El comentario de Luis sobre la necesidad o no de aplicaciones de IA en el Grid nos pareció tan bueno que decidimos responder al reto con un post completo, listando 10 aplicaciones de IA en el Grid, que no serían lo mismo sin ella. Los colocamos en el orden descendente de prioridad. Entendemos aquí prioridad como la necesidad práctica de la solución que se propone para el escenario Grid actual o de futuro próximo, por contraposición a aplicaciones más potentes en un futuro, pero también más inciertas o especulativas. Invitamos a los lectores a discutir sobre la necesidad o no de las aplicaciones propuestas, y eventualmente a variar el orden de las prioridades. Aquí van:
1. “Scheduling” de tareas en el Grid:
Si se quiere que escale a entornos heterogéneos y dinámicos, es preciso dotar a los componentes de control de habilidades de adaptación a los cambios en el sistema.
Cuando la escala del sistema es grande ( >> 1000 nodos) o muy grande ( >> 10000 nodos) esa adaptación debe de ser automática (no supervisada por administradores, o sólo supervisada para cuestiones cruciales) si se quiere mantener el sistema con garantías. Los agentes de software proporcionan numerosas técnicas para esto, manteniendo la autonomía de cada entidad del Grid, algo seguramente muy importante para los administradores de cada organización que participen en un mismo Grid: mantener el control de sus recursos.
Nosotros estamos desarrollando con buenos resultados de momento agentes basados en Reinforcement Learning para scheduling automático en el Grid. Sistemas reales de e-science en el Grid como Pegasus en Chicago ya se han apuntado en algunos trabajo académicos como potenciales beneficiarios de estas técnicas en sus Grids de gran escala.
2. QoS en el Grid:
Grid vs P2P. La diferencia la marca la calidad de servicio para escenarios generales e interoperables, objetivo principal de la tecnología Grid y responsable de buena parte de sus complejidades. Para gestionar la calidad de servicios entre multiples servicios, se necesitan como mínimo capacidades de negociación automática.
3. Gestión de SLAs:
Los SLAs estandarizan los contratos de provisión de recursos en el Grid, y es un tópico de gran interés en la industria Grid ahora mismo. De nuevo la gestión de SLAs entre servicios de manera automática requiere de coordinación y negociación, ambos escenarios muy desarrollados en la tecnología de sistemas multiagente.
4. Mercados Grid:
Si lo que tenemos es un mercado de recursos en un escenario virtual, porqué no organizarlo como un mercado usando los modelos económicos disponibles? Implementar esto es, de hecho, implemenar un sistema multiagente.
5. Mobile/pervasive/ubiquitous Grid Computing:
Este escenario es favorito de TiG. Avances técnicos importantes en el campo de virtualización son pre-condición para disponer de todos esos dispositivos en un Grid. Pero cuando todo esté listo…. ese escenario es si cabe más dinámico e impredecible que cualquier otro. Capacidad de adaptación será un requisito importante, y cada dispositivo será por supuesto autónomo. Agentes … sí.
6. Organizaciones virtuales en el Grid:
Antes o después esto será una realidad en el mundo globalizado poblado por compañías ávidas de asociarse para obtener ventajas competitivas. Garantizar un mínimo de órden requerirá bastante automatización y capacidad de adaptación por parte de las herramientas de coordinación de políticas en las VOs.
7. Social Network Grid Computing:
Cuando una red social está compuesta no solo personas sino también de máquinas, aplicaciones, sensores… esperamos que interaccionen con nosotros de una manera mínimamente “personalizada”. Sin una inteligencecia artificial mínima ese “nivel de satisfacción” para los usuarios del redes sociales en un Grid nunca se podrá alcanzar.
8. Grid y Web 2.0 :
Hype o no, es muy relevante la cantidad de mashups de los que uno ya dispone para facilitarle la vida en la red. Y si un día los mashups los construyen los propios servicios Grid según lo vayan necesiatando? Ciencia ficción, o no, Grid 2.0. Lo colocamos de 8, por eso eh 
9. Grid 3.0, semantic Grid:
Semantic Web (Web 3.0 como dicen algunos ahora) convergiendo con el Grid. Hay mucha gente que dice que ese es el escenario definitivo… veremos. Lo que está claro es que hará falta mucha, mucha IA para convertir esto en realidad.
10. Pues aquí ya nos hemos cansado/quedado sin aplicaciones 
Sin embargo aprovechamos para filosofar y condensar los 9 puntos anteriores: Si en algó está de acuerdo la comunidad Grid, es que es importante ofrecer servicios interoperables. Si tenemos servicios interoperables, significa que pueden interoperar. Si mi google reader se lee solo los feeds sin que yo me preocupe de qué está pasando gracias a que hay un estandar RSS, por qué se tendría que terminar ahí la diversión? Si los recursos en Grids de gran escala estuvieran estandarizados, lo lógico sería aprovechar para automatizar muchas cosas. Entonces los futuros servicios Grid, para aprovechar todo ese potencial, deberán ser activos, aprender de las respuestas de los usuarios y de otros servicios, de los cambios en su entorno… deberá tener IA.
En resumen, cuando se requiere coordinación o toma de decisiones automatizada en sistemas de gran escala, dinámicos y heterogéneos (como pasa ya en algunos escenarios Grid, y pasará cada vez más), la IA resulta muy útil. Ahí quedan las 10 aplicaciones, se abre la veda de las discusiones 
xfernandez
