DavilaPro4.0

8/16/2019 DavilaPro4.0

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Universidad Autónoma de Estado de México

Ingeniería en Software

Victor Manuel Davila Chávez

“ Uso de los sistemas expertos para para resolver cu estiones

comp lejas en los campos de medicina, química, biolog ía,

administración e industria ”


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Índice

Resumen ……………………………………………………………………… 3

Antecedentes ……………………………………………………………… 4

Planteamiento del Problema ................................................................... 8

Objetivo General ..................................................................................... 9

Justificación .......................................................................................... 10

Objetivos Específicos ............................................................................ 11

Marco Teórico ....................................................................................... 12

Estado del arte ........................................ ¡Error ! Marcador no definido.

Cronograma .......................................................................................... 14

Anexo 1 ……………………………………………………………………… 15

Anexo 2 ……………………………………………………………………… . 28

Referencias …………………………………………………………………… 32


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Resumen

Los Sistemas Expertos en los últimos años han tenido un resultado muy

favorecido en los campos de la medicina, química, biología, administración

e industria ya que ayudan a realizar trabajos en un menor tiempo

El presente trabajo exhibe el análisis, diseño y construcción del sistema

experto, así como los beneficios que otorga el utilizar un sistema experto


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AntecedentesLos sistemas expertos son la rama de la inteligencia artificial que haceuso del conocimiento especializado para resolver ciertosproblemas[Riley,2009], también son conocidos como programas basados

en conocimientos [Amador,1996],pero en el año de 1999 Jackson decíaque eran conocidos como máquinas que piensan y razonan como unexperto en cierta especialidad o campo[Jackson,1999],otro concepto esque son sistemas computacionales que ejecuta un proceso derazonamiento similar al que realiza un experto humano [Badiru,1992].

Las ventajas de los sistemas experto son: la mayor disponibilidad, costosreducido, peligro reducido, permanencia, experiencia múltiple, mayorconfiabilidad, respuesta rápida, bases de datos inteligentes [Riley,2009],otras ventajas de estos son Los conocimientos de un sistema experto

pueden ser copiados y almacenados fácilmente, siendo muy difícil lapérdida de éstos [Amandor,1996], al igual de poder trabajar en entornoshostiles y peligrosos [Martin, 2003] , y siempre estar disponiblesininterrumpidamente de día y noche, ofreciendo siempre su máximodesempeño

Existen diferentes tipos de sistemas operativos cada autor maneja susdefiniciones de los diferentes tipos de sistemas expertos, en 1989 semanejaban estos tipos basados en reglas, basados en casos cbr (caseBased Reasoning). basados en redes [castillo, 1989], después en el 1996

eran conocidos como independientes, híbridos y dedicados [amador,1996], en el 2003 se manejaron solo dos tipos deterministas yestocásticos [Martin, 2003], para el 2010 Ponce los manejo con estosnombres, diagnostico, diseño y planeación [Ponce,2010].

Se dice que los sistemas expertos tienen muchas aplicaciones y se hanaplicado casi a todos los campos del conocimiento. Algunos se handiseñado cómo herramientas de investigación, mientras que otrossatisfacen importantes funciones de negocio e industriales. Un ejemplo desistema experto usado en negocios de rutina es el sistema XCON

[Riley,2009]. Córdoba dice que los sistemas expertos tienen comoprincipales aplicaciones las gestiones empresariales debido a que; Casitodas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funcionesbásicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisionesfinancieras, gestión de la tesorería, planificación, etc. Este trabajo implicamanejar grandes volúmenes de información y realizar operacionesnuméricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal


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para la implantación de los Sistemas Expertos. Además, los SistemasExpertos también se aplican en la contabilidad en apartados como:

Auditoria (es el campo en el que más aplicaciones de Sistemas Expertosestá realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y lacontabilidad financiera. [ Córdoba, 1988]. Madruga menciona que lasprincipales aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadascon el mundo empresarial. Esto se debe a que resultan muy útiles enfunciones como la contabilidad, tesorería, gestiones internas.

El campo que más aplicaciones de sistemas expertos está realizando esel de la auditoría [Madruga,2013]. Jackson piensa que las aplicacionesdependen del tipo de problema a resolver, los ámbitos de aplicación enlos que más se han utilizado los sistemas basados en el conocimiento son

los siguientes: Sistemas de ayuda a la toma de decisiones, Configuración,Diagnóstico, etc. [ Jackson, 1999] Uno de los sistemas expertos quemejor dieron resultado fue el XCOM el sistema XCON es probablementeuno de los sistemas expertos de usos rutinario más exitoso y ahorra a laDEC millones de dólares al año, reduce el tiempo para configurar lospedidos y mejorar su exactitud. XCON puede configurar una ordenpromedio en cerca de dos minutos, quince veces más rápido que un serhumano. [Riley,2009].

Las reglas de un sistema experto Riley nos dice que son naturaleza

modular, medios de explicación, semejanza con el procesó cognitivohumano. [Riley,2009]. Badiru dice que las reglas son Obtener laslimitaciones de los datos, Generar estructuras candidatas, Predecirespectros de masa con los candidatos, Comparar los resultados con losdatos. [Badiru,1992]. y Ponce nos dice que son base de conocimiento,motor de inferencia, Subsistema de explicación, limitaciones.[ponce,2010].

En los sistemas expertos existen diferentes tipos en esta ocasiónhablamos de los sistemas expertos híbridos el cual Riley nos dice que

son, Sistemas híbridos inteligentes que denotan a los sistemas softwareque emplean, en paralelo, una combinación de modelos de Vida artificial,métodos y técnicas de éstos subcampos como Neuro-Fuzzyprogramación, Sistemas Difusos expertos, Sistemas, Conexionistasexpertos, Redes neuronales evolutivas. [Riley,2009] Jackson dice queSon una técnica para captar el conocimiento tácito de un dominio muyespecífico proveniente de los empleados habilidosos de la organización. [


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Jackson, 1999] otra definición es la de Amador que nos dice que, en estecaso, al igual que ocurría con los sistemas expertos independientes,también se emplean como soporte físico un único ordenador.

Otro tipo de sistema experto son los embebidos el cual Arilla nos dice que

Un sistema embebido consiste en un sistema de computación cuyohardware y software están específicamente diseñados y optimizados pararesolver un problema concreto eficientemente. El término "embebido"(también se le c onoce como “empotrado”) hace referencia al hecho que laelectrónica o el sistema electrónico de control es una parte integral delsistema en que se encuentra. [Arilla, 2009]. Otra definición es la deamador la cual dice que un sistema experto en este caso se encuentraincrustado y difuminado dentro de una aplicación más general y no resultaposible distinguirlo, como elemento independiente, de entre el resto decomponentes que integran el programa principal.

Los sistemas expertos nos ayudan a resolver muchos problemas, perotambién tiene sus problemas y limitaciones las cuales Madruga nosmenciona y las describe como Sentido común: Para un Sistema Expertono hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicinapodría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser quese especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede gestarhijos. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener unaconversación informal mientras que con un Sistema Experto no podemos.

Capacidad de aprendizaje:

Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y deerrores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado. Perspectivaglobal: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son lascuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestionessecundarias.

Capacidad sensorial.

Un sistema experto carece de sentidos. Flexibilidad: Un humano essumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de unproblema. Conocimiento no estructurado: Un sistema experto no es capazde manejar conocimiento poco estructurado. [Madruga,2013]. también

Amador maneja sus problemas y limitaciones Tienen una noción muylimitada acerca del contexto de problema, y no pueden percibir todas lascosas que un experto humano puede apreciar de una situación Puedenexistir decisiones que sólo son de competencia para un ser humano y no


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una máquina. No saben cómo subsanar sus limitaciones, no son capacesde trabajar en equipo o investigar algo nuevo. Son muy costosos dedesarrollar y mantener. Tareas que realiza un Sistema ExpertoMonitorización.

Los Sistemas Expertos carecen de sentido común, para un sistemaexperto no hay nada obvio además no podemos mantener unaconversación informal con estos sistemas. Para un sistema experto esmuy complicado de aprender de sus errores y de errores ajenos. [Nilsson,2001]. Riley en 2009 nos dice por que utilizar un sistema expertoCon la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experienciapueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formalespecializado". [Riley,2009] al igual que Jackson decía que Los SistemasExpertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de formamás rápida que los expertos humanos. [ Jackson, 1999] otro queexplicaba por qué utilizar un sistema experto fue Córdoba quien decía queLos Sistemas Expertos razonan, pero en base a un conocimientoadquirido y no tienen sitio para la subjetividad. [ Córdoba, 1988] al igualque Madruga quien dice que Se ha comprobado que los SistemasExpertos tienen al menos, la misma competencia que un especialistahumano. cuando los expertos humanos en una determinada materia sonescasos.


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Planteamiento del Problema

Muchas veces en la medicina, química, biología, administración e industria

surgen distintos problemas los cuales un humano tarda mucho tiempo y esmuy costosos en solucionar este trabajo trata de comprender el

funcionamiento de los sistemas expertos los componentes de los mismos

los tipos de sistemas más adecuados, los costos que se requiere para

utilizar un sistema y los beneficios que proporcionan los sistemas.


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Objetivo General

Realizar investigación documental y experimental, con el fin de conocer,

mediante la evaluación, las prestaciones que ofrece los sistemas expertospara facilitar el trabajo de un humano dentro de la medicina, química,

biología, administración y la industria


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Justificación

Los sistemas expertos en los campos de medicina, química, biología,administración y la industria son de gran importancia ya que ayudan yfacilitan el trabajo, los recursos, tiempo y costos, que se requieren.

En la actualidad es común que todos estemos relacionados con lossistemas expertos, lo cual hace la vida más fácil, para poder realizar untrabajo rápido y eficaz.

Para ellos se compran los sistemas expertos que se utilizan hoy en día en

los distintos campos para conocer lo beneficios y los problemas que ofrece

un sistema experto en comparación con otro.


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Objetivos Específicos

Analizar y emplear principios, métodos y herramientas de la inteligenciaartificial en el área de los sistemas expertos utilizando la programaciónlógica.


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Marco Teórico

Inteligencia artificial [Bellman, 1978] [Haugeland, 1985] [Charniak, 1985]

Teoría de sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996] [Jackson,1999]

[Badiru,1992].

Sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996] [Jackson,1999]

[Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]

Definición y características de los sistemas expertos [Martin, 2003]

[Ponce,2010] [Madruga,2013]

Razones por las que hay que utilizar un sistema experto [Jackson,1999]

[Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010]

Tipos de sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996] [Jackson,1999]

[Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]

Aplicaciones de los sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996]

[Jackson,1999] [Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]

Metodología para la construcción de un sistema experto [Riley,2009]

[Amador,1996] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]

Transferencia de experiencia de un sistema experto [Martin, 2003]

[Ponce,2010] [Madruga,2013]

La siguiente información se encuentra en anexo 1


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Estado del arte

SISTEMAS EXPERTOS EDUCATIVOS EN MEDICINA: MECCA, UN

EJEMPLO [Vivian Luchau]

DENDRAL - El Primer Sistema Experto Basado en Conocimiento [Ruth

Santana Tejero]

Sistema experto para control inteligente de las variables ambientales de

un edificio energéticamente eficiente [Enrique A. Sierra]

Sistema Experto Difuso para Determinar Perfiles Criminológicos [ Christian

Cardona]

DIAG, un sistema experto para el diagnóstico de anomalías

craneofaciales [Miguel A. Guevara]

La siguiente información se encuentra en anexo 2


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Cronograma

Tiempo (Meses)

Actividad 1 2 3 4 5 6 7 8 910

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Selección deTema.Delimitacióndel problema.Recoleccióndeinformación.

Acopio deinformación.

Análisis deinformación.Sintetizarinformación.Redacción deinforme.

Planteamientodel problema.

Análisis de

requerimientosDelimitaciónalcance deldesarrollo.Búsqueda desolucióntécnica.Delimitaciónde recursos.Realizar eldiseño deldesarrollo.Definición deactividades, ysu diagrama.Crear losplanes para laejecución.Iniciar eldesarrollo.Realizarbitácoras yregistros.Integración delproducto.Pruebas delproducto.Entrega delproducto.GenerarInforme.

Creación deTest o pruebaCrear códigopara laprueba.Ejecutar Testpara laprueba.Si falla el test,vuelve arevisar elcódigo, y apasar al test.Si pasa el test,se reestructurael código y sevuelve a pasarlos test.


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Fin deproceso.Generación deInforme.

Definir elinstrumento deevaluaciónDefinir loscriterios a

evaluarRealizar laevaluación.

Analizar losdatos de cadaevaluación.Evaluar losdatosobtenidos dela evaluación.RealizarInforme de los

resultados .


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ANEXO 1

Sistemas expertos

En 1978 se decía que la inteligencia artificial era la automatización de actividades que

vinculamos con procesos de pensamiento humano y actividades tales como toma dedecisiones, resolución de problemas y aprendizaje” [Bellman, 1978], en 1985 se dieron aconocer dos nuevas definiciones de Inteligencia Artificia una de ellas es la interesantetarea de lograr que las computadoras piensen como maquinas con mente [Haugeland,1985], la otra es el estudio de las facultades mentales mediante el uso de modeloscomputacionales [Charniak, 1985], además también se piensa que la IA es un campo deestudios que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en funciónde procesos computacionales [Schalkoff, 1990],en la inteligencia artificia existen variasramas las cual en esta ocasión vamos a tomar la rama de los sistemas expertos.

Riley en 2009 decía que los sistemas expertos son la rama de la inteligencia artificial quehace uso del conocimiento especializado para resolver ciertos problemas [Riley,2009],también son conocidos como programas basados en conocimientos [Amador,1996],peroen el año de 1999 Jackson decía que eran conocidos como máquinas que piensan yrazonan como un experto en cierta especialidad o campo [Jackson,1999],otro conceptoes que son sistemas computacionales que ejecuta un proceso de razonamiento similar alque realiza un experto humano [Badiru,1992].

Se dice que las ventajas de los sistemas experto son: la mayor disponibilidad, costosreducido, peligro reducido, permanencia, experiencia múltiple, mayor confiabilidad,respuesta rápida, bases de datos inteligentes [Riley,2009], otras ventajas de estos son Losconocimientos de un sistema experto pueden ser copiados y almacenados fácilmente,siendo muy difícil la pérdida de éstos [Amandor,1996], al igual de poder trabajar enentornos hostiles y peligrosos [Martin, 2003] , y siempre estar disponiblesininterrumpidamente de día y noche, ofreciendo siempre su máximo desempeño.

Existen diferentes tipos de sistemas operativos cada autor maneja sus definiciones de losdiferentes tipos de sistemas expertos, en 1989 se manejaban estos tipos basados enreglas, basados en casos cbr (case Based Reasoning). basados en redes [castillo, 1989],después en el 1996 eran conocidos como independientes, híbridos y dedicados [amador,1996], en el 2003 se manejaron solo dos tipos deterministas y estocásticos [Martin, 2003],

para el 2010 Ponce los manejo con estos nombres, diagnostico, diseño y planeación[Ponce,2010].

La etapa de desarrollo de los sistemas expertos depende a los autores Luis amador manejaestas etapas definición del problema, búsqueda del experto o de la fuente delconocimiento, identificación de los conceptos, selección del soporte: hardware y


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software, adquisición del conocimiento, representación del conocimiento, desarrollo deun prototipo, adquisición del conocimiento y mantenimiento y actualización [Amador,1996], mientras que Riley solo maneja 3 etapas desarrollo, utilización, mantenimiento[Riley,2009], Harmon tiene 5 etapas las cuales son Identificación, Conceptualización,Formalización, Implementación, Prueba [Harmon,1988], mientras Martin maneja 6

etapas Conceptualización, Formalización, Implementación, Prueba, Integración,Mantenimiento. [Martin, 2003], los cales todas las etapas son parecidas a pesar de losdiferentes conceptos que manejan los autores.

La etapa de desarrollo llamada identificación trata que los desarrolladores y expertosidentifican los problemas y subproblemas, formulan los objetivos globales del sistema ydefinen las necesidades de hardware y software. En esta etapa se estudia también larelación costo-beneficio esperada. [Amador, 1996], además de determina lascaracterísticas del problema. En esta etapa se pretende determinar la naturaleza delproblema y los objetivos precisos que indique exactamente cómo se espera que el sistema

experto contribuya a la solución de los problemas.

Existirá una interacción entre experto e ingeniero. Cuando el experto en el dominiomuestre distintos casos, el ingeniero del conocimiento desarrolla una "primera"descripción del problema. Normalmente el experto no está de acuerdo con ella, o, mejordicho, no siente que se representa el problema en su totalidad, entonces el ingenieroreformulará la descripción. Esta actividad continua hasta que ambos estén de acuerdo enla descripción. [Harmon,1988], también es considerable que previo al inicio del desarrollode cualquier tipo es de suma importancia que se realice una descripción lo más detallaspasible de la cuestión que se va intentar resolver [Amador,1996], y determinar las

características del problema [Martin, 2003].La etapa de conceptualización es diseñar estructuras para organizar el conocimiento[Amador, 1996], además de que una vez que se ha identificado el problema en el cual elsistema experto debe actuar, la siguiente etapa consiste en encontrar el conocimientomás fino. Encontrar conceptos que representen el conocimiento.

En el proceso de desarrollo de un sistema experto no sólo debe ser iterativa cada etapa,sino que también deben serlo las relaciones entre etapas. Como cada etapa es más

detallada que la etapa anterior, cualquiera de ellas puede descubrir un fallo en la etapaprecedente. La omisión de un elemento clave en la descripción puede provocarincongruencias en la etapa de identificación, esto induce a una revisión de los objetivos.Podemos notar que el desarrollo del sistema expertos es cíclico en estas dos etapaspreliminares. [harmon,1988] al igual que inferir posibles consecuencias a partir de unasituación problema [Martin, 2003].


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La etapa de conceptualización se refiere a desarrollar planes para llegar a las metas[harmon,1988], y a realizar formulación de las reglas que incorporen el conocimiento. Sepretende en esta ocasión usar las herramientas y técnicas predeterminadas paraimplementar una primera versión o prototipo del sistema. Este prototipo está destinadoa evaluar los progresos que se van haciendo, y, por ende, retornar a etapas anteriores si

es necesario. [Amador, 1996], [Martin 2003].

Se dice que los sistemas expertos tienen muchas aplicaciones y se han aplicado casi atodos los campos del conocimiento. Algunos se han diseñado cómo herramientas deinvestigación, mientras que otros satisfacen importantes funciones de negocio eindustriales. Un ejemplo de sistema experto usado en negocios de rutina es el sistemaXCON [Riley,2009]. Córdoba dice que los sistemas expertos tienen como principalesaplicaciones las gestiones empresariales debido a que; Casi todas las empresas disponende un ordenador que realiza las funciones básicas de tratamiento de la información:contabilidad general, decisiones financieras, gestión de la tesorería, planificación, etc.

Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operacionesnuméricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantaciónde los Sistemas Expertos. Además, los Sistemas Expertos también se aplican en lacontabilidad en apartados como: Auditoria (es el campo en el que más aplicaciones deSistemas Expertos está realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y lacontabilidad financiera. [ Córdoba, 1988]. Madruga menciona que las principalesaplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas con el mundo empresarial. Estose debe a que resultan muy útiles en funciones como la contabilidad, tesorería, gestionesinternas

El campo que más aplicaciones de sistemas expertos está realizando es el de la auditoría[Madruga,2013]. Jackson piensa que las aplicaciones dependen del tipo de problema aresolver, los ámbitos de aplicación en los que más se han utilizado los sistemas basadosen el conocimiento son los siguientes: Sistemas de ayuda a la toma de decisiones,Configuración, Diagnóstico, etc. [ Jackson, 1999] Uno de los sistemas expertos que mejordieron resultado fue el XCOM el sistema XCON es probablemente uno de los sistemasexpertos de usos rutinario más exitoso y ahorra a la DEC millones de dólares al año, reduceel tiempo para configurar los pedidos y mejorar su exactitud. XCON puede configurar unaorden promedio en cerca de dos minutos, quince veces más rápido que un ser humano.[Riley,2009].

El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema deproducción basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital EquipmentCorporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a losrequerimientos del cliente. [Madruga,2013] XCON se usó por primera vez en la planta deDEC en Salem, New Hampshire. Este tenía alrededor de 2500 reglas. Para 1986, habíaprocesado 80000 órdenes y alcanzaba un 95-98% de precisión. Se estimaba que le


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ahorraba a DEC 25 millones de dólares al año reduciendo la necesidad de dar a los clientescomponentes gratuitos cuando los técnicos cometían errores, aumentando la velocidaddel proceso de ensamblaje e incrementando la satisfacción del cliente. [Nilsson,2001]XCON interactuó con el personal de Ventas, haciendo preguntas críticas antes de imprimiruna hoja de especificaciones para un sistema coherente y efectivo. [Alty,1984] Riley

describe los sistemas expertos utilizados en la ingeniería y nos dice cuales son y para quelos utilizan Reactor: diagnosticar/remediar accidentes de reactor, Delta:diagnosticar/remediar locomotoras GE, Steamer: instruir en operación, planta de energíaa vapor. [Riley,2009] Riley y Jackson nos dicen que los elementos que componen a unsistema experto son interfaz de usuario, medio de explicación, memoria activa: en basede datos global, mecanismo de inferencia, agenda, medio para la adquisición delconocimiento. [Riley,2009], [jackson,1999] mientras que amador maneja Base deconocimientos, Base de hechos, Motor de inferencia, Interface hombre-máquina.[Amador,1996] y Nilsson nos describe 3 elementos Esencialmente son tres los elementosque componen un Sistema Experto, por un lado, la base de datos en la cual se refleja elsaber a escala elemental, por otro, la interfaz, auténtico programa al uso utilizado por elsistema con un doble propósito, para comunicarse con el usuario a la vez que manejar ytrabajar con la base de datos. El tercer elemento de un Sistema Experto es un enteabstracto llamado Base de Conocimiento, que surge de la interacción de la base de datoscon la interfaz, de manera que convierte el conocimiento elemental en procedimental,para poder ser utilizado por el sistema, es por decirlo de alguna forma un conocimientooperativo. [ Nilsson,2001].

Las reglas de un sistema experto Riley nos dice que son naturaleza modular, medios deexplicación, semejanza con el procesó cognitivo humano. [Riley,2009]. Badiru dice que las

reglas son Obtener las limitaciones de los datos, Generar estructuras candidatas, Predecirespectros de masa con los candidatos, Comparar los resultados con los datos.[Badiru,1992]. y Ponce nos dice que son base de conocimiento, motor de inferencia,Subsistema de explicación, limitaciones. [ponce,2010].

En los sistemas expertos existen diferentes tipos en esta ocasión hablamos de los sistemasexpertos híbridos el cual Riley nos dice que son, Sistemas híbridos inteligentes quedenotan a los sistemas software que emplean, en paralelo, una combinación de modelosde Vida artificial, métodos y técnicas de éstos subcampos como Neuro-Fuzzyprogramación, Sistemas Difusos expertos, Sistemas, Conexionistas expertos, Redes

neuronales evolutivas. [Riley,2009] Jackson dice que Son una técnica para captar elconocimiento tácito de un dominio muy específico proveniente de los empleadoshabilidosos de la organización. [ Jackson, 1999] otra definición es la de Amador que nosdice que, en este caso, al igual que ocurría con los sistemas expertos independientes,también se emplean como soporte físico un único ordenador. El conjunto de hardware ysoftware aparece como entorno cerrado, sin interacción alguna con otros sistemasexpertos, sean estos de la tipología que sean. En áreas de aplicación como son las militar


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o la industrial, resultan bastante frecuentes el que utilicen programas de este tipo.[Amador,1996] y Badiru dice que Los sistemas híbridos buscan construir mecanismos máspotentes utilizando menos esfuerzo que el que se requiere cuando se usa en un solosistema inteligente. [Badiru,1992].

Otro tipo de sistema experto son los embebidos el cual Arilla nos dice que Un sistemaembebido consiste en un sistema de computación cuyo hardware y software estánespecíficamente diseñados y optimizados para resolver un problema concretoeficientemente. E l término "embebido" (también se le conoce como “empotrado”) hacereferencia al hecho que la electrónica o el sistema electrónico de control es una parteintegral del sistema en que se encuentra. [Arilla, 2009]. Otra definición es la de amadorla cual dice que un sistema experto en este caso se encuentra incrustado y difuminadodentro de una aplicación más general y no resulta posible distinguirlo, como elementoindependiente, de entre el resto de componentes que integran el programa principal. Sulabor, por lo general, se suele concretar en la ejecución de una actividad más de la que

conforman el grueso del procesamiento global que efectuar el programa central.[Amador,1996], al igual que madruga quien dice que El mundo de los sistemas embebidosy los dispositivos móviles es cada vez más importante en la vida cotidiana. Ya sea enaviónica, la industria del automóvil y transporte, teléfonos móviles, las aplicaciones deconsumo, así como en la gestión de las aplicaciones más convencionales, los factores dela movilidad y el progreso en la integración de los componentes tecnológicos que afectana la arquitectura de las aplicaciones móviles son cada vez más evidentes. [Madruga,2013].

Los sistemas expertos nos ayudan a resolver muchos problemas, pero también tiene susproblemas y limitaciones las cuales Madruga nos menciona y las describe como Sentidocomún: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema expertosobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser quese especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede gestar hijos. Lenguajenatural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientrasque con un SE no podemos. Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende conrelativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muycomplicado. Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son lascuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias. Capacidadsensorial: Un sistema experto carece de sentidos. Flexibilidad: Un humano es sumamenteflexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema. Conocimiento noestructurado: Un sistema experto no es capaz de manejar conocimiento pocoestructurado. [Madruga,2013]. también Amador maneja sus problemas y limitacionesTienen una noción muy limitada acerca del contexto de problema, y no pueden percibirtodas las cosas que un experto humano puede apreciar de una situación Pueden existirdecisiones que sólo son de competencia para un ser humano y no una máquina. No sabencómo subsanar sus limitaciones, no son capaces de trabajar en equipo o investigar algo


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nuevo. Son muy costosos de desarrollar y mantener. Tareas que realiza un SistemaExperto Monitorización.

La monitorización es un caso particular de la interpretación, y consiste en la comparacióncontinua de los valores de las señales o datos de entrada y unos valores que actúan como

criterios de normalidad o estándares. Se trata de que el programa pueda determinar encada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos, anticipándose a losposibles incidentes que pudieran acontecer. [Amador,1996]. Nilson nos dice que Esevidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea unade sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costoen dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícilacceso a información no estructurada.

Los Sistemas Expertos carecen de sentido común, para un sistema experto no hay nadaobvio además no podemos mantener una conversación informal con estos sistemas. Paraun sistema experto es muy complicado de aprender de sus errores y de errores ajenos. [Nilsson,2001]. Riley en 2009 nos dice por que utilizar un sistema experto Con la ayuda deun Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas querequieren un "conocimiento formal especializado". [Riley,2009] al igual que Jackson decíaque Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de formamás rápida que los expertos humanos. [ Jackson, 1999] otro que explicaba por qué utilizarun sistema experto fue Córdoba quien decía que Los Sistemas Expertos razonan, pero enbase a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. [ Córdoba, 1988]al igual que Madruga quien dice que Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienenal menos, la misma competencia que un especialista humano. cuando los expertos

humanos en una determinada materia son escasos.En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusioneserróneas. Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse paraobtener una conclusión. [Madruga,2013]. En los distintos libros se maneja la arquitecturade un sistema experto la cual Alty nos maneja como Motor de inferencia.

El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocidocomo el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la informacióncontenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos.Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en

la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema. [Alty,1984]mientras que Martín dice Base de conocimientos, es la parte del sistema experto quecontiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del expertoy codificarlo en la base de conocimientos.

Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas.Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información


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contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte delconsecuente. [Martin 2003]. Al igual que Amador dice que la arquitectura es Base dehechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se handescubierto durante una consulta. durante una consulta con el sistema experto, el usuariointroduce la información del problema actual en la base de hechos.

El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base deconocimientos para deducir nuevos hechos. [Amador,1996], pero Riley nos dice queSubsistema de explicación.

Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento.usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionaruna explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado auna conclusión. este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema comoal usuario.

El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de latransparencia del sistema. [Riley,2009] y Bellman nos dice Interfaz de usuario.

La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural.También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre sereshumanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario esespecialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico delinterfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuariohay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. [Bellman, 1978].

Los sistemas expertos tienen muchos campos de aplicación Badiru nos dice que en laMedicina: Los sistemas expertos enfrentan tareas tales como la resolución de problemas,razonamiento automático y aprendizaje automático.

Es típico el estudio de estos sistemas inteligentes en dominios específicos delconocimiento, como la medicina. Los programas en esta área se pueden clasificar en:Métodos de contestación prefijada, formados por algoritmos aritméticos lógicos, en los

cuales el control y el conocimiento están juntos y están escritos en lenguajesprocedimentales. Métodos estadísticos que se clasificaban en Bayesianos, de análisisdiscriminantes y análisis secuencial. [Badiru,1992]. Amador nos dice Análisis de estadosfinancieros: Es un equivalente a los estados de salud en la medicina.


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El análisis de estados financieros se divide en tres fases. a. Examen o revisión. Se revisandocumentos contables como balance, cuenta de pérdidas y ganancias, etc. utilizando paraello una serie de técnicas o procedimientos específicos (comparaciones de masaspatrimoniales, porcentajes). b. Se analiza e interpreta la información antes recopilada yse obtiene un panorama de la situación actual de la empresa.

c. Por último, se predicen soluciones para ayudar a mejorar la situación futura de laempresa. [Amador,1996] Riley nos dice que en la Industria.

Los Sistemas Expertos en la industria se aplican principalmente en: Diagnóstico de controlde calidad, Detección y actuación en caso de alarmas y emergencias, Configuración deequipos y sistemas bajo demanda, Generación de especificaciones y manuales deutilización, mantenimiento y reparación de sistemas fabricados bajo demanda, Control deprocesos industriales, Gestión optima de los recursos. [Riley,2009] y Ponce hacereferencia a la Electrónica, informática y telecomunicaciones.

Las aplicaciones principales de los sistemas expertos son: Diseño de circuitos de alto gradode integración, Sistemas inteligentes de autodiagnóstico contenidos. Configuración deequipos y sistemas, Control de redes de comunicación, Programación automática. Ajustede equipos y sistemas, Optimización de programas de computadoras. [Ponce,2010].

Existen muchos ejemplos de sistemas expertos En la IndustriaDELTA, de General Electric Company, para reparación de locomotoras diésel y eléctricas.“Aldo en Disco” que repara calderas hidrostáticas giratorias para la eliminación debacterias. Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., ThinkingMachines Corporation, Cognitive Systems Inc. Fueron creadas en solicitud de unacreciente demanda de Sistemas Expertos formando una inversión total de 300 millonesde dólares. Las “máquinas Lisp” eran su producto principal, (ordenadores que ejecutabanprogramas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central) y el otro productofueron las “herramientas de desarrollo de Sistemas Expertos”. [Riley,2009].

En MedicinaETT. Clasifica pacientes con problemas de arterias coronarias. Identifica varios factoresque determinan los diagnósticos que emite como la edad, las condiciones actuales delpaciente, su historial médico, entre otros factores. SPACEMED.Este es un Sistema Experto para asistencia en emergencias médicas que sucedan duranteun vuelo espacial o aborde de una estación espacial en órbita. La principal característicade este sistema experto es un diagnóstico rápido en casos de envenenamiento, resultado


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de la inhalación de contaminantes tóxicos liberados en la cabina o en la nave espacial.Este sistema provee indicaciones para el tratamiento de cualquier tipo particular deenvenenamiento. [Badiru,1992].

En Análisis de Estados Financieros AFIN. Realiza un análisis de estados financieros en la

empresa basándose en el Plan General de Contabilidad Español de 1990.AIDE. Ayuda en el diagnóstico de empresas de la Central de Balances del Banco de Francia.ALFEX. Proyecto referente a la creación de Sistemas Expertos capaces de asesorar sobrela salud financiera de una empresa, así como desarrollar bases de conocimiento yherramientas adecuadas para manejarlas.ANALYSIS. Clasifica funcionalmente el balance y la cuenta de pérdidas y ganancias.[Amador,1996].

En la Aviación del tipo de los SE en calendarización ARMAC, GADS, RAMP, SALTO, RMAS,AAMPS, ACAMS, MOCA, ARIES, EXPICS, Duty Roster System, Aeroplan. Incluyen su uso enempresas como United Airlines, Air Canada, entre otras.Del tipo de planeo de vuelos y configuraciones. AALP y MD-11 Interior Design ConfigSystem. [Ponce,2010].

La forma de interactuar de los sistemas expertos con los usuarios puede ser de distintasformas una es como lo dice Riley Verificador. El usuario intenta comprobar la validez deldesempeño del sistema. [Riley,2009] o Tutor. El usuario da información adicional alsistema o modifica el conocimiento que ya está presente en el sistema. [Badiru,1992]también puede ser alumno. El usuario busca rápidamente desarrollar pericia personalrelacionada con el área específica mediante la recuperación de conocimientosorganizados y condensados del sistema. [ponce,2010] y cliente. El usuario aplica la periciadel sistema a tareas específicas reales. [ Nilsson,2001]. Los componentes de un sistemaexperto son Subsistema de control de coherencia. Este componente previene la entradade información incoherente en la base de conocimiento. Es un componente muynecesario, a pesar de ser un componente reciente. [Badiru,1992] Subsistema deadquisición de conocimiento. Se encarga de controlar si el flujo de nuevo conocimiento ala base de datos es redundante. Sólo almacena la información que es nueva para la basede datos. [ponce,2010] Motor de inferencia. Este componente es básico para un SE; seencarga de obtener conclusiones comenzando desde el conocimiento abstracto hasta elconocimiento concreto. Si el conocimiento inicial es muy poco, y el sistema no puedeobtener ninguna conclusión, se utilizará el subsistema de demanda de información.[jackson,1999] Subsistema de explicación. Este componente entra en ejecución cuando elusuario solicita una explicación de las conclusiones obtenidas por el SE. Esto se facilitamediante el uso de una interfaz. [Madruga,2013]

Las partes principales de un sistema son La base de conocimiento: La base deconocimiento es una base de datos que posee una información y unas reglas específicassobre una materia o tema determinado.


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En la metodología tradicional, la base de conocimiento se conforma de objetos yatributos. Un objeto es una conclusión que es definida por sus atributos relacionados; yun atributo es una característica o cualidad específica que ayuda a definir un objeto.[Jackson,1999] además de El motor de inferencia Para construir un motor de inferencia,existen tres métodos básicos: encadenamiento hacia adelante, encadenamiento hacia

atrás y reglas de producción. [Martin, 2003] del Método de encadenamiento haciaadelante A este método se le llama conducido por datos, porque el motor de inferenciautiliza la información que el usuario le proporciona para moverse a través de una red deoperadores AND y operadores OR hasta que encuentra un punto terminal que es elobjeto. Si el motor de inferencia no puede encontrar un objeto que cumpla con losrequisitos, el SE pide más información. [Amandor,1996] y del Método de encadenamientohacia atrás. Este método es el contrario al método anterior. Un motor de inferencia deencadenamiento hacia atrás comienza con una hipótesis (objeto) y pide información paraconfirmarlo o negarlo. A este método se le llama conducido por objetos porque el SEempieza con un objeto e intenta verificarlo. [Riley,2009]

Las metodologías utilizadas para la construcción de un sistema experto son Metodologíade Prototipos en el desarrollo de Sistemas Expertos se nos plantean dos importantesriesgos: No existen implementaciones similares que puedan servir de orientación alencargado del desarrollo en casi la totalidad de los casos. En muchos puntos, los requisitosnecesarios están esbozados con muy poca precisión. [Amandor,1996] MetodologíaOrientada a Objetos La programación orientada a objetos (OOP en adelante) es un tipode programación que provee una manera de modula rizar programas estableciendo áreasde memoria particionadas para datos y procedimientos, que pueden ser usadas comoplantillas para crear copias de tales módulos conforme se requieran. [Riley,2009].

Para construir un sistema experto se necesita los lenguajes de programación algunos sonLISP utiliza un ciclo llamado leer - evaluar - imprimir. Cuando el programador teclea algoen LISP, el lenguaje toma lo que se ha tecleado, intenta responder de cualquier forma ydespués des pliega dicha respuesta en la pantalla. El término en LISP usado para “ver loque se ha tecleado” es leer; el término usado para “tratar de responder de cualquier

forma” es evaluar; y el término usado para “desplegar la respuesta en la pantalla” esimprimir. Si hubiera una persona en vez de una máquina en frente del programador,diríamos que dicha persona estaría escuchando, comprendiendo y respondiendo alprogramador. [Riley,2009]CLIPS es otra herramienta para el desarrollo de S.E. que ofrece

un entorno completo para su construcción basado en reglas y objetos. CLIPS está siendoutilizado por numerosos usuarios como la NASA (que es su creadora), muchasuniversidades y empresas. CLIPS viene de (C Language Integrated Production System) ycomo su nombre indica uno de los objetivos que buscaban sus creadores era la fácilintegración con programas en C. Así, al darle una portabilidad con programas en lenguajeC, las universidades que lo usan pueden trasladar fácilmente sus aplicaciones al entornodel agente. [Amandor,1996] Prolog es un lenguaje de programación que se centra


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alrededor de un conjunto pequeño de mecanismos, incluyendo reconocimiento depatrones, estructuras de datos basadas en árboles y bactraking (retroceso) automático.

Este conjunto pequeño constituye una estructura de programación sorprendentementepoderosa y flexible. Prolog es ideal para resolver problemas que involucren objetos - en

particular objetos estructurados - y relaciones entre ellos. Por ejemplo, un ejercicio muysencillo en Prolog es expresar relaciones espaciales, de la forma: “la esfera azul detrás dela verde. [Badiru,1992]. C y C++ es uno de los lenguajes de programación más popularesen uso. Proporciona un esqueleto estructurado sin límites para la creatividad delprogramador; una de las ventajas de C sobre otros lenguajes usados para investigación enIA es que es un lenguaje estructurado y, además, si su aplicación no requiere usar latécnica Backtracking ni los recursos de una base de datos, estos no se convierten en unpeso extra que debe soportar la aplicación. [Castillo, 1989].

Algunas de las herramientas que fueron utilizadas para la construcción de sistemasexpertos son Gold Works II: Esta herramienta de programación creada por Gold HillComputers Inc. se ejecuta bajo LISP y utiliza la metodología orientada a objetos. Esteprograma corre en computadoras IBM compatibles, Macintosh y estaciones de trabajoSun. las características que realzan a este programa incluyen una herramienta dinámicade gráficos que permite la creación de imágenes activas, así como también permitedesarrollar interactivamente interfaces gráficas dinámicas sin tener que escribir ni unalínea de código; también se incluyen visores orientados a gráficos para marcos, reglas yafirmaciones (aserciones). Se integra fácilmente con C. [Martin, 2003]ART es unaherramienta que tiene un número de características poderosas para el desarrollo de SE,por ejemplo, permite la construcción de varios escenarios o mundo hipotéticos, los cuáles

pueden ser explorados automáticamente para determinar su deseabilidad. De esta formavarios escenarios alternos pueden ser explorados para probar un plan estratégico dadocon un conjunto de sentencias dado. La característica de esquema es otro aspecto de esteprograma el cual provee una representación orientada a objetos para sistemas resolutores de problemas basados en conocimientos. [Ponce,2010] Humble es un Shell orientadoa objetos para SE escrito en Smalltalk que combina reglas con encadenamiento haciadelante y hacia atrás con representación de objetos, paso de mensajes y uso de objetos.

Las reglas de sintaxis usadas en Humble son una versión modificada de la sintaxis de

Smalltalk. A diferencia de la mayoría de los shells, Humble tiene la capacidad de construirbloques if - then - else. La característica principal de Humble es que las reglas operansobre entidades. Las entidades son un importante tipo de objeto que tienen unarepresentación específica. En las aplicaciones las entidades se categorizan en un númerode tipos diferentes los cuáles son definidos por el desarrollador o por el Ingeniero deconocimientos. [Riley,2009] KEE, acrónimo de Ambiente de Ingeniería del Conocimiento,de IntelliCorp es una de las herramientas de desarrollo orientados a objetos de SE más


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avanzada en la actualidad. Hoy en día tiene un considerable uso en esfuerzos mayores dedesarrollo tanto en el sector comercial como en el gobierno. Las funciones en KEE seimplementan como extensiones de LISP, de manera que todo el vocabulario del lenguajeLISP puede usarse en conjunción con las funciones predefinidas. El sistema entero estáconstruido en una estructura de objetos, que en el ambiente son llamados unidades.

[Madruga,2013] Las diferentes tareas que realiza un sistema experto son interpretación,diagnóstico y monitor la interpretación consiste en encontrar el significado de los datosde entrada obtenidos por sensores o introducidos por el usuario. Con frecuencia aparecendatos contradictorios, incompletos o inexactos, por lo que hay que dotar al SE deconocimiento para resolver un problema de este tipo, y que de todas formas llegue a unaresolución.

Existen dos tipos de interpretación: Análisis: La interpretación de datos se obtienemediante la separación o distinción de las partes que forman los datos. Síntesis: Lainterpretación de los datos se obtiene mediante la combinación de los mismos. El

diagnóstico consiste en identificar las causas internas que provocan un problema, averíao disfunción a partir de una serie de datos o síntomas que son consecuencia de la mismay que son observables. [Madruga,2013] Diseño y selección El diseño se puede concebir dedistintas formas: Él diseño en ingeniería es el uso de principios científicos, informacióntécnica e imaginación en la definición de una estructura mecánica, máquina o sistema queejecute funciones específicas con el máximo de economía y eficiencia.

El diseño industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniería, es un intento consientede traer forma y orden visual a la ingeniería de hardware donde la tecnología no proveeestas características. [Riley,2009]. Planificación: La planificación es la realización de planes

o secuencias de acciones y es un caso particular de la simulación. Está compuesto por unsimulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenación de un conjunto deacciones con el fin de conseguir un objetivo global (costo mínimo, tiempo mínimo, etc.)[Martin, 2003] Control Un sistema de control participa en la realización de las tareas deinterpretación, diagnóstico y reparación de forma secuencial. Con ello se consigueconducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido alnúmero de funciones que deben manejar y el gran número de factores que debenconsiderar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso delconocimiento, y por tanto de los Sistemas Expertos. [Ponce,2010].

Hoy en día cada vez se van requiriendo nuevos sistemas expertos estos son algunas de lastendencias futuras para los sistemas expertos El mercado de herramientas para eldesarrollo de sistema experto está sufriendo una profunda transformación debido a unareorganización en el mercado informático y al cambio de estrategia de las compañíasdedicadas al desarrollo de estas herramientas. Son cada vez más las compañías queantaño se dedicaban exclusivamente a la Inteligencia artificial y que han decididointroducirse en otros mercados más amplios. Esto ha provocado una confusión que irá en


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aumento a medida que las empresas que integraban el grupo del mercado de lainteligencia artificial pasen a comercializar otro tipo de productos. [Madruga,2013].

El mercado se ha ido reconfigurando aprovechando las experiencias del pasado y elavance tecnológico. Así se ha pasado de utilizar máquinas específicas (por ejemplo,

máquinas LISP) a usar ordenadores comunes (estaciones de trabajo, ordenadorespersonales, etc.). Las aplicaciones eran muy específicas y ahora el ámbito es mucho másamplio.

Los sistemas basados en el conocimiento estaban pensados para trabajar de forma aisladay ahora se conciben integrados con otros sistemas. Y, finalmente, el número de personasformadas en estas técnicas es mucho mayor que las existentes hace unos años. Un análisisdel mercado actual lleva a distinguir seis categorías de herramientas en función de laplataforma de desarrollo y de operación que lo estructuran. [Ponce,2010]. Herramientaspara estaciones de trabajo: Aunque el número de herramientas en este sector no hasufrido grandes variaciones, la aparición de nuevas herramientas catalogadas comoherramientas orientadas a dominios específicos podrían incluirse en esta categoría. Estemercado presenta el mayor volumen de ventas, y puede ser considerado sin duda, juntocon el de los PCs, el que tiene más proyección de futuro. De hecho, aquellas compañíasque no ofrecen una buena herramienta para estaciones de trabajo están realizandoesfuerzos para colocar en el mercado un producto capaz de competir en este entorno.[Madruga,2013] Herramientas CBR (Case-Based Reasoning): La demanda de herramientasde este tipo se está consolidando mediante la mejora de la calidad de sus productos conmás utilidades y nuevos componentes. Son herramientas de razonamiento basadas encasos, para a partir de ellos inducir las reglas y criterios por similitud. [Ponce,2010].

Anexo 2

MECCA es un sistema experto que fue desarrollado como tesis de gradoen la Universidad de Los Andes en 1987 por Sara Croitoru y VivianLuchau para optar al título de Ingenieros de Sistemas y Computación. El


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Doctor Jorge Mejía, anestesiólogo de La Universidad del Rosario,colaboró como experto en contenidos.

El objetivo de MECCA es ofrecer una herramienta educativa que permita,tanto al médico experto como al estudiante de medicina, practicar sus

conocimientos en el suministro de anestesia en un paciente ficticiodurante la simulación de una cirugía. Así el usuario puede reconocer losefectos de sus decisiones médicas sin los riesgos que esto supone en lavida real. El objetivo del sistema no es enseñar al estudiante cómodeterminar un plan anestésico sino permitirle aplicar sus conocimientosplanteando él mismo el plan anestésico y observando el efecto que tienesobre el paciente. MECCA es básicamente un simulador. Por este motivo,está definido mediante una serie de estados en los cuales el pacientepuede estar en un momento determinado. Es decir, el paciente es para elsistema el conjunto de los valores de las variables que lo definen. Esdecisión del experto determinar las variables clínicas y fisiológicas quedefinen al paciente (p. ej. tensión arterial, tensión sistólica) con el fin dehacer énfasis en un área determinada, dejando de lado las que en unmomento dado no tienen tanta importancia. Permite al usuario expertodefinir los elementos con los cuales va a trabajar el sistema. Estos estánrelacionados con el paciente mismo y con el tratamiento que se estállevando a cabo. Permite capturar información acerca de: las variablesclínicas fisiológicas, los datos del paciente (edad, peso, sexo), drogas,líquidos, bases (anestésicos y oxígeno), eventos especiales (sangrado) y

técnicas elementa les (intubación). MECCA es un sistema que estáorientado fundamentalmente a educación, por lo cual se implementaronherramientas que facilitan al estudiante su proceso de aprendizaje,formalizando los conceptos y entendiendo los porqués.

Dendral es un sistema experto que permite resolver la cuestión planteadaanteriormente a través de un proceso de búsqueda de generación yprueba jerárquica que se divide en tres partes funcionales: plan,generación y prueba. Su base de conocimientos se desglosa en dosconjuntos de reglas correspondientes a cada una de las fases de

desarrollo del sistema.Primera Fase Consistía en calcular todos los compuestos que podían danlugar al número másico de la molécula inicial, teniendo en cuenta elnúmero másico de cada uno de los átomos en los que se dividía elcompuesto y las restricciones de valencia. Estas restricciones permitieronpodar el árbol de posibles soluciones rápidamente, reduciendo el costecomputacional de la búsqueda exhaustiva que se estaba realizando.


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Segunda Fase Intentaba modelar el procedimiento inferencial del expertoquímico para encontrar la estructura molecular de la combinación que seconsideraba solución: representar dicha estructura en forma de grafo

META-DENDRAL es un sistema de auto-aprendizaje que permitía inducir

sus propias reglas a partir de la introspección de datos de entradaprocedentes de la fragmentación del espectrómetro másico de moléculascuya estructura es conocida. DENDRAL y posteriormente su mejoraMETA-DENDRAL tan sólo fueron usados por investigadores yuniversidades. La versión más reciente del generador de estructurasinteractivo, GENOA, ha sido autorizada para uso comercial; aunque suuso principalmente está limitado a la investigación académica. Fue elprimer sistema experto en ser utilizado para propósitos reales, al margende la investigación computacional, y durante aproximadamente 10 años,el sistema tuvo cierto éxito entre químicos y biólogos, ya que facilitabaenormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el queDendral estaba especializado. Inicialmente escrito en Lisp, su filosofía detrabajo se aleja de las estructuras clásicas de los sistemas expertos mástípicos (como Mycin o XCon), ya que su implementación no separaba deforma explícita el conocimiento del motor de inferencia. Sin embargo,pronto se convirtió en uno de los modelos a seguir por muchos de losprogramadores de sistemas expertos de la época.

Las raíces de los sistemas expertos abarcan muchas disciplinas; enparticular, una de las raíces principales de los sistemas expertos es elárea del procesamiento de la información en la mente humana,denominada ciencia cognitiva (Berlanga et al, 1999). La cognición es elestudio de la manera en que los humanos procesan la información. Enotras palabras, la cognición es el estudio de la manera en que laspersonas piensan, especialmente cuando resuelven problemas El sistemaexperto desarrollado contempla los siguientes aspectos generalesinherentes a la automatización global de un edificio:

a) Sistema de gestión del confort b) Sistema de gestión de la seguridad c)Sistema de gestión del ahorro energético

a) Sistema de gestión del confort

Este sistema está constituido por el sistema de control de la iluminación ypor el sistema de control de temperatura del edificio

¿cómo actúa el sistema de gestión de seguridad?


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Si en una determinada habitación se genera un incendio, el sensor dellama y el de humo se activarán y enviarán una señal para que se cierre laelectroválvula de gas, se desactive la llave térmica para cortar elsuministro de energía, se apague el aire acondicionado para evitarpropagar el incendio y se active el MODEM para que realice una llamadaa la estación de bomberos. Si existe una pérdida de gas, el sensor quemide la composición del aire se activará y enviará una señal para que elsistema cierre la electroválvula de gas, abra las ventanas y puertas ydesconecte la llave térmica.

La medicina es un área en donde se requiere de mucho entrenamientopara ser un especialista, además, cuando existe una amplia diversidad deenfermedades, los síntomas pueden ser confusos cuando se buscadeterminar rápidamente un diagnóstico oportuno, que puede significar lasobrevivencia o la muerte del paciente.

En este sentido, el sistema experto sustituye al especialista en un áreadominada plenamente por el médico. La parte importante son los recursosque se refieren al conocimiento almacenado adquirido, ya sea con laayuda de un especialista o bien, a través del sistema que integra unmódulo de aprendizaje, donde se construye su propio conocimiento.

Forma en que se Realiza el Examen

Una aguja con un electrodo se introduce por la piel, en el músculo. Laactividad eléctrica detectada por el electrodo se despliega en unosciloscopio (y puede ser oída a través de una corneta). Debido a que losmúsculos están aislados y por lo general son unidades grandes, cadaelectrodo suministra sólo una imagen promedio de la actividad delmúsculo seleccionado. Puede ser necesario colocar varios electrodos endiferentes sitios para obtener una evaluación precisa. Después de colocarlos electrodos, se le puede pedir al paciente que contraiga el músculo (porejemplo, doblando el brazo). La presencia, tamaño y forma de la ondaproducida por el osciloscopio (el potencial de acción) suministrainformación sobre la capacidad del músculo para responder al estímulo

nervioso. Cada fibra muscular que se contrae producirá un potencial deacción, y su tamaño afectará el ritmo (la frecuencia con que ocurre elpotencial de acción) y el tamaño (amplitud) del potencial de acción.

Para realizar un diagnóstico se requiere información sobre los síntomasdel paciente, condición general, historial clínico y resultados dellaboratorio. Estos datos se obtienen a partir de una serie de preguntas,


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cada una de las cuales es determinada a partir de la respuesta anteriordel paciente utilizando diversas reglas o a través de la experiencia(almacenada en la memoria del ser humano experto o bien, del sistemaexperto). Al principio las preguntas son generadas para reducir el númerode enfermedades posibles planteando una hipótesis, y al final se realizanpreguntas para soportar el diagnóstico.

Una de las formas comunes de llegar a un diagnóstico es mediante elinterrogatorio al paciente, en este sentido, los sistemas expertos son losmás aptos para esta tarea. Cuando el interrogatorio al paciente se realizade forma correcta se podrá elegir el tratamiento adecuado para suproblema.

Otro punto a favor de los sistemas expertos es que al tener almacenado elconocimiento en medios electrónicos, nunca se deteriorará, por el

contrario, con el módulo de aprendizaje se logran ingresar nuevas reglaspara tratar nuevas enfermedades, lo que asegura también que al realizarla prueba en pacientes con los mismos síntomas se diagnostique de lamisma forma. A pesar de la precisión de los sistemas expertos, una parteque hace falta para poder respaldar los resultados o para poder llegar a ElSistema Experto PARFAC, ayuda solamente al diagnóstico de parálisisFacial. Este sistema requiere de dos a tres meses para obtener unaaceptable base de conocimientos del experto en el dominio que manejapara esto se debe contar con varias horas de disponibilidad del experto.

No obstante, se puede complementar el PARFAC para llegar a obtener unsistema completo que puede ayudar a revisar todos los diferentesdiagnósticos neuropatológicos del cuerpo humano, es decir verificar elfuncionamiento de los nervios periféricos y musculares. Ellas más rápidoes la exploración física.

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