Descripción
En el campo de la Inteligencia Colectiva se pretende obtener sistemas multi-agente donde la inteligencia no estriba tanto en el comportamiento de un agente tomado de forma individual, como en el comportamiento del sistema observado de forma global. Dentro de la Inteligencia Computacional, la Inteligencia Colectiva está íntimamente ligada a las disciplinas de Computación Evolutiva y Vida Artificial.
En este campo, el GII se ha centrado en el desarrollo de sistemas multi-agente, ya sean software o hardware (robots), mediante técnicas evolutivas. Un ejemplo de sistema software desarrollado es “Multitude”, surgido en el marco de un proyecto de investigación con la empresa Bren Entertainment, que permite la generación automática de escenas en películas de animación con multitud de agentes virtuales que presentan un comportamiento coordinado, a partir de especificaciones de alto nivel por parte de los diseñadores.
Al respecto de los sistema multi-agente robóticos, el GII mantiene una sublínea dedicada a Embodied Evolution. En concreto, se ha desarrollado el algoritmo ASiCo (Asynchronous Situated Coevolution) que se inspira en la evolución natural para llevar a cabo la evolución en tiempo real de un sistema colectivo completo. ASiCo se inspira en las simulaciones de Vida Artificial, donde los agentes que componen el sistema constituyen la población, están situados en un entorno concreto e interactúan de forma asíncrona y totalmente descentralizada. En esta línea se han resuelto con éxito diversas aplicaciones en el campo de la optimización distribuida y los sistemas multi-robot, estando en la actualidad muy focalizada en el análisis teórico de este tipo de aproximaciones.
Proyectos asociados
- Multitude: Herramienta inteligente para la generación de comportamientos de multitudes
- Watchman: Vigilancia de puertos marítimos mediante sensorización y sistemas inteligentes
- Interfaces multimodales para habitaciones inteligentes
- Arquitectura basada en agentes de perfilado para el seguimiento biométrico y gestión de deportistas
- Arquitectura de agentes autónomos para modelado de un centro de supercomputación
- Sistema de gestión y monitorización inteligente en residencias para la tercera edad
- Bren Entertainment S.A.
- Centro de Supercomputación de Galicia
- Centro Tecnolóxico do Naval Galego
- Teydi S.L
- Universidade da Coruña
- Pedro Trueba, Abraham Prieto, Francisco Bellas and Richard J. Duro, How Complexity Pervades Specialization in Canonical Embodied Evolution, Proceedings ALIFE 2016, pp 123 - 131, 2016
- A. Prieto, F. Bellas, P. Trueba, R.J. Duro, Towards the standardization of distributed Embodied Evolution, Information Sciences, pp 55 - 77, 2015
- Bruno Fernández, Juan Monroy, Francisco Bellas y Richard J. Duro, Visual Behavior Definition for 3D Crowd Animation through Neuro-evolution, Proceedings of Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS 2013), pp 354 - 364, 2014
- Andrés Faíña, Francisco Bellas, Fernando López-Peña, Richard J. Duro, EDHMoR: Evolutionary designer of heterogeneous modular robots, Engineering Applications of Artificial Intelligence, pp 2408 - 2423, 2013
- Pedro Trueba, Abraham Prieto, Francisco Bellas, Pilar Caamaño, and Richard J. Duro, Self-organization and Specialization in Multiagent Systems through Open-Ended Natural Evolution, Lecture Notes in Computer Science, pp 93 - 102, 2012
- Abraham Prieto, Francisco Bellas, Pilar Caamaño, Richard J. Duro, Automatic Neural-based Pattern Classification of Motion Behaviors in Autonomous Robots, Neurocomputing, pp 146 - 155, 2012
- Gervasio Varela, Pilar Caamaño, Felix Orjales, Álvaro Deibe, Fernando López-Peña and Richard J. Duro, Swarm Intelligence based Approach for Real Time UAV Team Coordination in Search Operations, Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, pp 372 - 377, 2011
- R. J. Duro, F. Bellas, A. Prieto, A. Paz-Lopez, Social Learning for Collaboration through ASiCo based Neuroevolution, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, pp 125 - 139, 2011
- Abraham Prieto, Francisco Bellas, Pilar Caamaño and Richard J. Duro, Solving a heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows through the Asynchonrous Situated Coevolution Algorithm, Advances in artificial life. Proceedings ECAL 2009, pp 200 - 207, 2011
- Prieto, A., Caamaño, P., Bellas, F., Duro, R. J., Population Dynamics Analysis in an Agent-based Artificial Life System for Engineering Optimization Problems, Proceedings CEC 2009, pp 2724 - 2731, 2009
- Abraham Prieto, Francisco Bellas, Pilar Caamaño, Richard J. Duro, A Complex Systems Based Tool for Collective Robot Behavior Emergence and Analysis, Lecture Notes in Artificial Intelligence, pp 633 - 640, 2008
- Abraham Prieto, Richard Duro, and Francisco Bellas, Obtaining Optimization Algorithms through an Evolutionary Complex System, Abstracts booklet ECCS07, pp 132 - 132, 2007
- P. Caamaño, J.A. Becerra, R.J. Duro, and F. Bellas, Incremental Evolution of Stigmergy-Based Multi Robot Controllers Through Utility Functions, Lecture Notes in Artificial Intelligence, pp 1187 - 1195, 2007
- Francisco Bellas Bouza y Amparo Alonso Betanzos, Metodología de trabajo y experiencias de aprendizaje colaborativo y evaluación continua en la disciplina de Sistemas Multiagente, Actas JENUI 2007, pp 65 - 72, 2007
- Pilar Caamaño, Abraham Prieto, Jose Antonio Becerra, Richard Duro, and Francisco Bellas, Evolutionary Tool for the Incremental Design of Controllers for Collective Behaviors, Lecture Notes in Computer Science, pp 587 - 596, 2007