Sistemas expertos

Desde ZAYINSOFT diseñamos y desarrollamos plataformas de software para sistemas expertos o inteligentes que permitan emular el comportamiento de un experto en un dominio concreto (biología, negocios, ciencias, ingeniería...) en busca de una mejor calidad y rapidez en las respuestas, dando así lugar a una mayor productividad del experto y recursos humanos que utilizen este tipo de plataformas de software.

ZAYINSOFT ofrece servicios de desarrollo de sistemas expertos inteligentes.
 

Desarrollo de sistemas expertos o inteligentes

¿Cuáles son las ventajas de un sistema experto en su negocio?

  • Permanencia. A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.
  • Duplicación. Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.
  • Rapidez. Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
  • Bajo costo. A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.
  • Entornos peligrosos. Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
  • Fiabilidad. Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí, (cansancio, presión, etc


Partes de un sistema experto (hacer un diseño o esquema grafico)

  • Base de conocimientos (BC). Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con el experto en una materia determinada.
  • Base de hechos (Memoria de trabajo). Recoge los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.
  • Motor de inferencia. Modela el proceso de razonamiento humano.
  • Módulos de justificación. Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.
  • Interfaz de usuario. Es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.


Tipos de sistemas expertos

  • Basados en reglas. Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
  • Basados en casos. Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solición a un problema similar planteado con anterioridad se adapta el nuevo problema.
  • Basados en redes bayesianas. Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.