Aplicaciones Técnicas de IA

Aplicaciones de Técnicas de
IA
Ana Lilia Laureano-Cruces
UAM-A
Casi todas las ciencias de
ingeniería…
 Comparten técnicas disponibles en el
domino de IA. Mencionaremos algunas
aplicaciones donde la IA juega un papel
decisivo en la ingeniería y la
automatización.
Sistemas expertos
Base de
Conocimiento
PR1. SI (esta nublado
y hace calor)
ENTONCES
(lloverá)
PR2. SI (llueve)
ENTONCES
(Los caminos en calcuta
Se volverán lodosos)
Base de Datos
El cielo esta
nublado
Motor de Inferencia
Inferencias: Si llueve los caminos
de Calcuta se volverán lodosos
Lo que hace el motor de
inferencia
 La máquina de inferencia intenta
emparejar el antecedente de las
cláusulas de las reglas guardadas en la
la base de datos.
 Cuando todos los antecedentes de las
cláusulas están disponibles, la regla se
dispara, resultando nuevas inferencias.
 Las nuevas inferencias se suman a la
base del conocimiento para activar
reglas subsecuentes.
 Con el fin de mantener limitada la base
de datos, se genera un mecanismo
para borrar eliminar algunas de la base
del conocimiento.
Comprensión de Imágenes y
Visión por Computadora
 Una imagen digital puede ser
observada como un arreglo de dos
dimensiones o
 pixeles que contienen niveles de grises,
que corresponden al reflejo de la
iluminación.
Para interpretar una escena …
 La imagen se procesa a través de 3 procesos
básicos:
 Bajo, medio y alto nivel
 El proceso bajo; consiste en filtrar el ruido
 El proceso medio; lidia con la intensificación
y segmentación (particionar la iamagen en
objetos de interés).
 El proceso alto; consiste de 3 pasos:
 Reconocimiento de los objetos que
provienen de la segmentación.
 Etiquetar estos objetos e interpretarlos
 En este nivel se requieren la mayoría
de las herramientas y las técnicas de IA
 Por ejemplo en el caso del
reconocimiento de objetos de la imagen
puede ser llevado a través del proceso
de clasificación de patrones; realizada
por algoritmos de aprendizaje.
 El proceso de aprendizaje por otro lado
computación basada en el
conocimiento.
Pasos básicos para la
interpretación de escenas
cámara
PreProcesamiento
Nivel Bajo
etiquetar
interpretar
Alto Nivel
reconocer
intensificación
segmentación
Nivel Medio
Alto Nivel de Inferencias
Planificación para robots
móviles
 Llamada también guía automática de
vehículos. Esta área es un área en constante
cambio donde la IA encuentra muchas
aplicaicones.
 Un robot móvil cuenta con:
 Una o más cámaras, o
 Sensores ultrasónicos
 Que ayudan para encontrar uno o más
obstáculos, durante la trayectoria.
 El problema de la navegación se enfoca desde dos
perspectivas:
 Entornos estáticos y dinámicos
 En un entorno estático; la posición de obstáculos es
fija, mientras
 Que en un entrono dinámico los obstáculos pueden
moverse de forma arbitraria (direcciones y
posiciones).
 Y la velocidad de estos objetos puede ser más baja
que la máxima alcanzada por el robot.
 Muchos investigadores utilizan lógica
espacio-temporal; para los entornos
estáticos.
 En el caso de entornos dinámicos se
utilizan algoritmos genéticos, redes
neuronales o agentes reactivos.
Donde pueden utilizarse estos
robots…
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Bomberos
Limpieza
Automatización en fábricas
Accidentes en entornos industriales
Diagnóstico automático
Remplazo de partes defectuosas en
instrumentos.
Diálogos y comprensión de
lenguaje natural
 En el caso de la generación de
diálogos; el problema principal es:
separar las sílabas dentro de un mundo
donde la palabra es esencial,
determinar aspectos como la amplitud y
las frecuencias fundamentales y
harmónicas de las sílabas.
 De esta forma se pueden identificar las
palabras y extraer aspectos a través de
las técnicas de clasificación de
patrones.
 Técnicas utilizadas son: algoritmos
genéticos y redes neuronales.
En el caso de la comprensión
del lenguaje…
 Incluye interpretaciones semánticas y
sintácticas de las palabras en la oración
y de las oraciones en los párrafos.
 Los pasos para el análisis sintáctico; es
un análisis a partir de la gramática y se
parecen a los pasos de un compilador.
 En el caso del análisis semántico; este
se desarrolla después de sintáctico y
consiste en determinar el significado de
las oraciones a partir de las oraciones y
del párrafo y de su posición en él.
Aplicaciones de Lenguaje
Natural…
 Un robot capaz de entender un diálogo
es de inmensa importancia, ya que
puede realizar cualquier tarea que se le
comunique (I robot: Issac Asimov).
Planificación
 En un problema de planificación se
debe tomar en cuenta: el tiempo total
del conjunto de eventos, con el fin de
mejorar la eficiencia del uso del tiempo.
Planificación de salones de
clases
 Los profesores son asignados a
distintos salones en diferentes
intervalos de tiempo.
 Y se desea que la mayoría de salones
sean utilizados el mayor tiempo posible.
Ejemplo de planificación…
 En un diagrama de flujo, el problema de
planificación consiste en un conjunto de
trabajos (J1,J2) que deben ser realizados en
un conjunto de máquinas (M1,M2,M3).
 El kid del asunto es saber como deben
planificarse, si (J1-J2) o (J2-J1). De forma que
se minimice el tiempo ocioso.
 Dejemos que el tiempo de procesamiento de
los trabajos J1 y J2 en las máquinas M1,M2 y
M3 sean (5,8,7) y (8,2,3) respectivamente.
La planificación J1 - J2:
M1
M2
M3
J1
J2
5
13
8
J1
J2
8
2
5
2
J1
J2
7
3
Tiem_Req = 23
5+3=8
La planificación J2 - J1:
M1
M2
J2
J1
8
5
J2
13
3
J1
2
M3
8
8
J2
5
3
Tiem_Req = 28
J1
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7
Control Inteligente
 En un proceso de control, el controlador
es designado a partir de modelos
conocidos de proceso y el objetivo del
control.
 Cuando la dinámica de la planta no es
completamente conocida, las técnicas
existentes para el control no son
válidas.
 Entonces se utiliza un sistema de control
basado en reglas de producción.
 El control es implementado con base en un
conjunto de reglas intuitivas extraídas a partir
de un ingeniero experto en control.
 El antecedente de la regla que empareje con
algún(s) parámetro(s) de la planta, será la
regla seleccionada y disparada para provocar
una acción en el entorno.
 Si existen varios antecedentes que se
pueden emparejar; esto se soluciona con
estrategias apropiadas.
 Por otro lado existen situaciones en que el
antecedente no se empareja de forma exacta
con las reglas.
 Estos casos son manejados con lógica difusa
(Fuzzy).
 Que es capaz de manejar emparejamientos
parciales o aproximados en entornos dinámicos.
 El control difuso ha sido utilizado
recientemente en plantas industriales.
 Una aplicación típica es el control de
potencia en un reactor nuclear.
 En otras aplicaciones se intenta estimar
la respuesta de una situación actual en
una planta nuclear.
fin
 En este último caso las redes difusas y
neuronales, así como las técnicas de
aprendizaje han sido identificadas como
nuevas herramientas para la estimación
de estados de una planta.