Intelligent Agent Based Wastewater Management System

Fa dos anys, a l’assignatura d’AIA (Aplicacions de la Intel·ligència Artificial), ens van fer implementar un sistema intel·ligent que dominaria tot el procés de depuració d’aigua de Catalunya. Les diferents plantes havien de ser intel·ligents i tenir suficient coneixement del seu entorn com per decidir, entre elles, de quina manera actuar en cas de detecció d’un contaminant, pluja torrencial, etc. Elles soles decidien mitjançant diverses polítiques què fer en cadascuna de les situacions per tal de resoldre els problemes.

Les plantes entre si es comunicaven mitjançant missatges en format d’ontologia, que ve a ser una representació lògica del context en què s’està treballant. En aquest cas l’ontologia contenia informació sobre els tòxics, l’aigua, així com informació sobre les connexions entre plantes.

Per tal de fer la simulació (ja que lògicament era només una pràctica i no ho vam dur més enllà amb plantes reals…) vam dissenyar una interfície gràfica on hi havia representades totes les plantes de tractament de Catalunya en què podies interactuar amb elles fent ploure, abocant residus, etc.

Un cop seleccionada una planta (o una indústria), es podien provocar pluges torrencials, abocaments residuals, i visualment podies observar com les diferents plantes es comuniquen entre sí per tal de poder gestionar l’imprevist.

Tot plegat una pràctica molt interessant en què pots veure realment la utilitat d’algunes de les coses que aprens al llarg de la carrera!

Us enllaço el document, el codi i el programa per si esteu cursant AIA o simplement teniu curiositat.

DocumentacióProgramaCodi

Fins on pot arribar la intel·ligència artificial?

Des que vaig fer gairebé totes les assignatures relacionades amb la IA a la universitat m’he plantejat moltes vegades on són els límits d’aquesta. He pogut veure com coses com la imaginació o la creativitat són molt difícils de copsar des del punt de vista de la intel·ligència artificial, però en canvi tasques d’identificació de patrons, assimilació de grans quantitats d’informació i conseqüent reacció aplicant coneixements adquirits per l’experiència anterior són molt adequades per aquest tipus d’algoritmes. Se m’acudeixen diversos exemples:

Donat un conjunt de llibres de diferents autors, es podria automàticament classificar un nou llibre d’un cert autor com a seu? Es podria arribar a diferenciar entre llibres escrits directament en cert idioma o traduïts d’altres idiomes? I detectar un cert estil diferent en les dones i els homes? Sí. Aquest és un treball que vaig fer per l’assignatura d’Aprenentatge de la FIB, on vaig poder veure que tot això era possible, entre d’altres coses.

Gràfic de predicció i encert d'autors

Es podria, amb tecnologia existent, dissenyar un sistema de depuradores d’aigua intel·ligents que es comuniquessin entre elles i decidissin en funció dels materials detectats o la quantitat d’aigua de quina manera repartir-se la tasca? Sí. Aquest és un treball que vam fer per l’assignatura d’AIA de la FIB, on cada depuradora d’aigua era un agent intel·ligent capaç de comunicar-se amb les altres depuradores i prendre decisions conjuntes. Podeu provar una simulació amb les depuradores gesitonades per l’Agència Catalana de l’Aigua.

Simulació de les depuradores de catalunya

Es podria aterrar un avió de manera completament automàtica? Sí. De fet és probable que hagueu estat en algun avió aterrat automàticament ja que tot i que els pilots prefereixen aterrar manualment, en moltes companyies cada cert temps han de realitzar un aterratge automàtic. A més, l’aterratge automàtic és vital en casos de boira. Relacionat amb el tema hi ha una nova generació d’avions militars que no només volen sense pilot a l’interior, sinó que prenen les seves pròpies decisions per a dur a terme certs objectius, i només requereixen del control humà per a obtenir el permís d’obrir foc.

Es pot fer un cotxe que circuli sol per les carreteres? Sí. Google porta temps investigant  sobre el tema. De l’entrada a la wikipedia em quedo amb la frase que diu:

“Google has tested several vehicles equipped with the system, driving 1,609 kilometres without any human intervention, in addition to 225,308 kilometres with occasional human intervention, with one of two accidents occurring when another car crashed into the rear end of a test vehicle that was stopped at a red light and the other accident occurring while the car was being manually driven”

És a dir que el cotxe de Google només va patir dos accidents en 227.000 km, i els dos van ser provocats per errors humans.

Però es podria anar més enllà? Un cop tots els cotxes conduïssin automàticament no intervindria el factor humà en les decisions i per tant tot es podria dur amb més eficiència. Els cotxes podrien dur implementat un sistema de comunicació que els permetés comunicar-se amb els vehicles a la vora, saber-ne la seva posició, velocitat, direcció… En un món així els semàfors per cotxes ja no serien necessaris. Quan un cotxe anés a creuar una cruïlla podria detectar amb minuts d’antelació un possible rumb de col·lisió i mitjançant algun protocol establert posar-se d’acord amb el cotxe en conflicte per tal  de decidir la manera més eficient d’efectuar el creuament.

També deixaria d’existir el famós “efecte acordió”, en què l’últim cotxe d’una fila s’ha d’esperar la suma de temps de reacció dels cotxes que té al davant per tal de poder accelerar. En cas d’una aturada en un semàfor per vianants, tots els cotxes es posarien  en marxa en el mateix instant.

Centrals nuclears autogestionades, plantes petrolíferes amb robots autosuficients, vaixells de pesca sense tripulació humana, vendímies i producció de vi automàtics, vaixells d’expedició científica autònoms que envien les dades recol·lectades via satèl·lit arreu del món…

El futur ja és aquí i espero poder arribar a viure el moment en què aquest post estigui antiquat.

Fins aviat!