Estado del Arte de Los Sistemas Expertos Introduccin Los sistemas expertos son una rama aplicada de la inteligencia artificial, y fueron desarrollados a mediados de la dcada de 1960. La idea bsica detrs de los SE es simplemente que el vasto conocimiento de las tareas especficas, se transfiere de un humano a un ordenador. Este conocimiento se almacena en el ordenador y los usuarios acuden a la

computadora por consejo especfico

algn

Sistemas basados en reglas y sus aplicaciones Un SE basado en normas se define como un sistema, que contiene informacin obtenida de un experto humano, y representa que la informacin en forma de normas, tales como If-Then. La norma puede ser utilizada para realizar operaciones en los datos de inferencia con el fin de llegar a una conclusin

apropiada.

Aplicaciones de los sistemas basados en reglas incluyen: Diagnostico medico Planificacin de produccin Verificacin y validacin de Errores Planificacin de estrategias Geociencia Agricultura Rice-Crop Doctor : InstitutoNacional de Extensin Agrcola, diagnstico de plagas y enfermedades de los cultivos de arroz y sugerir medidas.

CALEX: Universidad deCalifornia, para el control de plagas, consultores y otros directivos.

Sistemas Expertos basados en conocimiento La definicin ms comn de SEBC est centrada en el ser humano. Esto resalta el hecho de que SEBC tienen sus races en el campo de la inteligencia artificial y que se trata de entender y poner en marcha el conocimiento humano en el ordenador.

Aplicaciones ejecutadas por sistemas basados en conocimientos Planificacin de finanzas Anlisis de fallos de ingeniera Apoyo a la toma de decisiones

Redes neuronales Es un modelo que emula una red neuronal biolgica. Este concepto se utiliza para

poner en prctica simulaciones de software con muchos procesos paralelos que involucran elementos de procesamiento interconectado en la arquitectura de red.

Aplicaciones que son ejecutadas por redes neurales Control de procesos Aprendizaje de conocimientos Robtica Parametrizacin

Lgica Difusa LD trata con la incertidumbre, la toma de decisiones no es siempre una cuestin de blanco y negro, sino que implica a menudo reas grises. Utiliza la teora matemtica de conjuntos difusos, simula el proceso de razonamiento humano normal.

Aplicaciones implementadas por lgica difusa: Razonamiento de la incertidumbre

Anlisis combinado de frecuencia Reconocimiento de gestos