Интеллектуальные робототехнические системы

Примеры экспертных систем


Для начала совершим краткий экскурс в историю создания ранних и наиболее известных ЭС. В большинстве этих ЭС в качестве СПЗ использовались системы продукций (правила) и прямая цепочка рассуждений. Медицинская ЭС MYCIN разработана в Стэнфордском университете в середине 70-х годов для диагностики и лечения инфекционных заболеваний крови. MYCIN в настоящее время используется для обучения врачей.

ЭС DENDRAL разработана в Стэнфордском университете в середине 60-х годов для определения топологических структур органических молекул. Система выводит молекулярную структуру химических веществ по данным масс-спектрометрии и ядерного магнитного резонанса.

ЭС PROSPECTOR разработана в Стэнфордском университете в 1974--1983 годах для оценки геологами потенциальной рудоносности района. Система содержит более 1000 правил и реализована на INTERLISP. Программа сравнивает наблюдения геологов с моделями разного рода залежей руд. Программа вовлекает геолога в диалог для извлечения дополнительной информации. В 1984 году она точно предсказала существование молибденового месторождения, оцененного в многомиллионную сумму.

Рассмотрим экспертную систему диагностирования (ЭСД) цифровых и цифроаналоговых устройств [83], [84], [85], в которой использовались системы продукций и фреймы, а также прямая и обратная цепочка рассуждений одновременно. В качестве объекта диагностирования (ОД) в ЭСД могут использоваться цифровые устройства (ЦУ), БИС, цифро-аналоговые устройства. На рис. 6.2 показано, что такая ЭСД работает совместно с автоматизированной системой контроля и диагностирования (АКД), которая подает в динамике воздействия на ОД (десятки, сотни и тысячи воздействий в секунду), анализирует выходные реакции и дает заключение: годен или не годен. В случае, если реакция проверяемого ОД не соответствует эталонным значениям, то подключается основанная на знаниях подсистема диагностирования. ЭСД запрашивает значения сигналов в определенных контрольных точках и ведет оператора по схеме ОД, рекомендуя ему произвести измерения в определенных контрольных точках или подтвердить промежуточный диагноз, и в результате приводит его к месту неисправности.
Исходными данными для работы ЭСД являются результаты машинного моделирования ОД на этапе проектирования. Эти результаты моделирования передаются в ЭСД на магнитных носителях в виде тысяч продукционных правил. Движение по контрольным точкам осуществляется на основе модели, записанной в виде сети фреймов для ОД.


Рис. 6.2.  Общая структура экспертной системы диагностирования
Такая ЭСД не была бы интеллектуальной системой, если бы она не накапливала опыт. Она запоминает найденную неисправность для данного типа ОД. В следующий раз при диагностике неисправности ОД этого типа она предлагает проверить сразу же эту неисправность, если реакция ОД говорит о том, что такая неисправность возможна. Так поступают опытные мастера радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), знающие «слабые» места в конкретных типах РЭА и проверяющие их в первую очередь. ЭСД накапливает вероятностные знания о конкретных неисправностях с целью их использования при логическом выводе. При движении по дереву поиска решений на очередном шаге используется критерий - максимум отношения вероятности (коэффициента уверенности) постановки диагноза к трудоемкости распознавания неисправности. Коэффициенты уверенности автоматически корректируются во время работы ЭСД при каждом подтверждении или не подтверждении диагноза для конкретных ситуаций диагностирования. Трудоемкости элементарных проверок первоначально задаются экспертом, а затем автоматически корректируются в процессе работы ЭСД.
ЭСД не была реализована в виде ИРС по экономическим соображениям. Небольшая серийность проверяемой аппаратуры, недостаточная унификация и дешевая рабочая сила (последний фактор и в наше время играет в России немаловажную роль) помешали реализовать полностью автоматическое диагностирование.
Среди современных коммерческих систем хочется выделить экспертную систему - оболочку G2 американской фирмы Gensym (USA) [80] как непревзойденную экспертную коммерческую систему для работы с динамическими объектами. Работа в реальном времени с малыми временами ответа часто необходима при анализе ситуаций в корпоративных информационных сетях, на атомных реакторах, в космических полетах и множестве других задач.


В этих задачах необходимо принимать решения в течение миллисекунд с момента возникновения критической ситуации. ЭС G2, предназначенная для решения таких задач, отличается от большинства динамических ЭС такими характерными свойствами, как:
  • работа в реальном времени с распараллеливанием процессов рассуждений;
  • структурированный естественно-языковый интерфейс с управлением по меню и автоматической проверкой синтаксиса;
  • обратный и прямой вывод, использование метазнаний, сканирование и фокусирование;
  • интеграция подсистемы моделирования с динамическими моделями для различных классов объектов;
  • структурирование БЗ, наследование свойств, понимание связей между объектами;
  • библиотеки знаний являются ASCII-файлами и легко переносятся на любые платформы и типы ЭВМ;
  • развитый редактор для сопровождения БЗ без программирования, средства трассировки и отладки БЗ;
  • управление доступом с помощью механизмов авторизации пользователя и обеспечения желаемого взгляда на приложение;
  • гибкий интерфейс оператора, включающий графики, диаграммы, кнопки, пиктограммы и т.п.;
  • интеграция с другими приложениями (по TCP/IP) и базами данных, возможность удаленной и многопользовательской работы.

В качестве примера быстродействующей системы для отслеживания состояния корпоративной информационной сети (КИС) можно привести основанную на знаниях систему мониторинга OMEGAMON фирмы Candle (IBM с 2004 г.) . OMEGAMON - типичный представитель современных экспертных мультиагентных динамических систем, работающих в реальном времени. OMEGAMON позволяет за считанные минуты ввести и отладить правила мониторинга внештатных ситуаций для объектов КИС. Правило (situation) записывается как продукция. Логический вывод в такой ЭС реализован при помощи механизма policy, обеспечивающего построение цепочек логического вывода на основе situations. На рис. 6.3 приведен один из интерфейсов для заполнения БЗ в ЭС OMEGAMONM. На этом рисунке показана ситуация, определяющая критическое количество сообщений в очередях транспортной системы IBM WebSphere MQ (MQSeries).



Рис. 6.3.  Интерфейс OMEGAMON для заполнения БЗ
На рис. 6. 4 показаны основные компоненты системы OMEGAMON:
  • сервер сбора информации от агентов CandleManagementServer (CMS);
  • сервер отображения результатов, оповещения пользователей и настройки мониторинга КИС CandleNetPortal Server (CNP) со своими клиентами;
  • Candle Management Workstation (CMW) - рабочая станция администратора OMEGAMON;
  • Managed Systems - компьютеры КИС, на которых работают агенты.

Агенты OMEGAMON работают на контролируемых системах (Managed Systems), как первоклассные шпионы: они незаметны с точки зрения использования CPU и оперативны при мониторинге с точки зрения времени поставки своих донесений в центр (CMS). Они фиксируют критическую ситуацию и обеспечивают реакцию (ACTION) менее чем за 1 секунду. Все определяется тем интервалом мониторинга, который задается экспертом на основе своих интуитивных знаний. В качестве ACTION при определении ситуаций можно использовать различные типы действий: посылку почтовых сообщений и sms специалистам сопровождения, посылку информации в другие системы, выполнение системных команд и т.д. Количество объектов мониторинга (компьютеров КИС) может достигать нескольких сотен, и на каждом объекте может быть несколько сотен контролируемых параметров. Количество платформ (типов операционных систем), на которых работают агенты, превышает 30, начиная от OS/390,,OS/400, далее различные UNIX-платформы (HP_UX, AIX, Solaris) и заканчивая Windows. На одном сервере может работать несколько агентов, например, для мониторинга WebSphere MQ (MQSeries), WebSphere Application Server, DB-2 и HP_UNIX одновременно.

Рис. 6.4.  Структурная схема ЭС OMEGAMON
Серверы CMS и CNP-servers могут работать на одном выделенном сервере, как правило, на базе операционной системы Windows. Настройка ситуаций (situations) и механизмов логического вывода (policy) производится на рабочем компьютере администратора через CNP-client. Для только что созданной ситуации вы нажимаете кнопку Apply и моментально видите отображение ACTION через CNP-client, через почту и т.д.
Следует подчеркнуть, что основанная на знаниях система мониторинга OMEGAMON - это весьма эффективная система управления вычислительными ресурсами, надежный и незаменимый помощник в поисках решений по оперативному устранению критических и трудных для диагностирования ситуаций, при анализе информационных потоков, анализе производительности и настройке КИС.
В следующей лекции будет рассмотрена практическая реализация экспертной системы управления технологическим процессом в составе ИРС.

Содержание раздела