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Agentes Estimulo Respuesta, victor mamani catachura,boreasH,Inteligencia Artificial
 

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  • Victor mamani, gabriela mamani, sandra cañi

Agentes Estimulo Respuesta, victor mamani catachura,boreasH,Inteligencia Artificial Agentes Estimulo Respuesta, victor mamani catachura,boreasH,Inteligencia Artificial Presentation Transcript

  • CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA CAPITULO I FORMULACION DEL PROBLEMA UNJBG – TACNA-PERU Victor Mamani Catachura Gabriela Mamani Musaja Sandra Cañi Jaliri
  • DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA Lograr su satisfacción Intelectual Facilitar el desarrollo de tareas
  • DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
  • DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA ¿Cómo lo representamos? ¿Cómo empezamos?
  • DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
  • OBJETIVOS
    • Analizar la teoría de los agentes estímulo respuesta.
    • Desarrollar una aplicación en base a los agentes estímulo-respuesta acerca de un robot que sea capaz de responder a los estímulos que reciben sus sensores.
  • CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA CAPITULO II MARCO TEORICO
  • AGENTES
    • Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.
    • Un agente es un proceso computacional autónomo, con iniciativa, capacidad de explorar, modificar su entorno y posibilidad de comunicarse con otros agentes.
  • AGENTES
    • Entre otras definiciones podemos encontrar:
    • Sistemas computacionales que habitan en ambientes dinámicos complejos, sienten y actúan autónomamente en ese entorno y al hacerlo llevan a cabo un conjunto de objetivos o tareas para los que fueron diseñados.
    • Sistema computacional que está situado en un determinado entorno, y que es capaz de forma flexible y autónoma de efectuar acciones sobre ese entorno para alcanzar sus objetivos.
  • ESTRUCTURA GENERAL
  • FASES DE UN AGENTE
    • FASE DE PERCEPCION
      • Permite al agente hacerse una idea del entorno en el que se mueve
      • Directa o pre-procesada
      • Posibilidades
        • Magnitudes físicas
        • ‘ Mensajes’ del entorno
        • Mensajes de otros agentes
        • Acciones del usuario, etc.
      • Puede ser incompleta o inexacta
  • FASES DE UN AGENTE
    • FASE DE PROCESAMIENTO
      • A partir de las percepciones genera las acciones, posiblemente teniendo en cuenta el estado actual.
      • Tres modelos básicos de funcionamiento:
          • Arquitecturas reactivas. (El agente ‘vive el momento’ la acción está directamente ligada a la percepción.)
          • Arquitecturas deliberativas. (El agente tiene un modelo del mundo, un estado interno complejo, unos objetivos y es incluso capaz de predecir el resultado de sus acciones y planificar en consecuencia.)
          • Arquitecturas híbridas. (Combina las dos estratégias anteriores.)
      • Múltiples implementaciones de cada una de estas Arquitecturas
  • FASES DE UN AGENTE
    • FASE DE ACCION
      • Múltiples posibilidades en función del tipo de agente:
        • Desplazamiento
        • Cálculo
        • Mensaje, etc.
      • En general producirá cambios en el medio ambiente del agente
      • El agente puede ser capaz de predecir el resultado de la acción
      • Pero el resultado puede no ser el esperado
  • CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA CAPÍTULO III EJEMPLO ILUSTRATIVO
  • FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R
    • Comportamiento: “Ir a una celda fronteriza o que limite con un objeto y seguir su perímetro indefinidamente”.
    • Percepción del robot : Si c/u de las 8 celdas con las que limita está libre o no.
    •  Hay 8 entradas sensoriales S1, …, S8
    • Movimientos posibles : Norte, Este, Oeste, Sur.
  • FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R
    • Percepción :
    • Las entradas sensoriales del robot están representadas por el valor de las variables: s1, s2,…, s3, por lo cual existen 256 combinaciones posibles de estos valores.
    S 1 S 2 S 3 S 8 S 4 S 7 S 6 S 5
  • FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R Percepción: En nuestro entorno, por las restricciones que hemos puesto hay muchas combinaciones que pueden ser descartadas. Por tanto definiremos cuatro características binarias definidas sobre las variables sensoriales: x1. x2. x3, y x4 que resumirán los casos que se pueden presentar:
    • Percepción:
    • Generar vector de características X = (X1, X2, X3, X4)
    • X i puede tener valor binario, real, otro (ej.: colores).
    FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R S 2 S 3 X 1 : Características Binarias : X 1 =1   S 2 =1 o S 3 =1 X 2 =1   S 4 =1 o S 5 =1 X 3 =1   S 6 =1 o S 7 =1 X 4 =1   S 8 =1 o S 1 =1
  • FUNCIONAMIENTO DE UN AGENTE E-R Acción: Definición de una función de dichas características para que a partir del vector de percepción realice tarea. Si las 4 características son 0 (el robot tiene todas las celdas alrededor libres). Por defecto se toma sentido Norte. Si X 1 =1 y X 2 =0  moverse al Este Si X 2 =1 y X 3 =0  moverse al Sur Si X 3 =1 y X 4 =0  moverse al Oeste Si X 4 =1 y X 1 =0  moverse al Norte
  • CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA CAPITULO III IMPLEMENTACION DE SOLUCION
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION
    • Para la implementación de la solución se ha simulado un agente estímulo-respuesta en Visual Studio 2005. Se eligió esta herramienta de programación por ser de nuestro conocimiento.
    • Si bien es cierto no se ha podido desarrollar un agente, se espera que a través de la simulación del agente se pueda observar las características y comportamientos básicos del mismo.
    • Los comportamientos que se implementaron en el agente son:
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION
    • Comportamiento Avanzar
    • Comportamiento Dirección
    • Comportamiento percibir obstáculos
    • Comportamiento Mundo
    • Comportamiento Robot: Comportamiento Acción
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION
    • A continuación explicaremos como funciona el programa. A través de una secuencia de pasos, se espera que el lector pueda utilizar y entender el concepto general de un agente estímulo-respuesta.
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION Figura 6: Pantalla principal de la aplicación
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION Figura 7: Simulación del robot Dirección Norte
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION Figura 8: Simulación del robot Dirección Este
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION Figura 9: Simulación del robot Dirección Sur
  • DESCRIPCION DE LA IMPLEMENTACION Figura 10: Simulación del robot Dirección Oeste
  • EJEMPLOS DE OTRAS APLICACIONES
  • EJEMPLOS DE OTRAS APLICACIONES
  • CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA CAPITULO IV RESULTADOS
  • DESCRIPCION DE RESULTADOS
    • El control reactivo implementado, se ha sometido a diversas pruebas, con el propósito de evaluar la capacidad de navegación libre de colisiones en entornos desconocidos, y la inteligencia emergente como resultado de la combinación de diferentes comportamientos. Realizando dos tipos de pruebas: en entornos virtuales ejecutadas en un simulador del hardware, desarrollado a lo largo de este trabajo; y pruebas en entornos físicos, ejecutadas haciendo uso del robot real.
    • El uso del simulador nos permite ajustar, de forma más cómoda, los parámetros de los comportamientos en diferentes entornos, en busca de una configuración que permita la navegación libre de colisiones en diferentes entornos y situaciones posibles.
  • CONOCIENDO A LOS AGENTES ESTIMULO - RESPUESTA CAPITULO V CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
  • CONCLUSIONES
    • Hemos conseguido un sistema de control basado en técnicas de control reactivo, capaz de navegar en entornos desconocidos sin colisionar.
    • Además, los parámetros del sistema de control son modificables en tiempo real, y la estructura del control escalable.
    • Los resultados nos permiten abogar por la bondad del control reactivo para actuar en entornos desconocidos.
    • También ponemos de manifiesto que la seudo-inteligencia adquirida por el robot para evitar las colisiones proviene de la fusión de comportamientos sencillos, lo cual demuestra la capacidad de inteligencia emergente de este tipo de control.
  • RECOMENDACIONES
    • Una Recomendación en general seria que después de que lean esta monografía, observen y entiendan la aplicación de nuestro robot este podría ser aplicado para la organización de la cuenta de nuestro correo electrónico de acuerdo a diversas percepciones que podríamos simular en el robot para que este pudiese clasificar los correos de acuerdo a importantes o urgentes.