NUBIA RABA RAUL CASTRO TITO PACHECO ANDRES CERON.

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1 NUBIA RABA RAUL CASTRO TITO PACHECO ANDRES CERON

2 TECNICAS DE SIG BASADAS EN CONOCIMIENTO (KBT) 1. INTRODUCCION 1. INTRODUCCION 2. ADQUICISION DE CONOCIMIENTO 2. ADQUICISION DE CONOCIMIENTO 3. REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO 3. REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO 4. MECANISMOS DE BUSQUEDA 4. MECANISMOS DE BUSQUEDA 5. INFERENCIA 5. INFERENCIA 6. CONSIDERACIONES 6. CONSIDERACIONES 7. CONCLUSIONES 8. APLICACIONES 8. APLICACIONES

3 INTRODUCCION Muchos de los problemas geográficos no están bien estructurados, es decir: ÷ Los objetivos están pobremente definidos. ÷ Los datos pueden estar incompletos, o carentes de la suficiente resolución espacial. ÷ El problema es muy complejo, es decir el amplio volumen de conocimientos pueden ser relevantes.

4 SISTEMA DE SOPORTE DE DECISION (DSS) : Se concentra en poner a disposición del usuario un amplio rango de funciones para la solución. : Deja al usuario el rol de experto.

5 TECNICAS BASADAS EN CONOCIMIENTO Se concentra en hacer uso del conocimiento disponible. Se concentra en hacer uso del conocimiento disponible. El objetivo es emular el razonamiento de un experto, entonces el sistema toma el papel del experto. El objetivo es emular el razonamiento de un experto, entonces el sistema toma el papel del experto. Se hace uso de la IA, sugiriendo así una emulación del poder de razonamiento humano por parte de la máquina. Se hace uso de la IA, sugiriendo así una emulación del poder de razonamiento humano por parte de la máquina.

6 TECNICAS DE SIG BASADAS EN CONOCIMIENTO Dónde colocar una etiqueta en un polígono? SHELL SISTEMA EXPERTO Reglas

7 ETIQUETA Reglas ETIQUETA

8 ELEMENTOS DE SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Técnicas para adquisición de conocimiento. Técnicas para adquisición de conocimiento. Formas para representar el conocimiento internamente. Formas para representar el conocimiento internamente. Procedimientos de búsqueda para trabajar con el conocimiento almacenado internamente. Procedimientos de búsqueda para trabajar con el conocimiento almacenado internamente. Mecanismos de inferencia para deducir soluciones a problemas de conocimiento almacenado. Mecanismos de inferencia para deducir soluciones a problemas de conocimiento almacenado.

9 ADQUISICION DE CONOCIMIENTO Por medio de preguntas a expertos, las ideas generales se convierten en hechos específicos, reglas, etc. Por medio de preguntas a expertos, las ideas generales se convierten en hechos específicos, reglas, etc. Deduciendo reglas a partir del comportamiento de los expertos. Deduciendo reglas a partir del comportamiento de los expertos. Ambos métodos se usan en el contexto de los SIG. Ambos métodos se usan en el contexto de los SIG. SIG

10 Base de conocimiento construida por expertos Agencia Gubernamental (Responsable de la regulación del regulación del uso del suelo) SIG Datos básicos de la zona Base de ConocimientoKB DECISIONES DECISIONESGENERADAS CompañíaPetrolera (Leyes especificas para uso del suelo)

11 SIG BASADO EN CONOCIMIENTO (KBGIS) El sistema esta en capacidad de reducir los tiempos de consulta, anticipandose a ellas. El sistema esta en capacidad de reducir los tiempos de consulta, anticipandose a ellas. El sistema esta en capacidad de analizar la consulta recibida con respecto a un patrón, organizando la BD para optimizar la respuesta. El sistema esta en capacidad de analizar la consulta recibida con respecto a un patrón, organizando la BD para optimizar la respuesta. El sistema adquiere conocimiento acerca de aspectos espaciales importantes al interactuar con el usuario. El sistema adquiere conocimiento acerca de aspectos espaciales importantes al interactuar con el usuario.

12 REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO A diferencia de las bases de datos convencionales, la representación se realiza por medio de estructuras de datos que almacenan conocimiento. Existen cuatro formas de representar el conocimiento: Arboles Arboles Redes Semánticas Redes Semánticas Marcos Marcos Reglas de Producción Reglas de Producción

13 ARBOLES Forma de organizar objetos que están relacionados de manera jerárquica Son comunes en datos geográficos Ej. Datos de población (censos zonales).

14 REDES SEMANTICAS El conocimiento es organizado como un conjunto de nodos conectados por encadenamientos identificables. Las operaciones de SIG requieren construir un producto de información a partir de capas de datos que puedan ser visualizadas como una red de nodos encadenados. Los encadenamientos son procesos del SIG y los nodos son conjuntos de datos

15 MARCOS Consisten usualmente del nombre de un fenómeno y de los atributos que lo describen. Son comunes los shells de sistemas expertos basados en marcos. Proveen una estructura para organizar y representar el conocimiento Proveen una estructura para organizar y representar el conocimiento Proveen procedimientos para acceder al conocimiento, haciendo posible responder consultas y tomar decisiones. Proveen procedimientos para acceder al conocimiento, haciendo posible responder consultas y tomar decisiones.

16 REGLAS DE PRODUCCION Estas reglas están compuestas por dos partes, la parte de situación y la parte de acción. Por convención el lado izquierdo es la situación y el derecho la acción a realizar: IF situación existe, DO la acción Esta es la representación más popular del conocimiento en aplicaciones geográficas.

17 REGLAS DE PRODUCCION De las cuatro áreas de los SIG, entrada, salida, análisis y almacenamiento, la salida es el área más explorada. Reglas de producción para entradas al SIG, permiten interpretar la imagen vista en un escaner. Reglas de producción para entradas al SIG, permiten interpretar la imagen vista en un escaner. Reglas de producción para análisis de SIG, usadas en planeación y manejo de recursos. Reglas de producción para análisis de SIG, usadas en planeación y manejo de recursos. Reglas de producción usadas en salidas para identificación de lugares, asignación de intervalos de clase y elección de tipos de proyecciones. Reglas de producción usadas en salidas para identificación de lugares, asignación de intervalos de clase y elección de tipos de proyecciones.

18 MECANISMOS DE BUSQUEDA Procedimientos para BD Fuerza Bruta: procedimientos por los cuales se prueba todo el conocimiento contenido en una base de datos para obtener la mejor respuesta. Heurístico: procedimientos que usan reglas diseñadas para obtener la mejor respuesta o la más cercana a ella en el menor tiempo posible.

19 MECANISMOS DE BUSQUEDA Procedimientos para las representaciones del conocimiento: Arboles, existen reglas que determinan la ruta a tomar a partir de cada nodo. Arboles, existen reglas que determinan la ruta a tomar a partir de cada nodo. Redes semánticas, se realiza la búsqueda examinando los encadenamientos en cada nodo. Redes semánticas, se realiza la búsqueda examinando los encadenamientos en cada nodo. Marcos, se busca los marcos relevantes. Marcos, se busca los marcos relevantes. Reglas de producción, se busca por condiciones que concuerden al lado izquierdo de la regla. Reglas de producción, se busca por condiciones que concuerden al lado izquierdo de la regla.

20 INFERENCIA Esta es la base para la creación de nuevo conocimiento La solución de algún problema es un nuevo conocimiento que se almacena en el sistema. La solución de algún problema es un nuevo conocimiento que se almacena en el sistema. Un SIG puede crear nuevo conocimiento por cálculos de relaciones topológicas entre objetos a partir de relaciones geométricas. Un SIG puede crear nuevo conocimiento por cálculos de relaciones topológicas entre objetos a partir de relaciones geométricas.

21 INFERENCIA InductivaInductiva: Crea nuevo conocimiento a partir de hechos existentes a través de implicación lógica. DeductivaDeductiva: A partir de hechos existentes se produce nuevas generalizaciones.

22 CONSIDERACIONES Los sistemas basados en conocimientos han sido moderadamente exitosos en problemas que son relativamente sencillos. Los sistemas basados en conocimientos han sido moderadamente exitosos en problemas que son relativamente sencillos. Algunas de las aplicaciones mejoran su precisión al usar los modelos de conocimiento. Algunas de las aplicaciones mejoran su precisión al usar los modelos de conocimiento.

23 Factores de Consideración para KBT en SIG El poder de expresión y calculo del lenguaje de representación en las BD. El poder de expresión y calculo del lenguaje de representación en las BD. La eficiencia computacional del sistema. La eficiencia computacional del sistema. La facilidad con que el usuario pueda interactuar con el sistema. La facilidad con que el usuario pueda interactuar con el sistema.

24 Factores en Contra del Uso de KBT Alto costo. Alto costo. Aplicación única. Aplicación única. Naturaleza dinámica de los datos. Naturaleza dinámica de los datos. Alternativas inadecuadas para representar el conocimiento. Alternativas inadecuadas para representar el conocimiento. Escepticismo hacia los resultados. Escepticismo hacia los resultados. Incremento en el tiempo de respuesta. Incremento en el tiempo de respuesta. Diseño pobre de la interfaz. Diseño pobre de la interfaz. Falta visualización del proceso para obtener el resultado. Falta visualización del proceso para obtener el resultado.

25 APLICACIONES EMDS - Sistema de decisión para el manejo del medio ambiente WEBVizard - Sistema para el diseño y visualización de SIG dentro de internet.

26 EMDS - Objetivos del proyecto Mejorar la manera en que se evalúan los datos. Mejorar la manera en que se evalúan los datos. Mejorar la calidad de los productos de evaluación Mejorar la calidad de los productos de evaluación Un análisis más comprensivo. Un análisis más comprensivo. Mejor integración de diversos temas. Mejor integración de diversos temas.

27 Análisis y diseño Penn University. Penn University. Servicio forestal de investigación.Servicio forestal de investigación. Servicio de investigación agricola. Servicio de investigación agricola.Implementación ESRI - Environmental Systems Research Institute ESRI - Environmental Systems Research Institute Knowledge Garden, Inc. Knowledge Garden, Inc. Rules of Thumb, Inc. Rules of Thumb, Inc. EMDS

28 Bases del conocimiento EMDS es una extensión de ArcView que integra razonamiento KB dentro de SIG. EMDS es una extensión de ArcView que integra razonamiento KB dentro de SIG. Compuesta por una DB de metadatos. Compuesta por una DB de metadatos. Diversos tópicos pueden ser analizados con una base de conocimiento sencilla. Diversos tópicos pueden ser analizados con una base de conocimiento sencilla. EMDS

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30 EMDS - Características Claves El motor usa lógica formal para la integración de los diversos tópicos. El motor usa lógica formal para la integración de los diversos tópicos. Métodos robustos para el análisis de información incompleta. Métodos robustos para el análisis de información incompleta. Amplio soporte para el manejo de perdidas de información. Amplio soporte para el manejo de perdidas de información.

31 EMDS- Componentes Extensión de ArcView GIS. Extensión de ArcView GIS. NetWeaver (Sistema de desarrollo de KB). NetWeaver (Sistema de desarrollo de KB). Sistema de valoración de datos (Motor de KB). Sistema de valoración de datos (Motor de KB).

32 EMDS- NetWeaver Interfaz gráfica de usuario. Interfaz gráfica de usuario. Diseño orientado a objetos. Diseño orientado a objetos. Integración total de cálculos “fuzzy”. Integración total de cálculos “fuzzy”. Amplio soporte para documentación de KB. Amplio soporte para documentación de KB.

33 EMDS- Funciones del sistema Construir KB’s que encapsulen información actual del estado de los ecosistemas. Construir KB’s que encapsulen información actual del estado de los ecosistemas. Evaluación geográfica de las características terrestres a nivel de cualquier escala geográfica. Evaluación geográfica de las características terrestres a nivel de cualquier escala geográfica. Evaluar la influencia de la perdida de datos. Evaluar la influencia de la perdida de datos. Evaluación de escenarios alternativos. Evaluación de escenarios alternativos. Gestión del proyecto. Gestión del proyecto.

34 EMDS- Usuarios actuales ¤ Servicio forestal de evaluación ecoregional de los Grandes Lagos, y parques nacionales. ¤ Comisión forestal Británica. ¤ Agencia de protección ambiental de EEUU. ¤ Universidad de Colorado.

35 WEBVizard Cliente Servidor GUI SistemaKB Controlador de servidor BD -SIG BrowserHomepageWEBVizard

36 CONCLUSION Los sistemas de SIG basados en conocimiento facilitan las consultas realizadolas de manera que se obtengan los mejores resultados posibles. Los sistemas de SIG basados en conocimiento facilitan las consultas realizadolas de manera que se obtengan los mejores resultados posibles.

37 Gracias por su atención