UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA FACULTAD DE CIENCIAS Y SISTEMAS

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTEGRANTES:

• Vilma Hernández Salgado.• Jennifer Chavarría Galeano • Luis Freddy Marenco.

TEMA DE EXPOCISION

DESARROLLO DE SOFTWARE CON BASES DE DATOS INTELIGENTES

ANTECEDENTES

La sofisticación de la tecnología moderna de las bases de datos es el resultado de la evolución que a lo largo de varias décadas ha tenido lugar en el procesamiento de los datos y la gestión de la información. La tecnología de acceso a los datos se ha desarrollado desde los años 50 hasta los potentes e integrados sistemas de hoy en día.

Los primeros sistemas de base de datos ejecutaron tareas administrativas posteriormente se expandieron hacia la producción y la gestión de la información así como los fundamentos para la gestión corporativa .

Después surgieron no solo las base de datos que arrojaban

Cierta información(datos) si no que también surgieron las bases de datos inteligentes.

Actualmente, el amplio éxito de los sistemas de bases de datos, combinado con las necesidades de gestión de información y los desarrollos que han emanado del estudio de la IA(Inteligencia Artificial), han dado como resultado un interés creciente en extender los sistemas de bases de datos a sistemas de bases de datos inteligentes, elevando su utilidad al punto en que pueda construirse conocimiento a partir de datos simples y que éste conocimiento permita controlare interpretar la estructura en su conjunto.

BASE DE DATOS INTELIGENTES

Los sistemas con bases de datos inteligentes (IDBS) se derivan de la integración de la base de datos (DB) con las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial (AI).

En la bases de datos inteligentes se pretende capitalizar tanto la evolución e integración de las base de datos relacionales activas como las técnicas avanzadas para el almacenamiento, recuperación y procesamiento de la información en el área de los sistemas expertos y la inteligencia artificial.

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Fundamentalmente una BDI,debera ser capaz de deducir Hechos a partir de la base de datos aplicando axiomas deductivos O reglas de inferencia a esos hechos.

La eficiente implementación de una BDI,precisa del desarrollo de un sistema que posea la capacidad de gestionar conocimiento complejo traves del procesamiento de datos simples,provenientes tanto de ficheros controlados de forma autonoma atraves de un gestor de base de datos,incorpora la capacidad de utilizar la experiencia en un dominio particular de aplicación para resolver clases de problemas dentro del dominio.

En el siguiente diagrama se muestra el procesamiento de datos en una BDI

Ficheros

SGDB Selección

Datos objetivos

Pre proceso

Transformados

InferenciaInferencia

ARQUITECTURA DE BASE DE DATOS INTELIGENTES(BDI)

Los Sistemas de base de datos Inteligentes no existen como tales, por lo que en la arquitectura de una base de datos inteligente intervienen múltiples factores y condicionales derivadas de las Estrategias que el programador decida implementar y las necesidad del sistema a desarrollar.

Sin embargo, en el grueso de los estudios enfocados al desarrollo de un sistema de base de datos inteligentes, se distingue como objetivo de la interfaz: proporcionar consejo y apoyo a la toma de

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decisiones, ofrecer opiniones informadas y explicación de sus razonamientos, además, deberá permitir que el directivo u operador manipule grandes volúmenes de información entre los que encontramos ejemplos, reglas, heurísticas, hechos e incluso modelos de predicción con probabilidades de certeza.Los beneficios son amplios y múltiples.

En el desarrollo de una base de datos inteligente implica

la representación del conocimiento, definido más allá de su forma extensa (hechos e instancias almacenados en la base), mediante mecanismos lógicos.

Para ello, considerando el desarrollo de una BDI sobre un motor relacional, el sistema -regularmente- integrará:

1.Una base de datos relacional. Basé principal en la que se concentra en diversas tablas el total de datos útiles del sistema.

2.Una base de conocimiento dinámica. Base en intenso,

constituida de selección de tuplas involucradas en un proceso de inferencia particular.

3. Módulos de Pre proceso. Enfocados al tratamiento de los datos inciertos en la base persistente. (Lógicafuzzy y multivaluada).

4. Una base de reglas. Estructuran los procesos de inferencia en marcos de operación determinados.

5. Módulos de acceso binario. Cuando intervienen procesos de selección y filtrado para los que no se estructura un campo clave, precisamos de archivos binarios a los que el sistema acceda en forma eficiente y rápida.

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La inteligencia en una base de datos, no está necesariamente relacionada con la estructura de la BDD, sino en la explotación que el sistema pueda hacer de éstos.

Así una BDI puede estar soportada en SGBD comerciales, siempre que cuente con un módulo lógico o extensión lógica, desarrollada en el lenguaje anfitrión, o en un lenguaje de programación lógica, para implementar la inteligencia del sistema.

Esta extensión se aplica fundamentalmente en el lenguaje para la manipulación (DML ) de datos (en el caso de una BDI no soportada en SGDB, su arquitectura implica la creación de DDL y DML), �

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esta extensión deberá crear funciones y procedimientos particulares, de las que se espera:

• Descubrimiento de conocimiento y búsquedas inteligentes. Integrando técnicas de inteligencia artificial para extraer conocimiento a partir del análisis de los datos, la mayoría de los lenguajes anfitriones incorporan estructuras de control sobre las que se pueden implementar (Computación evolutiva e IPL).

• Tratamiento de la Incertidumbre. Procesamiento �

lógico de condicionales: datos inexistentes, inaplicables, desconocidos, indefinidos, etc. (Conocimiento con incertidumbre)

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GRACIAS POR SU ATENCION