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Protégé 3.0 Apresentação para a disciplina DAS 6607 Inteligência Artifical Aplicada a Controle e Automação Equipe: Eduardo Hirano, Luis Galaz e Rodrigo.

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1 Protégé 3.0 Apresentação para a disciplina DAS 6607 Inteligência Artifical Aplicada a Controle e Automação Equipe: Eduardo Hirano, Luis Galaz e Rodrigo Starr

2 Introdução Ferramentas computacionais utilizadas na aquisição de conhecimento de especialistas: Protégé Apollo OntoEdit Ontolingua

3 Introdução - Objetivo Criar formulários para a aquisição de conhecimento baseados em ontologias Sistema para edição de ontologias e bases de conhecimento Independência de um algoritmo específico de inferência Fornecer uma API de representação de conhecimento que permita extensão do programa para necessidades específicas. E.g. Interface Armazenamento de dados

4 Introdução - Características Desenvolvido pelo grupo de pesquisa Stanford Medical Informatics da escola de medicina da Universidade de Stanford Fonte aberta e conta com uma comunidade de desenvolvedores Plugins para geração de ontologias para a Web (OWL) Independente de plataforma (escrito em Java) Plugins para integração com o Jess, e outros shells

5 Independência de mecanismos de inferência A pesquisa em IA normalmente trata sobre dois assuntos: Teorias dos mecanismos de inferência: algoritmos de inferência, lógica difusa, análise bayesiana, redes neurais... Teorias de representação de conhecimento: redes semânticas, lógica, frames, ontologias... As duas categorias possuem relações complementares: Excelentes mecanismos não podem executar tarefas adequadamente sem uma boa teoria de representação do conhecimento. Uma vez que uma teoria do conteúdo é disponível, pode-se criar ou selecionar mecanismos para implementar sistemas efetivos.

6 Níveis de Conhecimento Uma Ontologia trabalha com o conceito de três níveis de conhecimento e informação: Conceitos de estrutura do conhecimento sobre o domínio de aplicação. Conhecimento sobre o domínio representado por instâncias dos conceitos do tipo anterior. Conhecimento manipulado pelo sistema especialista com base em informações sobre casos e fatos apresentados pelo usuário final.

7 Etapas de Aquisição de Conhecimento Com base na partição de níveis de conhecimento descrita anteriormente: Toma-se como hipótese que o conhecimento é adquirido em etapas. O conhecimento adquirido em uma etapa é um meta- conhecimento para a etapa posterior. Estrutura Instâncias Casos

8 Modelo de Desenvolvimento de Sistemas Especialistas utilizado pelo Protégé Buchanan, B., Barstow, D., Bechtal, R., et al. (1983). Constructing an expert system. In Building Expert Systems. F. Hayes-Roth, D. Waterman, and D. Lenat, Eds., Addison-Wesley.

9 Procedimento de emprego do Protégé Modelo básico Além disso, prevê um processo iterativo de revisão da estrutura das classes mesmo após a criação de instâncias

10 Arquitetura do Protégé

11 Arquitetura do Protégé – Plugins Slot plugins – Permite a criação de interfaces personalizadas para a entrada de valores de slots específicos É possível fazer um plugin que altere apenas o modo como slots desse tipo são mostrados

12 Arquitetura do Protégé – Plugins Tab plugins – Permite acrescentar uma nova aba a janela do Protégé. Exemplo: Jambalaya

13 Arquitetura do Protégé – Plugins Backend plugins – Alteram o modo como o Protégé armazena os dados. Permitem conectar com: Sistemas de gerenciamento de banco de dados (RDBMS) RDF Útil para acesso a bases de dados muito grandes (por exemplo, um banco de dados anatômico contém mais de instâncias)

14 Exemplo - SEGRED Sistema especialista para auxiliar a operação do gasoduto Bolívia-Brasil Cooperação entre o LASHIP, o CENPES/Petrobrás e a TBG Já vem sendo desenvolvido ao longo de 4 anos

15 Estações de Entrega Válvulas de Bloqueio Estações de Compressão Conceitos – SEGRED

16 Exemplo Criação de uma classe EMED (estação de medição) Geração dos formulários Instanciação Plugins de visualização (Jambalaya e TGVizTab) Integração com o Jess


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