Agente Farmaceutico Proyecto

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ANDREA ESPINOSA, MAYRA CRIOLLO, MERCY JIMENEZ Blog: http://agentefarma.wordpress.com/ INTELIGENCIA ARTIFICIAL UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA La Universidad Católica de Loja

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Agente Farmaceutico

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ANDREA ESPINOSA, MAYRA CRIOLLO, MERCY JIMENEZ

Blog: http://agentefarma.wordpress.com/

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA

La Universidad Católica de Loja

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INTRODUCCION La inteligencia artificial se ha enfocado sobre la explicación del trabajo

mental y construcción de algoritmos de solución a problemas depropósito general. Ya que un sistema de inteligencia artificial tieneenormes ventajas respecto a los humanos. Por ejemplo, su capacidadde almacenamiento, su capacidad para tomar decisiones racionales sinprejuicios o emociones que perturben el resultado.

Debemos saber que es un agente inteligente; es una entidad softwareque, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto deoperaciones para satisfacer las necesidades de un usuario o de otroprograma, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lorequiere [1]. La efectividad del agente se mide a través de las medidasde rendimiento y las decisiones que tome en un momento dadodependerán de la secuencia de percepciones que tenga hasta eseinstante.

Un agente posee cierto conocimiento inicial el cual debe serretroalimentado con las experiencias y percepciones que está captandodel entorno que lo rodea, se espera que exista una especie deaprendizaje continuo y evolutivo.

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3. OBJETIVOS

Nuestro objetivo es presentar, identificar, definir y clasificar el tipo

de agente inteligente que tratamos de modelar.

Aplicar medidas de desempeño o rendimiento que sirvan para

definir que tan exitoso es nuestro agente

Conocer los tipos de ambiente en los que un agente inteligente

trabaja.

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4. DESARROLLO

El contexto del problema se ubica en una farmacia, lacual necesita de una mejor atención a sus clientes ysobre todo eficiencia para su negocio, ya que lasestanterías dispone de varias alturas para almacenar losmedicamentos, y por lo general los encargados deatender a los clientes no tienen esa eficiencia y la rapidezque se necesita para el momento de atender y despacharel pedido.

Por lo que la solución y la mejor manera de incrementarla venta en el negocio y tener una mejor atención alcliente se ha optado por la implementación de un agenteinteligente farmacéutico, que pueda resolver esteinconveniente.

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Punto de Partida o estado inicial, es el punto deinicio de la actividad del agente donde procede adespachar las recetas médicas.

Punto de Destino, Este punto siempre coincidirácon el punto de inicio ya que el agente siempredeberá regresar a él para entregar los productospedidos por los clientes.

Ruta, Es el objetivo que tendrá que perseguir elagente, la misma que puede tener varios puntos dedestino intermedios, estos corresponderán a laubicación de cada producto seleccionado de acuerdocon la receta medica.

El Agente Farmaceutico necesita de:

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Figura 1. Esquema del Agente

Esquema de la matriz de la Farmacia

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5. ESPACIO DE ESTADOS

Un espacio es una configuración posible delsistema, esto en nuestro ámbito es un casoreal, al conjunto de éstos se denomina espaciode estados que englobará el conjunto deestados que definen el ámbito total de nuestroagente, es decir el conjunto de todas lascombinaciones posible Agente – Estado.

El espacio de estados es la totalidad de lafarmacia, pues el agente puede posicionarse encualquier lado del mismo.

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6. OBJETIVO DEL AGENTE

El objetivo del agente es recoger todos los

medicamentos o productos que se le pida y

alcanzar el punto de inicio para depositarlos en

la zona de intercambio, para ello el agente

deberá evaluar en función de los obstáculos

fijos el camino o caminos a seguir, así mediante

comparaciones sucesivas se interrogará sobre

si el estado alcanzado coincide con el estado

objetivo o estado final que se

persigue, ejecutará en ese punto la acción

pertinente.

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7. RESTRICCIONES

Las restricciones o limitaciones de nuestro agente sonlos obstáculos que se le presentan para llegar alobjetivo, este agente estará diseñado para evaluar si unobstáculo es móvil y permanente o fijo, el mismo que iráactualizando su base de conocimientos y marcará eseobstáculo, y procederá a ejecutar una nueva búsquedapara llegar hasta el objetivo.

Obstáculos Fijos.- Estos son las paredes del almacén ylas estanterías.

Obstáculos Móviles.- Son aquellos como cajasdesparramadas, miembros del personal con los que elagente se pueda topar, para llegar al objetivo.

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8. EL AMBIENTE

Para poder saber el tipo de ambiente sobre el cual sedesenvolverá el agente farmacéutico debemos conocerbien el problema y el entorno físico sobre el cual va aactuar, siempre tomando en cuenta las necesidades quedebemos cubrir.

En nuestro caso analizando los tipos de ambientes queexisten podemos ver que el agente farmacéutico operarásobre un entorno parcialmente observable ya que poralgún factor como el ruido dentro de la farmacia puede noobtener la información necesaria para buscar el productoque desea el cliente y discreto por que en efecto laspercepciones que realiza el agente son finitas y estáncuantificadas así como sus acciones.

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9. COMPONENTES

9.1 Sensores

Los sensores son una parte esencial en el agenteinteligente farmacéutico para que tenga lacapacidad de percibir lo que sucede en el medioambiente, para lo cual incorporará:

Sensor sonar, le servirá para detectar objetos adistancia o los obstáculos que se le presenten enel camino

Sensores de Fuerza sensitiva, le permite al agentepercibir y controlar la ubicación de susarticulaciones con mucha mayor precisión.

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Sensor Táctil le permite tener contacto con laspersonas y aplicar la fuerza necesaria de acuerdo almedicamento

Sensor Inercial, éste sensor le ayuda para la captura yanálisis de movimiento, y a medir la aceleración yvelocidad angular.

Cámara, le permite capturara las imágenes en tiemporeal, es decir captar escenas del medio ambiente.

sensores Bump izquierda y derecha para detectarchoques.

Programa de OCR, para el reconocimiento de loscaracteres de la receta médica escrita de formamanuscrita por los médicos

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9.2 Actuadores

El agente debe responder ante los estímulos que lellegan mediante acciones físicas, nuestro agentecontará con los siguientes actuadores:

Locomoción, este actuador está relacionado con elsensor inercial por que le permitirá trasladarse deun lugar a otro.

Motor, le servirá para activar el dispositivo detraslado del agente, que consistirá en un engranajede ruedas y cadenas, para que el agente puedaavanzar y retroceder.

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Rotor, es necesario para posibilitar el giro delos engranajes y que el agente puedaconseguir movimientos circulares.

Brazo y mano articulados, le ayudarán almovimiento adecuado para la recepción delproducto y la receta médica.

Micrófonos y Altavoces, para escucha deórdenes.

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Figura 2. Componentes del Agente

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10. TIPO DE AGENTE

Entre los distintos tipos de agentes que sepresentan en Inteligencia Artificial, y analizandolas tareas o actividades que realizará nuestroagente se ha podido concluir que es un AgenteBasado en objetivos ya que nuestro problemase basa en la consecución de un fin y basadoen utilidad porque debe emprender todasaquellas acciones que favorezcan obtener elmáximo de su medida de rendimiento para eléxito en la realización de sus tareas encontrarla mejor ruta.

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11.FICHA DEL AGENTE

TIPO DE AGENTE Farmacéutico.

Medidas de rendimiento: Rápido.

Eficiente.

Seguro.

Calidad de trabajo.

Entorno: Personas.

Almacén.

Medicamento.

Actuadores: Locomoción.

Motor

Rotor

Brazo y mano articulados.

Micrófono

Altavoces

Sensores: sonar

Inercial

táctil

Fuerza sensitiva

Bumpers

Infrarrojo

Cámaras

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12. TIPOS DE BÚSQUEDA

Todo problema en inteligencia Artificial llevainherente un problema de búsqueda. Paraelegir el algoritmo con el cual actuará yaplicará nuestro agente para encontrar la mejorruta al objetivo y para ir aprendiendo se debeprimeramente saber en que consiste cada tipode búsqueda y haber comprendido el problemaque se desea resolver.

Los algoritmos que podemos implementar ennuestro agente son:

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El algoritmo de búsqueda que se acopla con el agentefarmacéutico es el algoritmo A* también pronunciadabúsqueda en estrella. La ventaja que ofrece estealgoritmo a nuestro agente es que permite evaluar losnodos combinados g(n) determinando el coste paraalcanzar el nodo, y h(n) evalúa el coste para llegar alobjetivo; como sabemos este algoritmo es para encontrarcaminos en grafos, apoyándose en el hecho de que aveces para llegar a la solución hay que dar pasos quetienen un mayor coste que otros. Es una combinación delalgoritmo en profundidad y el de anchura, lo que ayuda aencontrar la solución optima.

12.1 Algoritmo de búsqueda A*

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El agente puede basarse en algunas técnicas

para su aprendizaje (árboles de

decisión, algoritmos genéticos, reglas de

inducción); para el agente farmacéutico que

se modela en este proyecto se lo caracteriza

dentro del aprendizaje inductivo, ya que

permite al agente aprender de los hechos

observados.

Este tipo de algoritmos se puede utilizar en

cualquier tipo de problema, ya que se basa en

el principio de la evolución natural

12.3 Algoritmo Genético

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13. PLANTEAMIENTO DEL

PROBLEMA

El problema es encontrar la mejor ruta parallegar al medicamento solicitado por elcliente. Con el Agente Farmacéuticoqueremos mejorar la atención en lasfarmacias sobre todo en tiempo, rapidez yseguridad.

Como una solución a este problema se haelegido dos algoritmos para uno para queelija la mejor ruta (Algoritmo A*) y el otro parasu aprendizaje (Algoritmo Genético).

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14. ¿POR QUÉ IMPLEMENTAMOS

ESTOS ALGORITMOS? Algoritmo A*:

Lo utilizamos por que nuestro agente inteligente debepercibir que una persona se encuentra en la farmaciasolicitando que le despachen una receta médica, el tieneque estar en la capacidad de recibir la receta médica einterpreta mediante el sensor OCR(reconocimiento ópticode caracteres) el pedido de los fármacos y determinarcuántas capturas debe realizar en los estantes comoejemplo con una captura de 5 fármacos primeramente seacercara a buscar la medicina que se encuentre máspróxima a él, calculando las distancias de cada una de losproductos solicitados y dependiendo de los resultados delcálculo de las distancias se moverá buscando el siguientemedicamento.

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ALMACEN

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

0

Medicamento 1

Medicamento 2

Figura 3. Esquema de recorrido

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15. Algoritmo A* En la función principal crea el frame donde se va

implementar la matriz aquí se llevará a cabo la

búsqueda, además llama a la función init() y start () que

permiten definir el tamaño de la matriz y la creación de

cada celda

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La función encuentraCamino permite buscar en lasceldas ordenadas el camino mediante el coste decada uno de ellos, calcula en las celdas hijas conel valor mínimo para seguir expandiendo la celda yde esta manera llegar al objetivo.

Cuando aún no se encuentra el camino solución lavariable sol_encontrada denota el valor de falso,entonces compara si la solución es diferente defalso y abiertos diferente de vacía expande unanueva celda y de esta manera genera sussucesores para encontrar el mejor nodo objetivo.

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FUNCIONALIDAD

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16.DESCRIPCION: CODIGO DE

ALGORITMO GENÉTICO

El algoritmo genético puede presentardiversas variaciones, dependiendo de cómose aplican los operadores genéticos(cruzamiento, mutación), de cómo se realizala selección y de cómo se decide elreemplazo de los individuos para formar lanueva población, para generar las distintasrutas hemos ejecutado cada una de las parteque lo conforma estas son:

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Inicialización

Para escoger unaparte de la población segenera aleatoriamente y serealizan operaciones enestado inicial, que estáconstituida por un conjuntode cromosomas los cualesrepresentan las posiblessoluciones del problema. Encaso tenemos registrada unapoblación en un archivo .txtpara que se vaya llamandocada elemento, véase en laFigura.Figura. Archivo de la población

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2.- Evaluación

Cada uno de los

cromosomas de esta población

se aplicará la función de

aptitud para saber cómo que

tan buena es la solución de la

ruta encontrada, refiérase a la

figura.

Con la función Fitness permite

indicar que aptitud para saber

que tan buena es la elección.Figura. Cálculos de la aptitud

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3.- Condición de

término

El Algoritmo Genético se detiene cuando se

alcanza la solución óptima, pero

entendemos que se desconoce por qué el

algoritmo genético aun no aplica todas las

operaciones para buscar la ruta óptima.

Hemos indicado que el algoritmo genético

mantiene un tamaño de población, tamaño

ELITE (una porción de esa

población), cruzamiento, generaciones, TS

P (problema de resolución de

rutas), observe en la figura, que indica la

inicialización de cada operación.

Figura . Inicialización de operaciones

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Selección.-

Después de saber la aptitud de cada

cromosoma se procede a elegir los

cromosomas que serán cruzados en

la siguiente generación. Los

cromosomas con mejor aptitud tienen

mayor probabilidad de ser

seleccionados. Refiérase a la

figura11, indica como hemos

realizado la operación de selección.

Figura . Operaciones de selección de

población.

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Cruzamiento

El cruzamiento es el principal

operador genético que se establece,

representa la reproducción sexual,

opera sobre dos cromosomas a la

vez para generar dos descendientes

donde se combinan las

características de ambos

cromosomas padres. Vea la figura

Figura . Operaciones de selección de

población.

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Mutación.-

Modifica al azar parte del

cromosoma de los individuos, y

permite alcanzar zonas del

espacio de búsqueda que no

estaban cubiertas por los

individuos de la población

actual. Véase la figura

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Reemplazo.-

Una vez aplicados los

operadores genéticos, se

seleccionan los mejores

individuos para conformar la

población de la generación

siguiente

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OBTENCIÓN DE LA MEJOR RUTA:

Figura . Obtención de la mejor ruta.

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17. CONCLUSIONES

Un agente puede ayudar a resolver

problemas que se presentan en la vida

cotidiana cumpliendo ciertas medidas de

rendimiento que permitan cumplir los

objetivos para los cuales fue creado.

Debemos tener bien definido lo que

queremos resolver con el agente

inteligente, para poder aplicar algoritmos

de búsqueda y de aprendizaje.

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18. REFERENCIAS

BIBLIOGRÁFICAS [1] Wooldridge y Jennings, 1995

[2] Díaz Noel Mamoghli disponible en http://profesores.sanvalero.net/~w0467/iartificial4/Agentes%20Inteligentes/Ejemplos%20de%20Trabajos/Agente%20Farmaceutico.doc

[3] http://www.ceaifac.es/actividades/jornadas/XXI/documentos/ja00_075/ja00_75.pdf

[4] El cerro de reyes estrena la primera farmacia con robot de dispensación automática citado (2010 enero 08) disponible en http://www.hoy.es/20090605/badajoz/cerro-reyes-estrena-primera-u20090605.html

[5] http://lear.inforg.uniovi.es/ia/Archivos/Apuntes%20y%20t/Tema4.2(BESolCompletas-BL).pdf

[6] Genetic Algorithm http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/ga-basic-description.php

[7] Russell Stuart, Norvig Peter Inteligencia Artificial Un enfoque moderno, 2da edición

[8] Citado (2010 enero 08) La farmacia del futuro disponible en http://www.lafarmaciadelfuturo.net/2009/08/robots-de-farmacia.html

[9] ArtificialInteligencia http://www.a-i.com/