Estudo de Caso para Criação de um Sistema Especialista em Expert Sinta

Estudo de Caso para Criação de um Sistema Especialista em Expert Sinta

Luciano da Silva Santos¹

Fatec (Faculdade de Tecnologia) – Universidade de Cuiabá (UNIC)
Rua: Manoel Jose de Arruda nº 3.100 –
Bairro: Jardim Europa - Cuiabá - MT, 78065-900

[e-mail]¹

Abstract. This article presents one of the tools for learning Artificial Intelligence content, which includes Predicate Logic, propositional logic. It also aims to demonstrate that the use of expert systems to support decisions can contribute to improving the educational process serving as an auxiliary tool for identifying pests in soybean cultivation. In this regard will be developed an Expert System aiming to help the potential pests of soybean identification process through decisions.

Resumo. Este artigo apresenta uma das ferramentas para aprendizagem do conteúdo de Inteligência Artificial, que engloba a Lógica de Predicados e lógica proposicional. Objetiva também demonstrar, que o uso de sistemas especialistas de apoio às decisões podem contribuir para melhorar o processo educativo servindo como ferramenta auxiliar para identificação de pragas em cultivo de soja. Nesta perspectiva será desenvolvido um Sistema Especialista visando auxiliar o processo de identificação de possíveis pragas da soja através de decisões.

1. Introdução

Este artigo é o resultado de uma pesquisa sobre sistemas especialistas, que será implementado com a ferramenta Expert Sinta, o Sistema depois de confeccionado tem o intuito educativo mais que pode dar apoio à comunidade no reconhecimento de possíveis pragas que afetam lavouras de soja. Durante o levantamento das informações para o artigo junto à EMPAER (Empresa Matogrossense de Pesquisa, Assistência e Extensão Rural S/A), observei que será possível dar continuidade no futuro com a pesquisa e abranger a área para desenvolvimento de outras ramificações deste sistema especialista proposto, atendendo à outros cultivos como milho, arroz, feijão, algodão e até solos de modo que o sistema identifique através de decisões do usuário a melhor maneira de identificar uma praga através da própria lavoura.

2. Sistemas Especialistas

Uma das definições que podemos adotar para Sistemas é que ele é um conjunto de elementos, concretos ou abstratos, que estão intelectualmente organizados.

Os Sistemas Especialistas baseados em Inteligência Artificial, assim como os sistemas computacionais visam resolver problemas, a diferença que podemos dar traços do raciocínio humano para solucionar esses problemas. Podemos utilizar os SBC (sistemas baseados em conhecimento), que aplicam mecanismos de raciocínio automatizado através de uma interface utilizada pelo usuário para resolver uma tarefa. Um Sistema Especialista é capaz de processar informações não numéricas, apresentar conclusões sobre um determinado tema desde que seja bem alimentado, desde que tenha uma base sólida de conhecimento. Outra característica de um SE, é a capacidade de processar não só o certo ou o errado mais classificar a existência de um raciocínio incerto, permitindo indicar a incerteza a respeito do conhecimento pesquisado.

[pic 1]

Figura 1. Arquitetura básica de um Sistema Especialista

3. O Expert Sinta

É uma ferramenta computacional baseada em shell, que faz uso de técnicas de Inteligência Artificial para criação automática de sistemas especialistas. Ferramenta criada pelo grupo SINTA (Sistemas Inteligentes Aplicados), do Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) da Universidade Federal do Ceará, objetivando simplificar a criação e implementação de sistemas especialistas.

O Expert Sinta foi desenvolvido de maneira que qualquer pessoa que tenha um conhecimento básico de lógica e municiado de uma base de conhecimento robusta e bem fundamentada possa criar seus próprios sistemas especialistas com interfaces visuais, para facilitar o entendimento da manipulação do Expert Sinta a figura 2, ilustra a arquitetura do software.

[pic 2]

Figura 2: Arquitetura simplificada do Expert SINTA.

Fonte: Manual Expert SINTA (1998) página 7.

Retratando a figura acima com informações tiradas do manual do Expert Sinta temos que:

• Base de conhecimentos: representa a informação (fatos e regras) que um especialista utiliza, representada computacionalmente;
• Editor de bases: é o meio pelo qual a shell permite a implementação das bases desejadas;
• Máquina de inferência: é a parte do SE responsável pelas deduções sobre a base de conhecimentos;
• Banco de dados global: são as evidências apontadas pelo usuário do sistema especialista durante uma consulta.

“O objetivo do Expert SINTA é simplificar ao máximo as etapas de criação de um SE completo. Para tanto, já oferece uma máquina de inferência básica, fundamentada no encadeamento para trás (backward chaining)” (Manual Expert SINTA, 1998).

        3.1 Encadeamento para trás (backward chaining)

O encadeamento para trás destaca-se em problemas que é necessário grande processamento para atingir um número maior de conclusões, no entanto os meios que para se chegar às conclusões não precisam necessariamente ser longos, ou através de um sistema que é possível informar respostas para se chegar a uma conclusão específica e precisa a respeito do problema proposto.

        3.2 As regras no Expert Sinta

Vejamos o seguinte exemplo (extraído da base SECAJU, um exemplo que acompanha o Expert SINTA):

[pic 3]

Figura 3: Regra de Produção do Expert SINTA.

Fonte: Manual Expert SINTA (1998) página 9.

“Denomina-se os consequentes de uma regra como as cabeças da regra e os antecedentes, caudas. Esta notação é proveniente da linguagem PROLOG, na qual as conclusões encabeçam as cláusulas. ” (Manual Expert SINTA, 1998).

4. Metodologia usada para construção da Base de Conhecimento

O presente Artigo propõe a criação de um Sistema Especialista de apoio à decisão e identificação a das principais pragas que ocorrem nas lavouras de Soja, o sistema será gerado com a ferramenta Expert Sinta, utilizando regras de produção e lógica de predicados que auxiliará a modelar a base de conhecimento.

Para a criação da base de conhecimento estive em contato através de entrevistas com especialistas da área na EMPAER-MT, a fim de levantar insumos para construção da base de conhecimento e no segundo momento o desenvolvimento do sistema no Expert Sinta.

A base de conhecimento será desenvolvida definindo os atributos, suas regras e respostas, utilizando o estilo de condicionais como “Se.…Então”, podendo fazer uso de conectivos lógicos para relacionar os atributos e graus de confiabilidade nas respostas conforme a definição de algumas regras abaixo:

As regras que compõe este artigo podem ser verificadas abaixo