Introdução aos
Sistemas Especialistas
Professor Celso A A Kaestner, Dr. Eng.
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Sistemas Especialistas
• Um Sistema Especialista (SE) é um
programa de computador que utiliza
conhecimento específico do domínio de
um problema e emula a metodologia e
desempenho de um especialista para obter
soluções de problemas neste domínio.
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Tecnologia dos Sistemas Especialistas
Arquitetura
ESPECIALISTA/
ENG. CONHECIMENTO/
PROGRAMADOR
BASE DE
CONHECIMENTO
SHELL
INTERFACE COM USUÁRIO:
MOTOR DE
INFERÊNCIA
DADOS ESPECÍFICOS
DO CASO
PERGUNTA/RESPOSTA
ORIENTADO POR MENUS
LINGUAGEM NATURAL
GRÁFICO
USUÁRIO
EXPLANAÇÃO
APRENDIZAGEM
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Desenvolvimento de SE
• Envolve essencialmente o Engenheiro de Conhecimento, o
Especialista do domínio do problema e o Usuário final;
• Criação Rápida de Protótipos:
Aquisição do Conhecimento
Modelagem
do Sistema
Correção
Programação
• Sucessivas iterações nas quais as possibilidades são postas à
prova pelos futuros usuários.
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Quando desenvolver um SE
• O problema justifica o custo e esforço de construção do SE;
• Não existem especialistas disponíveis (no local) para
resolver diretamente o problema;
• Existem especialistas para cooperarem na construção do SE;
• O problema pode ser solucionado através de raciocínio
simbólico (próximo dos humanos);
• O problema não requer “senso comum”;
• O problema não pode ser resolvido através de métodos
computacionais tradicionais;
• O problema não é demasiado grande nem demasiado
genérico.
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Construção de SE
Ciclo de Vida (etapas):
• Análise de viabilidade;
• Projeto conceitual;
• Aquisição de conhecimento;
• Representação do conhecimento;
• Validação;
• Transferência de tecnologia e
manutenção.
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Ferramentas p/desenvolver SE
• Linguagens gerais x shells;
• Limitações do formalismo de
representação de conhecimento escolhido:
poder descritivo;
• Limitações do motor de inferência:
controle suficiente;
• Área de aplicação: diagnóstico,
monitoração e controle, configuração ...
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Conhecimento (dicionário)
• Percepção de algo; o ato, fato ou estado
de conhecer e/ou compreensão;
• Aprendizagem: tudo o que foi percebido
ou captado pela mente;
• Experiência prática: habilidade;
• Familiaridade com um fato ou lugar;
• Identificação: reconhecimento;
• Informação: os fatos acumulados pela
humanidade.
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Conhecimento
• Substância transportável;
• Formulação do conhecimento: aspectos
construtivos / comparativos na construção
de bases de conhecimento;
• Domínio: uma porção de conhecimento;
• Tarefa: é o trabalho objetivo a ser
realizado;
• Conhecimento do domínio: de toda a área;
• Conhecimento da tarefa: para resolvar
uma instância de problema determinado.
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Aquisição de Conhecimento
• Entrevistas
Especialista
Engenheiro
Conhecimento
Shell
Base de
conhecimento
10
Aquisição de Conhecimento
• Aprendizagem por interação
Especialista
Sistema interativo
de entrevista
Engenheiro
Conhecimento
Base de
conhecimento
11
Aquisição de Conhecimento
• Aprendizagem por indução
Especialista
Sistema de
indução
Exemplos e
histórico
Base de
conhecimento
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Tratamento da incerteza
• Teoria
de
probabilidades,
probabilidades condicionais, redes
bayesianas;
• Conjuntos
difusos,
variáveis
linguísticas e distribuições de
possibilidade;
• Abordagem heurística: fatores de
certeza, como no sistema MYCIN.
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Fatores de Certeza
•
•
•
•
•
•
•
FC (H, E) = MC(H, E) – MD(H, E);
MC: medida de crença;
MD: medida de descrença;
H: hipótese;
E: evidência;
P(H): probabilidade de hipótese H;
P(H|E): probabilidade condicional da
hipótese H, dada a evidência E.
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Fatores de Certeza
• Se P(H) = 1, então MC(H, E) = 1,
senão
MC(H, E) = max{(P(H|E), P(H)} – P(H) /
(1 – P(H)) ;
• Se P(H) = 0, então MD(H, E) = 1,
senão
MD(H, E) = min{(P(H|E), P(H)} – P(H) /
(0 – P(H)) ;
15
Fatores de Certeza
• Valores de MC, MD entre 0.00 e 1.00;
• Valores de FC entre –1.00 e +1.00;
• Certeza em H: MC = 1.00 e MD = 0.00,
logo FC = +1.00;
• Certeza em ~H (não H): MC = 0.00 e MD
= 1.00, logo FC = – 1.00;
• Contradição: MC=1.00 e MD=1.00
• Desconhecimento: MC=0.00 e MD=0.00.
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Fatores de Certeza
Regras para combinação de evidências:
• Se X = FC(H, E1) e Y = FC(H, E2) tem-se:
• Se X > 0 e Y > 0:
FC(H, E1 AND E2) = X + Y(1 – X);
• Se X < 0 e Y < 0:
FC(H, E1 AND E2) = X + Y(1 + X);
• Nos outros casos:
FC(H, E1 AND E2) =
(X + Y)/(1 – min{X,Y}).
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Fatores de Certeza
Conjunções:
• FC(H1 AND H2, E) =
min{FC(H1,E), FC(H2,E)};
Disjunções:
• FC(H1 OR H2, E) =
min{FC(H1,E), FC(H2,E)};
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Fatores de Certeza
Composições:
• H1 hipótese suportada p/ evidência E1 com FC1;
• H2 hipótese derivada de H1 p/ uso de uma regra;
• Então tem-se FC(H2, E1) =
FC1(H2, H1) max{0, FC(H1, E1)}
Aplicação de regra:
• Se A então B (0.8) denota-se por A=(0.8)=>B;
• Se A =(x)=> B e B =(y)=> C, então
FC(C) = y.max{0, FC(B)}
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Fatores de Certeza
Exemplo:
• A =(0.8)=> C
C=(0.5)=>D
• B =(0.6)=> C
Cálculos:
• FC(C, A AND B) = 0.8+0.6 – 0.48 = 0.92;
• FC(D, C) = 0.92 x 0.5 = 0.46
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Fatores de Certeza
Exemplo:
• A (0.7)
(A AND B) =(0.8)=> W
• B (0.8)
(B OR C) =(0.7)=> Z
• C (0.9)
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Fatores de Certeza
Exemplo:
1. FC(A AND B,{A,B}) =
min{0.7, 0.8}=0.7
2. FC(W, A AND B)=0.7 x 0.8 = 0.56
3. FC(B OR C,{B,C}) =
max{0.8, 0.9}=0.9
4. FC(Z, B OR C)= 0.7 x 0.9 = 0.63
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Categorias dos Problemas
• Interpretação: formar conclusões a partir de dados;
• Predição: projetar consequências de situações;
• Diagnóstico e reparo : determinar a causa de maus
funcionamentos, e prescrever e implementar soluções;
• Projeto: configurar componentes de forma a atingir um
objetivo;
• Planejamento: obter a sequência de passos para atingir
um objetivo;
• Monitoração: comparar o comportamento de um
sistema com aquilo que seria de esperar;
• Tutoriais: detectar e corrigir deficiências, e auxiliar
processos de aprendizagem;
• Controle: governar o comportamento de um sistema.
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Classificação / Diagnóstico
• Sistema MYCIN
• Objetivo:
diagnóstico
de
doenças
infecciosas e recomendação de terapias;
• Exemplo de regra:
– Se (1) um exame de sangue está disponível E
(2) a contagem de leucócitos é < que 2500
– Então (3) as seguintes bactérias podem estar
estar causando a infecção:
E.Coli (0.75), Pseudomonas-aeruginosa (0.5),
Klebsiella-pneumoniae (0.5)
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Configuração
• Sistema X-CON
• Objetivo: configurar os equipamentos dos
sistemas de microcomputadores da DECDigital;
• Exemplo de regra:
– Se o contexto ativo é a fonte de alimentação E
o adaptador unibus está no gabinete E
sua posição no gabinete é conhecida E
há espaço disponível para a fonte E
existe uma fonte disponível E
não existe regulador H7101 disponível
Então adicione um regulador H7101 à ordem.
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Monitoração
• Sistema VM
• Objetivo: monitoração de pacientes em
recuperação após problema cardíaco (UTI).
• Atividades:
– Validação dos dados dos sensores;
– Acompanhamento e geração de alarmes;
– Geração de relatório sumarizado de
acompanhamento;
– Avaliação da evolução a longo termo;
– Sugestão de terapias.
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Propostas de problemas
1. Classificação / diagnóstico;
2. Configuração;
3. Monitoração e controle.
27
Problema de classificação /
diagnóstico
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Classificação / diagnóstico
Considere um SE para realizar o diagnóstico de
uma doença, de acordo com as seguintes
indicações:
• Sintomas => Causadores => Doença.
• As doenças possíveis são (x1), (x2) e (x3);
• R1: Com 90 % de certeza, se o doente
apresenta o sintoma (a) então estão presentes
os elementos causadores (b) e (c) ;
• R2: no caso do sintoma (a) ocorrer, o elemento
causador também pode ser (d), mas em casos
raros (10%);
• R3: a doença (x1) também ocorre se (b) é
verificado, mas apenas em 30 % dos casos;
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Classificação / diagnóstico
•
•
•
•
•
R4: Se (c) está presente, então a doença é (x2),
em 98 % dos casos;
R5: se os elementos causadores são (d) e (f) a
doença é (x1) em 95 % dos casos;
R6: se o paciente apresenta o sintoma (e),
então o causador pode ser (f) com 80 % de
certeza;
R7: se (g) é um sintoma, então (f) pode ser o
elemento causador, com 55 % de certeza;
R8: Se (f) é um agente causador, então os
elementos causadores (l) e (h) podem ser
detectados no paciente com certeza de 75 %;
30
Classificação / diagnóstico
•
•
•
•
•
•
R9: A presença de (l) caracteriza a doença (x3)
em 40 % dos casos;
R10: Se (h) ocorre, então o causador (m)
também ocorre em 30 % dos casos;
R11: O agente causador (f) está presente em
50 % dos casos em que o causador (k) ocorre;
R12: Se (g) não é sintoma mas o sintoma (i)
ocorre, então o causador é (k) em 90 % dos
casos;
R13: O sintoma (j) ocorre sempre que (100%)
(k) é o agente causador da doença;
R14: A presença de (k) ocasiona a condição
causadora (h) em 80 % dos casos;
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Classificação / diagnóstico
•
•
R15: se a presença de (m) é detectada em
conjunto com o sintoma (n), então deve-se
considerar a possibilidade (20 %) de que o
sintoma (g) ocorra; e
R16: a presença de (m) indica que a doença é
(x3) com 75 % de certeza.
Utilizar Fatores de Certeza (MYCIN) para o
manuseio da incerteza.
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Classificação / diagnóstico
Considerando este conhecimento, indique as
doenças mais prováveis para os pacientes
seguintes:
• P1, que apresenta os sintomas (a), com 75 %
de certeza, (i) com 80 %, (n) com 15 % e e (j)
com 90 %.
•
P2, que apresenta os sintomas (a), com 95 %
de certeza, (e) com 20 %, e (i) com 15 %.
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Problema de configuração
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Configuração
Uma empresa de telecomunicações deseja
maximizar o fluxo de informações entre suas
estações, de forma a atender o maior número
possível de clientes;
Considere que a rede disponível é constituída de 4
nós (A), (B), (C) e (D), interligados por links
de capacidade limitada, como indicado a
seguir;
Os pacotes são transmitidos entre as estações de
acordo com capacidades fixas de 10 (tipo 1),
20 (tipo 2) ou 30 (tipo 3).
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Configuração
30
100
(A)
(B)
100
80
70
(C)
100
50
30
100
(D)
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Configuração
Os canais têm configurações limitadas, como
indicado:
• De (A) para (B): não admite tipo 3;
• De (B) para (A): admite no máximo 2 canais de
tipo 3;
• De (A) para (C): não admite tipo 1;
• De (C) para (B): não admite tipo 1;
• De (D) para (C): não admite tipo 3;
• Os canais de (B) para (C), de (C) para (D), de
(B) para (D) e de (D) para (B) não tem
limitação.
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Configuração
Considere a existência dos seguintes clientes:
• (C1), que necessita transmitir 180
unidades entre (B) e (D) e 20 unidades
entre (B) e (A);
• (C2), que necessita transmitir 150
unidades a partir de (A), sendo que destas
100 devem ir para (D) e 50 para (C);
• (C3), que deve transmitir 20 unidades
entre (A) e (B) e 30 unidades entre (D) e
(C).
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Configuração
Pretende-se vender serviço a um novo cliente
que deseja empregar o canal (B)=>(D);
Na configuração atual pode-se realizar os
serviços já contratados ?
Como deve ser feita a distribuição ótima de
fluxo, de forma que se deixe este canal o
mais livre possível para possibilitar a
venda do serviço ?
39
Problema de monitoração e
controle
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Monitoração e controle
Um sistema de abastecimento de líquidos funciona
de acordo com a planta indicada a seguir;
O sistema possui 4 tanques (T1, T2, T3, T4), 3
bombas (B1, B2, B3), e duas válvulas (V1 e
V2);
Os tanques e as conexões entre estes possuem as
capacidades indicadas em unidades de volume
(u) e de fluxo (u/t);
Há sensores para a medição dos níveis em cada
tanque.
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Monitoração e controle
1.5 u/t
2.0 u/t
X
B2
X
B1
Fonte
(inesgotável)
T1
(50 u)
T2
(20 u)
1.0 u/t
T4 (10u)
0.5 u/t x V1
0.5 u/t
X
B3
T3
(30 u)
1.0 u/t
X
V2
Sumidouro
(min 1.0 u/t)
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Monitoração e controle
Considere o desenvolvimento de um SE para o
controle das bombas e das válvulas, de forma
a manter o fornecimento mínimo exigido pelo
sumidouro;
As condições de operação deverão ser monitoradas
e modificadas incrementalmente a cada
unidade de tempo (t);
A situação de inicialização do processo (start-up)
deve ser considerada;
Também devem ser consideradas situações de
operação na presença de falhas em B1, B2 ou
B3.
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Monitoração e controle
Restrições adicionais:
• Os volumes dos tanques devem ser
respeitados;
• O nível de T2 deve ser no mínimo 30% do
total.
Objetivo:
• Definir as regras de operação para o sistema e
simular sua operação.
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• Desenvolver os correspondentes
sistemas
especialistas
em
CLIPS;
• Atuação em 3 equipes na sala;
• Discussão dia 28/4/5.
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