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Multi-Agent Systems for Pervasive Artificial Intelligence for assisting Humans in Modular Production Environments

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Un nuevo marco de IA expandiría la Industria 4.0 por toda Europa

El equipo del proyecto MAS4AI, financiado con fondos europeos, ha desarrollado una arquitectura de IA distribuida e interoperable para impulsar la digitalización de la industria, lo que facilita la automatización y la asistencia humana en la fabricación.

La inteligencia artificial es un factor clave de la digitalización de la industria, ya que ofrece mejoras en la eficiencia, el análisis de datos, el control de calidad y la colaboración entre personas y máquinas. Sin embargo, existe una falta de interoperabilidad entre los diferentes sistemas de automatización, lo que impide a las organizaciones formar parte de la Industria 4.0. Por ello, diecisiete socios de siete países colaboraron en el proyecto financiado con fondos europeos MAS4AI. Su objetivo era desarrollar una arquitectura de IA distribuida e interoperable basada en tecnología multiagente para aportar agilidad y eficiencia a las fábricas europeas. «El sistema de MAS4AI permite combinar distintas tecnologías de IA en arquitecturas de control flexibles y distribuidas, lo que constituye la base de otras tecnologías industriales personalizadas e interoperables basadas en IA», afirma Achim Wagner, coordinador del proyecto MAS4AI.

Desarrollo de la arquitectura

Diseñado con una arquitectura modular y flexible, el sistema de MAS4AI admite la separación de preocupaciones y funciones. Aprovechando el principio de la tecnología multiagente, en la que varios agentes interactúan entre sí para alcanzar objetivos, el sistema permite desarrollar y desplegar por separado cada agente o sistema de agentes en un contenedor, un entorno aislado, para probar y ejecutar aplicaciones. El sistema de MAS4AI utiliza un modelo de información común basado en el shell de administración de activos (AAS, por sus siglas en inglés), un método normalizado para representar digitalmente un activo, para la descripción, configuración y parametrización de los agentes. «Todos los componentes de nuestro marco pueden intercambiarse siempre que sigan la arquitectura general y las interfaces comunes. Los distintos agentes interactúan y se sincronizan entre sí mediante mensajes y protocolos basados en el lenguaje de la Industria 4.0 y el AAS», explica Wagner. Al adoptar el marco de MAS4AI, los fabricantes y desarrolladores de tecnologías basadas en IA obtienen beneficios. Gracias a la arquitectura ligera y desacoplada del sistema, los desarrolladores pueden reutilizar los algoritmos existentes y aportar los suyos propios sin dejar de ser independientes. Por otro lado, los fabricantes obtienen acceso a algoritmos avanzados de IA sin tener que limitarse a una plataforma específica. Pueden combinar lo que mejor se adapte a sus necesidades y a su configuración actual.

Método centrado en el ser humano

El marco del proyecto se construyó en torno y para el ser humano. Se desarrolló para estudiar formas de potenciar la información que facilite la toma de decisiones, así como la integración de la persona en el sistema digital. Se desarrolló un concepto de holón digital humano como una combinación del AAS del trabajador como gemelo digital pasivo del ser humano, y el agente del ser humano para representar activamente a un ser humano en el sistema. «Al aumentar los comportamientos humanos con holones digitales y proporcionar aspectos relacionados con el ser humano al sistema a través de los submodelos estándar de AAS, se puede lograr una integración eficaz entre el ser humano y la máquina», asegura Wagner. En la mayoría de los casos piloto en los que se probó el sistema, los agentes de IA se consideraban herramientas y la última decisión siempre la tomaba una persona.

Casos prácticos

El sistema de MAS4AI se aplicó en varios escenarios industriales para demostrar su viabilidad, escalabilidad y flexibilidad en una amplia gama de sectores, entre los que se encuentran el de la automoción, la madera, las bicicletas, los rodamientos y el metal. En todas las aplicaciones piloto se produjeron mejoras en los indicadores clave de rendimiento establecidos, como el aumento de la producción, la eficiencia integral de los equipos, la reducción de los plazos de entrega y los reprocesamientos. «Las pruebas también han demostrado un mayor nivel de interoperabilidad entre los distintos algoritmos. Por ejemplo, el sistema fue capaz de combinar varios métodos de programación para hacer frente a la complejidad de la asignación de pedidos en un sistema de producción matricial de tamaño industrial», añade Wagner.

Palabras clave

MAS4AI, industria 4.0, inteligencia artificial, digitalización, automatización, fabricación

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