DEPARTAMENTO DE LA PAZ

MODELO DE INTELIGENCIA AMBIENTAL PARA LA INFRAESTRUCTURA DE SERVICIOS DEL DEPARTAMENTO DE LA PAZ

La infraestructura de servicios es el conjunto de elementos o servicios que están considerados como necesarios para que una organización pueda funcionar o bien para que una actividad se desarrolle efectivamente. En el caso del Departamento de La Paz se presenta el problema del control para que estos servicios funcionen de manera adecuada, tanto en  lo  referente a  los servicios básicos de  agua  y energía  eléctrica, como  los relacionados   con   el   control   de   temperatura   medioambiental   al   interior   de   la infraestructura y el control especial de los depósitos de basura, para el tratamiento o reciclaje de la misma. Así se realizó el análisis, diseño y elaboración de un sistema de gestión inteligente al nivel de una placa de experimentación con distintos sensores y actuadores. El control está basado en la programación de una placa Arduino cuyo código lee el estado de los sensores y ejecuta el accionamiento de los actuadores correspondientes.

 

 

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Agentes de inteligencia ambiental (segunda parte)

Agentes de inteligencia ambiental (segunda parte)

El argumento central de este artículo es el uso de agentes y sistemas multiagente. Según Bajo y sus colegas, en el artículo publicado el año 2006 titulado “SMas: Centro comercial de sistemas multiagente”, los sistemas multiagente han sido aplicados con éxito en diversos desarrollos basados en la inteligencia ambiental, en áreas como la educación, la cultura, el ocio y entretenimiento, la medicina, la robótica, etc. Grill e Ibrahim, en el artículo publicado el año 2005 titulado “Interacción de agentes en espacios de inteligencia ambiental”, mencionan que los agentes poseen características tales como autonomía, razonamiento, reactividad, habilidades sociales, pro-actividad y movilidad, entre otras. Estas características hacen que resulten adecuados para ser utilizados en la construcción de sistemas basados en el paradigma de la inteligencia ambiental

Sashima, Izumi y Kurumatani, en el artículo publicado el año 2004 titulado “Consorts: Arquitectura multiagente para la coordinación de servicios en computación ubicua”, describen un sistema multiagente para entornos de inteligencia ambiental denominado Consorts. La arquitectura de dicho sistema se encuentra compuesta por un agente personal, en cada dispositivo del usuario, el cual se comunica con otros dispositivos, con un agente de razonamiento espacio-temporal y con un agente de servicios. El agente de servicios administra los servicios web. Mediante una base de datos espacial y una ontología, se manipula la información de localización. Como escenarios de aplicación en el mundo real, se describen hogares inteligentes y espacios de eventos tales como conferencias, exposiciones, conciertos o fiestas. Captura la posición del cliente a través de los sensores de la red y el razonador espacio-temporal gestiona las distancias. Cuando se satisface una relación geométrica, el agente razonador advierte al agente de servicios, y éste envía un mensaje al usuario proveyendo los servicios adecuadamente. El principal problema que se detecta es que los servicios se ofertan ignorando cualquier tipo de preferencia del cliente.

En el artículo “Inteligencia ambiental, de la asistencia personal a las mega ciudades inteligentes”, publicado el año 2007 por Berger y sus colegas, se describen diferentes escenarios de ambientes inteligentes: Una guía personal de la ciudad, un hogar inteligente, el cuidado de la salud e infraestructuras de mega ciudades. Se propone la “Arquitectura de referencia a la inteligencia ambiental”, la cual es una arquitectura de múltiples capas, en donde cada capa depende de los servicios que proveen las capas inferiores, y no tiene conocimiento sobre las capas superiores. Asimismo, se realiza una distinción de diferentes modelos: Modelo del problema, modelo de situación y modelo del mundo. Dentro de la arquitectura se menciona que un sistema multiagente sería una herramienta relevante dadas las condiciones de coordinación necesarias en los sistemas distribuidos. Se muestra como instanciar dicha arquitectura en diferentes escenarios. Dentro de las capas de esta arquitectura se distinguen dos en especial. La primera encargada del razonamiento y actos, comportamiento basado en reglas, planificación, optimización lineal, eventos y enrutamiento, y la segunda, de la percepción y comprensión, razonamiento, control de las estructuras de descripción de recursos. En ambos casos se trabaja directamente con el uso de ontologías.

El articulo “Arquitectura de agente abierta: Una estructura para la construcción de sistemas distribuidos de software”, publicado el año 1995 por Martin y sus colegas, es una estructura para la construcción de sistemas multiagente. Dicha arquitectura está compuesta por los siguientes agentes: (1) Agente facilitador. Es una especie de agente Servidor encargado de la coordinación en la comunicación y cooperación entre agentes. (2) Agentes de aplicación. Son los agentes encargados de proporcionar servicios independientes del dominio tecnológico o dependientes del usuario y contexto. A su vez, cada agente de aplicación puede trabajar con una biblioteca específica a los fines de otorgar un servicio en particular. (3) Meta agentes. Son aquellos cuyo rol es asistir al agente facilitador en su tarea de coordinar las actividades de los otros agentes. Son los encargados de proporcionar soporte a dicho proceso mediante el conocimiento o razonamiento sobre un dominio u aplicación específica. (4) El agente interfaz de usuario. Juega un rol bastante importante, se implementa como una colección de micro-agentes, cada uno de los cuales monitorean una modalidad de entrada de datos diferentes, y realizan la interpretación de esos datos. (5) Otros agentes. Todo otro agente que se encuentre dentro del sistema, es considerado un agente cliente. Que tras una invocación, se conecta al agente facilitador, el cual es conocido como facilitador padre.

Resulta un tanto complicado intentar innovar sobre las numerosas arquitecturas multiagente existentes, sin embargo un desafío interesante para los científicos del área es la adaptación de las arquitecturas existentes a las necesidades del problema que se aborda. La arquitectura multiagente, propuesta por Fuentes, en el artículo publicado el año 2007 titulado “Estructura multiagente BDI genérica y de contexto consciente con la metodología GAIA”, es la que se adapta a cualquier dominio con características contextuales predominantes. Son tres los tipos de agentes involucrados: (1) Agente Cliente. Tiene como objetivos la negociación con agentes proveedores, la recomendación de servicios a otros agentes clientes, confiar en agentes clientes y manipular y mejorar su perfil interno, de acuerdo con los servicios recibidos. (2) Agente Proveedor. La funcionalidad de este tipo de agente es establecer diálogos con los agentes clientes, realizando tratos con ellos a fin de brindarles servicios de acuerdo a sus preferencias y perfil de usuario. La información contextual se distribuye entre los proveedores. (3) Agente Central. Es el encargado de detectar, registrar y quitar del registro a los usuarios del sistema, mejorando los perfiles de usuario, filtrando y notificando a los proveedores que tienen cerca a un potencial cliente.

 

Guillermo Choque Aspiazu
www.eldiario.net
03 de Agosto de 2015

Agentes en inteligencia ambiental (primera parte)

Agentes en inteligencia ambiental (primera parte)

En la memoria escrita el año 2014 para optar al grado de doctor, presentada por el investigador Fernández con el título “Arquitectura de pizarras distribuidas para sistemas de inteligencia ambiental”, se menciona que la información en un sistema de inteligencia ambiental es de naturaleza diversa. Los datos sin procesar de los sensores se agregan y filtran para crear información abstracta, que puede ser procesada por componentes que observan sus cambios para decidir qué acciones tomar. Este proceso involucra las siguientes tareas: Encontrar las fuentes de información disponibles y sus tipos, reunir los datos proporcionados por estas fuentes, facilitar la fusión de los fragmentos de información, y actualizar la representación de este contexto para que sea utilizada por diferentes aplicaciones. Los sistemas de inteligencia ambiental deben adaptarse a estas condiciones cambiantes para ser capaces de proporcionar sus servicios, siendo tan poco intrusivos como sea posible. También hay requisitos de rendimiento que el sistema debe cumplir para proporcionar respuestas en tiempo real a los estímulos del entorno. Los mecanismos de control oportunista, a través de agentes inteligentes, abordan estos aspectos monitorizando el contexto, y suspendiendo o resolviendo objetivos cuando las condiciones apropiadas se cumplen.

En palabras de Russell y Norvig, en el libro publicado el año 1996 con el título “Inteligencia artificial: Un enfoque moderno”, un agente es una entidad de software que puede actuar por sí mismo con el fin de alcanzar unos objetivos que se ha fijado inicialmente y además está caracterizado por una o varias cualidades tales como capacidad de razonamiento o inteligencia, percepción de su entorno y actuación con base a ciertas circunstancias, de manera reactiva. También, tiene la capacidad de actuar en forma proactiva, es decir, actúa sin necesidad de darle una orden y la habilidad de desplazarse de un lugar a otro. Según Wooldridge y Jennings, en el artículo publicado el año 1995 titulado “Agentes inteligentes: Teoría y práctica”, un agente es un sistema computacional que está ubicado en algún ambiente, y está capacitado de acciones autónomas en este ambiente para cumplir sus objetivos planteados. La primera definición general de agente, citada en la tesis doctoral de Pérez, escrita el año 2000 con el título “Sahara: Arquitectura de seguridad integral para sistemas de agentes móviles basados en Java”, fue la proporcionada por G.W. Lecky-Thompson, la cual menciona lo siguiente: “Un agente es una pieza de software que ejecuta una tarea dada usando información obtenida de su entorno para actuar de forma apropiada para completar la tarea exitosamente. El software debe ser capaz de adaptarse a sí mismo en base a los cambios que ocurren en su entorno, para que un cambio en circunstancias le permita aún obtener el resultado deseado”.

Según Horfan, en el artículo publicado el año 2005 titulado “Sistema de seguridad en redes locales utilizando sistemas multiagente distribuidos, las principales características de un sistema multiagente son: (1) Organización. Se encuentra relacionada con la estructura de las componentes funcionales del sistema, sus características, sus responsabilidades, sus necesidades y de la forma como realizan sus comunicaciones. (2) Comunicación. Es el medio por el cual los agentes comparten conocimiento y se sincronizan para llevar a cabo sus tareas conjuntamente. (3) Coordinación. Es una propiedad de un sistema de agentes que realizan alguna actividad en un ambiente compartido, esta característica se describe en detalle en el libro de Weiss, publicado el año 1999 con el título “Sistemas multiagente”. (4) Cooperación. Se refiere a la forma como los agentes trabajan conjuntamente para lograr un objetivo global, la cual depende de la configuración organizacional del sistema. (5) Control. Se encarga de estimar el tiempo para la solución de una tarea, evaluar si se ha generado una solución para una subtarea, escoger entre varias subtareas a realizar basados en su importancia y determinar el contexto que debe ser utilizado por un agente para la solución de una subtarea.

Por su parte O’Hare y sus colegas, en el artículo publicado el año 2004 con el título “Agentes inteligentes agiles”, mencionan que la inteligencia ambiental consiste en la creación de espacios donde los usuarios interactúan de forma natural y sin esfuerzo con los diferentes sistemas, gracias a que las tecnologías de computación y comunicación se vuelven invisibles para el usuario, al estar siempre presentes e integradas en los objetos cotidianos del mismo. Esta visión ha despertado un creciente interés por utilizar las tecnologías de la computación en la construcción de sistemas que soporten las actividades de la vida diaria de forma más eficiente. De esta forma, dentro de estos espacios se abarcan cualidades, como el reconocimiento y la acomodación de los diversos componentes que los constituyen, la personalización y la adaptabilidad del sistema, el entendimiento del estado en determinada situación, la colaboración y la cooperación entre componentes del sistema y las características autónomas como auto-administración y auto-reparación. Aarts y Marzano, en el libro publicado el año 2003 titulado “El nuevo diario: Opiniones sobre inteligencia ambiental”, mencionan que las cinco características principales de la inteligencia ambiental son: (1) Embebida. Muchos dispositivos conectados en red son integrados en el ambiente. (2) Sensible al contexto. Los dispositivos pueden reconocer a las personas y la situación de su contexto en un momento determinado. (3) Personalizada. Los dispositivos pueden adaptarse a las necesidades de las personas. (4) Adaptativa. Estos dispositivos pueden cambiar en respuesta a las personas y a su ambiente. (5) Anticipativa. Los dispositivos pueden anticipar los deseos sin una mediación consciente. Así, los entornos inteligentes, denominados también entornos de inteligencia ambiental, pueden implementarse en escenarios domésticos, espacios móviles, entornos públicos y espacios privados reducidos.

 

Guillermo Choque Aspiazu
www.eldiario.net
27 de Julio de 2015

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