Inteligencia Distribuida

La inteligencia artificial distribuida (IAD) aparece en la década de los 80's como una nueva rama de la inteligencia artificial (IA) que tiene el fin de estudiar sistemas inteligentes formados por un conjunto de varios agentes, estos intenta resolver problemas en donde una conducta colectiva es más eficiente que una conducta individual, como lo estudia la inteligencia artificial que hace el análisis de un único agente que se encuentra en un ambiente no cambiante y que intenta resolver todo el problema con solo esta entidad.

La dimensión y la complejidad de los nuevos sistemas de información son cada vez mayores, los planes para encontrar una solución global ante cierto problema necesitan integrar soluciones de problemas más pequeños. Lo anterior se asemeja a la idea de “divide y vencerás”, en la cual los planes para resolver subproblemas son más simples y precisos. Alonso particulariza las razones que influyeron en el paso de la IA a la IAD en dos, las primeras son razones epistemológicas y las segundas razones son técnicas.

Áreas de trabajo de la IAD  


Los anteriores problemas básicos que intenta atacar la IAD se solucionan mediante diferentes teorías que se ven reflejadas en distintas áreas de trabajo, las cuales se pueden descomponer en cuatro perspectivas (figura 1) [IGLE 1998].

 

• Perspectiva de grupo 

Estudia las teorías y técnicas que caracterizan a un grupo de agentes, es decir los métodos necesarios para formar una sociedad de agentes para que exista cierto grado de planeación, coordinación, comunicación y coherencia entre sus entidades. 

•  Perspectiva de agente 

Estudia la entidad agente, arquitecturas para desarrollo de agentes, lenguajes para desarrollo y comunicación de agentes, clasificación de tipo comercial y estructural, además como puede este cooperar en la sociedad de agentes. 

•  Perspectivas Particulares 

Estudia las relaciones existentes de campos de la informática como la IA, Ingeniería de Software con la IAD. Por ejemplo sistemas de información abiertos que reaccionan a casos imprevistos, por lo que son inconsistentes, asíncronos, concurrentes, con control descentralizado; ecosistemas para evaluar un agente o la sociedad de agentes en base a una analogía ecológica y ver como esta evoluciona con el paso de las iteraciones; ingeniería de software basada en agentes los agentes encapsulan los programas y mediante la definición de unas primitivas, permiten el intercambio de órdenes y datos entre los programas .

• Perspectivas del diseñador 

Estudia metodologías y herramientas para poder desarrollar software basado en agentes. Las metodologías asisten al desarrollador de sistemas de IAD en el ciclo de vida, y las herramientas le sirven en la implementación de dichos sistemas.

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