Introduciendo IA en dispositivos móviles

La rápida evolución de las tecnologías móviles e inalámbricas ha abierto una nueva dimensión para nuestra vida diaria y nos está convirtiendo, paulatinamente, en el Homo Mobilis. Estas tecnologías junto con los sistemas de aprendizaje, han dado lugar a un nuevo modelo: la IA móvil, cuyas aplicaciones abarcan desde los clásicos sistemas de información geográfica (SIG), asistentes virtuales como Siri, o interesantes combinaciones como el reciente Google Now. Desde su nacimiento ha acaparado la atención de investigadores que han propuesto enfoques que permitan superar sus limitaciones.

Las modalidades de aplicaciones y servicios que han sido desarrollados para plataformas de escritorio tienen, desde hace algunos años, el reto de ser desarrollados en plataformas móviles. Aparte de las dificultades inherentes al desarrollo de sistemas nuevos con tecnologías nuevas, se tiene la dificultad añadida de tratar con una plataforma muy limitada en todos los sentidos: potencia de procesamiento, memoria, tamaño de pantalla, ancho de banda, batería, etc.

Requisitos a cumplir por los dispositivos móviles

• Computación Móvil y Ubicua:  La computación ubicua tiende a integrar el procesamiento en los dispositivos móviles. Internet ya no es un repositorio de información, sino que se está convirtiendo en un gigantesco recurso inteligente de información y servicios, capaz de razonar autónomamente y que ha dado lugar a lo que se conoce como Web Semántica. Dado que los usuarios quieren acceder a dicha fuente desde sus manos, el desarrollo y migración de servicios de escritorio hacia dispositivos móviles es a día de hoy una necesidad.
• Limitaciones de los Dispositivos Móviles: Como se ha mencionado anteriormente, los dispositivos móviles tienen recursos computacionales limitados. Es por ello que las aplicaciones de escritorio no pueden ser adaptadas tal cual: se necesitan nuevos enfoques que respeten la existencia de dichas limitaciones
• Características Deseables: Las dos características más básicas son: portabilidad y facilidad para usar sistemas antiguos. Sin embargo estos aspectos no siempre son alcanzables
• Mecanismos de razonamiento como deducción y planificación inteligente
• Aptitudes inteligentes de los agentes como autonomía, comunicación, cooperación, coordinación, razonamiento enfocado a objetivos, reactividad y adaptación.

Inicialmente, los desarrollos para plataformas móviles sólo fueron posibles a partir de soluciones propietario. Es cierto que el rendimiento se puede incrementar gracias a estas soluciones propietarias (ya que el software y el hardware están mejor adaptados), pero la portabilidad es prácticamente imposible.

Es por ello que desde hace unos años con J2ME de Sun y más recientemente con Android, se tiende al desarrollo multiplataforma y ya no sólo a nivel de la aplicación, sino del sistema operativo entero. En ese sentido se requiere que este sea capaz de ofrecer las rutinas y protocolos para cualquier tarea de control y comunicación. Aunque los lenguajes lógicos como Prolog y Lisp se adaptan mejor a los paradigmas de inteligencia artificial, estos lenguajes no son muy flexibles a la hora de desarrollar sistemas con ciertos requisitos gráficos y de conectividad.

En próximos artículos introduciremos algunas aproximaciones tecnológicas Open Source para abordar el problema de la inteligencia artificial móvil, preferentemente orientándonos al sistema operativo Android.