Descripción: Un sistema multi-agente es un conjunto de múltiples agentes autónomos que interactúan entre sí para lograr objetivos comunes o resolver problemas complejos. Cada agente en este sistema puede ser un software o un robot, y está diseñado para tomar decisiones de manera independiente, basándose en su entorno y en la información que recibe de otros agentes. Estos sistemas son altamente escalables y pueden adaptarse a diferentes contextos, lo que los hace ideales para tareas que requieren colaboración y coordinación. Las características principales de un sistema multi-agente incluyen la autonomía, la capacidad de comunicación, la adaptabilidad y la capacidad de resolver conflictos. La relevancia de estos sistemas radica en su capacidad para abordar problemas que son difíciles de resolver por un solo agente, permitiendo una mayor eficiencia y efectividad en la ejecución de tareas. En el ámbito de la robótica y la automatización, los sistemas multi-agente pueden ser utilizados para coordinar flotas de robots, gestionar recursos en diferentes entornos o incluso en aplicaciones de inteligencia artificial, donde múltiples agentes trabajan juntos para aprender y mejorar su rendimiento.
Historia: El concepto de sistemas multi-agente comenzó a tomar forma en la década de 1970, cuando los investigadores comenzaron a explorar la inteligencia artificial y la robótica. Uno de los hitos importantes fue el desarrollo de modelos de agentes en el contexto de la teoría de juegos y la economía. A lo largo de los años 80 y 90, el interés en estos sistemas creció, impulsado por avances en computación y algoritmos. En 1999, se celebró la primera conferencia internacional sobre sistemas multi-agente, lo que consolidó su relevancia en la investigación tecnológica.
Usos: Los sistemas multi-agente se utilizan en diversas aplicaciones, incluyendo la robótica colaborativa, donde múltiples robots trabajan juntos para realizar tareas complejas. También se aplican en la gestión de tráfico, donde los agentes pueden simular y optimizar flujos vehiculares. En el ámbito de la inteligencia artificial, se utilizan para el aprendizaje distribuido, donde varios agentes comparten información y experiencias para mejorar su rendimiento colectivo.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de un sistema multi-agente es el uso de drones en la agricultura de precisión, donde varios drones trabajan juntos para monitorear cultivos y optimizar el uso de recursos. Otro ejemplo es el sistema de gestión de energía en edificios inteligentes, donde diferentes agentes controlan la iluminación, la calefacción y otros sistemas para maximizar la eficiencia energética.
