Usuário(a):TransLatinoExpress/Sistema especialista

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Formulários[editar | editar código-fonte]

Hayes-Roth divide aplicativos de sistemas especialistas em 10 categorias ilustradas na tabela a seguir. Os aplicativos de exemplo não estavam na tabela original de Hayes-Roth e alguns deles surgiram bem depois. Qualquer aplicativo que não tenha notas de rodapé é descrito no livro Hayes-Roth. [1] Além disso, embora essas categorias forneçam uma estrutura intuitiva para descrever o espaço de aplicativos de sistemas especialistas, elas não são categorias rígidas e, em alguns casos, um aplicativo pode mostrar traços de mais de uma categoria.

Categoria Problema resolvido Exemplos
Interpretação Inferir descrições de situação dos dados do sensor Boato (reconhecimento de fala), PROSPECTOR
Predição Inferir as prováveis conseqüências de determinadas situações Avaliação de risco de nascimento prematuro [2]
Diagnóstico Inferir mau funcionamento do sistema de observáveis CADUCEUS, MYCIN, PUFF, Mistral, [3] Eydenet, [4] Kaleidos [5]
Projeto Configurar objetos sob restrições Dendral, Consultor de empréstimos hipotecários, R1 (Configuração DEC VAX), SID ( CPU DEC VAX 9000 )
Planejamento Criar ações Planejamento de missão para veículo subaquático autônomo [6]
Monitoramento Comparar observações para planejar vulnerabilidades REATOR [7]
Depuração Fornecer soluções incrementais para problemas complexos SAINT, MATHLAB, MACSYMA
Reparar Executar um plano para administrar um remédio prescrito Gerenciamento de crises de derramamentos tóxicos
Instrução Diagnosticar, avaliar e reparar o comportamento do aluno SMH. AMIGO, [8] Treinamento Clínico Inteligente, [9] STEAMER [10]
Ao controle Interpretar, prever, reparar e monitorar comportamentos do sistema Controle de processo em tempo real, [11] Controle de missão de ônibus espaciais [12]

Hearsay foi uma tentativa inicial de resolver o reconhecimento de voz por meio de um sistema especialista. Na maioria das vezes, essa categoria de sistemas especialistas não teve tanto sucesso. Hearsay e todos os sistemas de interpretação são essencialmente sistemas de reconhecimento de padrões que procuram padrões em dados ruidosos. No caso do Hearsay, reconhece fonemas em um fluxo de áudio. Outros exemplos anteriores foram a análise de dados do sonar para detectar submarinos russos. Esses tipos de sistemas se mostraram muito mais acessíveis a uma solução de AI de rede neural do que a uma abordagem baseada em regras.

CADUCEUS e MYCIN eram sistemas de diagnóstico médico. O usuário descreve seus sintomas no computador como faria com um médico e o computador retorna um diagnóstico médico.

Dendral foi uma ferramenta para estudar a formação de hipóteses na identificação de moléculas orgânicas. O problema geral que ele resolveu - projetar uma solução devido a um conjunto de restrições - foi uma das áreas mais bem-sucedidas dos primeiros sistemas especialistas aplicados a domínios comerciais, como configuradores de computadores VAX da Digital Equipment Corporation (DEC) e aplicativos para empréstimos hipotecários.

SMH PAL é um sistema especializado para a avaliação de alunos com múltiplas deficiências. [8]

Mistral [3] é um sistema especialista para monitorar a segurança de barragens, desenvolvido nos anos 90 por Ismes (Itália). Ele obtém dados de um sistema de monitoramento automático e realiza um diagnóstico do estado da barragem. Sua primeira cópia, instalada em 1992 na barragem de Ridracoli (Itália), ainda está operacional 24/7/365. Foi instalado em várias barragens na Itália e no exterior (por exemplo, barragem de Itaipu no Brasil) e em deslizamentos de terra sob o nome de Eydenet [4] e em monumentos sob o nome de Kaleidos. [5] Mistral é uma marca registrada da CESI .

Referências[editar | editar código-fonte]

30em

  1. ↑ Hayes-Roth, Frederick; Waterman, Donald; Lenat, Douglas (1983). Building Expert Systems. Addison-Wesley. [S.l.: s.n.] ISBN 978-0-201-10686-2 
  2. ↑ Woolery (1994). «Machine learning for an expert system to predict preterm birth risk». Journal of the American Medical Informatics Association. 1: 439–446. PMC 116227Acessível livremente. PMID 7850569. doi:10.1136/jamia.1994.95153433 
  3. ↑ a b Salvaneschi (1996). «Applying AI to structural safety monitoring and evaluation». IEEE Expert. 11: 24–34. doi:10.1109/64.511774 
  4. ↑ a b Lazzari (1999). «Embedding a geographic information system in a decision support system for landslide hazard monitoring» (PDF). International Journal of Natural Hazards. 20: 185–195. doi:10.1023/A:1008187024768 
  5. ↑ a b Lancini (1997). «Diagnosing Ancient Monuments with Expert Software» (PDF). Structural Engineering International. 7: 288–291. doi:10.2749/101686697780494392 
  6. ↑ Kwak (1990). «A mission planning expert system for an autonomous underwater vehicle». Proceedings of the 1990 Symposium on Autonomous Underwater Vehicle Technology: 123–128. doi:10.1109/AUV.1990.110446 
  7. ↑ Nelson (1982). «REACTOR: An Expert System for Diagnosis and Treatment of Nuclear Reactors» 
  8. ↑ a b Hofmeister (1994). «SMH.PAL: an expert system for identifying treatment procedures for students with severe disabilities.». Exceptional Children. 61  Verifique data em: |arquivodata= (ajuda)
  9. ↑ Haddawy (2010). «Intelligent Clinical Training Systems». Methods Inf Med. 49: 388–9. CiteSeerX 10.1.1.172.60Acessível livremente. PMID 20686730. doi:10.1055/s-0038-1625342 
  10. ↑ Hollan (1984). «STEAMER: An interactive inspectable simulation-based training system». AI Magazine 
  11. ↑ Stanley. «Experience Using Knowledge-Based Reasoning in Real Time Process Control» (PDF). Plenary Paper Presented At: International Federation of Automatic Control (IFAC) Symposium on Compute R Aided Design in Control Systems 
  12. ↑ Rasmussen. «The INCO Expert System Project: CLIPS in Shuttle mission control». NTRS 

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