Рис.1.
Типы взаимодействий разработчиков.
1.6.ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МИМИР
Приведем определения из Википедии:
Интеллектуальная информационная система (ИИС) – комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации.
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) – компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
Рис. 2 Структура экспертной системы.
На рис. 2. показана самая общая структура экспертной системы.
База данных может быть представлена как:
– база знаний,
–хранилище данных.
Разработанная в Научно-исследовательском институте электроэнергетики интеллектуальная система МИМИР (Малая Информационная Модель Интеллектуальных Решений) [3] использует для построения Базы знаний формализм семантических сетей (система МИМИРявляется оригинальной и не имеет зарубежных аналогов). Семантическая (смысловая) сеть – это граф, вершинами которого являются понятия из предметной области той или иной технологической системы, а дугами – связи между понятиями.
Семантическая сеть должна быть структурирована – в ней нужно выделить семантические группы понятий. В одну семантическую группу объединяются «однородные» понятия – такие понятия, которые в графе семантической сети не связываются друг с другом непосредственно, а только через другие группы. В каждой семантической группе выделяется:
– технологическое наименование группы,
– множество понятий – элементов группы.
Например, для электрической сети может быть введена семантическая группа «энергетические объекты» (объекты) с элементами в виде множества электрических станций и подстанций определенной электросети. Чтобы при решении различных задач различать генерирующие объекты (станции) и подстанции, следует ввести группу «вид_объекта» с элементами: станция и подстанция.
Создавая Базу знаний, инженер по знаниям определяет словарь системы, в который входит множество технологических наименований соответствующих понятий.
На основе этого Словаря строится ограниченный естественный язык ОЕЯ (технологическая лексика, упрощенная русская грамматика), который может использоваться
– для взаимодействия пользователей с ИИС,
– для осуществления логических выводов.
1.7.РАЗРАБОТКА БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИИС МИМИР
Разработка Баз знаний для технологических систем облегчается тем, что в каждой предметной области имеется устоявшаяся классификация понятий. Необходимо «вытащить» информацию из опыта технолога (работа инженера по знаниям).
На рис. 3 показан пример структуры семантической сети для задач диспетчерского управления в электросетях.
Рис.3 Топологическая модель первичной сети для задач диспетчерского управления.
С помощью ограниченного естественного языка может быть организовано взаимодействие пользователей с интеллектуальной системой. Это взаимодействие основано на естественно-языковых вопросах.
Определим простой естественно-языковый вопрос как фразу структурно состоящую из:
– вопросной области ВО;
– множества условий вопроса УВ.
Вопросная область ВО задает то, что нужно определить, отвечая на вопрос. Примем, что в качестве ВО может использоваться имя одной из семантических групп.
В качестве условий вопроса УВ могут использоваться:
– Семантические группы,
– элементы семантических групп,
– множества элементов одной семантической группы.
То есть ответить на вопрос означает найти из множества элементов группы ВО, таких, которые связаны с группами и элементами групп, заданными УВ.
Для определения ответа на вопрос интеллектуальная система
–Анализирует вопрос, выделяя ВО и множество УВ,
– по семантической сети определяет, какие элементы группы ВО имеют связи с УВ.
В простейшем случае ответ на вопрос есть список элементов группы ВО, имеющих связи с УВ. Для пользователя ответ есть вербализация этого списка (заголовок списка – имя группы ВО, тело списка – технологические наименования релевантных УВ элементам группы ВО).
Этот тип вопроса назовем определительным. Допускаются составные вопросы. В них часть условий выражаются придаточными конструкциями (типа «который»). При этом допускаются вложения придаточных вопросов друг в друга. Придаточные вопросы и вложенные конструкции отделяются запятой.
Пример:
Вопрос
объекты подстанции, трансформаторы, узлы, выключатели отключенные?
В этом вопросе запрашивается множество энергообъектов вида «подстанции», таких, которые имеют элементы оборудования вида «трансформатор», которые через электрические узлы связаны с коммутационными аппаратами вида «выключатель», находящимися с отключенном подожении.
Придаточные вопросы организуются при анализе так, что ответы на них автоматически используются, как дополнительное условие «внешнего» вопроса.
С помощью вопросов в ИИС может осуществляться взаимодействие с пользователями для осуществления следующих целей:
– поиска информации в ИИС,
– контроля заполнения Базы знаний,
– простейшей коррекции содержимого Базы знаний.
В современных ИИС взаимодействие с пользователями часто целесообразно организовать не с помощью диалога на основе текстов, а с помощью соответствующих изображений («картинок»), на которых пользователь указывает те или иные элементы изображения. С помощью предварительного структурирования таких «картинок» и их описания с помощью семантических сетей, такая форма диалога может быть сведена к лингвистической форме. Рассмотрение этой проблемы выходит за рамки данной работы.
1.8. ВОПРОСНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Вопросы на ограниченном естественном языке могут использоваться не только во «внешнем» диалоге, но и быть операторами программ, решающих технологические задачи.
Этот «сократический» (по имени древнегреческого философа Сократа) метод решения задач можно назвать «вопросным программированием». Тексты вопросов записываются в программы, вводятся обозначения для номеров элементов групп (звездочки *) и множеств элементов из одной группы (знак доллара $). Определяются массивы данных для хранения ответов на вопросы («линейки»), вводятся операторы для действий с линейками (в основном – логические операции). В результате получается полноценный язык программирования. Особенность этого языка – его операторы записываются на естественном технологическом языке. Поэтому писать программы на этом языке могут (после небольшой практики) не профессиональные программисты, а технологи данной предметной области (в частности – специалисты по диспетчерскому управлению). В некоторых работах этот язык программирования называется языком МИМИР.
Программы, написанные на языке МИМИР и работающие в составе ИИС, называются программами-рассуждениями. Они являются моделями рассуждений специалистов технологов, решающих соответствующие задачи.
1.9.СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД В ПРОГРАММАХ РАССУЖДЕНИЯХ
Возвращаясь к общей структуре экспертной системы, изображенной на рис. 2 обратим внимание на важный блок этой структуры – машину логического вывода. Именно этот модуль позволяет экспертной системе осуществлять логические выводы и, тем самым, решать необходимые задачи. В распространенных экспертных системах, основанных на правилах, предполагается универсальный логический вывод, не зависящий от технологических приложений. Тем или иным образом при универсальном выводе сопоставляются заданные правила. По мнению авторов данной работы именно такой подход приводит зачастую к малой эффективности разработки реальных, промышленных экспертных систем. Пока количество заданных правил относительно невелико (100-200), универсальный логический вывод действует, при большем количестве правил (как это бывает в реальных системах) – возникают серьезные трудности.
В системах типа МИМИР вместо универсального логического вывода используется специализированный логический вывод. И такой специализированный вывод осуществляют именно программы-рассуждения на языке МИМИР. Эти программы являются моделями рассуждений специалиста-технолога, решающего соответствующую задачу.
В самом деле, опыт общения с технологами-эксплуатационниками показывает, что их знания по решению прикладных задач имеют не универсальный («энциклопедический») характер, а «упакованы» в некоторые блоки, которые и должны моделироваться программами-рассуждениями.
Таким образом, разработка прикладной экспертной системы на базе МИМИР сводится к заданию словаря технологических понятий, структуры семантической сети и множества прикладных программ-рассуждений.
1.10. ВЫВОДЫ к главе 1
1.При рассмотрении источников знаний, необходимых для разработки информационных систем, выявлена доминирующая роль эксплуатационного опыта оперативного персонала.
2. Представление эксплуатационного опыта в виде системы рассуждений является эффективным средством для формализации знаний.
3.Опредены характеристики системы рассуждений (глубина, разветвленность, структурная сложность), при достаточно высоких значениях, которых целесообразно использовать интеллектуальные системы.
4. Рассмотрение различных специализаций разработчиков информационных систем показывает важную роль инженеров по знаниям при применении методов искусственного интеллекта.
5. Учитывая дефицит времени эксперта-технолога, при разработке интеллектуальных систем целесообразно использовать новый тип специалистов – экспертов-посредников. Рассмотрены взаимодействия посредников с экспертами-технологами и инженерами по знаниям.
6. Приведены основы построения интеллектуальной информационной системы МИМИР, предназначенной для решения технологических задач в области диспетчерского управления в энергетике. Разработка прикладной интеллектуальной системы на базе МИМИР сводится к определению Словаря понятий, структуры семантической сети для описания предметной области и создания множества специализированных программ-рассуждений, реализующих логический вывод.
Контрольные вопросы
1.Назовите источники знаний, необходимых для разработки информационных систем электроэнергетического применения
2.Обоснуйте доминирующую роль эксплуатационного опыта при разработке интеллектуальных информационных систем.
3.Дайте определение экспертной системы. Основные блоки этой структуры и их функции.
4. Назовите специализации разработчиков информационных систем, их взаимодействие при разработке систем.
5. Назовите функции инженера по знаниям.
6.Определите.роль эксперта-посредника при разработке интеллектуальных информационных систем
7. Что такое семантическая сеть, как она используется при разработке интеллектуальных информационных систем?
7. Что такое структурированная семантическая сеть? Что такое семантические группы? Приведите примеры
8.Что такое специализированный логический вывод.? Дайте определение вопросного программирования.
9.Что такое программы – рассуждения?
10. Каковы особенности экспертной системы МИМИР?
11. Приведите примеры применений системы МИМИР в электроэнергетике
12. Назовите этапы разработки прикладной интеллектуальной системы на базе системы МИМИР.
Список тем для рефератов и докладов
1.Проблемы разработки современных информационных систем энергетического применения. Традиционные и интеллектуальные системы.
2.Технологические рассуждения как предмет моделирования.
3.Характеристики рассуждений и целесообразность применения методов искусственного интеллекта.
4.Источники знаний для интеллектуальных систем. Роль эксплуатационного опыта.
5. Специализации разработчиков интеллектуальных систем. Роли эксперта-посредника и инженера по знаниям.
6. Особенности экспертной системы МИМИР.
7. Примеры применений системы МИМИР в электроэнергетике.
8.Вопросное программирование и программы-рассуждения.
9.Критерии целесообразности использования методов ИИ при разработке информационных систем.
10. Вопросное программирование для моделирования рассуждений экспертов при разработке информационных систем.
11. Экспертная система МИМИР и ее применение в электроэнергетике.
12. Этапы разработки прикладной интеллектуальной системы на базе системы МИМИР.
Глава 2. АНАЛИЗ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ
2.1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ДИСПЕТЧЕРСКИЕ СИСТЕМЫ
«Интеллектуальными» диспетчерскими системами ИДС [10,11] принято называть системы, содержащие, кроме традиционных функций (сбор оперативной информации, ведение баз данных реального времени и архивов, выполнение расчетов, графическое представление информации в виде мнемосхем, графиков, диаграмм, генерация отчетов) еще и функции интеллектуальные (основанные на знаниях [13]), такие как:
– ситуационный анализ объекта управления, включая анализ событий и ситуаций,
– определение необходимых действий оператора при возникновении нештатных ситуаций,
– блокировка от несанкционированных действий оператора,
– ведение баз знаний реального времени.
Очевидно, что для оперативного диспетчерского управления электросетями только традиционные диспетчерские системы не обеспечивают достаточного уровня информационной поддержки работы оперативного персонала в аварийных и нештатных ситуациях: получая изображения схем с обозначенными на них положениями коммутационных аппаратов и значениями электрических параметров, диспетчер должен «сам соображать», возникла ли нештатная ситуация, в чем причина ситуации, какие действия нужно произвести для восстановления нормальной ситуации. Цена «человеческих» ошибок при принятии таких решений может быть весьма высока.
Порядок расследования аварий и технологических нарушений, примеры расследования таких нештатных ситуаций и оформления актов о расследовании причин аварии в электрических сетях или на других объектах электроэнергетики рассмотрены в главе 3.
Вместе с тем, в существующих диспетчерских системах для электросетей (по крайней мере, отечественных) интеллектуальные функции отсутствуют. В настоящее время сложились предпосылки для изменения этой ситуации (имеются проверенные в эксплуатации отечественные экспертные системы реального времени [7], обеспечение ввода в ИДС информации об РЗА больше не является серьезной проблемой – см., например, АСУ ТП Siemens – proavtomatika.ru).
Реализация функций ИДС достигается включением в систему ряда интеллектуальных агентов, построенных программно на основе технологии экспертных систем, а алгоритмически – на множестве технологических инструкций.