- Alejandro Guerra, del CIIA, declaró que los sistemas creencias, deseos e intenciones (BDI, por sus siglas en inglés) revolucionan y optimizan los programas computacionales
La inauguración del foro fue encabezada por Carlos Alberto Ochoa Rivera
Carlos Hugo Hermida Rosales
06/11/2017, Xalapa, Ver.- Alejandro Guerra Hernández, investigador del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), declaró que los sistemas creencias, deseos e intenciones (BDI, por sus siglas en inglés) revolucionan y optimizan los programas computacionales, ya que son capaces de actuar de manera autónoma en un medio ambiente determinado para satisfacer sus objetivos.
El investigador impartió el lunes 6 de noviembre la conferencia magistral “Aprendizaje de los Sistemas Multi-Agentes BDI”, dentro del VI Foro de Divulgación Científica en Ciencias de la Computación, realizado por la Facultad de Estadística e Informática (FEI) de la UV.
La inauguración del evento fue encabezada por Carlos Alberto Ochoa Rivera, director de la FEI, quien comentó que el objetivo del foro ─que continuará el martes 7─ es fortalecer la formación académica de estudiantes, docentes e investigadores involucrados en el mismo.
Alejandro Guerra relató que los Sistemas Multi-Agentes BDI exhiben un comportamiento flexible, proactivo y sociable, y que un ejemplo de tecnología que hace uso de ellos son los robots, los asistentes personales y los controladores de vuelo.
Alejandro Guerra Hernández
“Las metas y habilidades de cada Multi-Agente BDI sumadas a los recursos disponibles, dan lugar a interacciones cooperativas y competitivas entre ellos”, manifestó.
El investigador mencionó que el comportamiento flexible de los Multi-Agentes BDI les permite delimitar sus componentes a mejorar, así como el contexto de los planes de trabajo, y detallar bajo qué condiciones un plan es viable para implementarse y cuándo puede abandonarse.
Compartió que investigadores del CIIA desarrollaron la herramienta JaCa- DDM, la cual hace uso de los sistemas Multi-Agentes BDI y está concebida para diseñar, implementar y evaluar estrategias de aprendizaje que se ajusten a los escenarios de la minería de datos distribuida.
“Esta herramienta nos permite distribuir el proceso de aprendizaje en varias computadoras y obtener resultados con un alto nivel de precisión”, explicó.
Guerra Hernández aseguró que los Sistemas Multi-Agentes BDI tienen un gran potencial para ser aplicados en diversos campos, de los cuales uno de los más avanzados en la actualidad es el ámbito médico.