En esta parte del blog seguiremos las investigaciones que ha hecho la Carleton University en cuanto el “Swarm Intelligence”.
Swarm Intelligence o en español Inteligencia de Enjambre o Multitudes se define como el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados o auto organizados ya sean estos naturales o artificiales. Este es un campo en Inteligencia Artificial, que fue utilizado primero por Gerardo Beni y Jing Wang en 1989 para describir sistemas robóticos celulares.
Normalmente estos sistemas se trata de poblaciones de agentes simples que interactúan uno con el otro localmente en su ambiente, puede ser hormigas, abejas, tráfico de carros, etc. La idea es que los agentes sigan un set de reglas simples y aunque no hay un control dictando como ellos se puedan desplazar o comportar, interacciones entre estos agentes aunque aleatorias apuntan a un comportamiento global descrito como inteligente, el cual no es necesariamente conocido para los agentes.
Cuando se aplican estos principios a los robots se le llama “swarm robotics”. Entonces se dice que “swarm intelligence” se refiere a un conjunto de algoritmos para describir este fenómeno. Este campo ya ha tenido aplicaciones en el contexto de predicciones, por eso a veces se le dice “Swarm predicción”.
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