Los robots autónomos que realizan una tarea conjunta se envían entre sí continuamente nuevos datos, tanto si son importantes como si carecen de interés. Traducidos en palabras humanas, equivaldrían a comentarios como: “He atravesado la puerta y estoy girando 90 grados a la derecha”. “Después de avanzar 60 centímetros he encontrado una pared. Estoy girando 90 grados a la derecha”. “Después de avanzar 1 metro y medio, he encontrado un muro”. Etc.
Los ordenadores, por supuesto, no tienen problemas a la hora de archivar esta información hasta que la necesitan. Pero tal aluvión de datos podría agobiar a un ser humano, y le causaría más estorbos que soluciones le daría.
El equipo de Julie Shah y Vaibhav Unhelkar, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos, ha presentado una nueva forma de modelar la colaboración robótica. Con el nuevo enfoque estratégico, se reduce la necesidad de comunicaciones en un 60 por ciento. Los creadores del sistema creen que podría facilitar el diseño de sistemas que permitan a los humanos y a los robots trabajar juntos en una colaboración muy estrecha, por ejemplo, en equipos de emergencias.
Los resultados de esta línea de investigación y desarrollo podrían tener también repercusiones para las colaboraciones multirrobot que no involucran a humanos. Las comunicaciones consumen algo de energía, lo cual debe siempre ser tenido en cuenta en todo aparato alimentado por baterías, pero en ciertas circunstancias, el coste de procesar nueva información podría ser un sumidero mucho más grave de recursos.
En un sistema multiagente (el término informático para cualquier colaboración entre agentes autónomos, electrónicos o de otra clase), cada agente debe mantener un modelo del actual estado de su entorno, así como un modelo de lo que cada uno de los otros agentes supone que es ese estado del entorno, o de su “mundo”. Actualmente, se espera también que los agentes sean capaces de tener presente que su modelo puede no ser exacto, y que hagan cálculos de probabilidades sobre dicha exactitud. Sobre la base de estas probabilidades, tienen que decidir si modificar o no sus comportamientos.
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Si un humano recibe información excesivamente prolífica de varios robots durante una operación de rescate, no solo no podrá aprovecharla toda sino que además es probable que pase por alto datos relevantes. Hay que lograr que los robots sean más selectivos en sus comunicaciones con humanos. (Imagen: Jose-Luis Olivares/MIT)
En algunos escenarios, la decisión de un robot de emitir un nuevo elemento de información podría forzar a sus compañeros a actualizar sus modelos y volver a trabajar sobre todas esas posibilidades, calculando de nuevo las probabilidades. Si la información no es esencial, emitirla podría producir retrasos serios en el conjunto de robots, y todo para nada. El trabajo de los investigadores del MIT sugiere que el 60 por ciento de las comunicaciones en los sistemas multiagente podría no ser esencial.
El método de vanguardia para modelar sistemas multiagente se llama proceso de decisión Markov descentralizado y parcialmente observable, o Dec-POMDP, por sus siglas en inglés. Un Dec-POMDP tiene en cuenta varios tipos de incertidumbre; no solo considera si la visión del mundo de un agente es correcta y si lo es su estimación de las visiones de sus compañeros, también si cualquier acción que realice tendrá éxito.
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