La planificación automática es una disciplina de la inteligencia artificial que tiene por objetivo la generación automática de planes, es decir, secuencias ordenadas de acciones que alcanzan unos objetivos concretos. Una vez generados, los planes pueden ser ejecutados por un agente, por ejemplo por un robot. A menudo, una familia de planes que resuelven problemas similares (de robótica, de videojuegos, etc.) comparten la misma estructura y, entonces, estas familias de planes se pueden representar enteras de manera compacta por controladores de estado finito (FiniteState Controllers,FSC).
Javier Segovia-Aguas,Sergio Jiménez yAnders Jonsson, miembros del Grupo de Investigación enInteligencia Artificial, del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, han propuesto una nueva representación de familias de planes en el trabajo "Hierarchical Finite State Controllers for Generalized Planning", que los autores han presentado a la 25ª edición de laInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-16), el encuentro más importante a nivel internacional en este ámbito, que tendrá lugar del 9 al 15 de julio en Nueva York (EE.UU), y que ha sido considerado como Distinguished Paper, el premio al mejor artículo del congreso.
Una nueva familia de controladores para la planificación automática
En este trabajo, los autores introducen una nueva representación formal y computacional de las familias de planes, compacta y generalizada, que llaman controladores de estado finito jerárquicos. Como explica Anders Jonsson, investigador principal del trabajo, "la nueva formulación que proponemos es innovadora en el sentido de que, aunque supone una extensión de la planificación por FSC estándar, puede representar las familias de planes de manera más compacta que los FSC ordinarios".
En primer lugar, un FSC jerárquico puede contener múltiples FSC individuales. En segundo lugar, esta nueva arquitectura permite que cada FSC individual pueda llamar a otros FSC y por último, cada FSC tiene asignados una serie de parámetros que le confieren versatilidad.
La formulación que se propone en el trabajo para esta nueva familia de controladores, permite implementar soluciones recursivas, dado que un controlador se puede llamar a sí mismo con diferentes argumentos; pueden representar planes generales de modo más compacto y son modulables, es decir, los controladores se pueden dimensionar en módulos. Además, el nuevo sistema de controladores propuesto es compilable, es decir, permite compilar un conjunto de problemas de planificación generalizados de un dominio, y dar una única solución en forma de controlador jerárquico.
Trabajo de referencia:
Javier Segovia-Aguas, Sergio Jiménez y Anders Jonsson (2016),"Hierarchical Finite State Controllers for Generalized Planning", 25th. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-16), 9 al 15 de julio en Nueva York (EE.UU), Distinguished Paper Award.
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