Este documento propone un método autónomo de orquestación de confianza que realiza evaluaciones de confianza específicas para cada tarea a fin de garantizar su finalización eficiente en sistemas colaborativos distribuidos. Para abordar la creciente complejidad y el consumo de recursos del proceso de evaluación de confianza debido a tareas complejas, recursos de dispositivos distribuidos dinámicamente tanto espacial como temporalmente, y la inevitable sobrecarga de evaluación, utilizamos la IA de agente y un hipergrafo basado en el concepto de cadena semántica de confianza. La IA de agente reconoce el estado del dispositivo y realiza evaluaciones de confianza de forma autónoma solo durante su inactividad, basándose en datos históricos de rendimiento, lo que permite un uso eficiente de los recursos distribuidos. Además, las evaluaciones de confianza específicas para cada tarea se realizan analizando la alineación entre las capacidades de los recursos y los requisitos de la tarea. Se mantiene un hipergrafo de confianza que contiene la semántica de confianza para gestionar a los colaboradores jerárquicamente e identificar a aquellos que requieren evaluaciones de confianza, equilibrando así la sobrecarga y la precisión de la confianza. La colaboración multisalto se apoya en la conexión de hipergrafos de confianza locales entre múltiples dispositivos, lo que permite una coordinación eficiente en sistemas a gran escala. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto logra evaluaciones de confianza que hacen un uso eficiente de los recursos.
