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INGENIERÍA DEL
CONOCIMIENTO


ING. ELECTRÓNICA
DOCENTES: Ana Casali
           Alejandro Hernandez



                  IC...
IIA - OBJETIVOS

   ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN:
       Tipos de problemas abordados por la IA
       Manejo de algunas H...
IC - MODULOS

   INTRODUCCION
   SISTEMAS BASADOS EN
    CONOCIMIENTO
   RAZONAMIENTO APROXIMADO
   FUZZY SYSTEMS
   ...
IC - PROMOCION

   TP 1: Introducción
   TP 2: Sistemas Basados en
    Conocimiento
   TP 3: Fuzzy Systems
   TP 4: Re...
IC – MATERIALES


   Página web DSI-EIE
       http://dsi.fceia.unr.edu.ar


   Consultas:
       acasali@fceia.unr.ed...
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?




     Además de una Película...


              IC-Introducción         6
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?

ROBOTICA




             IC-Introducción     7
En que desarrollos encontramos
 algo de IA ?


 Sistemas de control (vuelos espaciales)
 Planificadores (aeropuertos)
 ...
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?


   Distintas definiciones.
   Conceptos fundamentales.
   Historia / Estado actua...
QUE ES LA IA ?

   La Inteligencia Artificial es la parte de las
    Ciencias de la Computación que se ocupa del
    dise...
QUE ES LA IA ?

   El estudio de cómo lograr que las
    computadoras realicen tareas que por el
    momento, los humanos...
QUE ES LA IA ?

Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas
inteligentes (especialmente programas).
Esto está relacionado...
LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:

            RAZONAMIENTO

SISTEMAS QUE        SISTEMAS QUE
                        ...
DIFERENTES MODELOS:

   SIMULAR EL COMPORTAMIENTO
    HUMANO
       A nivel de procesos cognitivos


   CONSTRUIR PROGR...
DIFERENTES MODELOS:

MODELOS COGNITIVOS
       CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES
        AL USUARIO, FACIL DE MODIFICA...
DIFERENTES MODELOS:

      MODELOS COGNITIVOS
 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO
 FUZZY SYSTEM
 AGENTES DELIBERATIVOS.

...
FUNDAMENTOS DE LA IA
   FILOSOFIA (desde 428 aC)
       teorías del razonamiento y aprendizaje
   MATEMATICA (desde el ...
HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)
• Génesis de la IA (1943-1956)
   -Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)
   -Shann...
• IA se convierte en industria (1980 - 1988)
      - Proyectos e inversiones - Lisp Machines


• De 1986 al Presente:
   •...
De 1986 en adelante:
 •Avances en:
        •ROBOTICA
        •VISION
        •REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
        •APR...
HISTORIA DE LA IA


• http://www.uned.es/pfp-internet-y-
educacion/historia.html

• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.ht...
RAMAS DE IA:

   Búsqueda Heurística
   Representación del conocimiento
   Inferencia
   Planificación
   Aprendizaje...
IJCAI is the International Joint Conference on AI
http://www.ijcai-07.org/
• Content Areas

•   Constraint Satisfaction
• ...
EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA:

• 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1,
                          Prospector, Dendral,.....
QUE ES LA IA ?
    ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

Históricamente los investigadores en IA se han
enfocado en los distintos co...
QUE ES LA IA ?
     ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE

    IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y
    CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES.
  ...
AGENTE (Norvig&Russell)




           IC-Introducción   27
AGENTE INTELIGENTE

   AGENTE Es todo aquello que percibe su
    ambiente mediante sensores y que
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AGENTES


Queremos construir agentes actores y no
solamente razonadores.
Ciertamente, no está muy claro como podemos ver
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AGENTE INTELIGENTE
 AGENTE
 Es un sistema de computación situado en
algún entorno, que es capaz de una acción
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AGENTE INTELIGENTE

Noción Débil:
 Es la forma más general en que es
usado el término agente. Es un sistema
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AGENTE INTELIGENTE

Noción más fuerte:
 Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:

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SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)

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 Cada agente tiene información y capacidades
limitadas para resolv...
UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO
CONOCIMIENTO

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INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
     Conjunto de Conocimientos y Técnicas que
permiten aplicar el saber científico a la utiliz...
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO

• Es la disciplina tecnológica que se centra en el
desarrollo, funcionamiento y mantenimiento...
SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO

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gran cantidad de conocimiento (Base de
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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA

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EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA


EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS

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LENGUAJES EN IA:

   LISP (COMMON LISP)
       Lenguaje funcional - procesamiento
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APLICACIONES

 “El campo de la IA está involucrado en la invención de máquinas que
 ayuden a la gente de distintas formas,...
APLICATIONS


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Ejemplos de Aplicaciones




            IC-Introducción   44
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T-EXPERT SIDERAR
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T-EXPERT               SIDERAR

Características del sistema:
    • Alta performance
         •El sistema debe ser capaz de...
Input Data
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ARCHON: Cooperating Agents for
     Industrial Process Control

ARCHON (ARchitecture for Cooperative Heterogeneous
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Archon- Acelerador de partículas
Se utiliza Archon como entorno de trabajo para
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Aceleradores de partículas


Son sistemas complejos que generan rayos de partículas,
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Por qué la utilización de DAI?

   El tamaño del dominio es muy grande como para que
    se utilice un solo sistema, sien...
Robótica

  Robots para
   múltiples
   aplicaciones
(limpieza, desactivar
   minas, inspeccionar
   volcanes, espaciales...
Robocup: http://www.robocup.org/
Robocup: Small League
   RoboCup is a competition domain designed to
    advance robotics and AI research through a
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Robocup: Small League
Robocup: Small League
Herramientas inteligentes
   Smart Tools - Companies in health care, finance, and
    retailing are using artificial-inte...
UC Berkeley - USA
http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/
                Areas/AI.html/
Bibliografía

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –
Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1
   http...
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Introduccion Ic

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Introduccion Ic

  1. 1. INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO ING. ELECTRÓNICA DOCENTES: Ana Casali Alejandro Hernandez IC-Introducción 1
  2. 2. IIA - OBJETIVOS  ADQUIRIR CONOCIMIENTOS EN:  Tipos de problemas abordados por la IA  Manejo de algunas Herramientas de IA.  Aplicaciones en la Ingeniería.  ADQUIRIR HABILIDADES PARA:  Investigar  Desarrollar un prototipo de Sistema Inteligente  Realizar informes IC-Introducción 2
  3. 3. IC - MODULOS  INTRODUCCION  SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO  RAZONAMIENTO APROXIMADO  FUZZY SYSTEMS  APRENDIZAJE (REDES NEURONALES)  AGENTES INTELIGENTES IC-Introducción 3
  4. 4. IC - PROMOCION  TP 1: Introducción  TP 2: Sistemas Basados en Conocimiento  TP 3: Fuzzy Systems  TP 4: Redes Neuronales  EVALUACION GLOBALIZADORA IC-Introducción 4
  5. 5. IC – MATERIALES  Página web DSI-EIE  http://dsi.fceia.unr.edu.ar  Consultas:  acasali@fceia.unr.edu.ar  aleh@fceia.unr.edu.ar IC-Introducción 5
  6. 6. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ? Además de una Película... IC-Introducción 6
  7. 7. En que desarrollos encontramos algo de IA ? ROBOTICA IC-Introducción 7
  8. 8. En que desarrollos encontramos algo de IA ?  Sistemas de control (vuelos espaciales)  Planificadores (aeropuertos)  Sistemas de soporte a la decisión  Supervisores inteligentes  e-commerce, subastas electrónicas  Agentes recomendadores (Web!!!)  e-learning ..... IC-Introducción 8
  9. 9. QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?  Distintas definiciones.  Conceptos fundamentales.  Historia / Estado actual.  Ramas de IA  Distintos campos de aplicación. IC-Introducción 9
  10. 10. QUE ES LA IA ?  La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la Computación que se ocupa del diseño de sistemas inteligentes, esto es sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas. Feigenbaum y Barr ’80s IC-Introducción 10
  11. 11. QUE ES LA IA ?  El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que por el momento, los humanos hacen mejor. E. Rich - Knight, 1991  La rama de la Ciencias de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. Luger y Stubblefield, 1993 IC-Introducción 11
  12. 12. QUE ES LA IA ? Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas inteligentes (especialmente programas). Esto está relacionado a la tarea de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables. J. Mc Carthy, 1998 IC-Introducción 12
  13. 13. LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTO SISTEMAS QUE SISTEMAS QUE Inteligencia PIENSAN COMO PIENSAN ideal HUMANOS RACIONALMENTE SISTEMAS QUE SISTEMAS QUE ACTUAN COMO ACTUAN HUMANOS RACIONALMENTE COMPORTAMIENTO IC-Introducción 13
  14. 14. DIFERENTES MODELOS:  SIMULAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO  A nivel de procesos cognitivos  CONSTRUIR PROGRAMAS INTELIGENTES  De la forma más eficiente IC-Introducción 14
  15. 15. DIFERENTES MODELOS: MODELOS COGNITIVOS  CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR - INCREMENTAR  SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS)  AGENTES DELIBERATIVOS MODELOS CONEXIONISTAS  REDES NEURONALES  ALGORITMOS GENETICOS  AGENTES REACTIVOS IC-Introducción 15
  16. 16. DIFERENTES MODELOS: MODELOS COGNITIVOS  SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO  FUZZY SYSTEM  AGENTES DELIBERATIVOS. MODELOS CONEXIONISTAS  REDES NEURONALES IC-Introducción 16
  17. 17. FUNDAMENTOS DE LA IA  FILOSOFIA (desde 428 aC)  teorías del razonamiento y aprendizaje  MATEMATICA (desde el 800)  teorías formales de la lógica  PSICOLOGIA (desde 1879)  investigación de la mente humana  INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)  herramientas para poder concretar IA  LINGÜÍSTICA (1957)  teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica) IC-Introducción 17
  18. 18. HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig) • Génesis de la IA (1943-1956) -Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo) -Shannon - Turing (ajedrez) -Minsky - Edmonds (red neuronal) -Newell- Simon (teórico lógico) • Entusiasmo inicial (1952 - 1969) -GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución - Perceptrón • Una dosis de realidad (1966 - 1974) -falta de robustez en problemas variados (traducciones, micromundos)- mayor complejidad • Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979) -uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.
  19. 19. • IA se convierte en industria (1980 - 1988) - Proyectos e inversiones - Lisp Machines • De 1986 al Presente: •Regreso y profundización de las redes neuronales - modelos conexionistas. •Cambio tanto en los contenidos como en la metodología de IA. •Utilización de teorías ya existentes. •Aplicaciones más reales
  20. 20. De 1986 en adelante: •Avances en: •ROBOTICA •VISION •REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO •APRENDIZAJE • Mejor comprensión de los problemas y de su complejidad • Mayor capacidad de manejo matemático METODOS MAS SOLIDOS
  21. 21. HISTORIA DE LA IA • http://www.uned.es/pfp-internet-y- educacion/historia.html • http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html IC-Introducción 21
  22. 22. RAMAS DE IA:  Búsqueda Heurística  Representación del conocimiento  Inferencia  Planificación  Aprendizaje  Lenguaje Natural  Visión  Robótica IC-Introducción 22
  23. 23. IJCAI is the International Joint Conference on AI http://www.ijcai-07.org/ • Content Areas • Constraint Satisfaction • Control Learning • Learning • Knowledge Representation/Reasoning • Multiagent Systems • Natural Language Processing • Planning and Scheduling • Robotics • Search • Uncertainty • Web/Data • Other (applications, philosophical foundations mathematical foundations...)
  24. 24. EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA: • 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1, Prospector, Dendral,...) • 89 HITECH Programa de ajedrez. • 92 MARVEL S.E. En tiempo real que monitorea nave espacial • 94 PEGASUS Realiza reservas de vuelos • Sistemas de conducción de automóviles S.E. En distintos dominios ... IC-Introducción 24
  25. 25. QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE Históricamente los investigadores en IA se han enfocado en los distintos componentes del comportamiento inteligente (aprendizaje, razonamiento, visión, ….), de forma aislada.  En la actualidad, algunos autores sugieren que la inteligencia, es producto de la interacción entre un agente y su entorno. Entonces, el comportamiento inteligente emerge de la interacción de varios comportamientos simples. IC-Introducción (Brooks-MIT) 25
  26. 26. QUE ES LA IA ? ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES. Norvig & Russell  Principios generales que rigen a los A.R.  Elementos usados para construirlos. IC-Introducción 26
  27. 27. AGENTE (Norvig&Russell) IC-Introducción 27
  28. 28. AGENTE INTELIGENTE  AGENTE Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores.  AGENTE INTELIGENTE:  Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus percepciones.  Es aquel que emprende la mejor acción posible en una situación dada. Russel & Norvig IC-Introducción 28
  29. 29. AGENTES Queremos construir agentes actores y no solamente razonadores. Ciertamente, no está muy claro como podemos ver inteligencia en un sistema que nunca actúa. Martha Pollack, from Computers and Thought Lecture, IJCAI-91. IC-Introducción 29
  30. 30. AGENTE INTELIGENTE AGENTE Es un sistema de computación situado en algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño. Wooldridge & Jennings Débil Nociones de Agentes Fuerte IC-Introducción 30
  31. 31. AGENTE INTELIGENTE Noción Débil: Es la forma más general en que es usado el término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades:  Autonomía.  Habilidad Social.  Reactividad.  Proactividad. IC-Introducción 31
  32. 32. AGENTE INTELIGENTE Noción más fuerte: Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como:  Conocimiento.  Creencias.  Intenciones.  Obligaciones  (Emociones) IC-Introducción 32
  33. 33. SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS) CARACTERISTICAS  Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema  No hay un control global del sistema  Los datos están descentralizados  Computación es asincrónica Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la interoperatividad de sistemas existentes IC-Introducción 33
  34. 34. UN SISTEMA EN IA REQUIERE MUCHO CONOCIMIENTO  VOLUMINOSO  CAMBIANTE  DIFICIL DE REPRESENTAR IC-Introducción 34
  35. 35. INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO Conjunto de Conocimientos y Técnicas que permiten aplicar el saber científico a la utilización del conocimiento. ADQUISICION QUE SE OCUPA DE LA REPRESENTACION INFERENCIA MANTENIMIENTO IC-Introducción 35
  36. 36. INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO • Es la disciplina tecnológica que se centra en el desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de Sistemas Basados en Conocimiento (SBC – KBS) de una forma sistemática, disciplinada y cuantificable (utilizando Ingeniería de Software) • SBC: sistema de software capaz de soportar la representación explícita de conocimiento. IC-Introducción 36
  37. 37. SISTEMA BASADO EN CONOCIMIENTO • SBC: sistema de software que mantienen una gran cantidad de conocimiento (Base de conocimiento) y que incluyen métodos adecuados para explotarlo. • Sistema Experto: es un SBC que contiene el conocimiento utilizados por expertos humanos (imita la actividad de un experto) IC-Introducción 37
  38. 38. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA  TEST DE TURING (www.turing.org.uk/turing/) Comportarse como humano  El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo es totalmente libre) que resulta difícil para un sistema igualar a la contraparte humana EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE • Procesar lenguaje natural • Representar el conocimiento • Razonar automáticamente • Aprendizaje automático • (Visión - Robótica) IC-Introducción 38
  39. 39. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA  TEST DE TURING IC-Introducción 39
  40. 40. EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS Evaluar si el sistema (Agente) se comporta de acuerdo a los objetivos planteados previamente. (E. Rich) IC-Introducción 40
  41. 41. LENGUAJES EN IA:  LISP (COMMON LISP)  Lenguaje funcional - procesamiento simbólico.  PROLOG  Programación lógica  C ( C ++ ) / JAVA  Procedural - Orientación a objetos IC-Introducción 41
  42. 42. APLICACIONES “El campo de la IA está involucrado en la invención de máquinas que ayuden a la gente de distintas formas, dando a las máquinas alguna de las capacidades que los humanos tenemos tales como entender el lenguaje, interpretar imágenes o aprender de la experiencia. Generalmente estas máquinas no se parecen ni actúan de la forma que lo hacen las personas, pero pueden sernos asombrosamente útiles mejorando y asistendo nuestras vidas, y complementando más que reemplazando las cosas que los humanos hacen. Y esta es la meta hacia la cuál estamos trabajando colectivamente." - Tom Mitchell (CMU) IC-Introducción 42
  43. 43. APLICATIONS Artificial intelligence is already very much a part of everyday life in industrialized nations. AI is helping people in every field make better use of information to work smarter, not harder IC-Introducción 43
  44. 44. Ejemplos de Aplicaciones IC-Introducción 44
  45. 45. Petroleum Advisor for the Geochemical and Environmental Sciences PAGES interprets the analysis of drill results provided by a geophysics laboratory. This application was developed in collaboration with Dr. Rick Requejo of Geochemical Solutions International.
  46. 46. T-EXPERT SIDERAR Qué es el T-Expert ? • Es un Sistema Experto orientado al ingeniero de proceso, con herramientas gráficas que le permiten escribir la lógica que el usa para resolver o analizar un problema en un leguaje familiar como lo es un diagrama de flujo. • Este sistema basado en reglas, se combina con los hechos que vienen de Identificación en línea de parámetros del modelo de control. Validación de sensores. Distribución de modelos utilizando conceptos innovadores de plataformas de comunicación. Diagnóstico e identificación de fallas de equipos. Desarrollador, integrador y usuario final campo para forman la base de conocimiento. Esta base de conocimiento es evaluada por un motor de inferencia, que realiza inferencias lógicas. Las inferencias pueden comprender la generación de acciones o la creación de nuevos hechos. Qué es un Sistema Experto ? •Es una rama de Inteligencia Artificial que hace uso extensivo de conocimiento especializado para resolver problemas al mismo nivel que un experto humano. IC-Introducción 47
  47. 47. T-EXPERT SIDERAR Características del sistema: • Alta performance •El sistema debe ser capaz de responder al mismo nivel que el experto en el campo. Manejando datos incompletos o inexactos. • Adecuado tiempo de respuesta • Entendible •El sistema debe ser capaz de explicar los pasos que lo llevaron a su razonamiento. Opuesto al concepto “caja negra” • Flexible •Permite manejar en forma eficiente y modular la actualización de las reglas • Autodocumentado IC-Introducción 48
  48. 48. Input Data Real time data Source base IVISION Shared 1) Data Memory Adquisition 2) Knowledge base Rules Facts 6) Time Registrator User 10) Output Interface 3) 8)Rule Inference Acquisition Engine Interface 5)Explanation Expert Facility 4) Actions Administrator Data Base Recorder 9) Rule Execution Expert Data Real Time Interface Recorder base IVISION 7) Knwoledge refining
  49. 49. T-EXPERT SIDERAR Areas de aplicación: • Diagnóstico : Inferir problemas subyacentes basándose en la observación de evidencia •Interpretación: Explicar datos observados. •Monitoreo: Comparar datos observados contra los esperados para juzgar performance. •Planeamiento: Divisar acciones para llegar a un resultado. •Predicción: Predecir resultado de una situación dada. •Recomendación: Prescribir el tratamiento a un problema. •Control: Regular un proceso. Puede requerir interpretación,diagnóstico,monitoreo planeamiento, predicción y recomendación. IC-Introducción 50
  50. 50. ARCHON: Cooperating Agents for Industrial Process Control ARCHON (ARchitecture for Cooperative Heterogeneous ON-line systems) ha sido el proyecto Europeo más grande de IA Distribuida (Distributed Artificial Intelligence - DAI). Este sistema presenta una arquitectura de propósito general, software framework, y una metodología que ha sido utilizada para soportar y desarrollar sistemas DAI en varios dominios industriales reales. • electricity transportation management • particle accelerator control IC-Introducción 51
  51. 51. Archon- Acelerador de partículas Se utiliza Archon como entorno de trabajo para construir una aplicación DAI (inteligencia artificial distribuida) para control y diagnóstico de fallas en el Proton Synchrotron (PS), uno de los aceleradores de partículas del CERN (Laboratorio Europeo para Partículas Físicas). El complejo PS es el corazón de CERN y facilita los experimentos y además actúa como un inyector para los aceleradores más grandes. IC-Introducción 52
  52. 52. Aceleradores de partículas Son sistemas complejos que generan rayos de partículas, los cuales son utilizados por los científicos para sus experimentos. Los rayos se forman estableciendo ciertas propiedades físicas ( dimensiones del rayo por ej.) a lo largo de su camino dentro del acelerador. Estos parámetros son controlados desde el Sistema de Control. IC-Introducción 53
  53. 53. Por qué la utilización de DAI?  El tamaño del dominio es muy grande como para que se utilice un solo sistema, siendo que DAI presenta el medio de dividir el conocimiento y asignárselo a diferentes agentes, recombinando todo después.  Los sistemas de control se dividen en subsistemas que realizan las actividades, pero estos deben actuar de forma coordinada y coherente.  Existe una gran cantidad de software sobre aceleradores que carecen de inteligencia, entonces Archon es capaz de integrarse con estos para darle interactividad. IC-Introducción 54
  54. 54. Robótica  Robots para múltiples aplicaciones (limpieza, desactivar minas, inspeccionar volcanes, espaciales, ….) Empresa multimillonaria… IC-Introducción 55
  55. 55. Robocup: http://www.robocup.org/
  56. 56. Robocup: Small League  RoboCup is a competition domain designed to advance robotics and AI research through a friendly competition.  Small Size robot soccer is one of the RoboCup league divisions. Small Size robot soccer, or F180 as it is otherwise known, focuses on the problem of intelligent multi-agent cooperation and control in a highly dynamic environment with a hybrid centralized/distributed system. IC-Introducción 57
  57. 57. Robocup: Small League
  58. 58. Robocup: Small League
  59. 59. Herramientas inteligentes  Smart Tools - Companies in health care, finance, and retailing are using artificial-intelligence systems to filter huge amounts of data and identify suspicious transactions. Artificial intelligence (AI) is often a crucial ingredient in their stellar performance.  In fact, AI is now a part of a swath of industries as broad as the BW50 itself. AI software helps engineers create better jet engines.  In factories, it boosts productivity by monitoring equipment and signaling when preventive maintenance is needed.  The Pentagon uses AI to coordinate its immense logistics operations.  And in the pharmaceutical sector, it is used to gain new insights into the tremendous amount of data on the human genome." IC-Introducción 60
  60. 60. UC Berkeley - USA http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/ Areas/AI.html/
  61. 61. Bibliografía • Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell – Prentice Hall (2ª Ed 2003), Cap 1 http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html • Inteligencia Artificial. Modelos Técnicas y Aplicaciones. Escolano Ruiz F. et al. Thomson, 2003. • Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición – Mc Graw Hill 1994, Cap 1 • What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/ IC-Introducción 62

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