Un sistema descentralizado en la teoría de sistemas es un sistema en el que los componentes de nivel inferior operan con información local para lograr objetivos globales. El patrón global de comportamiento es una propiedad emergente de los mecanismos dinámicos que actúan sobre componentes locales, como la comunicación indirecta, más que el resultado de una influencia ordenadora central de un sistema centralizado .
Un sistema centralizado es aquel en el que un controlador central ejerce control sobre los componentes de nivel inferior del sistema directamente o mediante el uso de una jerarquía de poder (como ordenar a un componente de nivel medio que instruya a un componente de nivel inferior). [1] El complejo comportamiento exhibido por este sistema es, por tanto, el resultado del "control" del controlador central sobre los componentes de nivel inferior del sistema, incluida la supervisión activa de los componentes de nivel inferior.
Un sistema descentralizado, por otro lado, es aquel en el que el comportamiento complejo surge a través del trabajo de componentes de nivel inferior que operan con información local, no con instrucciones de ninguna influencia dominante. Esta forma de control se conoce como control distribuido , o control en el que cada componente del sistema es igualmente responsable de contribuir al comportamiento global y complejo actuando sobre la información local de la manera adecuada. Los componentes de nivel inferior son implícitamente conscientes de estas respuestas apropiadas a través de mecanismos que se basan en la interacción del componente con el medio ambiente, incluidos otros componentes de ese entorno.
Los sistemas descentralizados están estrechamente vinculados a la idea de autoorganización , un fenómeno en el que las interacciones locales entre los componentes de un sistema establecen orden y coordinación para lograr objetivos globales sin una influencia central dominante. Las reglas que especifican estas interacciones surgen de la información local y, en el caso de agentes biológicos (o de inspiración biológica), del sistema de percepción y acción estrechamente vinculado de los agentes. [2] Estas interacciones se forman y dependen continuamente de patrones espacio-temporales , que se crean a través de la retroalimentación positiva y negativa que proporcionan las interacciones. Por ejemplo, el reclutamiento en el comportamiento de búsqueda de alimento de las hormigas se basa en la retroalimentación positiva de la hormiga que encuentra alimento al final de un rastro de feromonas , mientras que el comportamiento de cambio de tareas de las hormigas se basa en la retroalimentación negativa de hacer contacto antenal con un cierto número de hormigas. por ejemplo, una tasa de encuentro suficientemente baja con recolectores exitosos puede hacer que un trabajador del basurero cambie a buscar alimento, aunque otros factores como la disponibilidad de alimentos pueden afectar el umbral para el cambio).
Si bien los sistemas descentralizados se pueden encontrar fácilmente en la naturaleza, también son evidentes en aspectos de la sociedad humana, como los sistemas gubernamentales y económicos.
Uno de los ejemplos más conocidos de sistema descentralizado "natural" es el utilizado por determinadas colonias de insectos . En estas colonias de insectos, el control se distribuye entre agentes biológicos homogéneos que actúan sobre la información y las interacciones locales para crear colectivamente un comportamiento global complejo. Si bien exhiben individualmente comportamientos simples, estos agentes logran objetivos globales como alimentar a la colonia o criar a la cría mediante el uso de mecanismos dinámicos como la comunicación no explícita y la explotación de sus sistemas de acción y percepción estrechamente relacionados. Sin ningún tipo de control central, estas colonias de insectos logran objetivos globales al realizar las tareas requeridas, respondiendo a las condiciones cambiantes en el entorno de la colonia en términos de actividad de tarea y, posteriormente, ajustando el número de trabajadores que realizan cada tarea para garantizar que todas las tareas se completen. . [3] Por ejemplo, las colonias de hormigas guían su comportamiento global (en términos de búsqueda de alimento, patrullaje, cuidado de crías y mantenimiento de nidos) utilizando una red pulsante y cambiante de interacciones con patrones espacio-temporales que dependen de la tasa de contacto antenal y la detección olfativa . Si bien estas interacciones consisten tanto en interacciones con el medio ambiente como entre sí, las hormigas no dirigen el comportamiento de otras hormigas y, por lo tanto, nunca tienen un "controlador central" que dicte lo que se debe hacer para lograr objetivos globales.
En cambio, las hormigas utilizan un sistema flexible de asignación de tareas que permite a la colonia responder rápidamente a las necesidades cambiantes para lograr estos objetivos. Este sistema de asignación de tareas, similar a una división del trabajo , es flexible en el sentido de que todas las tareas dependen del número de encuentros con hormigas (que toman la forma de contacto antenal) y de la detección de gradientes químicos (utilizando sensores olfativos para rastros de feromonas) y Por lo tanto, se puede aplicar a toda la población de hormigas. Si bien investigaciones recientes han demostrado que ciertas tareas pueden tener umbrales de respuesta fisiológicos y basados en la edad, [4] todas las tareas pueden ser completadas por "cualquier" hormiga de la colonia.
Por ejemplo, en el comportamiento de búsqueda de alimento, las hormigas cosechadoras rojas ( Pogonomyrmex barbatus ) comunican a otras hormigas dónde hay comida , cuánta comida hay y si deben o no cambiar las tareas de búsqueda de alimento basándose en los olores cuticulares de los hidrocarburos y la tasa de interacción entre las hormigas. . Al utilizar los olores combinados de los hidrocarburos cuticulares de los recolectores y de las semillas [5] y la tasa de interacción mediante un breve contacto antenal, la colonia captura información precisa sobre la disponibilidad actual de alimentos y, por lo tanto, si deben cambiar o no a un comportamiento de búsqueda de alimento "todo sin ser dirigido". por un controlador central o incluso por otra hormiga". La velocidad a la que los recolectores regresan con semillas determina la velocidad a la que los recolectores que salen abandonan el nido en sus viajes de búsqueda de alimento; tasas de retorno más rápidas indican una mayor disponibilidad de alimentos y menos interacciones indican una mayor necesidad de recolectores. Una combinación de estos dos factores, que se basan únicamente en información local del medio ambiente, lleva a decisiones sobre pasar a la tarea de búsqueda de alimento y, en última instancia, a lograr el objetivo global de alimentar a la colonia.
En resumen, el uso de una combinación de señales simples hace posible que las colonias de hormigas recolectoras rojas realicen un ajuste rápido y preciso de la actividad de búsqueda de alimento que corresponde a la disponibilidad actual de alimento [6] mientras utilizan retroalimentación positiva para la regulación del proceso: Cuanto más rápido los recolectores que salen se encuentran con las hormigas que regresan con semillas, más hormigas salen a buscar alimento. [7] Luego, las hormigas continúan usando estas señales locales para encontrar comida, ya que usan sus sentidos olfativos para detectar rastros de feromonas dejados por otras hormigas y seguir el rastro en un gradiente descendente hasta la fuente de alimento. En lugar de ser dirigidas por otras hormigas o de que se les diga dónde está la comida, las hormigas dependen de sus sistemas de acción y percepción estrechamente acoplados para completar colectivamente la tarea global. [3]
Si bien las colonias de hormigas recolectoras rojas logran sus objetivos globales mediante un sistema descentralizado, no todas las colonias de insectos funcionan de esta manera. Por ejemplo, el comportamiento de búsqueda de alimento de las avispas está bajo la constante regulación y control de la reina. [8]
El hormiguero es un ejemplo de cuando un sistema biológico descentralizado falla, cuando las reglas que gobiernan a los agentes individuales no son suficientes para manejar ciertos escenarios.
Una economía de mercado es una economía en la que las decisiones sobre inversión y asignación de bienes de producción se toman principalmente a través de mercados y no mediante un plan de producción (ver economía planificada ). Una economía de mercado es un sistema económico descentralizado porque no funciona a través de un plan económico central (que generalmente está encabezado por un organismo gubernamental), sino que actúa a través de interacciones locales distribuidas en el mercado (por ejemplo, inversiones individuales ). Si bien "economía de mercado" es un término amplio y puede diferir mucho en términos de control estatal o gubernamental (y por tanto de control central), el "comportamiento" final de cualquier economía de mercado surge de estas interacciones locales y no es directamente el resultado de una conjunto de instrucciones o reglamentos del organismo central.
Mientras que en la década de 1970 la inteligencia artificial (IA) clásica se centraba en sistemas basados en el conocimiento o en robots de planificación, los robots basados en el comportamiento de Rodney Brooks y su éxito a la hora de actuar en un mundo real, en cambios impredecibles, han llevado a muchos investigadores de la IA a pasar de un sistema planificado a , arquitectura simbólica centralizada para estudiar la inteligencia como un producto emergente de interacciones simples. [9] Esto refleja así un cambio general de la aplicación de un sistema centralizado en robótica a la aplicación de un sistema más descentralizado basado en interacciones locales en varios niveles de abstracción.
Por ejemplo, a partir en gran medida de la teoría del símbolo físico de Newell y Simon , los investigadores de la década de 1970 diseñaron robots con un curso de acción que, cuando se ejecutara, daría como resultado el logro de algún objetivo deseado; por lo tanto, los robots eran vistos como "inteligentes" si podían seguir las instrucciones de su controlador central (el programa o el programador) (para un ejemplo, ver STRIPS ). Sin embargo, tras la introducción de la arquitectura de subsunción por parte de Rodney Brooks , que permitió a los robots realizar un comportamiento "inteligente" sin utilizar conocimiento simbólico o razonamiento explícito, cada vez más investigadores han visto el comportamiento inteligente como una propiedad emergente que surge de la interacción de un agente con el entorno, incluyendo otros agentes en ese entorno.
Mientras que ciertos investigadores han comenzado a diseñar sus robots con sistemas de percepción y acción estrechamente acoplados y han intentado encarnar y situar a sus agentes al estilo Brooks, otros investigadores han intentado simular el comportamiento de múltiples agentes y así analizar mejor los fenómenos de los sistemas descentralizados para lograr la globalización. objetivos. Por ejemplo, en 1996, Minar, Burkhard, Lang-ton y Askenazi crearon una plataforma de software multiagente para estimular la interacción de agentes y su comportamiento colectivo emergente llamada " Swarm ". Si bien la unidad básica en Swarm es el "enjambre", un conjunto de agentes que ejecutan un programa de acciones, los agentes pueden estar compuestos por enjambres de otros agentes en estructuras anidadas. Como el software también proporciona bibliotecas orientadas a objetos de componentes reutilizables para construir modelos y analizar, mostrar y controlar experimentos en esos modelos, en última instancia intenta no sólo simular el comportamiento de múltiples agentes sino también servir como base para una mayor exploración de cómo funcionan los grupos colectivos. de agentes pueden lograr objetivos globales mediante una coordinación cuidadosa, pero implícita. [10]
Ejemplos de sistemas descentralizados: