Metodologias De Desarrollo

Metodología "Ideal"

Lunes, 04 de Febrero de 2013. 03:30h.

En palabras de José Cuena, en el libro escrito el año 1986 titulado “Inteligencia Artificial: Sistemas Expertos”, la propiedad más relevante de los sistemas expertos es que separan los conocimientos almacenados, en la base de conocimiento, del programa, representado en la máquina de inferencias, que los controla. Los datos propios de un determinado problema se almacenan en una base de hechos. La base de conocimiento contiene el conocimiento especializado extraído de los expertos en el dominio. Es decir, contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se trabaja. El método más común para representar el conocimiento es mediante reglas de producción. El dominio de conocimiento representado se divide, pues, en pequeñas fracciones de conocimiento o reglas heurísticas. Cada regla consta de una parte denominada condición y de otra parte denominada conclusión o acción. Las reglas suelen almacenarse en alguna secuencia jerárquica lógica, pero esto no es estrictamente necesario. Se pueden tener en cualquier secuencia y el motor de inferencias las usará en el orden adecuado que necesite para resolver un problema.

Para la construcción de un sistema basado en conocimiento es necesario utilizar una metodología de desarrollo. Dadas las características particulares de un sistema experto, resulta adecuado adoptar la metodología IDEAL para el desarrollo de sistemas basados en conocimiento. La metodología IDEAL fue propuesta por Juan Pazos, el año 1997 en la tesis titulada “Análisis de viabilidad en sistemas basados en conocimiento”, esta metodología propone un ciclo de vida en espiral en tres dimensiones, y se ajusta a la tendencia del software actual, esto es: (1) Ser reutilizable. (2) Ser integrable. (3) Poseer requisitos abiertos. (4) Diversidad de modelos computacionales. Los requisitos están sometidos a constantes cambios y por ende el sistema también, por lo que como resultado se obtiene un sistema en constante evolución, debido a esto puede considerarse como un prototipo en constante perfeccionamiento, mediante el agregado de nuevos marcos compuestos, mediante nuevas técnicas de descomposición del problema, mediante nuevas formas de documentación o estándares a los que debe ajustarse.Según Rossi, en la tesis de maestria escrita el año 2001 titulada “Sistema experto de ayuda para la selección del modelo de ciclo de vida”, el objetivo de esta metodología es conseguir un proceso de mejora gradual en base al conocimiento del experto y consta de las siguientes fases:

La fase uno se relaciona con la identificación del la tarea, en esta fase de definen los objetivos del proyecto del sistema experto, las características del problema y los requisitos para la solución del problema. Se subdivide en las siguientes etapas: (1.1) Plan de requisitos y adquisición de conocimientos. La primera tarea del ingeniero del conocimiento es identificar las necesidades del cliente escribiendo los requisitos del sistema a desarrollar. El plan de requisitos debe contener los siguientes elementos: (a) Objetivos específicos y generales del sistema. (b) Funcionamiento y rendimiento requeridos. (c) Limitaciones de costo y tiempo. (d) Tecnología disponible. (e) Competencia. (f) Ampliaciones futuras. (1.2) Evaluación y selección de la tarea. En esta etapa se estudia la viabilidad de cada una de las tareas y el grado de dificultad que presentan. (1.3) Definiciones de las características del sistema. En esta etapa se definen las características que tendrá el sistema experto. Los puntos a tocar son: (a) Especificación técnica del sistema emitida por el ingeniero del conocimiento con base en el plan de requisitos. (b) Criterios de éxito, que consiste en identificar las necesidades reales de los usuarios finales. (c) Casos de prueba para validar la calidad del sistema experto. (d) Recursos materiales y humanos necesarios para desarrollar el sistema experto. (e) Plan de desarrollo del proyecto. Al terminar esta primera fase se conoce el ámbito del problema y se definen las funcionalidades del sistema experto, logrando que el ingeniero de conocimiento y los usuarios clientes tengan la misma percepción de los objetivos del sistema.

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