Este documento describe la creación de un sistema de seguridad inteligente para casas utilizando un agente inteligente. El agente utilizaría sensores y actuadores para monitorear y proteger la casa, almacenando y comunicando información. Se discuten los elementos, arquitectura y base de conocimiento del agente, así como algoritmos de búsqueda para que el agente resuelva problemas.

1. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTE INTELIGENTE“SISTEMA DE SEGURIDAD PARA CASAS” AUTORES: Marilyn Jaramillo Raquel Luzuriaga Edward delzo

2. TÉMATICA

3. INTRODUCCIÓN Los Agentes Inteligentes se encargan de asistir al usuario de Internet y en otros entornos, en la realización de tareas concretas, las cuales se basan en percepciones dadas por los múltiples sensores que posee. En este trabajo nos centraremos en investigar, analizar y plantear especificaciones que hagan posible la creación de un Agente Inteligente que funcionará como sistema de Seguridad para casas.

4. ELEMENTOS DEL AGENTE (1/5) Propiedades: Sociable SemiautónomoReactivo Iniciativa Movible Veraz. Benevolencia Racionalidad

5. ELEMENTOS DEL AGENTE (2/5) Medidas de rendimiento Seguridad en el manejo de información, hardware y procesamiento de datos. Rapidez Confiabilidad Supervisión en Tiempo Real

6. ELEMENTOS DEL AGENTE (3/5) Actuadores Capturar información de tiempo, accesos a la casa, actividades, persona. Integridad de la información Comunicación con otros agentes

7. ELEMENTOS DEL AGENTE (4/5) Sensores Control de Accesos Circuito Cerrado de Televisión (CCTV) Detectores de: Movimiento, Sonido, Presión, Humo, Fuego, Fuga de Gas, Consumo de Energía Sensores de: Fuga de Agua, Apertura de puertas y ventanas, Rotura de Cristales, Perimetrales

8. ELEMENTOS DEL AGENTE (5/5) Tipo de entorno Accesible Determinista Episódico Dinámico Discreto

9. ARQUITECTURA (1/2) Control de entrada: captura y valida la información. Organización de datos: Generación de reportes y almacenamiento en la Base de datos. Central de Operaciones: Comunicación: Atenderá peticiones del usuario, demanda de información, información de errores, comunicación con otros agentes. Acciones: Se es el encargado de realizar determinada acción, por ejemplo, encendido de luces, activación de alarmas, apertura de la puerta, etc. Control: de errores en la toma de información o en el procesamiento que se le dé a la misma.

10. ARQUITECTURA (2/2)

11. ASOCIACIONES ENTRADA – SALIDA Los siguientes son los posibles escenarios en los que el agente tendría que operar: Usuario Habitante del Hogar. Usuario No Habitante del Hogar con Propietario en Casa. Usuario No Habitante del Hogar sin Propietario en Casa. Intruso Conocido. Intruso no Conocido – ladrón.

12. EXCEPCIONES Las excepciones que se presentan en el desarrollo del presente agente son: Ruptura de vidrios Ruido pos Animales o Viento Deterioro del Sensor

13. PROCESO DE BÚSQUEDA (1/2) Árbol de búsqueda

14. PROCESO DE BÚSQUEDA (2/2) Comparación de Algoritmos de búsqueda

15. BASE DE CONOCIMIENTO (1/9) Primera Tripleta – Modelo de Datos

16. BASE DE CONOCIMIENTO (2/9) Primera Tripleta – RDF/XML

17. BASE DE CONOCIMIENTO (3/9) Primera Tripleta – Gráfico del Modelo

18. BASE DE CONOCIMIENTO (4/9) Segunda Tripleta – Modelo de Datos

19. BASE DE CONOCIMIENTO (5/9) Segunda Tripleta – RDF/XML

20. BASE DE CONOCIMIENTO (6/9) Segunda Tripleta – Gráfico del Modelo

21. BASE DE CONOCIMIENTO (7/9) Tercera Tripleta – Modelo de Datos

22. BASE DE CONOCIMIENTO (8/9) Tercera Tripleta RDF/XML

23. BASE DE CONOCIMIENTO (9/9) Tercera Tripleta – Gráfico del Modelo

24. DEMOSTRACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN (1/6) Pantalla Principal

25. DEMOSTRACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN (2/6) Recorrido del Algoritmo

26. DEMOSTRACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN (3/6) Ruta que sigue el Agente para encontrar la solución

27. DEMOSTRACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN (4/6) Tabla de Comparación del desempeño de los Algoritmos

28. DEMOSTRACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN (5/6) Gráfico de comparación de desempeño de los algoritmos

29. DEMOSTRACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN (6/6) Conclusiones: El algoritmo de Profundidad Iterativa es el más óptimo sin depender de la búsqueda que se realice. El algoritmo de Profundidad Limitada es óptimo y aplicable cuando se conoce el límite de recorrido. El algoritmo Primero en anchura, recorre todo el árbol, emplea mucho más tiempo que los demás algoritmos, pero es eficiente cuando la solución está en los primeros niveles.

30. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES (1/2) Para construir un Agente Inteligente, es necesario realizar una investigación previa en la cual se adquiera conocimientos fundamentales para el desarrollo correcto de esta tarea. Se requiere de bastante tiempo y de dedicación constante para llegar a finalizar con un proyecto de esta magnitud. Es importante conocer las técnicas de búsqueda y métodos de aprendizaje que utiliza el agente para desenvolverse correctamente en el entorno de trabajo sobre el cual opera.

31. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES (2/2) Luego de aplicar tres técnicas de búsqueda, se puede decir que cada algoritmo es útil dependiendo de las condiciones de entrada que tenga el agente y del objetivo que queremos alcanzar. Se puede mejorar estas técnicas o el proceso de búsqueda aplicando otros algoritmos, estos son más óptimos (como la combinación de los algoritmos Colonia de Hormigas y Evolutivo), pero tienen un grado mayor de dificultad de implementación, por lo cual se descartaron en este proyecto.

32. REFERENCIAS Cuesta Morales, Pedro, y Juan M. Corchado. «Agentes Inteligentes, Tema 2.» 1999. http://www.robot.uji.es/docencia/II28/teoria/transparencias-tema02.pdf (último acceso: 23 de Diciembre de 2009). Fundación Wikimedia. Agente Inteligente. http://es.wikipedia.org/wiki/Agente_inteligente_%28inteligencia_artificial%29 (último acceso: 22 de Diciembre de 2009). Hípola, Pedro, y Benjamín Vargas-Quesada. Agentes Inteligentes: Definición y Tipología. Los Agentes de Información. Abril de 1999. http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1999/abril/agentes_inteligentes_definicion_y_tipologia_los_agentes_de_informacion.html. «Utilización de Agentes Inteligentes para la Construcción de Sistemas de Información Aplicados al Turismo.» 29 de Agosto de 2008. http://www.turismo.uma.es/turitec/turitec99/pdf/si8.pdf. Zunino, Alejandro. «Un Framework para Agentes Inteligentes.» 2009 de Noviembre de 9. http://www-2.dc.uba.ar/sadio/ejs/vol.4.1/Zunino_tesis.pd