Resiliencia en sistemas multiagente y la experiencia de un doctorado

Nov 27, 2025·
Manuela Chacon-Chamorro
Manuela Chacon-Chamorro
· 1 min read
Abstract
Los sistemas multiagente con intereses mixtos modelan entornos donde múltiples entidades autónomas interactúan y, a menudo, las metas individuales entran en tensión con los objetivos colectivos. Estos escenarios reflejan problemas reales, como la gestión de recursos compartidos o la coordinación bajo incertidumbre. En este contexto, mi investigación doctoral se centra en la resiliencia cooperativa en sistemas multiagente, entendida como la capacidad de un grupo de agentes para anticipar, resistir, recuperarse y adaptarse frente a disrupciones, preservando así el bienestar colectivo. A partir de esta noción, estudio cómo el diseño de incentivos, reglas locales y canales de comunicación influye en la cooperación sostenida, utilizando aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por refuerzo inverso como marcos metodológicos. La charla también incluirá una parte más personal, compartiendo mi experiencia en el camino del doctorado: los retos de investigar, la importancia de la colaboración interdisciplinaria y el aprendizaje que surge en el camino. Es una charla de tono divulgativo y personal que combina resultados consolidados con lecciones aprendidas durante el proceso de investigación.
Date
Nov 27, 2025 12:00 AM
Event
Workshop en Ciencias de la Computación
Location

Universidad Nacional de Colombia

Campus la Nubia, Manizales,

✨ Summary

In this talk, I shared my current doctoral research on mixed-motive multi-agent systems, intertwining it with reflections on my journey through the PhD. I began by discussing how mixed-motive environments capture real-world situations in which autonomous agents must navigate the tension between individual objectives and collective welfare, such as in shared-resource management or coordination under uncertainty.

My research focuses on cooperative resilience in multi-agent systems, understood as the ability of a group of agents to anticipate, withstand, recover from, and adapt to disruptions while preserving collective well-being. From this perspective, I explored how incentive design, local interaction rules, and communication mechanisms shape sustained cooperation, drawing on reinforcement learning and inverse reinforcement learning as methodological frameworks.

Beyond the technical contributions, the talk had a personal and reflective tone. I shared experiences from my doctoral path, including the challenges of doing research, the value of interdisciplinary collaboration, and the learning that naturally emerges throughout the process. The talk was intended as a divulgative and accessible space, combining consolidated research results with lessons learned along the way.