Resumen

Este artículo demuestra la importancia de la comunicación en sistemas de múltiples robots enmarcado desde la metodología MAD-Smart. La metodología está compuesta por las fases de conceptuación, análisis y diseño de equipos de múltiples robots mediante la definición de un conjunto de actividades. El propósito de MAD-Smart es ayudar al desarrollador a entender mejor el problema a resolver, las características finales que deberá tener el sistema y el papel que cada agente juega en la solución del problema. La metodología se ha validado mediante la implementación de los proyectos Smart (Sistema multiagente robótico), robótica educativa: máquinas inteligentes en educación y modelo de sensórica y percepción en agentes robóticos para la identificación de materiales. MAD-Smart ha demostrado que es más relevante el manejo de roles, que los agentes mismos para el modelo de comunicación. Lo anterior obedece al grado de abstracción buscado en la metodología, ya que un rol como una representación abstracta de un comportamiento de alto nivel permite generalizar de mejor manera los escenarios posibles que se pueden encontrar en un sistema determinado.

Introducción

Un sistema de múltiples robots se puede caracterizar, en términos generales, como un conjunto de robots que operan en el mismo entorno, aunque esto no implica que el diseño de estos sistemas sea la simple generalización de un sistema de un solo robot, ni el diseño de un caso especial de un sistema multiagente (MAS). Es decir, incorporar a un sistema un conjunto de robots que han sido construidos de manera aislada sin la concepción de concurrencia no asegura que se obtenga un sistema de múltiples robots.

La comunicación se ha reconocido como un tópico de gran importancia en las ciencias de la computación, llegándose a desarrollar gran cantidad de formalismos  para  representar  sus características en los sistemas concurrentes. La comunicación entre robots puede aumentar sus capacidades y efectividad, pero su nivel puede variar de un problema a otro (Balch y Arkin, 2008). Además, la cantidad  de  información que se intercambia a la vez que puede aumentar el grado de coordinación ampliará siempre el grado de complejidad del sistema (Klavins, 2008).

Por otro lado, la comunicación entre robots permite replantear hipótesis y conocer más a fondo la manera como evolucionan los mecanismos de interacción en sistemas no necesariamente artificiales (Lipson, 2007).

Aunque aún no se dispone de una teoría que permita saber cuál es la cantidad necesaria de información que se debe intercambiar para que la comunicación sea efectiva, se sabe que tanto el emisor como el receptor deben compartir conocimientos relevantes para que ocurra la comunicación. Se  debe tener en cuenta que la información contenida en un mensaje emitido sólo tendrá valor en la medida que desempeñe un papel importante en el sistema de destino. El mensaje emitido debe disminuir su grado de incertidumbre (Dennet, 1996).

• Materias:Robots Inteligencia artificial
• Subjects:Robot Artificial intelligence
• Palabras claves:Comunicación entre agentes; Modelamiento de conversaciones; Metodología mad-smart; Sistemas multiagente robóticos (smart);
• Keywords:Ommunication among agents; Conversation modelling; Mad-smart methodology; Multi-agent robotic systems;