1.7 El Modelo del Agente Inteligente, Sistemas Multi Agentes, Sistemas Ubicuos

Introducción

Iniciamos con un repaso de la actividad 5 y resolvemos preguntas acerca del aprendizaje automático también conocido como Machine Learning. Una vez resueltas las dudas, proseguimos con una pregunta obligada para este tema: ¿Qué es un agente inteligente?

Desarrollo

Agentes Inteligentes

Definición:

Diferentes Tipos de Agentes Inteligentes:

Agentes Simples: Reactivos a su entorno. No tienen pensamiento ni razonamiento, solo reaccionan.

Agentes Basados en Modelos: Con un modelo interno del mundo.

Agentes Sociales: Capaces de interactuar con otros agentes.

Agentes de Aprendizaje: Capaces de aprender de su experiencia.

Características de los Agentes Inteligentes:

Autonomía: Capacidad de actuar de forma independiente.

Percepción: Capacidad de recibir información del entorno.

Razonamiento: Capacidad de procesar información y tomar decisiones.

Aprendizaje: Capacidad de mejorar su comportamiento con el tiempo.

Comunicación: Capacidad de interactuar con otros agentes.

Ejemplos de Agentes Inteligentes

Asistentes virtuales: Alexa(Amaon), Siri (apple), Google Assistant (Google), Cortana (Microsoft).

Robots aspiradores: Roomba, Neato Botvac, Ecovacs Deebot, Samsung PowerBot.

Vehículos autónomos: Waymo, AutopilotTesla, Uber ATG, Aptiv.

Usos Típicos de los Agentes Inteligentes

Medicina: Diagnóstico de enfermedades, recomendación de tratamientos.

Finanzas: Detección de fraude, gestión de carteras de inversión.

Manufactura: Control de procesos, planificación de producción.

Transporte: Gestión del tráfico, planificación de rutas.

Herramientas de Desarrollo de Agentes Inteligentes

JADE (Java Agent Development Framework).

Jason.

Python.

Sistemas Multi-Agentes (SMA)

Definición:

Ejemplos de Sistemas Multiagentes en el Mundo Real

Industria 4.0.

Redes Sociales.

Mercados Electrónicos.

Tipos de Sistemas Myltiagentes (15 minutos)

SMA Centralizados: Existe un agente central que controla a los demás.

SMA Distribuidos: No hay un agente central y todos los agentes son iguales.

SMA Basados en Roles: Los agentes tienen roles específicos dentro del sistema.

SMA Híbridos: Combinan diferentes tipos de SMA.

Explicar las Ventajas de los SMA

Robustez: Los SMA son más robustos que los sistemas centralizados porque no dependen de un único punto de fallo.

Flexibilidad: Los SMA son más flexibles que los sistemas tradicionales porque pueden adaptarse a cambios en el entorno.

Escalabilidad: Los SMA son más escalables que los sistemas tradicionales porque pueden agregar o eliminar agentes fácilmente.

Eficiencia: Los SMA pueden ser más eficientes que los sistemas tradicionales porque pueden distribuir tareas entre los agentes.

Mostrar ejemplos de aplicaciones de los SMA

Transporte: Gestión de tráfico,planificación de rutas.

Finanzas: Detección de fraude. Gestión de carteras de inversión.

Medicina: Diagnóstico de enfermedades. Recomendación de tratamientos.

Juegos de Estrategia: juegos de guerra donde cada jugador controla múltiples unidades o personajes que interactúan entre sí y con el entorno del juego.

1. AlphaGo: Desarrollado por DeepMind, AlphaGo es un agente inteligente diseñado para el juego de mesa Go. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo y redes neuronales para evaluar y seleccionar movimientos en el juego.

https://deepmind.google/technologies/alphago/

2. OpenAI Five: OpenAI Five es un equipo de agentes inteligentes desarrollados por OpenAI para jugar Dota 2, un popular juego de estrategia en tiempo real. OpenAI Five utiliza técnicas de aprendizaje por refuerzo y redes neuronales para aprender y mejorar su juego.

https://openai.com/research/openai-five

3. DeepStack: Desarrollado por investigadores de la Universidad de Alberta, DeepStack es un agente inteligente diseñado para jugar Póker de límite de Texas Hold’em. Utiliza técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo, para jugar al Póker de manera estratégica y adaptativa.

https://www.deepstack.ai/

4. Stockfish: Aunque no es un juego en línea en el sentido tradicional, Stockfish es un motor de ajedrez de código abierto que es extremadamente fuerte y se puede utilizar para jugar ajedrez en línea. Utiliza algoritmos de búsqueda y evaluación heurística para tomar decisiones de movimiento.

https://stockfishchess.org/

5. Agentes en juegos de estrategia en línea: Muchos juegos de estrategia en línea, como StarCraft II o Age of Empires II, tienen agentes inteligentes desarrollados por la comunidad que pueden competir contra humanos. Estos agentes utilizan una combinación de técnicas de inteligencia artificial, como búsqueda en árboles de juego y aprendizaje automático, para tomar decisiones estratégicas en tiempo real.

https://www.ageofempires.com/

Sistemas de Gestión de Energía.

Sistemas de Recomendación: los utilizados en las plataformas de streaming de música o video (Youtube, Netflix, Amazon Prime, Spotify.

Control de Robots colaborativos. En entornos de fabricación o logística. Ejemplo Amazon warehouse.

Negociación Automática.

Sistemas Ubicuos

Definición:

Características de los SIU

Se basan en tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT) y la computación en la nube.

Tienen el potencial de mejorar nuestras vidas de muchas maneras, como por ejemplo:

Componentes de los SIU

Sensores: Recopilan datos del entorno.

Dispositivos: Permiten la interacción con el sistema.

Redes: Conectan los diferentes elementos del sistema.

Software: Procesa los datos y toma decisiones.

Relación entre los Sistemas Ubicuos y los Agentes Inteligentes

Los agentes inteligentes pueden ser utilizados para desarrollar sistemas ubicuos más inteligentes y adaptables.

Ejemplos de Aplicaciones de los Sistemas Ubicuos

Ciudades Inteligentes. Gestión del tráfico, alumbrado público, seguridad.

Edificios Inteligentes. Control de dispositivos, domótica, eficiencia energética.

Cuidado de la Salud: Monitorización de pacientes, diagnóstico de enfermedades, tratamiento personalizado. Un ejemplo de ellos son los Wearables:

Fitbit Charge HR
Jawbone UP24
LG G Watch R
Xiaomi Mi Band
Samsung Gear VR
Motorola Moto 360
Garmin Vivofit

Industria: Automatización de procesos, mantenimiento predictivo, gestión de la cadena de suministro.

Retos de los SIU

Privacidad y Seguridad: Protección de datos personales.

Interoperatividad: Compatibilidad entre diferentes sistemas.

Aceptación Social: Confianza en la tecnología.

Cierre

Los agentes inteligentes cada día están más presentes en nuestra vida cotidiana. Desde monitores de salud y tratamientos de enfermedades, así como en la búsqueda de la eficiencia en sistemas complejos como las ciudades inteligentes. Mejoras en la producción como en los casos de SMA en fabricas y logística. Sin embargo, al ser tecnologías emergentes con gran potencial y visión de futuro, es importante tratar el tema de la seguridad de los datos y la adopción responsable de esta tecnología.

Cuestionario Autoevaluable

Para este subtema se requiere contestar un cuestionario autoevaluable, el cual se encuentra en el apartado de recursos.

Cuestionario del subtema 1.7.

Estudio de Caso 1

Agentes Inteligentes y Ubicuos. En equipos de 3 personas Máximo.

Objetivo:

Desarrollo:

1. Elige un caso práctico: De la siguiente lista, elige un caso práctico:

Asistentes virtuales (Alexa, Siri, Google Assistant).
Robots aspiradoras (Roomba, iRobot).
Coches autónomos (Tesla, Waymo).
Sistemas de recomendación (Netflix, Spotify).
Ciudades inteligentes (Barcelona, Singapur).
Hogares inteligentes (Amazon Echo, Google Home).
Cuidado de la salud (monitores de pacientes, diagnósticos médicos).

2. Investigación: Investiga a profundidad el caso práctico seleccionado. Respondiendo lo siguiente:

3. Análisis: Realiza el análisis del caso práctico, considerando los siguientes aspectos:

Eficacia: ¿El agente inteligente cumple con sus objetivos?
Eficiencia: ¿El agente inteligente utiliza los recursos de forma eficiente?
Escalabilidad: ¿El agente inteligente se puede adaptar a diferentes contextos y escalas?
Seguridad: ¿El agente inteligente protege la privacidad y seguridad de los usuarios?
Equidad: ¿El agente inteligente es imparcial y no discrimina a los usuarios?
Transparencia: ¿Los usuarios comprenden cómo funciona el agente inteligente?

4. Reflexión: Reflexiona sobre el impacto social y ético de los agentes inteligentes, teniendo en cuenta el caso práctico analizado:

Entregables:

Elabora una presentación en formato libre (PowerPoint, Google Slides, Prezi, etc.) para exponer los resultados de tu investigación y análisis.
La presentación debe incluir introducción al caso práctico.
Descripción del agente inteligente.
Análisis del caso práctico.
Reflexión sobre el impacto social y ético.

Se calificará base a la Rúbrica de Evaluación en el apartado de Recursos.

Para la evaluación de la tarea: caso práctico, se tomará una hora mas de clases. La cual puede tener la siguiente estructura:

INTRODUCCIÓN

DESARROLLO

CIERRE

Al final de las clases, los estudiantes deberían ser capaces de:

1. Definir el concepto de sistema Agente inteligente, multiagente y agentes Ubicuos.
2. Identificar los diferentes tipos de sistemas inteligentes.
3. Describir las características y beneficios de los sistemas inteligentes.
4. Mostrar ejemplos de aplicaciones de sistemas inteligentes en el mundo real.
5. Identificar los retos que supone la adopción de los sistemas inteligentes en nuestra vida.