Jaime Alberto Guzmán Luna¹ y Demetrio Arturo Ovalle Carranza²

¹ Ingeniero civil, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia. M.Sc., en Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Estudios de doctorado en Ingeniería, énfasis Sistemas e Informática, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Profesor asistente, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. jaguzman@unal.edu.co
² Ingeniero de sistemas y computación, Universidad de Los Andes, Bogotá, Colombia. Master, en Informatique, l'Institut National Polytechnique de Grenoble, Francia. Docteur, en Informatique, Université Joseph Fourier, Grenoble, Francia. Profesor asociado, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. dovalle@unal.edu.co

RESUMEN

Este artículo propone la aplicación de técnicas de la web semántica y de planificación de la inteligencia artificial en un modelo de composición de servicios web que enfrenta los problemas de la ambigüedad en la descripción de los servicios y el manejo de la información incompleta en el contexto de la web. Para tratar los problemas mencionados el modelo permite el uso de servicios OWL-S e implementa una técnica de planificación que maneja una semántica del mundo abierto en su proceso de razonamiento. Como resultado de este trabajo, se obtuvo un sistema de composición de servicios web que incorpora un módulo que interpreta servicios OWL-S y los convierte a un problema de planificación en PDDL, un módulo de planificación que maneja el problema del conocimiento incompleto y un módulo de ejecución de servicios que interactúa de manera concurrente con el planificador para ejecutar cada uno de los servicios del plan de composición.

Palabras clave: web semántica, planificación en inteligencia artificial, composición de servicios web semánticos, información incompleta.

ABSTRACT

This article proposes applying semantic web and artificial intelligence planning techniques to a web services composition model dealing with problems of ambiguity in web service description and handling incomplete web information. The model uses an OWL-S services and implements a planning technique which handles open world semantics in its reasoning process to resolve these problems. This resulted in a web services composition system incorporating a module for interpreting OWL-S services and converting them into a planning problem in PDDL (a planning module handling incomplete information) and an execution service module concurrently interacting with the planner for executing each composition plan service.

Keywords: semantic web, web service, intelligence artificial planning, semantic web composition services and incomplete information.

Recibido: marzo 13 de 2008
Aceptado: octubre 24 de 2008

Introducción

Hoy en día, la web nos permite acceder a sistemas remotos y ejecutar los servicios que estos sistemas tienen para ofrecer, utilizando para ello las tecnologías que soportan los servicios web (W3C, 2002). Sin embargo, esta prometedora tecnología se enfrenta con un inevitable cuello de botella: componer servicios complejos a partir de servicios sencillos, lo cual no es una tarea trivial.

Un problema que se debe enfrentar es que los estándares de los servicios web apoyados en el XML (XML, 2001), tales como el SOAP (Simple Object Access Protocol (Gudin et al., 2003) y WSDL (Web Service Description Language (WSDL, 2005)), presentan un vacío de semánticas explícitas para que dos descripciones XML idénticas puedan significar cosas totalmente distintas, dependiendo del contexto en el cual son utilizadas. Esto limita la capacidad de identificar los servicios más adecuados para llevar a cabo la tarea de composición. Tal limitante en el caso particular de los servicios web, ha llevado a considerar integrar semánticas en ellos, lo cual ha redundado en el desarrollo de los servicios web semánticos (SWS), cuya descripción interna y externa está en un lenguaje que tiene semánticas bien definidas, interpretables por las máquinas (Sycara et al., 2003).

Existe en la literatura una serie de propuestas de estos lenguajes, entre las que se destacan: OWL-S (OWL, 2004), WSMO (Lara et al., 2004) y WSDL-S (WSDL, 2005). En la Tabla 1 se resumen las principales características de los mismos.

En los últimos años la composición de SWS ha sido ampliamente estudiada y numerosas técnicas han sido propuestas en búsqueda de una cada vez más adecuada solución. Estas técnicas van desde la planificación en inteligencia artificial (IA) hasta la síntesis de programas, cálculo de situaciones y máquinas de estado finitas por nombrar algunas. Aunque no se puede indicar cuál de estas técnicas prevalece sobre las otras, el trabajo sobre la planificación en inteligencia artificial (IA) parece ser lo bastante conveniente desde que los servicios web han sido considerados como sinónimos de las acciones en planificación.

En general, un problema de planificación es un problema de búsqueda que requiere encontrar una secuencia eficiente de acciones que conducen a un sistema desde un estado inicial hasta un estado objetivo. Desde el punto de vista de agentes inteligentes, el campo de la planificación busca construir algoritmos de control que permitan a un agente sintetizar una secuencia de acciones que le lleve a alcanzar sus objetivos (Weld, 1994). Más formalmente, un problema de planificación puede ser descrito como una tupla (S,S_o,G,A,R), donde S es el conjunto de todos los posibles estados del mundo, So S denota el estado inicial del mundo, G S señala el estado objetivo del mundo en el que el sistema de planificación intentará buscar, A es el conjunto de acciones que el planificador puede llevar a cabo para cambiar de un estado a otro en el mundo, y la relación de traslación R S x A x S define las precondiciones y efectos para la ejecución de cada acción (Ghallab et al., 2004).

La definición de un problema de planificación IA es comparable con el problema de composición de servicios web, en donde S_o y G son el estado inicial y el estado objetivo especificados en los requerimientos del solicitante del servicio web, A es un conjunto de servicios disponibles y R indica la función de cambio del estado al ejecutar cada servicio. Como resultado de la anterior semejanza, un número de algoritmos de planificación se han utilizado para tratar el problema de la composición de servicios web. En la literatura bajo el enfoque de la planificación existen varios trabajos para llevar a cabo la composición de SWS, donde vale la pena destacar dos propuestas.

Una primera propuesta es (Mithun, 2004) es aquella donde se utiliza una técnica de planificación como búsqueda. Específicamente, en este trabajo se describe como el planificador STRIPS, mediante un algoritmo regresivo que fue usado para manejar la composición e invocación de servicios. La arquitectura incluye un planificador y una máquina de invocación de servicios. En este el conocimiento de los servicios expresados en OWL-S como operadores atómicos es extraído para conformar los operadores del planificador STRIPS con sus atributos de entradas, salidas, precondiciones y efectos. El planificador STRIPS es implementado mediante la herramienta para sistemas expertos JESS (JESS, 2008). En él, si todos los objetivos son cumplidos, el plan resultante es pasado a un mecanismo de invocación que toma cada operador a manera de un encadenamiento hacia adelante ejecutando cada servicios web.

Una segunda propuesta es (Klusch et al., 2005) aquella donde se aplica una combinación de la planificación heurística hacia adelante con la planificación HTN en un planificador llamado XPlan para llevar a cabo la composición de servicios web. OWLS-XPlan convierte los servicios OWL-S a descripciones equivalentes de dominio y problema en el lenguaje PDDL (Gudin et al., 2003; PDDL, 2003) y lo invoca en el planificador XPlan para generar una secuencia de un plan de composición de servicios que satisface un objetivo dado.

El problema de las anteriores propuestas es que se basan en el supuesto de que su planificador conoce todos los objetos y sus relaciones, por lo cual usan el razonamiento del mundo cerrado (Golden et al., 1994). Esta suposición indica que si un hecho no está contenido en su base de conocimiento local, entonces este simplemente se asume como falso. Sin embargo, esa afirmación no es realista en el contexto de la web porque no se puede esperar que se tenga toda la información relevante en la base de conocimiento local del planificador, ya que la web es un mundo abierto y en constante movimiento. Por lo tanto, el planificador debe ser capaz de considerar que desconoce determinada información sobre el mundo. Como se puede observar, la composición de servicios web bajo las técnicas de planificación no es una tarea fácil, ya que es necesario tener en cuenta la ambigüedad en la descripción de los servicios y el manejo de la información incompleta en el contexto de la web. Es por ello que en este trabajo se presenta una solución al problema de la composición de servicios web la cual tiene como objetivo atacar los anteriores problemas bajo el enfoque de los SWS, haciendo uso de una técnica de planificación IA que maneja una semántica del mundo abierto en su proceso de razonamiento, donde no es posible asumir como falsa una afirmación por el hecho de no estar en su base de conocimiento. Aunque el trabajo presenta la limitación de no manejar servicios web compuestos, es el más acorde con la realidad de la web cuando de composiciones atómicas de servicios se trata.

A fin de detallar la propuesta, el artículo se organiza de la siguiente manera: primero se presenta el modelo de composición de servicios propuesto, que combina la especificación semántica de los servicios con la técnica de planificación; luego se describe cómo se manejan los SWS en el modelo y su conversión en un problema de planificación y se define el proceso de planificación de la composición de SWS teniendo en cuenta el problema de la información incompleta de la web. Finalmente, se recopilan las conclusiones.

Un modelo de planificación para la composición de servicios web

Como una alternativa de solución a la composición de SW se propone un modelo que aborda eficientemente problemas tales como la ambigüedad en la descripción de los servicios y el manejo de la información incompleta en el contexto de la web. Tal modelo incluye un conversor de especificaciones semántico que además permite el manejo del comportamiento de los respectivos parámetros de entrada y salida de un SWS, usando el lenguaje de descripción OWL-S, el cual debe traducir a su respectiva representación en PDDL (PDDL es el lenguaje de modelado entendible por la mayoría de planificadores en inteligencia artificial), mientras que el proceso de composición de SWS se realiza mediante una técnica de planificación IA cuyo algoritmo usa una semántica del mundo abierto en su proceso de razonamiento, además de considerar la ejecución concurrente con el proceso de planificación.

La arquitectura propuesta está compuesta por tres módulos principales, como se detalla en la Figura 1: un convertidor de especificaciones OWL-S a PDDL, un planificador que genera un plan de composición SWS y un ejecutor que inicializa el problema de planificación y ejecuta de manera concurrente, una a una, las acciones planteadas por el planificador.

El comportamiento funcional que se propone consiste básicamente en dos fases: i) la conversión de especificaciones de un ambiente de ontologías web a un ambiente de planificación IA, y ii) la planificación y ejecución de la composición del servicio web.

En la primera fase el convertidor de especificaciones traduce las ontologías del dominio y de la consulta, junto con las descripciones de los servicios (implementadas respectivamente en OWL y OWL-S), en una especificación del dominio PDDL y su respectivo problema de planificación (el estado inicial de la web y los objetivos a alcanzar). En la segunda fase el ejecutor inicia el proceso de planificación enviándole las especificaciones PDDL del dominio y su respectivo problema al planificador, con lo cual se inicia una interacción entre el sistema de planificación y ejecución para el envío de acciones y notificaciones de eventos inesperados.

Manejando los servicios web semánticos

Para efectos de este trabajo, OWL-S ha sido considerado como el lenguaje de descripción de los servicios. La coalición OWL-S define una ontología y un lenguaje para los SWS llamado OWL-S. La ontología permite la descripción de servicios web semánticos en términos de conceptos y relaciones complejas entre ellos, incluyendo no sólo clases, relaciones de subclases, restricciones de cardinalidad, etc., sino que incluye también toda la información de los tipos de XML. La conversión de las descripciones de los servicios OWL-S para conformar el dominio en el PDDL requiere inicialmente de la transcripción de las clases (Class) y propiedades (Property) incluidas en las ontologías OWL del estado inicial y final a los tipos (Type) y predicados (Predicate) PDDL, respectivamente. Luego, se realiza el mapeo de los servicios a las acciones PDDL.

Cualquier parámetro del servicio del tipo hasPrecondition puede directamente ser trasladado a la precondición de la acción usando Predicados. Lo mismo pasa con el parámetro de la condición has Effect. En el caso de la conversión PDDL de la salida de un servicio individual OWL-S, que es la información del servicio ofrecido al mundo, esta es una tarea no tan directa de realizar. El problema es que la condición hasEffect del servicio describe explícitamente co mo el estado del mundo cambiará, mientras que para un valor del parámetro hasOutput este no sería su caso, ya que está más aso ciado a cómo cambia el conocimiento del agente de planificación. Sin embargo, PDDL no permite describir el conocimiento no físico (el conocimiento del agente), por ejemplo, las conexiones de un tren producidas como la salida de un servicio a través de un has Ouput. Para resolver este problema se puede mapear el parámetro X de la salida del servicio, a un tipo especial del parámetro has Effect. En particular, la variable X del parámetro de salida has Output es descrita y adicionada al estado del mundo actual del planificador por medio de un nuevo predicado en PDDL llamado agentHasKnowledgeAbout(X). Similarmente, cada variable de entrada Y de un servicio web, hasInputY, es mapeada a un parámetro de entrada Y de una acción PDDL complementada por el predicado de precondición gentHa sKnowledgeAbout (Y).

Bajo esta solución, la descripción de un servicio web en esta representación de una acción de planificación, sólo se podrá utilizar si el predicado de la correspondiente precondición adicional, “agentHasKnowledg eAbout(Y), es satisfecha. Sin embargo, tal solución puede fallar durante la ejecución del servicio ya que el chequear las precondiciones del servicio puede revelar que ellas no son satisfechas en el estado actual del mundo. Tal evento debe ser considerado por el algoritmo de planificación.

Planificando la composición de SWS bajo información incompleta

Para manejar la información incompleta sobre el estado actual de la web se propone una extensión definida como lógica trivaluada (verdadero, falso y desconocido), la cual, contrario a muchos planificadores, permite dudar del valor de verdad de un literal que no se haya incluido explícitamente en la descripción de un estado. Tal literal es descrito como desconocido; así, los niveles de literales se denominarán niveles proposicionales, ya que estos contendrán proposiciones lógicas (no literales). Igualmente, el primer nivel L₀, tendrá todas las proposiciones lógicas que se satisfacen en S₀. Los niveles de acciones A_t contienen todas las acciones cuyas precondiciones positivas y negativas se encuentran en el nivel L_t; el siguiente nivel, L_t+1, extiende L_t con los efectos positivos y negativos de las acciones A_t. Por lo anterior, un nivel proposicional puede contener dos proposiciones que representen un mismo literal, uno en forma positiva y otro en forma negativa.

Adicionalmente, el planificador cuenta con un tipo de acción asociado al manejo de dominios de información incompleta; estas son conocidas como “acciones de censado”, las cuales son similares a las acciones normales, difiriendo en sus efectos, las que corresponden a un conjunto de literales (no de proposiciones lógicas) cuyo valor de verdad será obtenido en la ejecución, para este caso se asume también que los efectos de la acción se cumplen en el mundo. Si alguna de dichas asunciones resulta ser falsa, el mecanismo de monitorización del ejecutor deberá notificarle este hecho al planificador, el cual se encargará de calcular otros planes para el nuevo estado.

Como se ilustra en la Figura 2, el planificador envía a₀ al ejecutor cuando este se lo solicita; mientras el planificador asume el éxito de esta ejecución y continúa seleccionando la siguiente acción a ejecutar (a_next), a fin de agilizar el proceso, cuando termina la ejecución de a₀, el planificador actualiza entonces su representación interna del mundo y se alista para enviar (a_next) al ejecutor, siempre que el efecto esperado coincida con el real.

Puesto que el estado varía continuamente durante la ejecución de un plan, se introduce el término S (estado actual del mundo) para hacer referencia al modelo que el planificador tiene del mundo en el instante actual. En el comienzo del proceso de planificación, el estado actual coincide con estado inicial del problema (S_o = S). El nuevo estado actual S se calcula como: result (a_next, S_o, 0); la modificación del estado actual S se lleva a cabo considerando que la ejecución de a_next tendrá los efectos esperados, es decir, asumiendo que no existen factores externos (δ = 0). Este modelo de operación se denomina planificación basada en asunciones (Boeing et al., 2003): las acciones se consideran deterministas (δ = 0) para simplificar el problema real y se recalcula una acción alternativa cuando el efecto real de las acciones no coincide con el esperado (δ ≠ 0). En caso de que falle una de las acciones durante su ejecución, el ejecutor informa al planificador de este evento de falla, para que el planificador realice un nuevo cálculo de acción alternativa mientras que el ejecutor espera, y luego del respectivo tiempo, este solicite al planificador la acción correspondiente.

Todo este proceso se repite continuamente, hasta que el usuario decide detener la ejecución del agente de planificación o hasta que se alcancen todos los objetivos, donde el planificador devuelve una acción especial del tipo NOP (no operación), la cual corresponde a una acción sin precondiciones ni objetivos.

Conclusiones

La aplicación de técnicas semánticas en los servicios web, elimina la ambigüedad en la descripción de los mismos, facilitando la tarea de composición y ejecución de servicios web. Aunque no se puede definir un enfoque particular para la composición de servicios, sí se puede afirmar que una de las líneas más optimista de trabajo en este campo parece estar en la planificación en inteligencia artificial, donde según el análisis preliminar la consideración de acciones de un plan puede ser directamente traslada a una operación de un servicio, con algunas consideraciones importantes, como son, el ambiente cambiante de la web, la información incompleta del estado inicial del problema y la correspondiente conversión de las entradas y salidas descritas en la especificación de un servicio. Aunque la aplicación de las técnicas de planificación IA en el proceso de composición de servicios no es una tarea simple, este artículo ha presentado la propuesta de un modelo de planificación que permite la composición de servicios web descritos en OWL-S, basado en un algoritmo de planificación diseñado para tratar con información incompleta, en forma concurrente, con un ejecutor.

Actualmente existe una versión inicial de este modelo implementado en JAVA; adicionalmente se está construyendo un ambiente de prueba basado en algunos dominios tomados de la competencia de inteligencia artificial ICAPS (ICAPS, 2002) y el comercio electrónico, que cuentan con servicios web reales y su correspondiente especificación en OWL-S.

Agradecimientos

Este trabajo esta parcialmente basado en el proyecto “Modelo Multiagente de Planificación bajo Conocimiento Incompleto para la composición Automática de Servicios web” de la Universidad Nacional de Colombia y la tesis Doctoral “Modelo Multiagente de Planificación y Ejecución Concurrente para la Composición de Servicios Web Semánticos en Ambientes Parcialmente Observables”, Apoyado por Colciencias y la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, en el marco de los programas de doctorado y la comunidad nacional Científica, concurso 2004.

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