Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Diagnoza defectelor
rezolvate, cazurile (revizuite sau nu) sunt mereu stocate în baza de date a
cazurilor. Raţionamentul bazat pe cazuri este un sistem bazat pe
cunoştinţe destul de reuşit datorită aplicabilităţii sale (Leake D. B et al.,
1996a), dar construcţia lui rămâne o problemă greu de rezolvat (Leake
D. B et al., 1996b). De exemplu, operaţiile de întreţinere sunt mari
consumatoare de timp, plictisitoare, de nedorit şi necesită un efort
deosebit în refacerea cunoştinţelor. CBR nu este realmente un sistem
bazat pe cunoştinţe care „ învaţă cum să rezolve problemele prin
rezolvarea însăşi a problemelor” deoarece experienţa nu este în măsură
să evolueze dinamic.
Prin urmare, dezbaterea rămâne deschisă: cum poţi proiecta un
sistem CBR capabil de a lua în considerare un context necunoscut, care
evoluează în permanenţă, şi care să nu aibă nevoie de o reconstrucţie
costisitoare? Cât timp nu se pot anticipa toate posibilităţile de utilizare
ale unui sistem, este oare posibil ca sistemele să fie capabile să se autoadapteze la utilizatori. Printr-o revizuire a ciclului de raţionament este
posibil să asociem învăţarea şi rezolvarea problemelor pentru a depăşi
aceste probleme.
De aceea, în cadrul studiului nostru, suntem conştienţi pe deplin că
dezvoltarea unui sistem bazat pe cunoştinţe implică o muncă care de cele
mai multe ori nu este uşoară sau banală. Un proiect care nu înregistrează
progrese folosind cele mai bune principii şi practici va tinde să implice
costuri prea mari şi în acest caz impactul nu va fi pe măsura aşteptărilor
avute în vedere. Într-un mediu abstractizat, creşterea performanţelor
raţionamentului CBR este posibilă doar printr-o maleabilitate crescută a
sistemului şi suntem convinşi că o abordare suplimentară bazată pe
indicii (urme) ne permite să atingem dezideratele urmărite (figura 2.12).
Într-adevăr, urmele interacţiunii folosite ca înregistrări continue ale
activităţii pot avea probleme de contextualizare privind rezolvarea
problemelor de experienţă datorită naturii lor proprii. Astfel, prin
combinarea celor două tipuri de raţionament, se urmăreşte realizarea
unui sistem de asistare a inginerului de sistem, prin crearea unei baze de
cunoştinţe, a instrumentelor necesare achiziţiei de cunoştinţe, lucruri ce
vor fi puse la dispoziţia tuturor experţilor, având ca scop o unificare,
actualizare şi validare a lor, şi care să conducă spre o diagnoză a
defectelor. Acest sistem pe care îl vom numi SADU (Sistem de Asistare
a Diagnosticianul Uman), administrează un sistem informatic complex
aflat pe o infrastructură IT virtualizată, care conţine pe lângă
39