tema 9 teoria de sistemas sistemas inteligentes naturaleza

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““Sistemas Inteligentes: Sistemas Inteligentes: Naturaleza, Aspectos Teóricos Naturaleza, Aspectos Teóricos

y Prácticos”y Prácticos”

UNMSM-FISI

nromanc@unmsm.edu.pe

ULISES ROMAN C.

1. DEFINICIONES Y APROXIMACIONES

2. TIPOS DE SISTEMAS INTELIGENTES

3. CAMPOS QUE ABARCAN LOS SI

4. SIST.INTELIGENTES - INTEGRADOS

5. AGENTES INTELIGENTES.

6. SOFTWARE

7. APLICACIONES

8. EJERCICIOS

AgendaAgenda

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¿ Inteligencia?- Intuición

- Capacidad de Juzgamiento- Creatividad- Cualidades

¿ Sistema?- Interacción de partes- Capacidad de alcanzar objetivos- Extensión en e-t- Aprender durante su existencia- Actúa continuamente- Consume energía

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1. Definición y Aproximaciones:Concepto Previo1. Definición y Aproximaciones:Concepto Previo

• Estímulo : Es la suma de comunicaciones que entran a través de los sentidos.

• Cerebro : Es la parte física de un SI donde funciona la mente.

• Regla de actuación : Es el almacenamiento físico por parte del SI de una situación, de la respuesta correspondiente y del resultado.

• Sentido : Es aquella parte de un sistema que puede recibir comunicaciones desde el entorno.

• Experiencia : Es algo que le ha pasado al SI en determinado momento de su existencia. Incluye la situación que se ha presentado, la acción realizada y los resultados.

• Mente : Constituye los procesos y las memorias dentro del cerebro del SI. Los procesos principales transforman las sensaciones en conceptos, representando la situación actual por medio de conceptos, eligiendo una regla de actuación y respondiendo de acuerdo a ella.

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1. Definición y Aproximaciones:Concepto Previo1. Definición y Aproximaciones:Concepto Previo

¿ Sistema Inteligente?Def1:

Es un sistema tipo ‘ estimulo – respuesta ’ , que aprende de su medio ambiente y para eso se vale de sus ‘sentidos’

Def2:Es un sistema que tiene su propio objetivo principal, así como sentidos y efectores. Para alcanzar su objetivo elige una acción basada en sus experiencias..

Def3: Es un sistema que aprende durante su existencia”

Def 4: “Es un sistema que aprende como actuar para alcanzar sus objetivos”

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1. Definición y Aproximaciones1. Definición y Aproximaciones

ACTOR

CUERPO

CEREBRO

SITUACIÓN OBJETIVO

MEMORIA

SELECCIONAR ACCION

ENTRADA DE DATOS

ENTORNO

(RETROALIMENTACION)

ESTRUCTURA DE UN SISTEMA INTELIGENTE

SI

Teoría de SICiencias

MatemáticasBiología

Lógica Difusa (LF)

Teoría de RedesNeuronales (NN)

RazonamientoProbabilístico(PR)

InteligenciaArtificial (IA)Sistemas

Expertos (ES)

Y muchos más...

Campos que abarca los SICampos que abarca los SI

¿ Sistemas Inteligentes Artificiales?

Definición:

Un sistema inteligente artificial es un Un sistema inteligente artificial es un programa de computación que consta programa de computación que consta de partes para cada una de las de partes para cada una de las funciones descriptas en sistemas funciones descriptas en sistemas inteligentesinteligentes

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1. Definición y Aproximaciones1. Definición y Aproximaciones

¿¿ Porque la necesidad de los SI?Porque la necesidad de los SI?

Porque se trata de simular y duplicar algunas de las funciones inteligentes humanas en máquinas.

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1. Definición y Aproximaciones1. Definición y Aproximaciones

Un ejemplo de SI en la actualidad Un ejemplo de SI en la actualidad

• Por el valor de 10 000 dólares se puede construir y un robot de 125 cm de altura, neumático, humanoide, que pueda realizar tareas en el hogar y armado de piezas livianas. Necesitaría 220 watts de energía eléctrica, y como mente tendría un programa de computación modificado , llamado "General Learner". Muchas personas lo denominan como un androide. El prototipo pesa 24 kg, con la interface para los sentidos y con la batería..

<<1> Sistema de Bodegas Inteligentes SMART STORAGE<2> Edificios Inteligentes<3> Sistema de Bins Inteligentes<4> Sist. Agentes Inteligentes Computacionales<5> Sist. De Actualización inteligentes( Panda Antivirus)<6> Base de Datos Inteligentes<7> Memorias Holográficas<8> Procesamiento de Información masivamente paralelo<9> Robots Inteligentes-Humaniforme”General Learner”<10>Sistema de Frenos Inteligentes<11> Otros... Complete

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Aplicaciones de los SIAplicaciones de los SI

<a> NeuroSolutions Ver. 3.7<b> FuzzyTECH Ver. 5.4<c> SimDAI Ver 1.4 (Simulador Distribuido de Agentes Autónomos Inteligentes)<d> MatLab Fuzzy Logic(Editor)<e> BestPower – ChechkUPS II Advance (Software de UPS Inteligentes)<f> Bio-Com NGO de SIMPPLE<g> Inspiration Software ( Sw para organizaciones Inteligentes – aprendizaje visual)<h> Otros.... Complete

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Softwares Softwares

1. Redes Neuronales2. Computación Evolutiva3. Sistemas Nebulosos

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Aspectos Teóricos Aspectos Teóricos

1. Formalización del Problema

1. Resolución del Problema

1. Resultados

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Aspectos Prácticos Aspectos Prácticos

¿ Inteligencia?- Intuición

- Capacidad de Juzgamiento- Creatividad- Cualidades

Inteligencia ArtificialPreocupación en crear una vida artificial (resultados)

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1. Definición y Aproximaciones1. Definición y Aproximaciones

Inteligencia Computacional1. Redes Neuronales Artificiales(RNA)

2. Computación Evolutiva (CE)3. Sistemas Nebulosos/Borrosos (SB) Estudio de Computación paralela ,

distribuido y adaptativo que sean capaces de aprender a partir de ejemplos.

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Aspectos TeóricosAspectos Teóricos

1. Redes Neuronales Artificiales (RNA) Organización de sistemas

nerviosos Autoorganización Modelo de procesos cognitivos Modelo de neurona artificial Red Neuronal de Kohonen

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Aspectos TeóricosAspectos Teóricos

Redes Neuronales Artificiales

NEURONA ARTIFICIAL

(RNA)

ARQUITECTURA DE RED

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Aspectos TeóricosAspectos Teóricos

2. Computación Evolutiva Modelo conceptual de procesos

evolutivos naturales Nueva forma de

computación para soluciones de algoritmos como:

- Algoritmo genéticos

- Estrategias evolutivas

- Programa evolutivo

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Aspectos TeóricosAspectos Teóricos

3. Sistemas Nebulosos fuzzy logic fuzzy sets fuzzy systems

SISTEMAS BASADOS EN LOGICA BORROSA O DIFUSO [ Fuzzy Logic Systems]

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Aspectos TeóricosAspectos Teóricos

RNA:Son capaces de descubrir automáticamente relaciones de E-S ( rasgos característicos) en función de datos empíricos

SB:

Permiten emplear el conocimiento disponible para los expertos para el desarrollo de sistemas inteligentes.

Ejm. Robot autónomo, control de planta industrial

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Aspectos TeóricosAspectos Teóricos

Las (RNA) Emulan el Hardware del cerebro [ Conexiones y reglas]

Los (SB) emulan el Software del cerebro

[ si – entonces - sentencias]

[ términos lingüísticos borrosos]

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RNA vs SBRNA vs SB

NeuroSolutions (versión 3.022) de la empresa NeuroDimension Inc. (Gainesville, Florida)

fuzzyTECH (versión 5.31c) de INFORM Software Corp (Aachen, Germany).

The fuzzyPLC Hardware and Firmware

Figure The fuzzyPLC contains fuzzy and conventional logic processing capabilities, field bus connections, and interfaces

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Software de RNA y SB Software de RNA y SB

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NeuroSolutions NeuroSolutions

NeuroSolutions es un completísimo paquete de simulación de redes neuronales, realizado por la empresa norteamericana NeuroDimension Inc. (http://www.nd.com/). Se trata de un producto de gran calidad, modular, visual y fácil de usar, con un interfaz gráfico muy vistoso orientado a objetos (bloques funcionales), lo cual facilita la creación de nuevos tipos de redes neuronales. Permite simular multitud de modelos, como MLP, Modular, Jordan, Elman, SOFM, LVQ, PCA, RBF, Time-Lag y recurrentes. Se anuncia que próximamente se incluirán también módulos neuroborrosos.

NeuroSolutions 3.0, que incluye prácticamente todas las funciones de la versión comercial, pero no permite grabar pesos ni salidas. El interesado puede adquirir la licencia para su empleo completo acudiendo directamente al fabricante (http://www.nd.com/). Existen varios niveles de licencia, cada uno con diversas posibilidades (en los niveles más altos se incluye la generación de código C++ para la fase de recuerdo y la de aprendizaje).

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NeuroSolutions NeuroSolutions

 Ejemplos y aplicacionesSicologíaMarketingGestiónFlujo de controlMedicinaFinanzasEducaciónProcesamiento de señalCiencias socialesProcesamiento de imagenInstrumentación

A Low Cost NeuroprocessaorBoard for emulating the SOFMNeural Model

fuzzyTECH El entorno fuzzyTECH es uno de los mas difundidos y completos para el desarrollo de sistemas basados en lógica borrosa

Ejemplos y aplicacionesEjemplos de aplicaciones industriales

Control de motor ACElectrodomésticosSistema antibloqueo (ABS)Predicción bursátilConcesión de hipotecas

Both the traditional logic and the Fuzzy Logic system is programmed by fuzzyTECH 4.0

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Software de RNA y SB Software de RNA y SB

Los software que apoyan a los sistemas inteligentes intentan diseñar, desarrollar e implementar sistemas inteligentes para la solución de problemas involucrando la toma de decisiones.

- Software de inteligencia competitiva.Es un programa que informa sobre un ambiente competitivo y evalúa las acciones proyectadas por los competidores.

-Software de negocios inteligentes Es un programa para la inteligencia global y el soporte para la información, que los administradores de negocios necesitan para manejar las áreas de responsabilidad, incluyendo tanto tácticas como toma de decisiones estratégicas.

-Software de administración de conocimientoEs un programa de manejo de la información para generar conocimiento abarcando todos los recursos intelectuales de una organización en todos los niveles de responsabilidad.

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Software que apoyan los SI y a las Software que apoyan los SI y a las Organizaciones InteligentesOrganizaciones Inteligentes

Definición de agente

Un agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores

Definición de agente

Ejemplos de agentes

Resumen de Agente

• Un agente es algo que percibe y actúa. Tiene una arquitectura y un programa.

• Agente ideal ->realiza acciones con máximo desempeño dada una secuencia de percepciones.

• Programa del agente es el que pasa de las percepciones a las acciones y actualiza su estado.

• Diferentes tipos de programas de los agentes, dependiendo del tipo de percepciones, acciones y ambientes.

El Edificio Inteligente se define como una estructura que facilita a usuarios y administradores, herramientas y servicios integrados a la administración y comunicación. El concepto de Edificio Inteligente propuso por primera vez, la integración de todos los sistemas existentes dentro del edificio, tales como teléfono, comunicaciones por computadora, seguridad, control de todos los subsistemas del edificio (calefacción, ventilación y aire acondicionado) y todas las formas de administración de energía.

Edificios Inteligentes

Edificios Inteligentes y DomóticaEdificación que integra todos los automatismos en materia de seguridad, gestión de la energía, comunicaciones, etc.

Una vivienda inteligente puede ofrecer una amplia gama de aplicaciones

•          Seguridad

•          Gestión de la energía

•          Automatización de tareas domésticas

•          Formación, cultura y entretenimiento

•          Monitorización de salud

•          Comunicación con servidores externos

•          Ocio y entretenimiento

•          Operación y mantenimiento de las instalaciones, etc.      

Otros nombres que se le dan a los edificios :

"casa inteligente" (smart house), automatización de viviendas (home automation), domótica (domotique), sistemas domésticos (home systems), etc.

GRAFICO DE UNA CASA QUE CONTARIA CON UN SISTEMA INTELIGENTE

EDIFICIOS INTELIGENTES :Centro Empresarial Sabana Grande (CARACAS)

DESCRIPCIÓN : El Centro Empresarial Sabana Grande ubicado en Caracas (Venezuela) tiene una superficie colocable de 25 mil 736 mts2, helipuerto y un complejo sistema electrónico que permite la detección de incendios y su respectivo sistema automatizado de bombeo de agua.

Funciones que controla el sistema inteligente•El arranque de escaleras mecánicas y del aire acondicionado•El uso programado de ascensores•Sistema cerrado de televisión con 70 cámaras ubicadas en todas las áreas comunes del edificio y otros 25 monitores en los sótanos Todo ello forma parte del complejo tablero y su respectivo cerebro electrónico que permite durante los 365 días del año dar vida a esas instalaciones.

ARQUITECTURA DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARA EDIFICIOS

Centro Empresarial Sabana Grande (CARACAS)

APLICACIONES DE LOS SISTEMAS INTELIGENTESSISTEMAS INTELIGENTES EN EL METRO DE MADRID

Descripción

El Puesto Central de Metro de Madrid ubicado en la estación de Alto del Arenal. Instalaciones de distribución de energíaLas electromecánicas y electrónicas de sus estacionesInstalaciones de vía y señalización ferroviaria sistemas de gestión para afrontar emergencias la regulación de treneslos sistemas de normalización de las instalaciones ante incidencias

Desarrollo Universitario- Alumnos de TS

-Un paso al desarrollo de un Agente Inteligente.

-Programado en Visual Basic 6.0 , llamadas a la API.

-Funcionamiento mediante sensores, reconocimiento de colores y lógica clásica (verdadero, falso)