Uso de Sistemas Multi-Agentes para Implementação de Aplicações Sensíveis a Contexto

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1 Uso de Sistemas Multi-Agentes para Implementação de Aplicações Sensíveis a Contexto José Viterbo Filho viterbo@lac.inf.puc-rio.br Laboratory for Advanced Collaboration PUC Rio, Brazil Motivação Algumas Propriedades de Agentes são interessantes para implementação de aplicações em dispositivos móveis Proatividade e Autonomia Agentes podem continuar executando suas tarefas mesmo durante períodos de desconexão Mobilidade Agentes podem migrar entre dispositivos se houver necessidade Negotiating Context Information in Context-Aware Systems. IEEE Intelligent Systems, 2004.

2 Motivação Agentes podem ser implementados de forma leve e operar em ambientes móveis onde os dispositivos têm recursos computacionais limitados Existem plataformas adequadas para a implementação de agentes em dispositivos portáteis H. Harroud., Building Policy-Based Context-Aware Applications for Mobile Environments. Mobility Aware Technologies and Applications, MATA Motivação Paradigma de programação permite subdividir a aplicação em tarefas básicas, facilitando sua distribuição vantajoso em cenários de recursos limitados e de aplicações eminentemente distribuídas -> computação móvel. N. R. Jennings and M Wooldridge Agent-Oriented Software Engineering. Handbook of Agent Technology, 2001.

3 Motivação Agentes podem ser distribuídos de tal forma que: Funcionalidades que serviços que exigem mais poder computacional podem ser executados em servidores fixos Agentes de usuários ou de serviços associados a dispositivos específicos podem ser alocados em qualquer nó capaz de executar plataformas de agentes mais leves. Serviços de maior complexidade podem ser distribuídos por diversos nós da rede fixa a fim de melhorar a performance do sistema Negotiating Context Information in Context-Aware Systems. IEEE Intelligent Systems, Agentes Um agente de software é um processo autônomo capaz de reagir e iniciar mudanças no seu ambiente, possivelmente em colaboração com usuários e outros agentes N. R. Jennings and M Wooldridge Agent-Oriented Software Engineering. Handbook of Agent Technology, 2001.

4 Agentes Além de serem autônomos, outro aspecto importante de agentes é que devem ser capazes de cooperar com outros agentes. A combinação de autonomia com cooperação leva à classe dos agentes colaborativos, que fazem parte de sistemas multi-agentes nos quais buscam atingir algum objetivo comum N. R. Jennings and M Wooldridge Agent-Oriented Software Engineering. Handbook of Agent Technology, Sistemas Multi-Agentes O desenvolvimento e implementação de sistemas multi-agentes exige ambientes distribuídos de controle integrado A FIPA (Foundation to Intelligent Physical Agents) establece a padronização de ambientes para o desenvolvimento e execução de agentes V. Gyurjyan, D. Abbot, G. Heyes, E. Jastrzembski, C. Timmer and E Wolin FIPA Agent Based Network Distributed Control System. Proc. of Computing in High Energy and Nuclear Physics, 2003.

5 Sistemas Multi-Agentes A plataforma de agentes (AP) proposta pela FIPA sugere os seguintes componentes obrigatórios: Directory Facilitator (DF) - Fornece serviço de páginas amarelas. Agent Management System (AMS) - Provê um serviço de nomes para os agentes, e mantém um índice para todos os agentes que estão registrados em uma plataforma Agent Communication Channel (ACC) - É o sistema que controla a troca de mensagens dentro de uma plataforma V. Gyurjyan, D. Abbot, G. Heyes, E. Jastrzembski, C. Timmer and E Wolin FIPA Agent Based Network Distributed Control System. Proc. of Computing in High Energy and Nuclear Physics, Sistemas Multi-Agentes Especificação FIPA.

6 SMA s X Contexto Frameworks para desenvolvimento: CoBrA (Context-aware Broker Architecture) Laboratório Ebiquity Universidade de Maryland, Baltimore County Prof Tim Finin, Harry Chen ACAI (Agent-based Context-aware Infrastructure) Laboratório de Pesquisas em Multimídia e Agentes Móveis (MMARL) Universidade de Ottawa Prof. Ahmed Karmouch e Mohamed Khedr CoBrA Context-Aware Broker Architecture Laboratório ebiquity Universidade de Maryland, Baltimore County Prof Tim Finin, Harry Chen

7 CoBrA Infraestrutura que visa permitir a integração de agentes, serviços e dispositivos que exploram informações de contexto em espaços ativos O principal componente da arquitetura CoBrA é um agente inteligente chamado context broker H. Chen, T. Finin, A. Joshi, L. Kagal, F. Perich and. D. Chakraborty Intelligent Agents Meet the Semantic Web in Smart Spaces. IEEE Internet Computing, CoBrA Context Broker Prove um modelo comum para representação de contexto; Recebe informações de contexto de fontes inacessíveis a partir de dispositivos com recursos limitados; Infere dados que não são recebidos diretamente de sensores; Detecta e corrige inconsistências nos dados de contexto recebidos; Estabelece políticas para o compartilhamento de contexto. Harry Chen An Intelligent Broker Architecture for Pervasive Context-Aware Systems. Department of Computer Science, UMBC, 2004.

8 CoBrA CoBrA Outro componente básico do sistema é a Ontologia CoBrA Provê uma representação explícita do tipo de informação de contexto que o context broker é capaz de compartilhar e processar. Ajudar a eliminar ambigüidades com relação a informações de contexto que poderiam ter diferentes significados em implementações distintas H. Chen, T. Finin and A. Joshi An Ontology for Context-Aware Pervasive Computing Environments. Special Issue on Ontologies for Distributed Systems, Knowledge Engineering Review, 2003.

9 CoBrA Ontologia CoBrA Define vocabulário para descrever os eventos referentes aos encontros de um grupo de pesquisas em uma sala inteligente pessoas, agentes, lugares e eventos relacionados a uma apresentação Representado em OWL, uma linguagem da Web Semântica H. Chen, T. Finin and A. Joshi An Ontology for Context-Aware Pervasive Computing Environments. Special Issue on Ontologies for Distributed Systems, Knowledge Engineering Review, Ontologia CoBrA CoBrA <pol:policy rdf:about="&cobra;harrychen-policy"> <pol:policyof> <per:person rdf:about=" <per:name rdf:datatype="&xsd;string">harry Chen</per:name> </per:person> </pol:policyof> <pol:defaultpolicymode rdf:resource="&pol;requiresexplicitpermission"/> <pol:permits rdf:resource="#shareharrylocinfowithebmembers"/> </pol:policy> Harry Chen An Intelligent Broker Architecture for Pervasive Context-Aware Systems. Department of Computer Science, UMBC, 2004.

10 CoBrA Aplicação CoBrA Contribuição Discussão sobre uso de ontologias na descrição de contexto Elaboração de uma ontologia Discussão sobre inferência

11 ACAI Agent-based Context-aware Infrastructure Laboratório de Pesquisas em Multimídia e Agentes Móveis (MMARL) Universidade de Ottawa Prof. Ahmed Karmouch e Mohamed Khedr ACAI Visa fornecer uma infraestrutura de apoio à execução de aplicações multi-agentes sensíveis a contexto procura integrar de modo transparente, os diferentes espaços físicos utilizados por um mesmo usuário ativo oferecendo alguns serviços básicos ACAI: Agent-Based Context-Aware Infrastructure for Spontaneous Applications. Journal of Network and Computer Applications, 2005.

12 ACAI Serviços básicos: Representação de contexto de maneira uniforme Composição, inferência e disseminação de contexto Protocolo de comunicação sensível a contexto Serviços para o gerenciamento de contexto API s para o desenvolvimento de aplicações ACAI: Agent-Based Context-Aware Infrastructure for Spontaneous Applications. Journal of Network and Computer Applications, ACAI Permite a coleta, processamento, inferência e disseminação de informações de contexto de forma contínua e sem revelar às aplicações a complexidade envolvida em gerenciar os fornecedores de contexto heterogêneos implementado de acordo com uma estrutura em camadas, cada uma contendo módulos responsáveis por diferentes tarefas ACAI: Agent-Based Context-Aware Infrastructure for Spontaneous Applications. Journal of Network and Computer Applications, 2005.

13 ACAI Estrutura em camadas: Camada de Aplicação Camada de Serviços Camada de Percepção ACAI: Agent-Based Context-Aware Infrastructure for Spontaneous Applications. Journal of Network and Computer Applications, ACAI Camada de Percepção é responsável pela detecção, captura e aquisição de informações de contexto agentes fornecedores de contexto (CPA) encapsulam sensores fontes de contexto e capturam a informação bruta, que é interpretada e fornecida a outros agentes em um formato que pode ser compreendido Para efetuar a representação dessa informação de contexto na forma desejada, o CPA recorre aos serviços fornecidos pelo agente de ontologia Negotiating Context Information in Context-Aware Systems. IEEE Intelligent Systems, 2004.

14 ACAI Camada de Serviços interpretação do contexto e sua estruturação agente de ontologia (OA) Dedução de informações que não estão disponíveis diretamente a partir da primeira camada descoberta dos serviços disponíveis no ambiente e armazenamento, consulta e acesso de informações de contexto por outros serviços agente de inferência (IA) agente de base de dados (SKBA) ACAI: Agent-Based Context-Aware Infrastructure for Spontaneous Applications. Journal of Network and Computer Applications, ACAI Camada de Aplicação provê a interface entre os usuários de dispositivos móveis e aplicações e as funcionalidades do serviço de contexto de ACAI permite que a informação de contexto seja negociada com os fornecedores de contexto e acordos sobre a qualidade de contexto possam ser firmados entre fornecedores e consumidores agente de gerenciamento de contexto (CMA) ACAI: Agent-Based Context-Aware Infrastructure for Spontaneous Applications. Journal of Network and Computer Applications, 2005.

15 Interação entre agentes (1) No início de sua operação, cada agente de fornecimento de contexto (CPA) deve se registrar junto ao agente de gerenciamento de contexto (CMA) Quando um agente de usuário (UA) se registra junto ao CMA informando os serviços que está procurando, este irá consultar os CPA que fornecem esse tipo de contexto/serviço e obter ofertas de fornecimento decidir, consultando o agente de inferência (IA), qual é o CPA que melhor se adequa a fornecer esse contexto/serviço e encaminhar a proposta ao UA ACAI Negotiating Context Information in Context-Aware Systems. IEEE Intelligent Systems, ACAI Interação entre agentes (2) Antes de encaminhar a proposta final para o UA, o CMA pode solicitar a um dado CPA que reformule sua proposta, para se aproximar da solicitação inicial Quando o CMA está de acordo com o formato do contexto a ser fornecido, ele finalmente encaminha a proposta ao UA, que passa a receber o contexto diretamente do CPA. Negotiating Context Information in Context-Aware Systems. IEEE Intelligent Systems, 2004.

16 ACAI a quantidade de informações de contexto disponíveis é muito grande os dispositivos responsáveis pela coleta destas informações são bem diversos cada consumidor de contexto pode ter interesse em informações com características distintas um protocolo específico: ACAI Negociação de qualidade de contexto protocolo de negociação de qualidade de contexto (CLNP) Negotiating Context Information in Context-Aware Systems. IEEE Intelligent Systems, 2004.

17 ACAI Negociação de qualidade de contexto UA CMA CPA Aplicação ACAI

18 ACAI Contribuição Discussão qualidade de contexto e negociação entre consumidor/produtor Proposta de um protocolo Distribuição de tarefas e análise da interação entre agentes participantes Comparação Finalidade Ambos visam a utilização de informações de contexto para a implementação de espaços inteligentes, ambientes em que aplicações buscam reagir à presença de usuários informações de localização a partir de sensores de proximidade perfis pessoais e regras de inferência. Implementaram, em particular, aplicações voltadas para automatização de conferências

19 Comparação Descrição de contexto Ambos usam de ontologias, OWL em particular CoBrA procura descrever completamente o conjunto de expressões e relações válidas para suas aplicações ACAI adota uma abordagem de descrição abstrata, que pode ser refinada para cada situação agentes de ontologia permitem dar maior flexibilidade à descrição do contexto Comparação Ferramentas de desenvolvimento Sistemas desenvolvidos em JADE Protegé para descrever as ontologias e Jena para realizar inferências para dados descritos em OWL Cobra utilizou Jess para implementar inferência para dados não descritos em OWL

20 Comparação Arquitetura CoBrA é completamente centralizado ACAI se mostrou mais funcional e melhor estruturado que CoBrA, pois tem suas funções distribuídas entre diversos agentes. Apesar de o agente CMA de ACAI centralizar toda a negociação de contexto, ele não é responsável pelo fornecimento do contexto, ficando menos sobrecarregado ACAI tem mais flexibilidade para a localização de serviços Comparação Arquitetura Aparentemente, nenhum dos sistemas dispõe de um serviço de notificação (publish/subscribe) Provavelmente fica a cargo exclusivamente dos clientes administrar o recebimento de informações de contexto representa um maior custo para o cliente