La planificación, en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), se refiere a la capacidad de un agente o sistema para elaborar una secuencia de acciones destinada a alcanzar un objetivo determinado, partiendo de un estado inicial y considerando diversas restricciones. Esta disciplina busca automatizar la toma de decisiones estratégicas, teniendo en cuenta el entorno, los recursos disponibles, las posibles incertidumbres y las interacciones entre agentes. Se diferencia de la optimización por su énfasis en la estructuración temporal de las acciones y la gestión de la complejidad de tareas secuenciales o paralelas.
Casos de uso y ejemplos
La planificación es esencial en la robótica autónoma (navegación, manipulación de objetos), la logística (gestión de almacenes, rutas de vehículos), la programación de tareas en la producción industrial, la gestión de misiones espaciales y los juegos de estrategia. Por ejemplo, en un almacén automatizado, un sistema de planificación determina el orden óptimo para recoger productos. En robótica, permite que un robot planifique sus movimientos evitando obstáculos.
Principales herramientas software, bibliotecas y frameworks
Entre las herramientas destacadas se encuentran PDDL (Planning Domain Definition Language), estándar para modelar problemas de planificación. Solvers ampliamente utilizados como Fast Downward, OPTIC y LPG son referentes. En robótica, la biblioteca MoveIt! (para ROS) ofrece capacidades avanzadas de planificación de movimientos. Otros frameworks relevantes son AIPlan4EU y pyperplan, que facilitan la integración de la planificación en sistemas complejos.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
La planificación avanza hacia una mayor integración con el aprendizaje automático, permitiendo que los sistemas adapten sus estrategias según la experiencia. Crecen los enfoques híbridos que combinan planificación simbólica con modelos de redes neuronales, así como la planificación multiagente y colaborativa. Los desafíos actuales incluyen la planificación en tiempo real, la gestión de la incertidumbre y la extensión a entornos parcialmente observables. La interoperabilidad con otros módulos de IA (percepción, diálogo) es también una línea de investigación activa.
