Ejemplos de Agentes

Metodología Aiware - VI

Juan Chamero, Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. , al 24 de Abril del 2013

Apéndices

  

d- bot, agente de filtrado online de Información Estratégica de una Corporación

 

Ejemplos de agentes

Cleanbot: arriba se muestra un agente - robot al que denominamos “cleanbot” o “d-bot” pues fue creado para “limpiar” la información estratégica entrante a ser distribuida jerárquicamente vía un SDI (por “Selective Distribution of Information”, Sistema de Distribución Selectiva de Información) a una gran corporación. El esquema es suficientemente explicativo, el agente rechaza lo malo (BAD) alerta sobre lo prioritario (HOT), y previamente rechaza lo peligrosos o basura (JUNK) y genera alarmas (WARNINGS)

Estrategia antrópica: la figura de abajo muestra la inserción de un proceso inteligente dentro de la red LAN de un gran corporación internacional que poseía un sistema SAP integrado que incluía el ciclo de adquisiciones versus una base de datos de 35.000 materiales. Sin alterar el proceso de rutina se insertó el sistema inteligente vía un i-Web o sitio inteligente autorizado a funcionar durante un tiempo como “adquirente autorizado” paralelo a fin de ir “aprendiendo” de la Web a adquirir online en forma directa actuando sobre un “pool” de proveedores. La experiencia se hizo como ensayo piloto secreto: nadie fuera de los que participaron en el ensayo, se dio cuenta durante lo seis meses de la experiencia ni se detectaron irregularidades dentro de la red LAN así como tampoco dentro del sistema SAP.

retrievebot - procurebot: Más abajo se muestran dos capturas del panel de control de un Tesauro Web de Computación y Telecomunicaciones, del Primer Prototipo Darwin de Mapa de Conocimiento Humano (2003). Este Tesauro tenía 54.000 conceptos distribuidos a lo largo de un árbol de 1.200 temas jerarquizados en 6 niveles. Tanto para crearlo como para mantenerlo se crearon varias familias y tipos de agentes, entre ellos el retrievebot y el procurebot. El primero es, como su nombre lo sugiere, un agente de Recuperación de Información, adaptado para recuperar de la Web las páginas que mejor se adaptan a un par semántico [k, tema dominante] a partir de grandes repositorios de datos, sea la Web o un conjunto de bases de datos. El tema a su vez puede ser un encadenamiento del tipo tema(tema(tema(….)…)). Procurebot es un típico agente de búsqueda y/o captura de datos parametrizados, ideal para por ejemplo capturar como información “cruda” todo lo que tenga que ver con contenidos, comandos, situaciones, estados, etc.

 

 i-Web, Arquitectura y Sitio Web Inteligente para el Ciclo de Adquisiciones de una Corporación Internacional

 

 

 

Nota del Webmaster: se aprecia en estos tres ejemplos de aplicaciones aparentemente tan diversas desde el punto de vista de la computación y de las comunicaciones la ductilidad de la Metodología Darwin y específicamente de la Metodología Aiware. La clave está en la cantidad de capas entre el hardware y el software de la filosofía Darwin que agrega de dos a tres más.