{"id":1258,"date":"2026-08-13T07:55:00","date_gmt":"2026-08-13T07:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1258"},"modified":"2026-08-13T14:57:46","modified_gmt":"2026-08-13T14:57:46","slug":"la-inteligencia-artificial-en-las-matematicas-geografia-y-materias-de-diseno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/tecnologia\/la-inteligencia-artificial-en-las-matematicas-geografia-y-materias-de-diseno\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial en las matem\u00e1ticas, geograf\u00eda y materias de dise\u00f1o"},"content":{"rendered":"
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MACSYMA, cuya primera versi\u00f3n data de 1968, es un sistema de computaci\u00f3n de gran potencia dise\u00f1ado para ayudar a matem\u00e1ticos, cient\u00edficos e ingenieros a solucionar problemas matem\u00e1ticos. Acepta como entrada informaci\u00f3n simb\u00f3lica y obtiene como salida informaci\u00f3n simb\u00f3lica. Tiene un elevado nivel de competencia en el tratamiento de expresiones algebraicas e incluye una extensa biblioteca de subrutinas num\u00e9ricas. En la actualidad el programa MACSYMA reside en un ordenador DEC KL-10 en el MIT, y es accesible a trav\u00e9s de la red ARPA Muchos cient\u00edficos americanos que trabajan para el gobierno y empresas privadas pasan su jornada de trabajo conectados a dicho sistema. Como ocurre con muchos otros sistemas expertos, las prestaciones de MACSYMA est\u00e1n determinadas por la amplitud de su base de conocimientos. Este sistema interactivo puede efectuar m\u00e1s de 600tipos diferentes de operaciones matem\u00e1ticas: diferenciaci\u00f3n, integraci\u00f3n, \u00e1lgebra vectorial, matrices, ecuaciones, etc. El programa est\u00e1 escrito en un lenguaje de programaci\u00f3n especial que una vez compilado en LISP comprende aproximadamente 230.000 palabras.<\/p>\n\n\n\n

El sistema Incorpora algunos algoritmos conocidos con anterioridad al dise\u00f1o de MACSYMA, sin embargo, otros algoritmos fueron desarrollados espec\u00edficamente para el sistema. Los procedimientos de la Inteligencia artificial influyeron notablemente en el desarrollo de MACSYMA, que a su vez est\u00e1 siendo utilizado para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial: por ejemplo, un nuevo m\u00e9todo de representaci\u00f3n de expresiones algebraicas y un aprendiz para bases de conocimientos.<\/p>\n\n\n\n

Geolog\u00eda<\/h2>\n\n\n\n

Se est\u00e1n desarrollando varios sistemas asistidos por ordenador para ayudar a los ge\u00f3logos en sus tareas de prospecci\u00f3n. El sistema m\u00e1s conocido es el prospecto, desarrollado por la compa\u00f1\u00eda SRI International para ayudar a los ge\u00f3logos que prospecciones minerales en roca dura. EL PROSPECTOR alcanz\u00f3 m\u00e1xima actualidad en 1982 con motivo de una prueba para medir su efectividad en 1982 con motivo de una prueba para medir su efectividad. A PROSPECTOR y a los expertos de una empresa minera se le dieron los datos correspondientes a un estudio geol\u00f3gico de determinada regi\u00f3n del estado de Washington. El sistema experto lleg\u00f3 a la conclusi\u00f3n de que en la zona exist\u00edan importantes yacimientos de molibdeno. Los ge\u00f3logos opinaron exactamente lo contrario, pero cuando perforaron el terreno no tuvieron m\u00e1s remedio que dar la raz\u00f3n a PROSPECTOR.<\/p>\n\n\n\n

El usuario proporciona a PROSPECTOR informaci\u00f3n relativa a la regi\u00f3n: tipos de roca, minerales que se encuentran en la zona, productos que han sufrido alteraciones por fen\u00f3menos naturales, etc. El programa busca coincidencias entre sus modelos y la informaci\u00f3n de entrada. Si lo estima necesario para llegar a una conclusi\u00f3n, PROSPECTOR pide al usuario m\u00e1s informaci\u00f3n. El usuario puede intervenir en todas las etapas del proceso: proporcionar nuevos datos, modificar la informaci\u00f3n que dispone el sistema, o solicitar una evaluaci\u00f3n de la informaci\u00f3n suministrada. Los razonamientos de PROSPECTOR est\u00e1n controlados por una sofisticada red de inferencia. Los nodos de la red corresponden a aserciones geol\u00f3gicas. Por ejemplo, existe una alteraci\u00f3n favorable para la formaci\u00f3n de dep\u00f3sitos pot\u00e1sicos que pueden indicar la presencia de un dep\u00f3sito de cobre porfir\u00edtico. Se utilizan reglas para especificar c\u00f3mo la probabilidad de una aserci\u00f3n puede afectar la probabilidad de otra. Las reglas de inferencia de PROSPECTOR son an\u00e1logas a las reglas de producci\u00f3n utilizadas en MYCIN.<\/p>\n\n\n\n

El ge\u00f3logo que utiliza PROSPECTOR prepara un modelo, una red de inferencia. El sistema en su versi\u00f3n actual contiene cinco modelos diferentes, desarrollados en colaboraci\u00f3n con cinco consultores especializados en temas geol\u00f3gicos: sulfuros tipo Koroko, plomo\/zinc tipo valle del Mississippi, cobre porfir\u00edtico tipo A. sulfuro de n\u00edquel y uranio en roca aren\u00edstica. Conjuntamente todos los modelos totalizan 541 aserciones y 327 reglas. En funci\u00f3n de los datos de entrada, el sistema ajusta la probabilidad de certidumbre de sus hip\u00f3tesis.<\/p>\n\n\n\n

Para cubrir el extenso campo de la prospecci\u00f3n geol\u00f3gica, el sistema precisa la incorporaci\u00f3n de una gama m\u00e1s extensa de modelos. No obstante, con los cinco modelos act\u00faales puede hacer evaluaciones geol\u00f3gicas v\u00e1lidas.<\/p>\n\n\n\n

Dise\u00f1o y diagn\u00f3stico de aver\u00edas<\/h2>\n\n\n\n

Hay una creciente demanda de sistemas expertos para una amplia gama de aplicaciones de dise\u00f1o y diagn\u00f3stico de aver\u00edas. Uno de los objetivos es contraponer conocimientos a complejidad y utilizar los conocimientos del experto para reducir la complejidad a una escala manejable (Stefky Kleer, 1983). De este modo los sistemas expertos se pueden utilizar, por ejemplo, en el dise\u00f1o de sistemas digitales, una de las muchas posibilidades que est\u00e1 investigando. Digital Equipment Corporation (DEC) y otras empresas de alta tecnolog\u00eda. En un sistema experto experimental, se determina el tama\u00f1o de los transistores en los circuitos integrados y se definen par\u00e1metros tales como carga y capacidad. En 1978 DEC comenz\u00f3 a trabajar conjuntamente con la Universidad Carnegie-Mellon para desarrollar un programa basado en conocimiento llamado XCON para la configuraci\u00f3n de los ordenadores VAX-11\/780. EURISTO, un programa Al usado para configurar flotas en Juegos de guerra naval, se ha empleado recientemente para buscar estructuras viables de microcircuitos, posibles mediante tecnolog\u00edas de fabricaci\u00f3n de multicapa. El Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnol\u00f3gico Massachusetts lleva muchos a\u00f1os experimentando con sistemas expertos. Sistemas tales como EL y SYN ayudan a los dise\u00f1adores a analizar y desarrollar circuitos anal\u00f3gicos. El sistema PALLADIO desarrolladoen la Universidad de Stanford intenta ayudar a los dise\u00f1adores a desarrollar nuevas metodolog\u00edas. Al usar la base de conocimientos, es posible que el dise\u00f1ador que descubra ausencias que puede corregir posteriormente tanto en la base de conocientos como en el dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

El Computer Retrieval Incidence Bank (CRIB) es uno de los sistemas expertos dise\u00f1ados para diagn\u00f3stico de aver\u00edas (se describe en Hartley,1984). El sistema se puede usar en el diagn\u00f3stico de fallos de hardware y software, y depende de una base de conocimiento de simples informaciones objetivas para soporte de las tareas de diagn\u00f3stico. Los dise\u00f1adores del sistema investigaron: <\/p>\n\n\n\n

1) los conocimientos que precisaba un ingeniero para localizar las aver\u00edas, y <\/p>\n\n\n\n

2) la utilizaci\u00f3n que de dichos conocimientos hac\u00eda un experto humano con experiencia pr\u00e1ctica. Actualmente CRIB configura cuatro programas y est\u00e1 considerado por sus dise\u00f1adores como el prototipo de sistemas m\u00e1s optimizados. Otro sistema de diagn\u00f3stico de fallos, FALLOSY (FAult LOcalization SYstem, descrito por Sedlmeyer y alumnos, 1983) se usa espec\u00edficamente en la depuraci\u00f3n de programas. M\u00e1s ambiciosamente, el sistema experto New Medius, de IAL Data Communicatios, est\u00e1 dise\u00f1ado para localizar aver\u00edas en redes de comunicaciones de datos. versiones posteriores de este sistema planificar\u00e1n tambi\u00e9n la reparaci\u00f3n de la aver\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Las tareas de diagn\u00f3stico de aver\u00edas requieren la aplicaci\u00f3n de un conjunto de t\u00e9cnicas en un campo espec\u00edfico. No ser\u00eda dif\u00edcil dise\u00f1ar un sistema universal de diagn\u00f3stico de aver\u00edas que pudiese trabajar con diferentes bases de conocimientos. Sin embargo, casi toda la investigaci\u00f3n en sistemas expertos para diagn\u00f3stico de aver\u00edas se ha centrado en sectores espec\u00edficos: circuitos de ordenador, cableado el\u00e9ctrico, Interconexi\u00f3n de rodes, etc. Pratt (1984) describe un sistema computarizado de diagn\u00f3stico que complementa t\u00e9cnicas de Al con la pericia de un Ingeniero para diagnosticar aver\u00edas en locomotoras. El sistema, desarrollado en el Corporate Research and Development Centre de General Electric en Nueva York, se usar\u00e1 muy pronto en los talleres del ferrocarril americano. Uno de los objetivos principales es darle al sistema modos de razonamiento similares a los de los seres humanos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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