"RETURN FROM THE ANT - SYNTHETIC ECOSYSTEMS FOR MANUFACTURING CONTROL"

A continuación se presenta la síntesis de una tesis doctoral en la cual se habla de la infraestructura de feromonas, la cual servirá de base para nuestro trabajo en Geoprocesamiento avanzado. Y cómo se relaciona este campo de la inteligencia artificial con el geoprocesamiento? Poco a poco lo develaremos a lo largo de las publicaciones en este blog.

Tesis Doctoral "RETURN FROM THE ANT - SYNTHETIC ECOSYSTEMS FOR MANUFACTURING CONTROL" Humboldt-Universität zu Berlin.

RESUMEN

El enfoque de ecosistemas sintéticos que tiene el documento analizado adopta principios básicos de los ecosistemas naturales en el diseño de sistemas multiagente, los sistemas naturales como las colonias son fascinantes porque son robustos, flexibles y adaptativos. Algunas ramas de la ciencia se enfocan en sistemas distribuidos de entidades que interactúan localmente, la tesis analizada propone un conjunto de principios que deberían ser observados cuando se diseñen ecosistemas sintéticos.

Sa habla de cómo la estigmergia ha mostrado su utilidad en la coordinación de grandes conglomerados de agentes en un ecosistema sintético. En el documento la operación de la infraestructura de Feromonas es especificada, formalmente modelada y analizada.

La tésis investiga sistemas compuestos de entidades separadas las cuales interactúan entre si y como resultado de dicha interacción se presenta un comportamiento a nivel de sistema, se presentan algunas técnologías en la investigación de sistemas distribuidos las cuales mencionamos a continuación:

• FÍSICA ESTADÍSTICA DE EQUILIBRIO. En física el comportamiento complejo a nivel de sistema emerge de interacciones entre individuos distribuidos espacialmente, las entidades del sistema son llamadas partículas y no existe un control centralizado. El análisis de tales sistemas de partículas se enfoca en el carácter de estabilidad del sistema, que es dictada por las características específicas de las interacciones locales.

• AUTOMATA CELULAR. Es una grilla regular n dimensional de celdas donde cada celda es una máquina de estados finitos, usualmente se consideran en una, dos o tres dimensiones permitiendo un número de celdas finito o infinito. El estado del sistema cambia en el tiempo y la actualización ocurre sincrónicamente, todo el autómata comparte la misma regla. La regla de interacción de las células es conocida también como función de transición y determina el estado de cada célula con base en el estado previo y el estado de las células en la vecindad que lo rodea y que está determinada por un radio determinado.

• BIOLOGÍA POBLACIONAL Y MODELAMIENTO ECOLÓGICO. Se concentra en procesos emergentes a gran escala cuando un gran número de entidades simples interactúan entre si, las entidades son miembros de una o más especies y sus interacciones son una abstracción del proceso de selección natural. Se enfoca en la dinámica del ecosistema resultante y su comportamiento a largo plazo dependiendo de las interacciones locales.

• VIDA ARTIFICIAL. Tiene dos objetivos básicos, el primer objetivo es abstraer el funcionamiento y especialmente el origen de la vida terrestre y el segundo objetivo es crear organismos artificiales que puedan ser significativamente llamados como "vivos".

• SISTEMAS MULTIAGENTE. Las tareas de la inteligencia artificial se implementan en paralelo mediante la inteligencia artificial distribuida (DAI), un sub campo de DAI es la solución distribuida de problemas (DPS). DPS involucra un controlador centralizado. El campo de sistemas multi agente (MAS) tiene sus raíces en DAI, se basa en que la inteligencia debería emerger de las interacciones entre componentes. MAS contempla dos focos principales: los trabajos internos de cada agente y las interacciones entre agentes, el objetivo final de MAS es organizar los agentes para realizar alguna tarea global. Dado un comportamiento global específico, que comportamiento individual es requerido para alcanzarlo ?

• EL CAMINO DE LA VIDA ARTIFICIAL HACIA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Consiste en la intersección entre la investigación en sistemas multi agentes tradicionales y la vida artificial, se inspira en sistemas biológicos para el diseño de sistemas multi agente, dicho camino recorre los siguientes conceptos:

• INTELIGENCIA DE ENJAMBRE. Se define como un intento de diseñar algoritmos o dispositivos para resolución de problemas distribuidos inspirado por el comportamiento colectivo de colonias de insectos sociales y otras sociedades animales. Aparece como producto de la comprensión de que el rico comportamiento de las colonias de insectos sociales no se da como producto de la sofisticación las entidades individuales sino de la interacción entre esas entidades

• INTELIGENCIA COLECTIVA. Puede ser vista como una instancia de la inteligencia de enjambre, muchos procesadores ejecutando concurrentemente, llevando a cabo acciones, las cuales afectan el comportamiento de otros procesadores.

• ESTIGMERGIA. Es un principio fundamental en la emergencia de comportamiento coordinado a nivel de sistema a partir de las interacciones locales entre individuos. Proviene de las Raíces griegas: "Stigma" que significa señal y "ergon" que significa trabajo, lo que indica que algunas de las actividades de los agentes son disparadas por señales externas. Las actividades simples pueden ser coordinadas por una comunicación indirecta y es entonces cuando un fenómeno robusto puede llegar a emerger. Existen dos tipos de Estigmergia:

• ESTIGMERGIA SEMATECTÓNICA: Involucra un cambio en las características físicas el entorno

• ESTIGMERGIA BASADA EN SEÑALES: Algún marcador es depositado en el entorno sin que lleve a cabo alguna contribución directa a la tarea ejecutada pero si influenciando el comportamiento relacionado con las tareas subsecuentes

• VENTAJAS DE LA TÉCNICA DE ESTIGMERGIA:

• Agentes simples
• Comunicaciones reducidas
• Construcción y mejora incremental de las soluciones
• Flexibilidad del comportamiento a nivel de sistema en presencia de perturbaciones

• OPTIMIZACIÓN DE COLONIAS DE HORMIGAS. Es una aplicación específica de la inteligencia de enjambre. Busca adaptar los mecanismos coordinación empleados en colonias de hormigas sociales para resolver problemas de optimización discreta y es utilizada en ruteo y balanceo de cargas en redes de telecomunicaciones.

• ECOSISTEMAS SINTÉTICOS. Aplican inteligencia de enjambre al diseño de sistemas multi agente. Buscan proveer directrices de ingeniería prácticas para diseñar sistemas de confiabilidad a nivel industrial.

• OTROS CONCEPTOS GENERALES.

• EMERGENCIA. Las interacciones son vistas como la fuente de propiedades emergentes, es importante que los individuos a nivel local no perciban las propiedades globales

• AUTO ORGANIZACIÓN. Es vista como un conjunto de mecanismos dinámicos en un sistema donde las estructuras aparecen a nivel de sistema y no son externamente impuestas, requiere que las interacciones locales de los individuos no se referencien a las estructuras globales