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Protégé 3.0
Apresentação para a disciplinaDAS 6607
Inteligência Artifical Aplicada a Controle e Automação
Equipe: Eduardo Hirano, Luis Galaz e Rodrigo Starr
Introdução Ferramentas computacionais utilizadas na
aquisição de conhecimento de especialistas:
Protégé
Apollo
OntoEdit
Ontolingua
Introdução - Objetivo Criar formulários para a aquisição de
conhecimento baseados em ontologias Sistema para edição de ontologias e bases de
conhecimento Independência de um algoritmo específico de
inferência Fornecer uma API de representação de
conhecimento que permita extensão do programa para necessidades específicas. E.g. Interface Armazenamento de dados
Introdução - Características Desenvolvido pelo grupo de pesquisa Stanford
Medical Informatics da escola de medicina da Universidade de Stanford
Fonte aberta e conta com uma comunidade de desenvolvedores
Plugins para geração de ontologias para a Web (OWL)
Independente de plataforma (escrito em Java)
Plugins para integração com o Jess, e outros shells
Independência de mecanismos de inferência A pesquisa em IA normalmente trata sobre dois
assuntos: Teorias dos mecanismos de inferência: algoritmos de
inferência, lógica difusa, análise bayesiana, redes neurais...
Teorias de representação de conhecimento: redes semânticas, lógica, frames, ontologias...
As duas categorias possuem relações complementares: Excelentes mecanismos não podem executar tarefas
adequadamente sem uma boa teoria de representação do conhecimento.
Uma vez que uma teoria do conteúdo é disponível, pode-se criar ou selecionar mecanismos para implementar sistemas efetivos.
Níveis de Conhecimento Uma Ontologia trabalha com o conceito de três níveis de
conhecimento e informação:
Conceitos de estrutura do conhecimento sobre o domínio de aplicação.
Conhecimento sobre o domínio representado por instâncias dos conceitos do tipo anterior.
Conhecimento manipulado pelo sistema especialista com base em informações sobre casos e fatos apresentados pelo usuário final.
Etapas de Aquisição de Conhecimento Com base na partição de níveis de conhecimento descrita
anteriormente:
Toma-se como hipótese que o conhecimento é adquirido em etapas.
O conhecimento adquirido em uma etapa é um meta-conhecimento para a etapa posterior.
EstruturaEstruturaInstânciasInstâncias
CasosCasos
Modelo de Desenvolvimento de Sistemas Especialistas utilizado pelo
Protégé
Buchanan, B., Barstow, D., Bechtal, R., et al. (1983). Constructing an expert system. In Building ExpertSystems. F. Hayes-Roth, D. Waterman, and D. Lenat, Eds., Addison-Wesley.
Procedimento de emprego do Protégé
Modelo básico
Além disso, prevê um processo iterativo de revisão da estrutura das classes mesmo após a criação de instâncias
Arquitetura do Protégé
Arquitetura do Protégé – Plugins Slot plugins – Permite a criação de
interfaces personalizadas para a entrada de valores de slots específicos
É possível fazer um plugin que altere apenaso modo como slots desse tipo são mostrados
Arquitetura do Protégé – Plugins Tab plugins – Permite acrescentar uma
nova aba a janela do Protégé. Exemplo: Jambalaya
Arquitetura do Protégé – Plugins Backend plugins – Alteram o modo como o
Protégé armazena os dados. Permitem conectar com: Sistemas de gerenciamento de banco de dados
(RDBMS) RDF Útil para acesso a bases de dados muito
grandes (por exemplo, um banco de dados anatômico contém mais de 140.000 instâncias)
Exemplo - SEGRED Sistema especialista para auxiliar a
operação do gasoduto Bolívia-Brasil
Cooperação entre o LASHIP, o CENPES/Petrobrás e a TBG
Já vem sendo desenvolvido ao longo de 4 anos
Estações de EntregaVálvulas de Bloqueio
Estações de Compressão
Conceitos – SEGRED
Exemplo Criação de uma classe EMED (estação de
medição) Geração dos formulários Instanciação Plugins de visualização (Jambalaya e
TGVizTab) Integração com o Jess
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