Pacientes y Sistema Experto

7/25/2019 Pacientes y Sistema Experto

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Deteccin de la condicin de un paciente por enfermedad opor condicin fsica utilizando un sistema experto


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ndice

Resumen3

Antecedentes 4

Planteamiento del Problema .................................................................... 7

Objetivo General ...................................................................................... 7

Justificacin .............................................. Error! Marcador no definido.

Objetivos Especficos ............................... Error! Marcador no definido.

Marco Terico .......................................................................................... 7

Estado del Arte 13

Cronograma ............................................. Error! Marcador no definido.

Anexo 1 15

Anexo 2. 28

Referencias32


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Resumen

En los ltimos aos la medicina ha tenido un avance tecnolgico bastante

notorio ya que hoy en da se buscan nuevas mejoras tecnolgicas para la

prevencin e incluso la cura de algunas enfermedades, para el ser

humanos realizar dicha investigacin para conocer e incluso poder alargar

la vida de un paciente perviviendo dichas enfermedades o detectndolas

tiempo.

La propuesta de este trabajo es sobre la investigacin de la deteccin de

enfermedades ya se por enfermedad natural o por condicin fsica a travs

de un sistema experto.

Antecedentes

Los sistemas expertos son la rama de la inteligencia artificial que hace

uso del conocimiento especializado para resolver ciertos

problemas[Riley,2009], tambin son conocidos como programas basados

en conocimientos [Amador,1996],pero en el ao de 1999 Jackson deca

que eran conocidos como mquinas que piensan y razonan como un

experto en cierta especialidad o campo[Jackson,1999],otro concepto es

que 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, costos

reducido, peligro reducido, permanencia, experiencia mltiple, mayor

confiabilidad, respuesta rpida, bases de datos inteligentes [Riley,2009],

otras ventajas de estos son Los conocimientos de un sistema experto

pueden ser copiados y almacenados fcilmente, siendo muy difcil la

prdida de stos [Amandor,1996], al igual de poder trabajar en entornos

hostiles y peligrosos [Martin, 2003] , y siempre estar disponibles

ininterrumpidamente de da y noche, ofreciendo siempre su mximodesempeo

Existen diferentes tipos de sistemas operativos cada autor maneja sus

definiciones de los diferentes tipos de sistemas expertos, en 1989 se

manejaban estos tipos basados en reglas, basados en casos cbr (case

Based Reasoning). basados en redes [castillo, 1989], despus en el 1996

eran conocidos como independientes, hbridos y dedicados [amador,


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1996], en el 2003 se manejaron solo dos tipos deterministas y

estocsticos [Martin, 2003], para el 2010 Ponce los manejo con estos

nombres, diagnostico, diseo y planeacin [Ponce,2010].

Se dice que los sistemas expertos tienen muchas aplicaciones y se han

aplicado casi a todos los campos del conocimiento. Algunos se handiseado cmo herramientas de investigacin, mientras que otros

satisfacen importantes funciones de negocio e industriales. Un ejemplo de

sistema experto usado en negocios de rutina es el sistema XCON

[Riley,2009]. Crdoba dice que los sistemas expertos tienen como

principales aplicaciones las gestiones empresariales debido a que; Casi

todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones

bsicas de tratamiento de la informacin: contabilidad general, decisiones

financieras, gestin de la tesorera, planificacin, etc. Este trabajo implica

manejar grandes volmenes de informacin y realizar operaciones

numricas para despus tomar decisiones[Riley,2009]. Esto crea un

terreno ideal para la implantacin de los Sistemas Expertos. Adems, los

Sistemas Expertos tambin se aplican en la contabilidad en apartados

como: Auditoria (es el campo en el que ms aplicaciones de Sistemas

Expertos est realizando) Fiscalidad, planificacin, anlisis financiero y la

contabilidad financiera. [ Crdoba, 1988]. Madruga menciona que las

principales aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas

con el mundo empresarial. Esto se debe a que resultan muy tiles en

funciones como la contabilidad, tesorera, gestiones internas.

El campo que ms aplicaciones de sistemas expertos est realizando es

el de la auditora [Madruga,2013]. Jackson piensa que las aplicaciones

dependen del tipo de problema a resolver, los mbitos de aplicacin en

los que ms se han utilizado los sistemas basados en el conocimiento son

los siguientes: Sistemas de ayuda a la toma de decisiones, Configuracin,

Diagnstico, etc. [ Jackson, 1999] Uno de los sistemas expertos que

mejor dieron resultado fue el XCOM el sistema XCON es probablemente

uno de los sistemas expertos de usos rutinario ms exitoso y ahorra a la

DEC millones de dlares al ao, reduce el tiempo para configurar los

pedidos y mejorar su exactitud. XCON puede configurar una orden

promedio en cerca de dos minutos, quince veces ms rpido que un ser

humano. [Riley,2009].

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

modular, medios de explicacin, semejanza con el proces cognitivo


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humano. [Riley,2009]. Badiru dice que las reglas son Obtener las

limitaciones de los datos, Generar estructuras candidatas, Predecir

espectros 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 explicacin, limitaciones.

[ponce,2010].

En los sistemas expertos existen diferentes tipos en esta ocasin

hablamos de los sistemas expertos hbridos el cual Riley nos dice que

son, Sistemas hbridos inteligentes que denotan a los sistemas software

que emplean, en paralelo, una combinacin de modelos de Vida artificial,

mtodos y tcnicas de stos subcampos como Neuro-Fuzzy

programacin, Sistemas Difusos expertos, Sistemas, Conexionistas

expertos, Redes neuronales evolutivas. [Riley,2009] Jackson dice que

Son una tcnica para captar el conocimiento tcito de un dominio muy

especfico proveniente de los empleados habilidosos de la organizacin. [

Jackson, 1999] otra definicin es la de Amador que nos dice que, en este

caso, al igual que ocurra con los sistemas expertos independientes,

tambin se emplean como soporte fsico un nico ordenador.

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

Un sistema embebido consiste en un sistema de computacin cuyo

hardware y software estn especficamente diseados y optimizados para

resolver un problema concreto eficientemente [Riley,2009]. El trmino

"embebido" (tambin se le conoce como empotrado) hace referencia al

hecho que la electrnica o el sistema electrnico de control es una parte

integral del sistema en que se encuentra. [Arilla, 2009]. Otra definicin es

la de amador la cual dice que un sistema experto en este caso se

encuentra incrustado y difuminado dentro de una aplicacin ms general y

no resulta posible distinguirlo, como elemento independiente, de entre el

resto de componentes que integran el programa principal.

Los sistemas expertos nos ayudan a resolver muchos problemas, pero

tambin tiene sus problemas y limitaciones las cuales Madruga nos

menciona y las describe como Sentido comn: Para un Sistema Experto

no hay nada obvio [Riley,2009]. Por ejemplo, un sistema experto sobre

medicina podra admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no

ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no

puede gestar hijos. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos

mantener una conversacin informal mientras que con un Sistema

Experto no podemos.


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Capacidad de aprendizaje:

Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de

errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado. Perspectiva

global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las

cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestionessecundarias [Riley,2009].

Capacidad sensorial.

Un sistema experto carece de sentidos. Flexibilidad: Un humano es

sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolucin de un

problema. Conocimiento no estructurado: Un sistema experto no es capaz

de manejar conocimiento poco estructurado. [Madruga,2013]. tambin

Amador maneja sus problemas y limitaciones Tienen una nocin muy

limitada acerca del contexto de problema, y no pueden percibir todas las

cosas que un experto humano puede apreciar de una situacin Pueden

existir decisiones que slo son de competencia para un ser humano y no

una mquina. No saben cmo subsanar sus limitaciones, no son capaces

de trabajar en equipo o investigar algo nuevo. Son muy costosos de

desarrollar y mantener[Riley,2009]. Tareas que realiza un Sistema

Experto Monitorizacin.

Los Sistemas Expertos carecen de sentido comn, para un sistema

experto no hay nada obvio adems no podemos mantener una

conversacin informal con estos sistemas. Para un 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 de un Sistema Experto, personas con poca experiencia

pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal

especializado". [Riley,2009] al igual que Jackson deca que Los Sistemas

Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma

ms rpida que los expertos humanos. [ Jackson, 1999] otro que

explicaba por qu utilizar un sistema experto fue Crdoba quien deca que

Los Sistemas Expertos razonan, pero en base a un conocimiento

adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. [ Crdoba, 1988] al igualque Madruga quien dice que Se ha comprobado que los Sistemas

Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista

humano. cuando los expertos humanos en una determinada materia son

escasos [Riley,2009].


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Planteamiento del Problema

Detectar las enfermedades, diferencindolas entre enfermedad natural o

enfermedad por condicin fsica etc.

Hiptesis

Si se aplica el sistema experto que detecta las enfermedades, se espera

obtener la deteccin de la enfermedad.

Objetivo General

Utilizar un sistema experto que detecte las enfermedades y pueda indicar

si es enfermedad natural o enfermedad por condicin fsica

Marco Terico

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

Teora 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]

Definicin y caractersticas de los sistemas expertos [Martin, 2003]

[Ponce,2010] [Madruga,2013]


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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]

Metodologa para la construccin 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]

Sistemas expertos y la medicina [Riley,2009] [Amador,1996] [Martin,

2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]

Inteligencia artificial en la medicina [Riley,2009] [Amador,1996] [Martin,

2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013] [Bellman, 1978] [Haugeland, 1985]

[Charniak, 1985]

La siguiente informacin se encuentra en anexo 1

Estado del arte

Sistemas expertos educativos en medicina: mecca, un ejemplo

[Vivian,20013]

Dendral - el primer sistema experto basado en conocimiento[santana,2009]

Sistema experto para control inteligente de las variables ambientales de

un edificio energticamente eficiente [sierra,2000]


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Sistema experto difuso para determinar perfiles criminolgicos

[Cardona,2010]

Diag., un sistema experto para el diagnstico de anomalas craneofaciales

[Guevara,2013]

La siguiente informacin se encuentra en anexo 2

MARCO METODOLOGICO

Implementacin de un sistema Experto para el diagnstico de desnutricin en

nios menores de 5 aos utilizando lgica Fuzzy [Marn,2013]

IMPLEMENTACIN DE UN SISTEMA EXPERTO COMO APOYO EN EL DIAGNSTICO

DE ENFERMEDADES Y MANEJO DE EXPEDIENTES CLNICOS [lvarez,2013]

Sistemas expertos en el diagnstico diferencial en el diagnstico de las

hipercalcemias [Prez,1994]

Sistema experto de diagnstico mdico del sndrome de guillan barre [Soto,

2002]

Sistema en el diagnstico de enfermedades [Garzn,2000]

Un sistema experto difuso en la Web para diagnstico de diabetes

[Gutirrez,2015]

Sistema experto basado en casos para el diagnstico de la hipertensin arterial

[Rodrguez,2011]

Metodologas para el desarrollo de sistemas multi-agente [Gomez,2003]


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Objetivos particulares

Diferenciar entre enfermedades naturales y enfermedades por condicin fsica

Existen sistemas expertos que permiten detectar infecciones a partir de

exmenes de sangre, cultivos de bacterias otros permiten hacer el diagnsticomdico y formulaciones de medicamentos a partir de los sntomas que reporta

el paciente [Garzn,2000]

Para la deteccin de enfermedades de deben realizar una clasificacin de las

distintas enfermedades naturales o por condicin fsica.

Consultar a los distintos expertos

Desarrollo de la base de datos de las enfermedades

Presentacin de los resultados


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ANEXO 1

Sistemas expertos

En 1978 se deca que la inteligencia artificial era la automatizacin de actividades que

vinculamos con procesos de pensamiento humano y actividades tales como toma de

decisiones, resolucin de problemas y aprendizaje [Bellman, 1978], en 1985 se dieron a

conocer dos nuevas definiciones de Inteligencia Artificia una de ellas es la interesante

tarea 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 modelos

computacionales [Charniak, 1985], adems tambin se piensa que la IA es un campo de

estudios que se enfoca en la explicacin y emulacin de la conducta inteligente en funcin

de procesos computacionales [Schalkoff, 1990],en la inteligencia artificia existen varias

ramas las cual en esta ocasin vamos a tomar la rama de los sistemas expertos.

Riley en 2009 deca que los sistemas expertos son la rama de la inteligencia artificial que

hace uso del conocimiento especializado para resolver ciertos problemas [Riley,2009],

tambin son conocidos como programas basados en conocimientos [Amador,1996],pero

en el ao de 1999 Jackson deca que eran conocidos como mquinas que piensan y

razonan como un experto en cierta especialidad o campo [Jackson,1999],otro concepto

es que son sistemas computacionales que ejecuta un proceso de razonamiento similar al

que realiza un experto humano [Badiru,1992].

Se dice que las ventajas de los sistemas experto son: la mayor disponibilidad, costos

reducido, peligro reducido, permanencia, experiencia mltiple, mayor confiabilidad,respuesta rpida, bases de datos inteligentes [Riley,2009], otras ventajas de estos son Los

conocimientos de un sistema experto pueden ser copiados y almacenados fcilmente,

siendo muy difcil la prdida de stos [Amandor,1996], al igual de poder trabajar en

entornos hostiles y peligrosos [Martin, 2003] , y siempre estar disponibles

ininterrumpidamente de da y noche, ofreciendo siempre su mximo desempeo.

Existen diferentes tipos de sistemas operativos cada autor maneja sus definiciones de los

diferentes tipos de sistemas expertos, en 1989 se manejaban estos tipos basados en

reglas, basados en casos cbr (case Based Reasoning). basados en redes [castillo, 1989],

despus en el 1996 eran conocidos como independientes, hbridos y dedicados [amador,1996], en el 2003 se manejaron solo dos tipos deterministas y estocsticos [Martin, 2003],

para el 2010 Ponce los manejo con estos nombres, diagnostico, diseo y planeacin

[Ponce,2010].


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La etapa de desarrollo de los sistemas expertos depende a los autores Luis amador maneja

estas etapas definicin del problema, bsqueda del experto o de la fuente del

conocimiento, identificacin de los conceptos, seleccin del soporte: hardware y

software, adquisicin del conocimiento, representacin del conocimiento, desarrollo de

un prototipo, adquisicin del conocimiento y mantenimiento y actualizacin [Amador,

1996], mientras que Riley solo maneja 3 etapas desarrollo, utilizacin, mantenimiento[Riley,2009], Harmon tiene 5 etapas las cuales son Identificacin, Conceptualizacin,

Formalizacin, Implementacin, Prueba [Harmon,1988], mientras Martin maneja 6

etapas Conceptualizacin, Formalizacin, Implementacin, Prueba, Integracin,

Mantenimiento. [Martin, 2003], los cales todas las etapas son parecidas a pesar de los

diferentes conceptos que manejan los autores.

La etapa de desarrollo llamada identificacin trata que los desarrolladores y expertos

identifican los problemas y subproblemas, formulan los objetivos globales del sistema y

definen las necesidades de hardware y software. En esta etapa se estudia tambin la

relacin costo-beneficio esperada. [Amador, 1996], adems de determina lascaractersticas del problema. En esta etapa se pretende determinar la naturaleza del

problema y los objetivos precisos que indique exactamente cmo se espera que el sistema

experto contribuya a la solucin de los problemas.

Existir una interaccin entre experto e ingeniero. Cuando el experto en el dominio

muestre distintos casos, el ingeniero del conocimiento desarrolla una "primera"

descripcin del problema. Normalmente el experto no est de acuerdo con ella, o, mejor

dicho, no siente que se representa el problema en su totalidad, entonces el ingeniero

reformular la descripcin. Esta actividad continua hasta que ambos estn de acuerdo en

la descripcin. [Harmon,1988], tambin es considerable que previo al inicio del desarrollo

de cualquier tipo es de suma importancia que se realice una descripcin lo ms detallas

pasible de la cuestin que se va intentar resolver [Amador,1996], y determinar las

caractersticas del problema [Martin, 2003].

La etapa de conceptualizacin es disear estructuras para organizar el conocimiento

[Amador, 1996], adems de que una vez que se ha identificado el problema en el cual el

sistema experto debe actuar, la siguiente etapa consiste en encontrar el conocimiento

ms fino. Encontrar conceptos que representen el conocimiento.

En el proceso de desarrollo de un sistema experto no slo debe ser iterativa cada etapa,

sino que tambin deben serlo las relaciones entre etapas. Como cada etapa es ms

detallada que la etapa anterior, cualquiera de ellas puede descubrir un fallo en la etapa

precedente. La omisin de un elemento clave en la descripcin puede provocar

incongruencias en la etapa de identificacin, esto induce a una revisin de los objetivos.

Podemos notar que el desarrollo del sistema expertos es cclico en estas dos etapas


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preliminares. [harmon,1988] al igual que inferir posibles consecuencias a partir de una

situacin problema [Martin, 2003].

La etapa de conceptualizacin se refiere a desarrollar planes para llegar a las metas

[harmon,1988], y a realizar formulacin de las reglas que incorporen el conocimiento. Se

pretende en esta ocasin usar las herramientas y tcnicas predeterminadas paraimplementar una primera versin o prototipo del sistema. Este prototipo est destinado

a 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 a

todos los campos del conocimiento. Algunos se han diseado cmo herramientas de

investigacin, mientras que otros satisfacen importantes funciones de negocio e

industriales. Un ejemplo de sistema experto usado en negocios de rutina es el sistema

XCON [Riley,2009]. Crdoba dice que los sistemas expertos tienen como principales

aplicaciones las gestiones empresariales debido a que; Casi todas las empresas disponen

de un ordenador que realiza las funciones bsicas de tratamiento de la informacin:

contabilidad general, decisiones financieras, gestin de la tesorera, planificacin, etc.

Este trabajo implica manejar grandes volmenes de informacin y realizar operaciones

numricas para despus tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantacin

de los Sistemas Expertos. Adems, los Sistemas Expertos tambin se aplican en la

contabilidad en apartados como: Auditoria (es el campo en el que ms aplicaciones de

Sistemas Expertos est realizando) Fiscalidad, planificacin, anlisis financiero y la

contabilidad financiera. [ Crdoba, 1988]. Madruga menciona que las principales

aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas con el mundo empresarial. Esto

se debe a que resultan muy tiles en funciones como la contabilidad, tesorera, gestiones

internas

El campo que ms aplicaciones de sistemas expertos est realizando es el de la auditora

[Madruga,2013]. Jackson piensa que las aplicaciones dependen del tipo de problema a

resolver, los mbitos de aplicacin en los que ms se han utilizado los sistemas basados

en el conocimiento son los siguientes: Sistemas de ayuda a la toma de decisiones,

Configuracin, Diagnstico, etc. [ Jackson, 1999] Uno de los sistemas expertos que mejor

dieron resultado fue el XCOM el sistema XCON es probablemente uno de los sistemas

expertos de usos rutinario ms exitoso y ahorra a la DEC millones de dlares al ao, reduce

el tiempo para configurar los pedidos y mejorar su exactitud. XCON puede configurar una

orden promedio en cerca de dos minutos, quince veces ms rpido que un ser humano.

[Riley,2009].

El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema de

produccin basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978

para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment

Corporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los


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requerimientos del cliente. [Madruga,2013] XCON se us por primera vez en la planta de

DEC en Salem, New Hampshire. Este tena alrededor de 2500 reglas. Para 1986, haba

procesado 80000 rdenes y alcanzaba un 95-98% de precisin. Se estimaba que le

ahorraba a DEC 25 millones de dlares al ao reduciendo la necesidad de dar a los clientes

componentes gratuitos cuando los tcnicos cometan errores, aumentando la velocidad

del proceso de ensamblaje e incrementando la satisfaccin del cliente. [Nilsson,2001]XCON interactu con el personal de Ventas, haciendo preguntas crticas antes de imprimir

una hoja de especificaciones para un sistema coherente y efectivo. [Alty,1984] Riley

describe los sistemas expertos utilizados en la ingeniera y nos dice cuales son y para que

los utilizan Reactor: diagnosticar/remediar accidentes de reactor, Delta:

diagnosticar/remediar locomotoras GE, Steamer: instruir en operacin, planta de energa

a vapor. [Riley,2009] Riley y Jackson nos dicen que los elementos que componen a un

sistema experto son interfaz de usuario, medio de explicacin, memoria activa: en base

de datos global, mecanismo de inferencia, agenda, medio para la adquisicin del

conocimiento. [Riley,2009], [jackson,1999] mientras que amador maneja Base de

conocimientos, Base de hechos, Motor de inferencia, Interface hombre-mquina.[Amador,1996] y Nilsson nos describe 3 elementos Esencialmente son tres los elementos

que componen un Sistema Experto, por un lado, la base de datos en la cual se refleja el

saber a escala elemental, por otro, la interfaz, autntico programa al uso utilizado por el

sistema con un doble propsito, para comunicarse con el usuario a la vez que manejar y

trabajar con la base de datos. El tercer elemento de un Sistema Experto es un ente

abstracto llamado Base de Conocimiento, que surge de la interaccin de la base de datos

con 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 conocimiento

operativo. [ Nilsson,2001].

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

explicacin, semejanza con el proces cognitivo humano. [Riley,2009]. Badiru dice que las

reglas son Obtener las limitaciones de los datos, Generar estructuras candidatas, Predecir

espectros 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 explicacin, limitaciones. [ponce,2010].

En los sistemas expertos existen diferentes tipos en esta ocasin hablamos de los sistemas

expertos hbridos el cual Riley nos dice que son, Sistemas hbridos inteligentes que

denotan a los sistemas software que emplean, en paralelo, una combinacin de modelosde Vida artificial, mtodos y tcnicas de stos subcampos como Neuro-Fuzzy

programacin, Sistemas Difusos expertos, Sistemas, Conexionistas expertos, Redes

neuronales evolutivas. [Riley,2009] Jackson dice que Son una tcnica para captar el

conocimiento tcito de un dominio muy especfico proveniente de los empleados

habilidosos de la organizacin. [ Jackson, 1999] otra definicin es la de Amador que nos

dice que, en este caso, al igual que ocurra con los sistemas expertos independientes,


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tambin se emplean como soporte fsico un nico ordenador. El conjunto de hardware y

software aparece como entorno cerrado, sin interaccin alguna con otros sistemas

expertos, sean estos de la tipologa que sean. En reas de aplicacin como son las militar

o la industrial, resultan bastante frecuentes el que utilicen programas de este tipo.

[Amador,1996] y Badiru dice que Los sistemas hbridos buscan construir mecanismos ms

potentes 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 sistema

embebido consiste en un sistema de computacin cuyo hardware y software estn

especficamente diseados y optimizados para resolver un problema concreto

eficientemente. El trmino "embebido" (tambin se le conoce como empotrado) hace

referencia al hecho que la electrnica o el sistema electrnico de control es una parte

integral del sistema en que se encuentra. [Arilla, 2009]. Otra definicin es la de amador

la cual dice que un sistema experto en este caso se encuentra incrustado y difuminado

dentro de una aplicacin ms general y no resulta posible distinguirlo, como elementoindependiente, de entre el resto de componentes que integran el programa principal. Su

labor, por lo general, se suele concretar en la ejecucin de una actividad ms 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 embebidos

y los dispositivos mviles es cada vez ms importante en la vida cotidiana. Ya sea en

avinica, la industria del automvil y transporte, telfonos mviles, las aplicaciones de

consumo, as como en la gestin de las aplicaciones ms convencionales, los factores de

la movilidad y el progreso en la integracin de los componentes tecnolgicos que afectan

a la arquitectura de las aplicaciones mviles son cada vez ms evidentes. [Madruga,2013].

Los sistemas expertos nos ayudan a resolver muchos problemas, pero tambin tiene sus

problemas y limitaciones las cuales Madruga nos menciona y las describe como Sentido

comn: Para un Sistema Experto no hay nada obvio [Bellman, 1978] Por ejemplo, un

sistema experto sobre medicina podra admitir que un hombre lleva 40 meses

embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no

puede gestar hijos. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una

conversacin informal mientras que con un SE no podemos. Capacidad de aprendizaje:

Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que

un SE haga esto es muy complicado [Charniak, 1985]. Perspectiva global: Un experto

humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y

separarlas de cuestiones secundarias. Capacidad sensorial: Un sistema experto carece de

sentidos. Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para

la resolucin de un problema. Conocimiento no estructurado: Un sistema experto no es

capaz de manejar conocimiento poco estructurado. [Madruga,2013]. tambin Amador

maneja sus problemas y limitaciones Tienen una nocin muy limitada acerca del contexto


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de problema, y no pueden percibir todas las cosas que un experto humano puede apreciar

de una situacin Pueden existir decisiones que slo son de competencia para un ser

humano y no una mquina [Haugeland, 1985]. No saben cmo subsanar sus limitaciones,

no son capaces de trabajar en equipo o investigar algo nuevo. Son muy costosos de

desarrollar y mantener. Tareas que realiza un Sistema Experto

Monitorizacin[Amador,1996].

La monitorizacin es un caso particular de la interpretacin, y consiste en la comparacin

continua de los valores de las seales o datos de entrada y unos valores que actan como

criterios de normalidad o estndares. Se trata de que el programa pueda determinar en

cada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos, anticipndose a los

posibles incidentes que pudieran acontecer. [Amador,1996]. Nilson nos dice que Es

evidente que para actualizar se necesita de reprogramacin de estos (tal vez este sea una

de sus limitaciones ms acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo

en dinero y tiempo, adems que estos programas son poco flexibles a cambios y de difcil

acceso a informacin no estructurad [Amador,1996].

Los Sistemas Expertos carecen de sentido comn, para un sistema experto no hay nada

obvio adems no podemos mantener una conversacin informal con estos sistemas. Para

un 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 de

un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que

requieren un "conocimiento formal especializado". [Riley,2009] al igual que Jackson deca

que Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma

ms rpida que los expertos humanos. [ Jackson, 1999] otro que explicaba por qu utilizar

un sistema experto fue Crdoba quien deca que Los Sistemas Expertos razonan, pero en

base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. [ Crdoba, 1988]

al igual que Madruga quien dice que Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen

al 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 conclusiones

errneas[Amador,1996]. Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de

considerarse para obtener una conclusin. [Madruga,2013]. En los distintos libros se

maneja la arquitectura de un sistema experto la cual Alty nos maneja como Motor de

inferencia.

El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un mdulo conocido

como el motor de inferencia [Amador,1996]. Dicho motor de inferencia trabaja con la

informacin contenida 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 Martn dice Base de conocimientos, es la parte


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del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el

conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos.

Una forma clsica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas.

Una regla es una estructura condicional que relaciona lgicamente la informacin

contenida en la parte del antecedente con otra informacin contenida en la parte delconsecuente. [Martin 2003]. Al igual que Amador dice que la arquitectura es Base de

hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han

descubierto durante una consulta. durante una consulta con el sistema experto, el usuario

introduce la informacin del problema actual en la base de hechos.

El sistema empareja esta informacin con el conocimiento disponible en la base de

conocimientos para deducir nuevos hechos. [Amador,1996], pero Riley nos dice que

Subsistema de explicacin.

Una caracterstica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento.

usando el mdulo del subsistema de explicacin, un sistema experto puede proporcionaruna explicacin al usuario de por qu est haciendo una pregunta y cmo ha llegado a

una conclusin[Amador,1996]. este mdulo proporciona beneficios tanto al diseador del

sistema como al usuario [Riley,2009].

El diseador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la

transparencia del sistema. [Riley,2009] y Bellman nos dice Interfaz de usuario.

La interaccin entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural.

Tambin es altamente interactiva y sigue el patrn de la conversacin entre seres

humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es

especialmente importante el diseo del interfaz de usuario [Riley,2009]. Un

requerimiento bsico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener

informacin fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseo de las

cuestiones. [Bellman, 1978].

Los sistemas expertos tienen muchos campos de aplicacin Badiru nos dice que en la

Medicina: Los sistemas expertos enfrentan tareas tales como la resolucin de problemas,

razonamiento automtico y aprendizaje automtico [Riley,2009]. Es tpico el estudio de

estos sistemas inteligentes en dominios especficos del conocimiento, como la medicina.Los programas en esta rea se pueden clasificar en: Mtodos de contestacin prefijada,

formados por algoritmos aritmticos lgicos, en los cuales el control y el conocimiento

estn juntos y estn escritos en lenguajes procedimentales. Mtodos estadsticos que se

clasificaban en Bayesianos, de anlisis discriminantes y anlisis secuencial. [Badiru,1992].

Amador nos dice Anlisis de estados financieros: Es un equivalente a los estados de salud

en la medicina[Riley,2009].


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El anlisis de estados financieros se divide en tres fases. a. Examen o revisin. Se revisan

documentos contables como balance, cuenta de prdidas y ganancias, etc. utilizando para

ello una serie de tcnicas o procedimientos especficos (comparaciones de masas

patrimoniales, porcentajes) [Riley,2009]. Se analiza e interpreta la informacin antesrecopilada y se obtiene un panorama de la situacin actual de la empresa.

c. Por ltimo, se predicen soluciones para ayudar a mejorar la situacin futura de la

empresa. [Amador,1996] Riley nos dice que en la Industria.

Los Sistemas Expertos en la industria se aplican principalmente en: Diagnstico de control

de calidad, Deteccin y actuacin en caso de alarmas y emergencias, Configuracin de

equipos y sistemas bajo demanda, Generacin de especificaciones y manuales de

utilizacin, mantenimiento y reparacin de sistemas fabricados bajo demanda, Control de

procesos industriales, Gestin optima de los recursos. [Riley,2009] y Ponce hacereferencia a la Electrnica, informtica y telecomunicaciones.

Las aplicaciones principales de los sistemas expertos son: Diseo de circuitos de alto grado

de integracin, Sistemas inteligentes de autodiagnstico contenidos. Configuracin de

equipos y sistemas, Control de redes de comunicacin, Programacin automtica. Ajuste

de equipos y sistemas, Optimizacin de programas de computadoras. [Ponce,2010].

Existen muchos ejemplos de sistemas expertos En la Industria

DELTA, de General Electric Company, para reparacin de locomotoras disel y elctricas.Aldo en Disco que repara calderas hidrostticas giratorias para la eliminacin de

bacterias. Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking

Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. [Riley,2009]. Fueron creadas en solicitud

de una creciente demanda de Sistemas Expertos formando una inversin total de 300

millones de dlares. Las mquinas Lisp eran su producto principal, (ordenadores que

ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central) y el otro

producto fueron las herramientas de desarrollo de Sistemas Expertos. [Riley,2009].

En MedicinaETT. Clasifica pacientes con problemas de arterias coronarias. Identifica varios factores

que determinan los diagnsticos que emite como la edad, las condiciones actuales del

paciente, su historial mdico, entre otros factores. [Riley,2009]

SPACEMED. Este es un Sistema Experto para asistencia en emergencias mdicas que

sucedan durante un vuelo espacial o aborde de una estacin espacial en rbita. La

principal caracterstica de este sistema experto es un diagnstico rpido en casos de


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envenenamiento, resultado de la inhalacin de contaminantes txicos liberados en la

cabina o en la nave espacial. Este sistema provee indicaciones para el tratamiento de

cualquier tipo particular de envenenamiento. [Badiru,1992].

En Anlisis de Estados Financieros AFIN. Realiza un anlisis de estados financieros en la

empresa basndose en el Plan General de Contabilidad Espaol de 1990.AIDE. Ayuda en el diagnstico de empresas de la Central de Balances del Banco de Francia

[Riley,2009]. ALFEX. Proyecto referente a la creacin de Sistemas Expertos capaces de

asesorar sobre la salud financiera de una empresa, as como desarrollar bases de

conocimiento y herramientas adecuadas para manejarlas.

ANALYSIS. Clasifica funcionalmente el balance y la cuenta de prdidas y ganancias.

[Amador,1996].

En la Aviacin del tipo de los SE en calendarizacin ARMAC, GADS, RAMP, SALTO, RMAS,

AAMPS, ACAMS, MOCA, ARIES, EXPICS, Duty Roster System, Aeroplan. Incluyen su uso en

empresas como United Airlines, Air Canada, entre otras [Riley,2009] .

Del tipo de planeo de vuelos y configuraciones. AALP y MD-11 Interior Design Config

System. [Ponce,2010].

La forma de interactuar de los sistemas expertos con los usuarios puede ser de distintas

formas una es como lo dice Riley Verificador. El usuario intenta comprobar la validez del

desempeo del sistema. [Riley,2009] o Tutor. El usuario da informacin adicional al

sistema o modifica el conocimiento que ya est presente en el sistema. [Badiru,1992]

tambin puede ser alumno. El usuario busca rpidamente desarrollar pericia personal

relacionada con el rea especfica mediante la recuperacin de conocimientos

organizados y condensados del sistema. [ponce,2010] y cliente. El usuario aplica la pericia

del sistema a tareas especficas reales. [ Nilsson,2001]. Los componentes de un sistema

experto son Subsistema de control de coherencia. Este componente previene la entrada

de informacin incoherente en la base de conocimiento. Es un componente muy

necesario, a pesar de ser un componente reciente. [Badiru,1992] Subsistema de

adquisicin de conocimiento. Se encarga de controlar si el flujo de nuevo conocimiento a

la base de datos es redundante. Slo almacena la informacin que es nueva para la base

de datos. [ponce,2010] Motor de inferencia. Este componente es bsico para un SE; se

encarga de obtener conclusiones comenzando desde el conocimiento abstracto hasta el

conocimiento concreto. Si el conocimiento inicial es muy poco, y el sistema no puede

obtener ninguna conclusin, se utilizar el subsistema de demanda de informacin.

[jackson,1999] Subsistema de explicacin. Este componente entra en ejecucin cuando el

usuario solicita una explicacin de las conclusiones obtenidas por el SE. Esto se facilita

mediante el uso de una interfaz. [Madruga,2013]

Las partes principales de un sistema son La base de conocimiento: La base de

conocimiento es una base de datos que posee una informacin y unas reglas especficas

sobre una materia o tema determinado.


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En la metodologa tradicional, la base de conocimiento se conforma de objetos y

atributos [Riley,2009] . Un objeto es una conclusin que es definida por sus atributos

relacionados; y un atributo es una caracterstica o cualidad especfica que ayuda a definir

un objeto. [Jackson,1999] adems de El motor de inferencia Para construir un motor de

inferencia, existen tres mtodos bsicos: encadenamiento hacia adelante,

encadenamiento hacia atrs y reglas de produccin. [Martin, 2003] del Mtodo deencadenamiento hacia adelante A este mtodo se le llama conducido por datos, porque

el motor de inferencia utiliza la informacin que el usuario le proporciona para moverse

a travs de una red de operadores AND y operadores OR hasta que encuentra un punto

terminal que es el objeto. Si el motor de inferencia no puede encontrar un objeto que

cumpla con los requisitos, el SE pide ms informacin. [Amandor,1996] y del Mtodo de

encadenamiento hacia atrs. Este mtodo es el contrario al mtodo anterior. Un motor

de inferencia de encadenamiento hacia atrs comienza con una hiptesis (objeto) y pide

informacin para confirmarlo o negarlo. A este mtodo se le llama conducido por objetos

porque el SE empieza con un objeto e intenta verificarlo. [Riley,2009]

Las metodologas utilizadas para la construccin de un sistema experto son Metodologa

de Prototipos en el desarrollo de Sistemas Expertos se nos plantean dos importantes

riesgos: No existen implementaciones similares que puedan servir de orientacin al

encargado del desarrollo en casi la totalidad de los casos. En muchos puntos, los requisitos

necesarios estn esbozados con muy poca precisin. [Amandor,1996] Metodologa

Orientada a Objetos La programacin orientada a objetos (OOP en adelante) es un tipo

de programacin que provee una manera de modula rizar programas estableciendo reas

de memoria particionadas para datos y procedimientos, que pueden ser usadas como

plantillas para crear copias de tales mdulos conforme se requieran. [Riley,2009].

Para construir un sistema experto se necesita los lenguajes de programacin algunos son

LISP utiliza un ciclo llamado leer - evaluar - imprimir. Cuando el programador teclea algo

en LISP, el lenguaje toma lo que se ha tecleado, intenta responder de cualquier forma y

despus despliega dicha respuesta en la pantalla [Riley,2009]. El trmino en LISP usado

para ver lo que se ha tecleado es leer; el trmino usado para tratar de responder de

cualquier forma es evaluar; y el trmino usado para desplegar la respuesta en la

pantalla es imprimir. Si hubiera una persona en vez de una mquina en frente del

programador, diramos que dicha persona estara escuchando, comprendiendo y

respondiendo al programador. [Riley,2009]CLIPS es otra herramienta para el desarrollo

de S.E. que ofrece un entorno completo para su construccin basado en reglas y objetos.CLIPS est siendo utilizado por numerosos usuarios como la NASA (que es su creadora),

muchas universidades y empresas. CLIPS viene de (C Language Integrated Production

System) y como su nombre indica uno de los objetivos que buscaban sus creadores era la

fcil integracin con programas en C [Riley,2009]. As, al darle una portabilidad con

programas en lenguaje C, las universidades que lo usan pueden trasladar fcilmente sus

aplicaciones al entorno del agente. [Amandor,1996] Prolog es un lenguaje de


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programacin que se centra alrededor de un conjunto pequeo de mecanismos,

incluyendo reconocimiento de patrones, estructuras de datos basadas en rboles y

bactraking (retroceso) automtico [Riley,2009].

Este conjunto pequeo constituye una estructura de programacin sorprendentemente

poderosa y flexible. Prolog es ideal para resolver problemas que involucren objetos - enparticular objetos estructurados - y relaciones entre ellos. Por ejemplo, un ejercicio muy

sencillo en Prolog es expresar relaciones espaciales, de la forma: la esfera azul detrs de

la verde. [Badiru,1992]. C y C++ es uno de los lenguajes de programacin ms populares

en uso. Proporciona un esqueleto estructurado sin lmites para la creatividad del

programador; una de las ventajas de C sobre otros lenguajes usados para investigacin en

IA es que es un lenguaje estructurado y, adems, si su aplicacin no requiere usar la

tcnica Backtracking ni los recursos de una base de datos, estos no se convierten en un

peso extra que debe soportar la aplicacin. [Castillo, 1989].

Algunas de las herramientas que fueron utilizadas para la construccin de sistemas

expertos son Gold Works II: Esta herramienta de programacin creada por Gold Hill

Computers Inc. se ejecuta bajo LISP y utiliza la metodologa orientada a objetos. Este

programa corre en computadoras IBM compatibles, Macintosh y estaciones de trabajo

Sun. las caractersticas que realzan a este programa incluyen una herramienta dinmica

de grficos que permite la creacin de imgenes activas, as como tambin permite

desarrollar interactivamente interfaces grficas dinmicas sin tener que escribir ni una

lnea de cdigo; tambin se incluyen visores orientados a grficos para marcos, reglas y

afirmaciones (aserciones). Se integra fcilmente con C. [Martin, 2003]ART es una

herramienta que tiene un nmero de caractersticas poderosas para el desarrollo de SE,

por ejemplo, permite la construccin de varios escenarios o mundo hipotticos, los cules

pueden ser explorados automticamente para determinar su deseabilidad. De esta forma

varios escenarios alternos pueden ser explorados para probar un plan estratgico dado

con un conjunto de sentencias dado. La caracterstica de esquema es otro aspecto de este

programa el cual provee una representacin orientada a objetos para sistemas resoluto

res de problemas basados en conocimientos. [Ponce,2010] Humble es un Shell orientado

a objetos para SE escrito en Smalltalk que combina reglas con encadenamiento hacia

delante y hacia atrs con representacin de objetos, paso de mensajes y uso de objetos

[Riley,2009] .

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

Smalltalk. A diferencia de la mayora de los shells, Humble tiene la capacidad de construir

bloques if - then - else. La caracterstica principal de Humble es que las reglas operan

sobre entidades. Las entidades son un importante tipo de objeto que tienen una

representacin especfica. En las aplicaciones las entidades se categorizan en un nmero

de tipos diferentes los cules son definidos por el desarrollador o por el Ingeniero de


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conocimientos. [Riley,2009] KEE, acrnimo de Ambiente de Ingeniera del Conocimiento,

de IntelliCorp es una de las herramientas de desarrollo orientados a objetos de SE ms

avanzada en la actualidad. Hoy en da tiene un considerable uso en esfuerzos mayores de

desarrollo tanto en el sector comercial como en el gobierno. Las funciones en KEE se

implementan como extensiones de LISP, de manera que todo el vocabulario del lenguaje

LISP puede usarse en conjuncin con las funciones predefinidas [Riley,2009]. El sistemaentero est construido en una estructura de objetos, que en el ambiente son llamados

unidades. [Madruga,2013] Las diferentes tareas que realiza un sistema experto son

interpretacin, diagnstico y monitor la interpretacin consiste en encontrar el

significado de los datos de entrada obtenidos por sensores o introducidos por el usuario.

Con frecuencia aparecen datos contradictorios, incompletos o inexactos, por lo que hay

que dotar al SE de conocimiento para resolver un problema de este tipo, y que de todas

formas llegue a una resolucin [Riley,2009].

Existen dos tipos de interpretacin: Anlisis: La interpretacin de datos se obtiene

mediante la separacin o distincin de las partes que forman los datos. Sntesis: Lainterpretacin de los datos se obtiene mediante la combinacin de los

mismos[Riley,2009] . El diagnstico consiste en identificar las causas internas que

provocan un problema, avera o disfuncin a partir de una serie de datos o sntomas que

son consecuencia de la misma y que son observables. [Madruga,2013] Diseo y seleccin

El diseo se puede concebir de distintas formas: l diseo en ingeniera es el uso de

principios cientficos, informacin tcnica e imaginacin en la definicin de una estructura

mecnica, mquina o sistema que ejecute funciones especficas con el mximo de

economa y eficiencia [Riley,2009].

El diseo industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniera, es un intento consiente

de traer forma y orden visual a la ingeniera de hardware donde la tecnologa no provee

estas caractersticas. [Riley,2009]. Planificacin: La planificacin es la realizacin de planes

o secuencias de acciones y es un caso particular de la simulacin. Est compuesto por un

simulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenacin de un conjunto de

acciones con el fin de conseguir un objetivo global (costo mnimo, tiempo mnimo, etc.)

[Martin, 2003] Control Un sistema de control participa en la realizacin de las tareas de

interpretacin, diagnstico y reparacin de forma secuencial. Con ello se consigue

conducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido al

nmero de funciones que deben manejar y el gran nmero de factores que deben

considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso delconocimiento, y por tanto de los Sistemas Expertos. [Ponce,2010].

Hoy en da cada vez se van requiriendo nuevos sistemas expertos estos son algunas de las

tendencias futuras para los sistemas expertos El mercado de herramientas para el

desarrollo de sistema experto est sufriendo una profunda transformacin debido a una

reorganizacin en el mercado informtico y al cambio de estrategia de las compaas

dedicadas al desarrollo de estas herramientas [Riley,2009]. Son cada vez ms las


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compaas que antao se dedicaban exclusivamente a la Inteligencia artificial y que han

decidido introducirse en otros mercados ms amplios. Esto ha provocado una confusin

que ir en aumento a medida que las empresas que integraban el grupo del mercado de

la inteligencia artificial pasen a comercializar otro tipo de productos. [Madruga,2013].

El mercado se ha ido reconfigurando aprovechando las experiencias del pasado y elavance tecnolgico. As se ha pasado de utilizar mquinas especficas (por ejemplo,

mquinas LISP) a usar ordenadores comunes (estaciones de trabajo, ordenadores

personales, etc.) [Riley,2009] . Las aplicaciones eran muy especficas y ahora el mbito es

mucho ms amplio [Ponce,2010]..

Los sistemas basados en el conocimiento estaban pensados para trabajar de forma aislada

y ahora se conciben integrados con otros sistemas. Y, finalmente, el nmero de personas

formadas en estas tcnicas es mucho mayor que las existentes hace unos aos. Un anlisis

del mercado actual lleva a distinguir seis categoras de herramientas en funcin de la

plataforma de desarrollo y de operacin que lo estructuran. [Ponce,2010]. Herramientas

para estaciones de trabajo: Aunque el nmero de herramientas en este sector no ha

sufrido grandes variaciones, la aparicin de nuevas herramientas catalogadas como

herramientas orientadas a dominios especficos podran incluirse en esta categora. Este

mercado presenta el mayor volumen de ventas, y puede ser considerado sin duda, junto

con el de los PCs, el que tiene ms proyeccin de futuro [Ponce,2010]. De hecho, aquellas

compaas que no ofrecen una buena herramienta para estaciones de trabajo estn

realizando esfuerzos para colocar en el mercado un producto capaz de competir en este

entorno. [Madruga,2013] Herramientas CBR (Case-Based Reasoning): La demanda de

herramientas de este tipo se est consolidando mediante la mejora de la calidad de sus

productos con ms utilidades y nuevos componentes. Son herramientas de razonamiento

basadas en casos, para a partir de ellos inducir las reglas y criterios por similitud.

[Ponce,2010].


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Anexo 2

MECCA es un sistema experto que fue desarrollado como tesis de grado

en la Universidad de Los Andes en 1987 por Sara Croitoru y Vivian

Luchau para optar al ttulo de Ingenieros de Sistemas y Computacin. El

Doctor Jorge Meja, anestesilogo de La Universidad del Rosario,

colabor como experto en contenidos.

El objetivo de MECCA es ofrecer una herramienta educativa que permita,

tanto al mdico experto como al estudiante de medicina, practicar sus

conocimientos en el suministro de anestesia en un paciente ficticio

durante la simulacin de una ciruga. As el usuario puede reconocer los

efectos de sus decisiones mdicas sin los riesgos que esto supone en la

vida real. El objetivo del sistema no es ensear al estudiante cmo

determinar un plan anestsico sino permitirle aplicar sus conocimientos

planteando l mismo el plan anestsico y observando el efecto que tiene

sobre el paciente. MECCA es bsicamente un simulador. Por este motivo,

est definido mediante una serie de estados en los cuales el paciente

puede estar en un momento determinado. Es decir, el paciente es para el

sistema el conjunto de los valores de las variables que lo definen. Es

decisin del experto determinar las variables clnicas y fisiolgicas que

definen al paciente (p. ej. tensin arterial, tensin sistlica) con el fin de

hacer nfasis en un rea determinada, dejando de lado las que en un

momento dado no tienen tanta importancia. Permite al usuario experto

definir los elementos con los cuales va a trabajar el sistema. Estos estnrelacionados con el paciente mismo y con el tratamiento que se est

llevando a cabo. Permite capturar informacin acerca de: las variables

clnicas fisiolgicas, los datos del paciente (edad, peso, sexo), drogas,

lquidos, bases (anestsicos y oxgeno), eventos especiales (sangrado) y

tcnicas elementa les (intubacin). MECCA es un sistema que est

orientado fundamentalmente a educacin, por lo cual se implementaron

herramientas que facilitan al estudiante su proceso de aprendizaje,

formalizando los conceptos y entendiendo los porqus [Vivian,20013].

Dendral es un sistema experto que permite resolver la cuestin planteadaanteriormente a travs de un proceso de bsqueda de generacin y

prueba jerrquica que se divide en tres partes funcionales: plan,

generacin y prueba. Su base de conocimientos se desglosa en dos

conjuntos de reglas correspondientes a cada una de las fases de

desarrollo del sistema.


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Primera Fase Consista en calcular todos los compuestos que podan dan

lugar al nmero msico de la molcula inicial, teniendo en cuenta el

nmero msico de cada uno de los tomos en los que se divida el

compuesto y las restricciones de valencia. Estas restricciones permitieron

podar el rbol de posibles soluciones rpidamente, reduciendo el coste

computacional de la bsqueda exhaustiva que se estaba realizando.

Segunda Fase Intentaba modelar el procedimiento inferencial del experto

qumico para encontrar la estructura molecular de la combinacin que se

consideraba solucin: representar dicha estructura en forma de grafo

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

sus propias reglas a partir de la introspeccin de datos de entrada

procedentes de la fragmentacin del espectrmetro msico de molculas

cuya estructura es conocida. DENDRAL y posteriormente su mejora

META-DENDRAL tan slo fueron usados por investigadores yuniversidades. La versin ms reciente del generador de estructuras

interactivo, GENOA, ha sido autorizada para uso comercial; aunque su

uso principalmente est limitado a la investigacin acadmica.Fue el

primer sistema experto en ser utilizado para propsitos reales, al margen

de la investigacin computacional, y durante aproximadamente 10 aos,

el sistema tuvo cierto xito entre qumicos y bilogos, ya que facilitaba

enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que

Dendral estaba especializado. Inicialmente escrito en Lisp, su filosofa de

trabajo se aleja de las estructuras clsicas de los sistemas expertos ms

tpicos (como Mycin o XCon), ya que su implementacin no separaba de

forma explcita el conocimiento del motor de inferencia. Sin embargo,

pronto se convirti en uno de los modelos a seguir por muchos de los

programadores de sistemas expertos de la poca [santana,2009].

Las races de los sistemas expertos abarcan muchas disciplinas; en

particular, una de las races principales de los sistemas expertos es el

rea del procesamiento de la informacin en la mente humana,

denominada ciencia cognitiva (Berlanga et al, 1999). La cognicin es el

estudio de la manera en que los humanos procesan la informacin. En

otras palabras, la cognicin es el estudio de la manera en que las

personas piensan, especialmente cuando resuelven problemas El sistema

experto desarrollado contempla los siguientes aspectos generales

inherentes a la automatizacin global de un edificio:

a) Sistema de gestin del confort b) Sistema de gestin de la seguridad c)

Sistema de gestin del ahorro energtico


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a) Sistema de gestin del confort

Este sistema est constituido por el sistema de control de la iluminacin y

por el sistema de control de temperatura del edificio

cmo acta el sistema de gestin de seguridad?

Si en una determinada habitacin se genera un incendio, el sensor de

llama y el de humo se activarn y enviarn una seal para que se cierre la

electrovlvula de gas, se desactive la llave trmica para cortar el

suministro de energa, se apague el aire acondicionado para evitar

propagar el incendio y se active el MODEM para que realice una llamada

a la estacin de bomberos. Si existe una prdida de gas, el sensor que

mide la composicin del aire se activar y enviar una seal para que el

sistema cierre la electrovlvula de gas, abra las ventanas y puertas y

desconecte la llave trmica[sierra,2000].

La medicina es un rea en donde se requiere de mucho entrenamiento

para ser un especialista, adems, cuando existe una amplia diversidad de

enfermedades, los sntomas pueden ser confusos cuando se busca

determinar rpidamente un diagnstico oportuno, que puede significar la

sobrevivencia o la muerte del paciente.

En este sentido, el sistema experto sustituye al especialista en un rea

dominada plenamente por el mdico. La parte importante son los recursos

que se refieren al conocimiento almacenado adquirido, ya sea con la

ayuda de un especialista o bien, a travs del sistema que integra un

mdulo 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 msculo. La

actividad elctrica detectada por el electrodo se despliega en un

osciloscopio (y puede ser oda a travs de una corneta). Debido a que los

msculos estn aislados y por lo general son unidades grandes, cada

electrodo suministra slo una imagen promedio de la actividad del

msculo seleccionado. Puede ser necesario colocar varios electrodos endiferentes sitios para obtener una evaluacin precisa. Despus de colocar

los electrodos, se le puede pedir al paciente que contraiga el msculo (por

ejemplo, doblando el brazo). La presencia, tamao y forma de la onda

producida por el osciloscopio (el potencial de accin) suministra

informacin sobre la capacidad del msculo para responder al estmulo

nervioso. Cada fibra muscular que se contrae producir un potencial de


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accin, y su tamao afectar el ritmo (la frecuencia con que ocurre el

potencial de accin) y el tamao (amplitud) del potencial de accin.

Para realizar un diagnstico se requiere informacin sobre los sntomas

del paciente, condicin general, historial clnico y resultados del

laboratorio. Estos datos se obtienen a partir de una serie de preguntas,cada una de las cuales es determinada a partir de la respuesta anterior

del paciente utilizando diversas reglas o a travs de la experiencia

(almacenada en la memoria del ser humano experto o bien, del sistema

experto). Al principio las preguntas son generadas para reducir el nmero

de enfermedades posibles planteando una hiptesis, y al final se realizan

preguntas para soportar el diagnstico.

Una de las formas comunes de llegar a un diagnstico es mediante el

interrogatorio al paciente, en este sentido, los sistemas expertos son los

ms aptos para esta tarea. Cuando el interrogatorio al paciente se realizade forma correcta se podr elegir el tratamiento adecuado para su

problema. Otro punto a favor de los sistemas expertos es que al tener

almacenado el conocimiento en medios electrnicos, nunca se

deteriorar, por el contrario, con el mdulo de aprendizaje se logran

ingresar nuevas reglas para tratar nuevas enfermedades, lo que asegura

tambin que al realizar la prueba en pacientes con los mismos sntomas

se diagnostique de la misma forma. A pesar de la precisin de los

sistemas expertos, una parte que hace falta para poder respaldar los

resultados o para poder llegar a El Sistema Experto PARFAC, ayuda

solamente al diagnstico de parlisis Facial. Este sistema requiere de dos

a tres meses para obtener una aceptable base de conocimientos del

experto en el dominio que maneja para esto se debe contar con varias

horas de disponibilidad del experto.

No obstante, se puede complementar el PARFAC para llegar a obtener un

sistema completo que puede ayudar a revisar todos los diferentes

diagnsticos neuropatolgicos del cuerpo humano, es decir verificar el

funcionamiento de los nervios perifricos y musculares. Ellas ms rpido

es la exploracin fsica [Guevara,2013].

ANEXO 3

Marco Metodolgico

Los Sistemas Expertos fueron desarrollados por la comunidad de IA a

mediados de los aos 60. En este periodo de investigacin de IA se crea

que algunas pocas reglas de razonamiento sumadas a computadoras


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poderosas podan producir un experto o rendimiento sper humano. Un

intento en esta direccin fue el general, Solucionador de problemas de

propsito general (Turban, 1995).

Mas-commonkads

Esta metodologa es orientada a objetos para su aplicacin a la

produccin de SMA. La metodologa commonkads gira alrededor del

modelo de experiencia y est pensada para desarrollar sistemas expertos

que interacten con el usuario de echo considera solo dos agentes

bsicos el usuario, y el sistema.

Commonkads abarca todo el ciclo de desarrollo del software, se extiende

no solamente a KBSs sino al software en general. Se utiliza como un

estndar para el desarrollo de sistemas de conocimiento. Esto mediantesiete modelos: Organizacin, Tareas, Agentes, Pericia, Comunicacin

Diseo [Iglesias,1998]

Mas-commonkads ha sido la primera en plantear un desarrollo de sma

integrado con un ciclo de vida de software, concretamente el espiral

dirigido por riesgos [Pressman,1982]

Ventajas. Muestra lo importante que es el anlisis de la organizacin en

las estrategias de introduccin y desarrollo de sistemas de tecnologas de

la informacin, Es una metodologa estndar del conocimiento, quesoporta las aplicaciones de ingeniera y de gestin del conocimiento a la

hora de construir los sistemas del conocimiento [Bratman,1987]

La arquitectura BDI se inspira en un modelo cognitivo del ser humano.

Segn esta teora los agentes utilizan un modelo del mundo una

representacin de como se les muestra el entrono [Bratman,1987]


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Fig. 4. Arquitectura del sistema experto.

Commonkads se pueden formular a partir de un nmero de principios que

determinan la lnea base y racional de su desarrollo. Estos principios, que

compartimos, se basan en las lecciones aprendidas en la implementacin

de sistemas de conocimiento [Schreiber,99]

y son:

1. La ingeniera del conocimiento no intenta apoderarse de la cabeza de

los expertos, aunque consiste en construir aspectos de diferentesmodelos de conocimiento humano [Schreiber,99].

2. Principio de nivel de conocimiento: para modelar el conocimiento,

primero hay que concentrarse en la estructura del conocimiento

conceptual, y dejar los detalles de la programacin para despus

[Schreiber,99].

3. El conocimiento tiene una estructura interna estable que se analiza

distinguiendo los tipos especficos de conocimiento y los roles

[Schreiber,99].

4. Un proyecto de conocimiento se debe gestionar aprendiendo de las

experiencias, en forma de espiral controlada [Schreiber,99].


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1.Referencias

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