València, 15 de enero de 2024. Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado un planificador que aúna componentes temporales, numéricos y parámetros de control para resolver problemas complejos que necesitan decisiones rápidas en sectores como la fabricación ágil, agroalimentación o logística, entre otros. Este desarrollo supone un salto importante en eficiencia respecto a los ya existentes, ya que logra resolver problemas más expresivos, de mayor tamaño y de forma más rápida.
La planificación automática es una disciplina de la inteligencia artificial que se ocupa de la elaboración de planes, típicamente para la ejecución de un robot u otro agente. “El planificador es una herramienta que calcula, a partir de una descripción del entorno y de las capacidades del agente, un conjunto de acciones para lograr los objetivos marcados”, explica el investigador principal del instituto VRAIN de la UPV, Óscar Sapena. Las aplicaciones de estas herramientas son múltiples. Sirve igual para que un robot construya, como para que una compañía de logística planifique las rutas de sus camiones, que un rover opere en otro planeta, para controlar un satélite en el Espacio o un ascensor en un edificio.
Y este nuevo planificador permitiría, por ejemplo, no solo realizar acciones como la recarga de una batería, sino elegir el porcentaje óptimo que la máquina necesita para continuar con su funcionamiento. Otras decisiones que puede tomar gracias a su fuerte componente temporal y numérica son la elección de la velocidad para circular por una carretera o la cantidad de dinero que sacar de un cajero automático.
Este proyecto NextFLAP, que concluyó en el mes de octubre y ha sido desarrollado por el equipo de investigadores de VRAIN de la UPV, formado por Óscar Sapena y Eva Onaindía, se ha llevado a cabo para su integración en la plataforma y proyecto europeo AIPlan4EU.
El objetivo de este proyecto europeo es incorporar la planificación mediante inteligencia artificial para hacer que sea aplicable a profesionales de sectores y empresas europeas.
Planificación aplicable para todos los profesionales
La planificación y programación automatizada es un área de investigación central de la inteligencia artificial (IA) en la que Europa lleva décadas realizando grandes aportaciones. La planificación es una tecnología de toma de decisiones que consiste en razonar sobre un modelo predictivo de un sistema que se controla y decide cómo y cuándo actuar para alcanzar el objetivo deseado.
Por tanto, una tecnología relevante para muchas áreas de aplicación que necesitan decisiones rápidas. Aunque todavía existen dificultades en su adopción como la inexistencia de normas compartidas para utilizarlas y la dificultad para acceder a sus conocimientos especializados para que los profesionales los apliquen. En este sentido, el proyecto AIPlan4EU pretende acortar estos obstáculos a través de su plataforma de conocimiento.
“Hasta el momento existían planificadores numéricos y temporales, pero ninguno que pudiera manejar las complejas características necesarias para modelar problemas del mundo real, como parámetros numéricos o expresiones no lineales”, explica el investigador principal del instituto VRAIN de la UPV, Óscar Sapena.
Y en este sentido, añade que “no existía ningún planificador que fuera capaz de realizar eficientemente este tipo de razonamiento temporal y numérico como, por ejemplo, elegir el nivel de batería necesario, velocidades, tamaños de objetos y todos aquellos parámetros de control que son muy interesantes para modelar magnitudes físicas, por lo que supone un salto importante para conseguir resolver problemas reales de mayor tamaño”, indica Sapena.
El proyecto NextFLAP (Numeric Expressions in TFLAP) finalizó en el mes de octubre de 2023y ha consistido en la integración profunda de este nuevo motor de planificación como servicio de planificación única dentro del Unified Planing Framework (UPF). La integración se ha llevado a cabo en 7 meses, con tres sprints de 2 meses cada uno y ha finalizado con una demostración de su funcionamiento y capacidades.