Un sistema multiagente para el descubrimiento federado en la WoT

Abstract

La búsqueda de sistemas ciberfísicos ha evolucionado desde enfoques centralizados hacia entornos distribuidos con múltiples nodos de descubrimiento. Sin embargo, las soluciones actuales presentan limitaciones en escenarios federados, especialmente en la adaptación dinámica entre dominios y en la integración de consultas en lenguaje natural orientadas al usuario. En este trabajo se propone un sistema multiagente para el descubrimiento federado en la Web de las Cosas, donde cada nodo puede incorporar un agente propio o conectarse a servicios de agentes externos. Estos agentes proporcionan soporte a consultas en lenguaje natural y mejoran progresivamente su comportamiento mediante aprendizaje a partir de las interacciones. Además, los agentes se coordinan entre los distintos nodos de la federación para optimizar la resolución de consultas, recomendando los nodos más relevantes y reduciendo el recorrido de las peticiones. Finalmente, el sistema será evaluado mediante métricas de rendimiento y comparado con propuestas existentes en la Web de las Cosas basadas en modelos de deep learning.