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Aplicación de sistemas inteligentes o expertos a la mejora genética vegetal

Sistemas expertos

Diseñamos y desarrollamos sistemas expertos que permitan emular el comportamiento de un experto en un dominio concreto (biología, negocios, ingeniería...) en busca de una mejor calidad y rapidex en las respuestas, dando así lugar a una mayor productividad del experto.

  • 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 mas 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
    • Base de conocimientos (BC). Contiene conocimiento modelado extraido del diálogo con el experto
    • Base de hechos (Memoria de trabajo). contiene 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 mediente el lenguaje natural
  • Tipos de sistemas experto
    • 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.

 

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