LA SIMULACION COMO UN SISTEMA EXPERTO

LA SIMULACIÓN COMO UN SISTEMA EXPERTO

La simulación es una técnica que consistente en crear modelos basados en hechos, observaciones e interpretaciones sobre la computadora, a fin de estudiar el comportamiento de los mismos mediante la observación de las salidas para un conjunto de entradas. Las técnicas tradicionales de simulación requieren modelos matemáticos y lógicos, que describen el comportamiento del sistema bajo estudio.

El empleo de los Sistemas expertos (SE) para la simulación viene motivado por la principal característica de los SE, que es su capacidad para la simulación del comportamiento de un experto humano, que es un proceso complejo.

En la aplicación de los SE para simulación hay que diferenciar cinco configuraciones posibles:

1.-Un SE puede disponer de un simulador con el fin de comprobar las soluciones y en su caso rectificar el proceso que sigue

2.-Un sistema de simulación puede contener como parte del mismo a un SE y por lo tanto el SE no tiene que ser necesariamente de simulación.

3.-Un SE puede controlar un proceso de simulación, es decir que el modelo está en la base de conocimiento del SE y su evolución es función de la base de hechos, la base de conocimientos y el motor de inferencia, y no de un conjunto de ecuaciones aritmético – lógicas.

4.-Un SE puede utilizarse como consejero del usuario y del sistema de simulación.

5.-Un SE puede utilizarse como máscara o sistema frontal de un simulador con el fin de que el reciba explicación y justificación de los procesos.

El éxito de un sistema experto radica fundamentalmente en el conocimiento sobre el tema que trata y su capacidad de aprendizaje. El conocimiento sobre el tema proporciona al sistema experto mayor información sobre el problema a tratar y su entorno, de forma que pueda generar y adaptar soluciones de forma más precisa, de forma similar a un experto especializado. El aprendizaje inductivo o deductivo según corresponda, proporcionara al sistema experto mayor autonomía a la hora de abordar problemas totalmente desconocidos, pudiendo generar nuevo conocimiento partiendo del extraído inicialmente del experto o expertos humanos. 

Ejemplos de simulaciones, trabajando como sistemas expertos:

·         DENDRAL: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.

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·         MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso.

·         PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón.

·         MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniería genética.

·         PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas.

·         EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos micro-eléctricos tridimensionales

·         GENESIS: Permite a los científicos, planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.

·         EXPERT SYSTEMS TO COMBAT INETRNATIONAL TERRORRISM: ayuda a los expertos a la escritura de programas

·         RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolíferos bajo aguas marinas.

Fuente: http://comunidad.udistrital.edu.co/ses/