Sistema Experto Prometeo
Páginas: 11 (2633 palabras)
Publicado: 22 de abril de 2012
Introducción
Los Sistemas Expertos son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
Estas características le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la experiencia y los datos existentes,comunicarse con expertos humanos, explicar el porqué de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.
Técnicamente un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para aplicar ésta base de conocimientos en una situación particular que se le indica al programa. Cada vez elsistema se mejora con adiciones a la base de conocimientos o al conjunto de reglas.
PROMETEO:
Un Sistema Experto para el Pronóstico Meteorológico Local basado en Redes Neuronales y Cálculo de Análogas.
Las redes de neuronas: artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"1 ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en quefunciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
Cálculo de Análogas: Una computadora analógica u ordenador real es un tipo de computadora que utiliza dispositivos electrónicos o mecánicospara modelar el problema que resuelven utilizando un tipo de cantidad física para representar otra.
Para el modelado se utiliza la analogía existente en términos matemáticos de algunas situaciones en diferentes campos. Por ejemplo, la que existe entre los movimientos oscilatorios en mecánica y el análisis de corrientes alternas en electricidad. Estos dos problemas se resuelven por ecuacionesdiferenciales y pueden asemejarse términos entre uno y otro problema para obtener una solución satisfactoria.
ABSTRACT.
En este artículo se describe el sistema experto PROMETEO para la predicción Meteorológica local. Este sistema utiliza las predicciones a baja resolución de los modelos Numéricos sobre el grid peninsular y busca configuraciones análogas en las serie diaria 1979- 1993 de labase de datos ERA (del Centro Europeo de Meteorología). Estas configuraciones
Análogas permiten entrenar una red neuronal utilizando como salida los datos locales de Cualquier observatorio del Instituto Nacional de Meteorología obteniendo, de esta forma, un Sistema para mejorar la resolución de los modelos numéricos.
Puntos de rejilla del modelo numérico del CEPPM en el área peninsular:44oN/10oW a 36oN/4oE (15 £ 9 nodos) con un grado de resolución.
Los modelos actuales de predicción meteorológica se basan en la integración numérica de Complejos sistemas de ecuaciones diferenciales de circulación atmosférica (predicción a medio Y corto plazo) o sistemas acoplados atmosfera-océano-tierra de circulación general (predicción
Climática a largo plazo).
El tiempo de cómputo necesariopara resolver estos sistemas de Ecuaciones diferenciales hace que, hasta la fecha, el tamaño de rejilla no sea suficiente para Dar pronósticos locales que se adecuen a las características propias de distintas zonas dentro De una misma región.
Por ejemplo, el modelo que emplea actualmente el Centro Europeo
De Predicción a Plazo Medio (CEPPM) tiene un tamaño de rejilla de un grado (entre 80 y100 Km) lo cual no permite obtener directamente un pronóstico meteorológico a resolución Menor de 100 Km como se observa en la figura ------------------------------------------>
Sin embargo, la características particulares de estos \microclimas" están registradas en los Datos que han sido tomados diariamente a lo largo de varias décadas en los numerosos observatorios Del Instituto Nacional...
Los Sistemas Expertos son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.
Estas características le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la experiencia y los datos existentes,comunicarse con expertos humanos, explicar el porqué de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior.
Técnicamente un sistema experto, contiene una base de conocimientos que incluye la experiencia acumulada de expertos humanos y un conjunto de reglas para aplicar ésta base de conocimientos en una situación particular que se le indica al programa. Cada vez elsistema se mejora con adiciones a la base de conocimientos o al conjunto de reglas.
PROMETEO:
Un Sistema Experto para el Pronóstico Meteorológico Local basado en Redes Neuronales y Cálculo de Análogas.
Las redes de neuronas: artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"1 ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en quefunciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
Cálculo de Análogas: Una computadora analógica u ordenador real es un tipo de computadora que utiliza dispositivos electrónicos o mecánicospara modelar el problema que resuelven utilizando un tipo de cantidad física para representar otra.
Para el modelado se utiliza la analogía existente en términos matemáticos de algunas situaciones en diferentes campos. Por ejemplo, la que existe entre los movimientos oscilatorios en mecánica y el análisis de corrientes alternas en electricidad. Estos dos problemas se resuelven por ecuacionesdiferenciales y pueden asemejarse términos entre uno y otro problema para obtener una solución satisfactoria.
ABSTRACT.
En este artículo se describe el sistema experto PROMETEO para la predicción Meteorológica local. Este sistema utiliza las predicciones a baja resolución de los modelos Numéricos sobre el grid peninsular y busca configuraciones análogas en las serie diaria 1979- 1993 de labase de datos ERA (del Centro Europeo de Meteorología). Estas configuraciones
Análogas permiten entrenar una red neuronal utilizando como salida los datos locales de Cualquier observatorio del Instituto Nacional de Meteorología obteniendo, de esta forma, un Sistema para mejorar la resolución de los modelos numéricos.
Puntos de rejilla del modelo numérico del CEPPM en el área peninsular:44oN/10oW a 36oN/4oE (15 £ 9 nodos) con un grado de resolución.
Los modelos actuales de predicción meteorológica se basan en la integración numérica de Complejos sistemas de ecuaciones diferenciales de circulación atmosférica (predicción a medio Y corto plazo) o sistemas acoplados atmosfera-océano-tierra de circulación general (predicción
Climática a largo plazo).
El tiempo de cómputo necesariopara resolver estos sistemas de Ecuaciones diferenciales hace que, hasta la fecha, el tamaño de rejilla no sea suficiente para Dar pronósticos locales que se adecuen a las características propias de distintas zonas dentro De una misma región.
Por ejemplo, el modelo que emplea actualmente el Centro Europeo
De Predicción a Plazo Medio (CEPPM) tiene un tamaño de rejilla de un grado (entre 80 y100 Km) lo cual no permite obtener directamente un pronóstico meteorológico a resolución Menor de 100 Km como se observa en la figura ------------------------------------------>
Sin embargo, la características particulares de estos \microclimas" están registradas en los Datos que han sido tomados diariamente a lo largo de varias décadas en los numerosos observatorios Del Instituto Nacional...
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