Este año me han invitado a participar y hablé sobre agentes en dispositivos con recursos limitados y su uso en aplicaciones de inteligencia ambiental. Al principio estuvimos hablando sobre las características de los dispositivos con recursos limitados, de los cuales los móviles son sólo un ejemplo; redes de sensores, equipamiento para domótica y la mayoría de sistemas empotrados comparten las mismas características y tienen las mismas limitaciones a la hora de abordar procesos de computación complejos y costosos, como suelen ser la mayoría de las técnicas de inteligencia artificial. Muchas de las aplicaciones de estos dispositivos caen dentro del área que se conoce como inteligencia ambiental, y de ella estuvimos hablando un rato, con algunos ejemplos sobre conducción autónoma en la que se integraban todos los aspectos de este campo. Para acabar, comenté algunas plataformas disponibles para poder construir este tipo de sistemas inteligentes.

A continuación tienes disponible las transparencias de la charla. No me gusta mucho cómo ha quedado en slideshare: algunos efectos de transparencias no se han aplicado bien al convertirlo y las cosas están un poco amontonadas, pero bueno, espero que sepas perdonarlo.

Como otros años, para hablar de todo esto sigo utilizando el vídeo Knowledge Navigator, creado por Apple en 1987 (dentro de poco hará 25 años). Todavía hoy sigue habiendo algunas cosas que son irrealizables, especialmente en todo lo que se refiere al procesamiento del lenguaje natural (incluyendo el no verbal). Sin embargo, en cuanto al hardware no van tan desencaminados; incluso está algo por debajo. El dispositivo en sí no es tan diferente de un iPad.

Finalmente, como actividad para realizar hasta la siguiente sesión, tenéis que leer dos artículos: uno de TIm Berners-Lee hablando sobre la web semántica y los agentes y un editorial de la revista IEEE Intelligent Systems

• Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila B.: The Semantic Web. A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities.- Scientific American.com, may 17th, 2001. http://www.med.nyu.edu/research/pdf/mainim01-1484312.pdf
• Where are all the Intelligent Agents?
  James Hendler: Where Are All the Intelligent Agents?.- IEEE Intelligent Systems, vol. 22, no. 3, pp. 2-3, May/June 2007, doi:10.1109/MIS.2007.62. Disponible en http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/MIS.2007.62

El trabajo a realizar consiste en leerlos y dejar como respuesta a esta anotación vuestra opinión al respecto. No se trata de resumirlo, sino de que os posicionéis respecto a estas opiniones y deis vuestros propios argumentos. No os olvidéis indicar vuestro nombre, ya que esta es una actividad que puntuará para la nota final.

El programa recoge temas como organizaciones de agentes, lógicas de acción, lenguajes de programación para agentes, simulación social o aplicaciones industriales entre otras (consulta el programa completo de EASSS 2011).

El EASSS se celebrará en Girona, del 11 al 15 de julio. El primer plazo de inscripción termina el 31 de mayo y el precio es de 270€ (incluye los materiales y comidas) o de 480€ incluyendo el alojamiento.

Más información en la web de EASSS 2011.

Trying to produce social intelligent agents that shows an acceptable behaviour in social envinronments. Applied to BDI agents and using an auction model as decision/making mechanism. It seems interesting for us, as the last step for reaching a concrete agreement after an agreement space has been created using a consensus network. And it is implemented over Jason, so we can integrate it in Mgx agents.

The API seems to extend a Jason agent with predicates that can be introducced in the rules. So if we get a network of jason-mgx agents, we can program agents with decision making procedires that maximizes the benefit of a concrete water rights distribution among participants.

An interesting work that can be useful for us. I’ll read the paper later

Abstract

A consensus network is a dynamic system that evolves in time. Consensus of complete network is reached if and only if . Has  been de demonstrated that a convergent and distributed consensus algorithm in discrete-time can be written as follows:

where denotes the set formed by all nodes connected to the node i (neighbors of i). The collective dynamics of the network for this algorithm can be written as , where  is the Perron matrix of a graph with parameter . The algorithm converges to the average (or other functions) of the initial values of the state of each agent and allows computing the average for very large networks via local communication with their neighbors on a graph.

The convergence of this method depends on the topology of the network and its convergence is usually exponential. But sometimes it not needed to reach a final agreement on a concrete value. This proposal uses consensus networks to determine if an agreement is possible among a set of entities. Agents can leave the agreement if its parameters are out of the expected bounds, so the consensus network can be used to detect the candidate agents to be members of the final agreement. All this process is solved in a self-organized way and each individual agent decides to belong or not to the final solution.

To show the validity of the present approach, a water market is presented as case of study. The water market is a case of complex social-ecological system (SES), where centralized and hierarchical approaches trend to fail and self-organized solutions seems to be more sustainable in the long term (Ostrom, 2009). In general, agreements related to natural resource management involve very complex negotiations among agents. Water demands and regulation is a very complex distributed domain appropriated for MAS.

An important question is if this kind of markets requires some regulation or not. From an exclusively economic point of view the dominant strategy for agents in deregulated markets is not cooperative because each agent wants to maximize exclusively his payoff, and therefore they are not interested in the global and socially efficiency of the natural resources.

Básicamente, he tratado de explicar brevemente las idesas de E. Ostrom, Premio Nobel de Economía del 2009, sobre el modelado de este tipo de sistemas y bajo qué condiciones las iniciativas de autoorganización pueden tener éxito. Juan Freire habla de lo mismo aplicado a urbanismo emergente.

Por si no hay copias  para todos o alguien de lo que no han asistido quiere descargar el documento, os lo dejo disponible aquí. Luego amplio este post para explicar alguna cosa más.

Y como siempre, cualquier comentario es bienvemido