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RESUMEN
Vamos a implementar un sistema
experto con el swi prolog cuyo propósito
será detectar la falla de una
Pc(computadora) y dar su respectivo
tratamiento .Para ello primero haremos
una breve descripción de los sistemas
expertos y de su importancia y después
pasaremos a desarrollar el problema con el
swi prolog , un sistema experto
ampliamente utilizado.
Palabras Claves: Sistemas expertos,
inteligencia artificial, Computadoras,
sistemas, diagnostico, lenguajes basados
en reglas, paradigma.
I. INTRODUCCION
Los sistemas expertos es uno de los
campos en que se divide la Inteligencia
Artificial, han levantado en los
últimos años un gran interés por su
aplicación a problemas científicos,
técnicos y comerciales.
Este entusiasmo se ha visto reforzado
por el hecho de que los SSEE
desarrollados han probado ser capaces
de alcanzar los objetivos para los
cuales habían sido diseñados. Existen
varios tipos de sistemas expertos,
nosotros desarrollamos un sistema
experto de control. Estos sistemas
expertos participan en la realización
de las tareas de interpretación y
diagnóstico de forma secuencial.
Con ello se consigue conducir o
guiar un proceso. Los sistemas de
control son complejos debido al
número de funciones que deben
manejar y el gran número de factores
que deben considerar; esta
complejidad creciente es otra de las
razones que apuntan al uso del
conocimiento, y por tanto de los SE.
Ahora bien, nuestro sistema experto
realizara un diagnóstico de su Pc o
Computadora según los síntomas que
usted responderá por medio de
preguntas.
Sistemas Experto: Para el Diagnostico de Fallas de Computadoras - Pc
Lady Espino Pérez
Estudiante Informática
Universidad Nacional de Trujillo
Lady_23_87@hotmail.com
II. USOS DE UN SISTEMA EXPERTO
Son programas de computación que se derivan
de una rama de la investigación informática
llamada Inteligencia Artificial (IA). El
objetivo científico de la IA es entender la
inteligencia. Está referida a los conceptos y a
los métodos de inferencia simbólica, o de
razonamiento por computadora, y cómo el
conocimiento usado para hacer esas
inferencias será representado dentro de la
máquina.
La construcción de un sistema experto se
llama ingeniería del conocimiento y sus
médicos son los ingenieros del conocimiento.
El ingeniero del conocimiento debe
cerciorarse de que el ordenador tenga todo el
conocimiento necesario para solucionar un
problema. También debe elegir una o más
formas en las cuales representar el
conocimiento requerido en la memoria del
ordenador, es decir, él debe elegir una
representación del conocimiento. Él debe
también asegurarse de que la computadora
pueda utilizar eficientemente el conocimiento,
seleccionando de un conjunto de métodos de
razonamiento
 La planificación es la secuencia de
acciones necesaria para lograr una
meta. Conseguir una buena
planificación a largo plazo es muy
difícil. Por ello, se usan sistemas
expertos para gestionar proyectos de
desarrollo, planes de producción
de fábricas, estrategia militar y
configuración de complejos sistemas
informáticos, entre otros.
 Cuando se necesita controlar un
proceso tomando decisiones como
respuesta a su estado y no existe una
solución algorítmica adecuada, es
necesario usar un sistema experto. Este
campo comprende el supervisar
fábricas automatizadas, factorías
químicas o centrales nucleares. Estos
sistemas son extraordinariamente
críticos porque normalmente tienen
que trabajar a tiempo real.
 El diseño requiere una enorme
cantidad de conocimientos debido a
que hay que tener en cuenta muchas
especificaciones y restricciones. En
este caso, el sistema experto ayuda al
diseñador a completar el diseño de
forma competente y dentro de los
límites de costes y de tiempo. Se
diseñan circuitos electrónicos, circuitos
integrados, tarjetas de circuito
impreso, estructuras arquitectónicas,
coches, piezas mecánicas, etc.
 Por último, un sistema experto puede
evaluar el nivel de conocimientos y
comprensión de un estudiante, y
ajustar el proceso de aprendizaje de
acuerdo con sus necesidades.
III. ARQUITECTURA Y
FUNCIONAMIENTO DE UN
SISTEMA EXPERTO
La mayoría de los sistemas expertos
tienen unos componentes básicos: base de
conocimientos, motor de inferencia, base de
datos e interfaz con el usuario. Muchos
tienen, además, un módulo de explicación y
un módulo de adquisición del conocimiento.
 Base de Conocimiento
La base de conocimientos contiene el
conocimiento especializado extraído del
experto en el dominio. El método más
común para representar el conocimiento es
mediante reglas de producción. El dominio
de conocimiento representado se divide,
pues, en pequeñas fracciones de
conocimiento o reglas. Una característica
muy importante es que la base de
conocimientos es independiente del
mecanismo de inferencia que se utiliza para
resolver los problemas. De esta forma,
cuando los conocimientos almacenados se
han quedado obsoletos, o cuando se dispone
de nuevos conocimientos, es
relativamente fácil añadir reglas nuevas,
eliminar las antiguas o corregir errores en las
existentes.
 Base de datos
La base de datos o base de hechos es una
parte de la memoria del ordenador que se
utiliza para almacenar los datos recibidos
inicialmente para la resolución de un
problema. Contiene conocimiento sobre el
caso concreto en que se trabaja. También se
registrarán en ella las conclusiones
intermedias y los datos generados en el
proceso de inferencia.
 Motor de inferencias
El motor de inferencias es un programa que
controla el proceso de razonamiento que
seguirá el sistema experto. Utilizando los
datos que se le suministran, recorre la base de
conocimientos para alcanzar una solución. La
estrategia de control puede ser de
encadenamiento progresivo o de
encadenamiento regresivo. En el primer
caso se comienza con los hechos
disponibles en la base de datos, y se buscan
reglas que satisfagan esos datos.
Normalmente, el sistema sigue los siguientes
pasos:
1. Evaluar las condiciones de todas las reglas
respecto a la base de datos, identificando el
conjunto de reglas que se pueden aplicar
(aquellas que satisfacen su parte condición)
2. Si no se puede aplicar ninguna regla, se
termina sin éxito; en caso contrario se elige
cualquiera de las reglas aplicables y se
ejecuta su parte acción (esto último genera
nuevos hechos que se añaden a la base de
datos)
3. Si se llega al objetivo, se ha resuelto
el problema; en caso contrario, se vuelve al
paso 1
Al encadenamiento regresivo se le suele
llamar guiado por objetivos, ya que, el
sistema comenzará por el objetivo (parte
acción de las reglas) y operará
retrocediendo para ver cómo se deduce ese
objetivo partiendo de los datos.
 Interfaz con el usuario
El interfaz de usuario permite que el usuario
pueda describir el problema al sistema
experto. Interpreta sus preguntas, los
comandos y la información ofrecida. A la
inversa, formula la información generada
por el sistema incluyendo respuestas a las
preguntas, explicaciones y justificaciones.
 Módulo de explicación
La mayoría de los sistemas expertos
contienen un módulo de explicación,
diseñado para aclarar al usuario la línea de
razonamiento seguida en el proceso de
inferencia. Si el usuario pregunta al sistema
cómo ha alcanzado una conclusión, éste
le presentará la secuencia completa de
reglas usada
 Módulo de adquisición
El módulo de adquisición del conocimiento
permite que se puedan añadir, eliminar o
modificar elementos de conocimiento (en la
mayoría de los casos reglas) en el sistema
experto.
IV. VENTAJAS E INCONVENIENTES
DE UN SISTEMA EXPERTO
1. Ventajas
a) Un sistema experto mejora la
productividad al resolver y decidir
los problemas más rápidamente. Esto
permite ahorrar tiempo y dinero. A
veces sin esa rapidez las
soluciones obtenidas serían inútiles.
b) Los valiosos conocimientos de
un especialista se guardan y se
difunden, de forma que, no se
pierden aunque desaparezca el
especialista.
c) Con un sistema experto se
obtienen soluciones más fiables
gracias al tratamiento automático de
los datos, y más contrastadas, debido
a que se suele tener informatizado el
conocimiento de varios expertos.
d) Debido a la separación entre la base
de conocimiento y el mecanismo de
inferencia, los sistemas expertos
tienen gran flexibilidad, lo que se
traduce en una mejor modularidad,
modificabilidad y legibilidad del
conocimiento.
2. Inconvenientes
a) El conocimiento humano es
complejo de extraer y, a veces, es
problemático representarlo. Si un
problema sobrepasa la competencia
de un sistema experto, sus
prestaciones se degradan de forma
notable. Además, las estrategias de
razonamiento de los motores de
inferencia suelen estar
programadas procedimentalmente
y se adaptan mal a las
circunstancias. Están limitados para
tratar problemas con información
incompleta.
V. MODELADO DEL PROBLEMA
Para modelar el sistema experto, en
principio pensamos modelar los
“recursos necesarios”, “métodos y
tiempos de aplicación” y “consejos
adicionales” como conceptos
diferenciados del “plan de tratamiento”
porque se les supone una cierta
complejidad, aunque al profundizar en
las descripciones que manejamos
decidimos modelarlos como atributos
del concepto “plan de tratamiento.
Evidentemente para poder llegar a un
diagnóstico desde La consulta, se
asume la existencia de una relación
causa - efecto, formando una estructura
más o menos compleja, pero que
permitiría por recubrimiento llegar a
las causas/ diagnóstico de los
efectos/tratamiento.
Paradigma utilizado
El paradigma utilizado para el
desarrollo de este sistema experto
(Figura 1), es el paradigma lógico,
base de la programación lógica. La
programación lógica consiste en la
aplicación del corpus de conocimiento
sobre lógica para el diseño de
lenguajes de programación. La
programación lógica comprende, a
su vez, dos paradigmas de
programación:
La programación declarativa y la
programación funcional. La
programación declarativa gira en torno
al concepto de predicado, o relación
entre elementos. La programación
funcional se basa en el concepto de
función (que no es más que una
evolución de los predicados), de corte
más matemático.
Figura 1: Diagrama por bloques
de un Sistema Experto
VI. DISEÑO DE LAS REGLAS
DEL SISTEMA EXPERTO
VII. IMPLEMENTACION
N REGLAS
1
Si: Texto distorsionado y/o Carpetas con
acceso directo y/o Archivos ocultos
Entonces Tiene: Virus
2
Si: Recalentamiento y Inexistencia de
Ventilación por parte del Cooler y Entonces
Tiene: CHIPSET FALLADO
3
Si: PC Prende y No Muestra nada en
Pantalla y Emite un pitio intenso Entonces
Tiene: Falla en la Memoria RAM
4
Si: PC No Prende y Emite un olor a
quemado y No Prende ni una luz interna y
Ventiladores no funcionan Entonces Tiene:
Fuente de Alimentación Quemada
5
Si: No reconoce Dispositivos de e/s y No
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  • 1. RESUMEN Vamos a implementar un sistema experto con el swi prolog cuyo propósito será detectar la falla de una Pc(computadora) y dar su respectivo tratamiento .Para ello primero haremos una breve descripción de los sistemas expertos y de su importancia y después pasaremos a desarrollar el problema con el swi prolog , un sistema experto ampliamente utilizado. Palabras Claves: Sistemas expertos, inteligencia artificial, Computadoras, sistemas, diagnostico, lenguajes basados en reglas, paradigma. I. INTRODUCCION Los sistemas expertos es uno de los campos en que se divide la Inteligencia Artificial, han levantado en los últimos años un gran interés por su aplicación a problemas científicos, técnicos y comerciales. Este entusiasmo se ha visto reforzado por el hecho de que los SSEE desarrollados han probado ser capaces de alcanzar los objetivos para los cuales habían sido diseñados. Existen varios tipos de sistemas expertos, nosotros desarrollamos un sistema experto de control. Estos sistemas expertos participan en la realización de las tareas de interpretación y diagnóstico de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o guiar un proceso. Los sistemas de control son complejos debido al número de funciones que deben manejar y el gran número de factores que deben considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso del conocimiento, y por tanto de los SE. Ahora bien, nuestro sistema experto realizara un diagnóstico de su Pc o Computadora según los síntomas que usted responderá por medio de preguntas. Sistemas Experto: Para el Diagnostico de Fallas de Computadoras - Pc Lady Espino Pérez Estudiante Informática Universidad Nacional de Trujillo Lady_23_87@hotmail.com
  • 2. II. USOS DE UN SISTEMA EXPERTO Son programas de computación que se derivan de una rama de la investigación informática llamada Inteligencia Artificial (IA). El objetivo científico de la IA es entender la inteligencia. Está referida a los conceptos y a los métodos de inferencia simbólica, o de razonamiento por computadora, y cómo el conocimiento usado para hacer esas inferencias será representado dentro de la máquina. La construcción de un sistema experto se llama ingeniería del conocimiento y sus médicos son los ingenieros del conocimiento. El ingeniero del conocimiento debe cerciorarse de que el ordenador tenga todo el conocimiento necesario para solucionar un problema. También debe elegir una o más formas en las cuales representar el conocimiento requerido en la memoria del ordenador, es decir, él debe elegir una representación del conocimiento. Él debe también asegurarse de que la computadora pueda utilizar eficientemente el conocimiento, seleccionando de un conjunto de métodos de razonamiento  La planificación es la secuencia de acciones necesaria para lograr una meta. Conseguir una buena planificación a largo plazo es muy difícil. Por ello, se usan sistemas expertos para gestionar proyectos de desarrollo, planes de producción de fábricas, estrategia militar y configuración de complejos sistemas informáticos, entre otros.  Cuando se necesita controlar un proceso tomando decisiones como respuesta a su estado y no existe una solución algorítmica adecuada, es necesario usar un sistema experto. Este campo comprende el supervisar fábricas automatizadas, factorías químicas o centrales nucleares. Estos sistemas son extraordinariamente críticos porque normalmente tienen que trabajar a tiempo real.  El diseño requiere una enorme cantidad de conocimientos debido a que hay que tener en cuenta muchas especificaciones y restricciones. En este caso, el sistema experto ayuda al diseñador a completar el diseño de forma competente y dentro de los límites de costes y de tiempo. Se diseñan circuitos electrónicos, circuitos integrados, tarjetas de circuito impreso, estructuras arquitectónicas, coches, piezas mecánicas, etc.  Por último, un sistema experto puede evaluar el nivel de conocimientos y comprensión de un estudiante, y ajustar el proceso de aprendizaje de acuerdo con sus necesidades.
  • 3. III. ARQUITECTURA Y FUNCIONAMIENTO DE UN SISTEMA EXPERTO La mayoría de los sistemas expertos tienen unos componentes básicos: base de conocimientos, motor de inferencia, base de datos e interfaz con el usuario. Muchos tienen, además, un módulo de explicación y un módulo de adquisición del conocimiento.  Base de Conocimiento La base de conocimientos contiene el conocimiento especializado extraído del experto en el dominio. El método más común para representar el conocimiento es mediante reglas de producción. El dominio de conocimiento representado se divide, pues, en pequeñas fracciones de conocimiento o reglas. Una característica muy importante es que la base de conocimientos es independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los problemas. De esta forma, cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos, o cuando se dispone de nuevos conocimientos, es relativamente fácil añadir reglas nuevas, eliminar las antiguas o corregir errores en las existentes.  Base de datos La base de datos o base de hechos es una parte de la memoria del ordenador que se utiliza para almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución de un problema. Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se trabaja. También se registrarán en ella las conclusiones intermedias y los datos generados en el proceso de inferencia.  Motor de inferencias El motor de inferencias es un programa que controla el proceso de razonamiento que seguirá el sistema experto. Utilizando los datos que se le suministran, recorre la base de conocimientos para alcanzar una solución. La estrategia de control puede ser de encadenamiento progresivo o de encadenamiento regresivo. En el primer caso se comienza con los hechos disponibles en la base de datos, y se buscan reglas que satisfagan esos datos. Normalmente, el sistema sigue los siguientes pasos: 1. Evaluar las condiciones de todas las reglas respecto a la base de datos, identificando el conjunto de reglas que se pueden aplicar (aquellas que satisfacen su parte condición) 2. Si no se puede aplicar ninguna regla, se termina sin éxito; en caso contrario se elige cualquiera de las reglas aplicables y se ejecuta su parte acción (esto último genera nuevos hechos que se añaden a la base de datos) 3. Si se llega al objetivo, se ha resuelto el problema; en caso contrario, se vuelve al paso 1 Al encadenamiento regresivo se le suele llamar guiado por objetivos, ya que, el sistema comenzará por el objetivo (parte acción de las reglas) y operará retrocediendo para ver cómo se deduce ese objetivo partiendo de los datos.  Interfaz con el usuario El interfaz de usuario permite que el usuario pueda describir el problema al sistema experto. Interpreta sus preguntas, los comandos y la información ofrecida. A la inversa, formula la información generada por el sistema incluyendo respuestas a las preguntas, explicaciones y justificaciones.  Módulo de explicación La mayoría de los sistemas expertos contienen un módulo de explicación, diseñado para aclarar al usuario la línea de razonamiento seguida en el proceso de inferencia. Si el usuario pregunta al sistema
  • 4. cómo ha alcanzado una conclusión, éste le presentará la secuencia completa de reglas usada  Módulo de adquisición El módulo de adquisición del conocimiento permite que se puedan añadir, eliminar o modificar elementos de conocimiento (en la mayoría de los casos reglas) en el sistema experto. IV. VENTAJAS E INCONVENIENTES DE UN SISTEMA EXPERTO 1. Ventajas a) Un sistema experto mejora la productividad al resolver y decidir los problemas más rápidamente. Esto permite ahorrar tiempo y dinero. A veces sin esa rapidez las soluciones obtenidas serían inútiles. b) Los valiosos conocimientos de un especialista se guardan y se difunden, de forma que, no se pierden aunque desaparezca el especialista. c) Con un sistema experto se obtienen soluciones más fiables gracias al tratamiento automático de los datos, y más contrastadas, debido a que se suele tener informatizado el conocimiento de varios expertos. d) Debido a la separación entre la base de conocimiento y el mecanismo de inferencia, los sistemas expertos tienen gran flexibilidad, lo que se traduce en una mejor modularidad, modificabilidad y legibilidad del conocimiento. 2. Inconvenientes a) El conocimiento humano es complejo de extraer y, a veces, es problemático representarlo. Si un problema sobrepasa la competencia de un sistema experto, sus prestaciones se degradan de forma notable. Además, las estrategias de razonamiento de los motores de inferencia suelen estar programadas procedimentalmente y se adaptan mal a las circunstancias. Están limitados para tratar problemas con información incompleta.
  • 5. V. MODELADO DEL PROBLEMA Para modelar el sistema experto, en principio pensamos modelar los “recursos necesarios”, “métodos y tiempos de aplicación” y “consejos adicionales” como conceptos diferenciados del “plan de tratamiento” porque se les supone una cierta complejidad, aunque al profundizar en las descripciones que manejamos decidimos modelarlos como atributos del concepto “plan de tratamiento. Evidentemente para poder llegar a un diagnóstico desde La consulta, se asume la existencia de una relación causa - efecto, formando una estructura más o menos compleja, pero que permitiría por recubrimiento llegar a las causas/ diagnóstico de los efectos/tratamiento. Paradigma utilizado El paradigma utilizado para el desarrollo de este sistema experto (Figura 1), es el paradigma lógico, base de la programación lógica. La programación lógica consiste en la aplicación del corpus de conocimiento sobre lógica para el diseño de lenguajes de programación. La programación lógica comprende, a su vez, dos paradigmas de programación: La programación declarativa y la programación funcional. La programación declarativa gira en torno al concepto de predicado, o relación entre elementos. La programación funcional se basa en el concepto de función (que no es más que una evolución de los predicados), de corte más matemático. Figura 1: Diagrama por bloques de un Sistema Experto
  • 6. VI. DISEÑO DE LAS REGLAS DEL SISTEMA EXPERTO VII. IMPLEMENTACION N REGLAS 1 Si: Texto distorsionado y/o Carpetas con acceso directo y/o Archivos ocultos Entonces Tiene: Virus 2 Si: Recalentamiento y Inexistencia de Ventilación por parte del Cooler y Entonces Tiene: CHIPSET FALLADO 3 Si: PC Prende y No Muestra nada en Pantalla y Emite un pitio intenso Entonces Tiene: Falla en la Memoria RAM 4 Si: PC No Prende y Emite un olor a quemado y No Prende ni una luz interna y Ventiladores no funcionan Entonces Tiene: Fuente de Alimentación Quemada 5 Si: No reconoce Dispositivos de e/s y No reconoce texto y No Reconoce el Panel Frontal de Arranque Entonces Tiene: FALLA EN EL PANEL DE ENTRADA Y SALIDA