introdução aos sistemas especialistas

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Introdução aosSistemas Especialistas

Professor Celso A A Kaestner, Dr. Eng.

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Sistemas Especialistas

• Um Sistema Especialista (SE) é um programa de computador que utiliza conhecimento específico do domínio de um problema e emula a metodologia e desempenho de um especialista para obter soluções de problemas neste domínio.

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Tecnologia dos Sistemas Especialistas

Arquitetura

BASE DE CONHECIMENTO

DADOS ESPECÍFICOS DO CASO

MOTOR DE INFERÊNCIA

INTERFACE COM USUÁRIO:

PERGUNTA/RESPOSTAORIENTADO POR MENUSLINGUAGEM NATURAL

GRÁFICO

APRENDIZAGEM

EXPLANAÇÃO

ESPECIALISTA/ENG. CONHECIMENTO/

PROGRAMADOR SHELL

USUÁRIO

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Desenvolvimento de SE

• Envolve essencialmente o Engenheiro de Conhecimento, o Especialista do domínio do problema e o Usuário final;

• Criação Rápida de Protótipos:

• Sucessivas iterações nas quais as possibilidades são postas à prova pelos futuros usuários.

Correção

Programação

Modelagem do Sistema

Aquisição do Conhecimento

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Quando desenvolver um SE

• O problema justifica o custo e esforço de construção do SE;

• Não existem especialistas disponíveis (no local) para resolver diretamente o problema;

• Existem especialistas para cooperarem na construção do SE;

• O problema pode ser solucionado através de raciocínio simbólico (próximo dos humanos);

• O problema não requer “senso comum”;

• O problema não pode ser resolvido através de métodos computacionais tradicionais;

• O problema não é demasiado grande nem demasiado genérico.

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Construção de SE

Ciclo de Vida (etapas):

• Análise de viabilidade;

• Projeto conceitual;

• Aquisição de conhecimento;

• Representação do conhecimento;

• Validação;

• Transferência de tecnologia e manutenção.

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Ferramentas p/desenvolver SE

• Linguagens gerais x shells;

• Limitações do formalismo de representação de conhecimento escolhido: poder descritivo;

• Limitações do motor de inferência: controle suficiente;

• Área de aplicação: diagnóstico, monitoração e controle, configuração ...

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Conhecimento (dicionário)

• Percepção de algo; o ato, fato ou estado de conhecer e/ou compreensão;

• Aprendizagem: tudo o que foi percebido ou captado pela mente;

• Experiência prática: habilidade;

• Familiaridade com um fato ou lugar;

• Identificação: reconhecimento;

• Informação: os fatos acumulados pela humanidade.

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Conhecimento

• Substância transportável;• Formulação do conhecimento: aspectos

construtivos / comparativos na construção de bases de conhecimento;

• Domínio: uma porção de conhecimento;• Tarefa: é o trabalho objetivo a ser

realizado;• Conhecimento do domínio: de toda a área;• Conhecimento da tarefa: para resolvar

uma instância de problema determinado.

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Aquisição de Conhecimento

• Entrevistas

Especialista EngenheiroConhecimento

Shell

Base de conhecimento

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Aquisição de Conhecimento

• Aprendizagem por interação

Especialista

EngenheiroConhecimento

Base de conhecimento

Sistema interativo de entrevista

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Aquisição de Conhecimento

• Aprendizagem por indução

Especialista

Exemplos e histórico

Base de conhecimento

Sistema de indução

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Tratamento da incerteza

• Teoria de probabilidades, probabilidades condicionais, redes bayesianas;

• Conjuntos difusos, variáveis linguísticas e distribuições de possibilidade;

• Abordagem heurística: fatores de certeza, como no sistema MYCIN.

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Fatores de Certeza

• FC (H, E) = MC(H, E) – MD(H, E);

• MC: medida de crença;

• MD: medida de descrença;

• H: hipótese;

• E: evidência;

• P(H): probabilidade de hipótese H;

• P(H|E): probabilidade condicional da hipótese H, dada a evidência E.

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Fatores de Certeza

• Se P(H) = 1, então MC(H, E) = 1,

senão

MC(H, E) = max{(P(H|E), P(H)} – P(H) /

(1 – P(H)) ;

• Se P(H) = 0, então MD(H, E) = 1,

senão

MD(H, E) = min{(P(H|E), P(H)} – P(H) /

(0 – P(H)) ;

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Fatores de Certeza

• Valores de MC, MD entre 0.00 e 1.00;

• Valores de FC entre –1.00 e +1.00;

• Certeza em H: MC = 1.00 e MD = 0.00, logo FC = +1.00;

• Certeza em ~H (não H): MC = 0.00 e MD = 1.00, logo FC = – 1.00;

• Contradição: MC=1.00 e MD=1.00

• Desconhecimento: MC=0.00 e MD=0.00.

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Fatores de Certeza

Regras para combinação de evidências:• Se X = FC(H, E1) e Y = FC(H, E2) tem-se:• Se X > 0 e Y > 0:

FC(H, E1 AND E2) = X + Y(1 – X);• Se X < 0 e Y < 0:

FC(H, E1 AND E2) = X + Y(1 + X);• Nos outros casos:

FC(H, E1 AND E2) = (X + Y)/(1 – min{X,Y}).

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Fatores de Certeza

Conjunções:

• FC(H1 AND H2, E) =

min{FC(H1,E), FC(H2,E)};

Disjunções:

• FC(H1 OR H2, E) =

min{FC(H1,E), FC(H2,E)};

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Fatores de Certeza

Composições:

• H1 hipótese suportada p/ evidência E1 com FC1;

• H2 hipótese derivada de H1 p/ uso de uma regra;

• Então tem-se FC(H2, E1) =

FC1(H2, H1) max{0, FC(H1, E1)}

Aplicação de regra:• Se A então B (0.8) denota-se por A=(0.8)=>B;• Se A =(x)=> B e B =(y)=> C, então

FC(C) = y.max{0, FC(B)}

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Fatores de Certeza

Exemplo:

• A =(0.8)=> C

C=(0.5)=>D

• B =(0.6)=> C

Cálculos:

• FC(C, A AND B) = 0.8+0.6 – 0.48 = 0.92;

• FC(D, C) = 0.92 x 0.5 = 0.46

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Fatores de Certeza

Exemplo:

• A (0.7)

(A AND B) =(0.8)=> W

• B (0.8)

(B OR C) =(0.7)=> Z

• C (0.9)

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Fatores de Certeza

Exemplo:

1. FC(A AND B,{A,B}) =

min{0.7, 0.8}=0.7

2. FC(W, A AND B)=0.7 x 0.8 = 0.56

3. FC(B OR C,{B,C}) =

max{0.8, 0.9}=0.9

4. FC(Z, B OR C)= 0.7 x 0.9 = 0.63

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• Interpretação: formar conclusões a partir de dados;• Predição: projetar consequências de situações;• Diagnóstico e reparo : determinar a causa de maus

funcionamentos, e prescrever e implementar soluções; • Projeto: configurar componentes de forma a atingir um

objetivo;• Planejamento: obter a sequência de passos para atingir

um objetivo;• Monitoração: comparar o comportamento de um

sistema com aquilo que seria de esperar;• Tutoriais: detectar e corrigir deficiências, e auxiliar

processos de aprendizagem;• Controle: governar o comportamento de um sistema.

Categorias dos Problemas

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Classificação / Diagnóstico

• Sistema MYCIN

• Objetivo: diagnóstico de doenças infecciosas e recomendação de terapias;

• Exemplo de regra:– Se (1) um exame de sangue está disponível E

(2) a contagem de leucócitos é < que 2500

– Então (3) as seguintes bactérias podem estar estar causando a infecção:

E.Coli (0.75), Pseudomonas-aeruginosa (0.5), Klebsiella-pneumoniae (0.5)

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Configuração• Sistema X-CON• Objetivo: configurar os equipamentos dos

sistemas de microcomputadores da DEC-Digital;

• Exemplo de regra:– Se o contexto ativo é a fonte de alimentação E

o adaptador unibus está no gabinete E sua posição no gabinete é conhecida E há espaço disponível para a fonte E existe uma fonte disponível E não existe regulador H7101 disponível

Então adicione um regulador H7101 à ordem.

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Monitoração

• Sistema VM• Objetivo: monitoração de pacientes em

recuperação após problema cardíaco (UTI).• Atividades:

– Validação dos dados dos sensores;

– Acompanhamento e geração de alarmes;– Geração de relatório sumarizado de

acompanhamento;– Avaliação da evolução a longo termo;– Sugestão de terapias.

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Propostas de problemas

1. Classificação / diagnóstico;

2. Configuração;

3. Monitoração e controle.

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Problema de classificação / diagnóstico

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Classificação / diagnósticoConsidere um SE para realizar o diagnóstico de uma

doença, de acordo com as seguintes indicações:• Sintomas => Causadores => Doença.• As doenças possíveis são (x1), (x2) e (x3);• R1: Com 90 % de certeza, se o doente apresenta

o sintoma (a) então estão presentes os elementos causadores (b) e (c) ;

• R2: no caso do sintoma (a) ocorrer, o elemento causador também pode ser (d), mas em casos raros (10%);

• R3: a doença (x1) também ocorre se (b) é verificado, mas apenas em 30 % dos casos;

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Classificação / diagnóstico• R4: Se (c) está presente, então a doença é (x2),

em 98 % dos casos;• R5: se os elementos causadores são (d) e (f) a

doença é (x1) em 95 % dos casos;• R6: se o paciente apresenta o sintoma (e),

então o causador pode ser (f) com 80 % de certeza;

• R7: se (g) é um sintoma, então (f) pode ser o elemento causador, com 55 % de certeza;

• R8: Se (f) é um agente causador, então os elementos causadores (l) e (h) podem ser detectados no paciente com certeza de 75 %;

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Classificação / diagnóstico• R9: A presença de (l) caracteriza a doença (x3)

em 40 % dos casos;• R10: Se (h) ocorre, então o causador (m)

também ocorre em 30 % dos casos;• R11: O agente causador (f) está presente em 50

% dos casos em que o causador (k) ocorre;• R12: Se (g) não é sintoma mas o sintoma (i)

ocorre, então o causador é (k) em 90 % dos casos;

• R13: O sintoma (j) ocorre sempre que (100%) (k) é o agente causador da doença;

• R14: A presença de (k) ocasiona a condição causadora (h) em 80 % dos casos;

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Classificação / diagnóstico

• R15: se a presença de (m) é detectada em conjunto com o sintoma (n), então deve-se considerar a possibilidade (20 %) de que o sintoma (g) ocorra; e

• R16: a presença de (m) indica que a doença é (x3) com 75 % de certeza.

Utilizar Fatores de Certeza (MYCIN) para o manuseio da incerteza.

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Classificação / diagnóstico

Considerando este conhecimento, indique as doenças mais prováveis para os pacientes seguintes:

• P1, que apresenta os sintomas (a), com 75 % de certeza, (i) com 80 %, (n) com 15 % e e (j) com 90 %.

• P2, que apresenta os sintomas (a), com 95 % de certeza, (e) com 20 %, e (i) com 15 %.

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Problema de configuração

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Configuração

Uma empresa de telecomunicações deseja maximizar o fluxo de informações entre suas estações, de forma a atender o maior número possível de clientes;

Considere que a rede disponível é constituída de 4 nós (A), (B), (C) e (D), interligados por links de capacidade limitada, como indicado a seguir;

Os pacotes são transmitidos entre as estações de acordo com capacidades fixas de 10 (tipo 1), 20 (tipo 2) ou 30 (tipo 3).

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Configuração

(A)(B)

(C)

(D)

30100

80 100

70

30

100

50100

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Configuração

Os canais têm configurações limitadas, como indicado:

• De (A) para (B): não admite tipo 3;• De (B) para (A): admite no máximo 2 canais de

tipo 3;• De (A) para (C): não admite tipo 1;• De (C) para (B): não admite tipo 1;• De (D) para (C): não admite tipo 3;• Os canais de (B) para (C), de (C) para (D), de

(B) para (D) e de (D) para (B) não tem limitação.

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Configuração

Considere a existência dos seguintes clientes:• (C1), que necessita transmitir 180

unidades entre (B) e (D) e 20 unidades entre (B) e (A);

• (C2), que necessita transmitir 150 unidades a partir de (A), sendo que destas 100 devem ir para (D) e 50 para (C);

• (C3), que deve transmitir 20 unidades entre (A) e (B) e 30 unidades entre (D) e (C).

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Configuração

Pretende-se vender serviço a um novo cliente que deseja empregar o canal (B)=>(D);

Na configuração atual pode-se realizar os serviços já contratados ?

Como deve ser feita a distribuição ótima de fluxo, de forma que se deixe este canal o mais livre possível para possibilitar a venda do serviço ?

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Problema de monitoração e controle

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Monitoração e controle

Um sistema de abastecimento de líquidos funciona de acordo com a planta indicada a seguir;

O sistema possui 4 tanques (T1, T2, T3, T4), 3 bombas (B1, B2, B3), e duas válvulas (V1 e V2);

Os tanques e as conexões entre estes possuem as capacidades indicadas em unidades de volume (u) e de fluxo (u/t);

Há sensores para a medição dos níveis em cada tanque.

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Monitoração e controle

Fonte(inesgotável)

Sumidouro(min 1.0 u/t)

T2(20 u)

T1(50 u)

T3(30 u)

T4 (10u)XB1

XB2

XB3 1.0 u/t

x V1

XV2

1.5 u/t

0.5 u/t

1.0 u/t

0.5 u/t

2.0 u/t

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Monitoração e controle

Considere o desenvolvimento de um SE para o controle das bombas e das válvulas, de forma a manter o fornecimento mínimo exigido pelo sumidouro;

As condições de operação deverão ser monitoradas e modificadas incrementalmente a cada unidade de tempo (t);

A situação de inicialização do processo (start-up) deve ser considerada;

Também devem ser consideradas situações de operação na presença de falhas em B1, B2 ou B3.

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Monitoração e controle

Restrições adicionais:• Os volumes dos tanques devem ser

respeitados;• O nível de T2 deve ser no mínimo 30% do

total.

Objetivo:• Definir as regras de operação para o sistema e

simular sua operação.

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• Desenvolver os correspondentes sistemas especialistas em CLIPS;

• Atuação em 3 equipes na sala;

• Discussão dia 28/4/5.