Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Parameter Sharing
Técnica de escalabilidad donde múltiples agentes comparten los mismos parámetros de red neuronal, reduciendo la complejidad computacional y fomentando el aprendizaje cooperativo.
Graph Neural Networks for MARL
Arquitectura de redes adaptadas a estructuras multi-agente donde los nodos representan los agentes y las aristas sus relaciones, permitiendo una comunicación eficaz a gran escala.
Multi-Agent Curriculum Learning
Estrategia de entrenamiento progresivo donde la complejidad de las tareas y el número de agentes aumentan gradualmente, mejorando la estabilidad del aprendizaje a gran escala.
Hierarchical MARL
Estructura organizacional donde los agentes están organizados en jerarquías, permitiendo gestionar sistemas complejos con miles de agentes mediante descomposición de responsabilidades.
Learned Communication Protocols
Mecanismos donde los agentes desarrollan automáticamente protocolos de comunicación optimizados para minimizar el ancho de banda mientras maximizan la coordinación efectiva.
Multi-Agent Attention Mechanisms
Técnica que permite a los agentes concentrarse selectivamente en la información más relevante entre miles de otros agentes, reduciendo la complejidad computacional.
Population Based Training for MARL
Método de optimización evolutiva donde una población de políticas multi-agente evoluciona en paralelo, permitiendo una exploración eficaz del espacio de estrategias cooperativas.
QMIX Algorithm
Algoritmo de Q-learning multi-agente que garantiza la monotonicidad entre los valores individuales y el valor conjunto, permitiendo un aprendizaje estable en sistemas de gran tamaño.
Modelado de Oponentes
Capacidad de los agentes para modelar y predecir el comportamiento de otros agentes, esencial para la coordinación efectiva en sistemas multiagente escalables.
Comunicación Emergente
Fenómeno donde los agentes desarrollan espontáneamente sistemas de comunicación estructurados para resolver colectivamente problemas complejos a gran escala.
Redes de Modelado de Agentes
Redes neuronales especializadas en el aprendizaje de modelos mentales de otros agentes, cruciales para la predicción y coordinación en sistemas masivamente multiagente.
Frameworks de MARL Distribuido
Infraestructuras de software que permiten la paralelización del entrenamiento multiagente en clusters de computación, esenciales para gestionar millones de agentes simultáneamente.
Optimización de Políticas Escalable
Conjunto de técnicas algorítmicas que optimizan la complejidad temporal y espacial de la optimización de políticas para sistemas con millones de parámetros y agentes.
Algoritmos de Inteligencia de Enjambre
Enfoques bioinspirados donde agentes simples siguen reglas locales para emerger un comportamiento colectivo inteligente, aplicable a sistemas de muy gran escala.
Asignación de Crédito Multiagente
Problema fundamental que consiste en atribuir correctamente las recompensas y penalizaciones a los agentes individuales en un sistema cooperativo de gran tamaño.