Plugin-InteligenciaComputacional Redes Telecomunicaciones-Nicolas Kemper Valverde
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INTELIGENCIA COMPUTACIONAL APLICADA EN REDES DE TELECOMUICACIONES DR. NICOLAS KEMPER VALVERDE Laboratorio de Sistemas Inteligentes CENTRO DE CIENCIAS APLICADAS Y DESARROLLO TECNOLOGICO e-mail: [email protected]
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INTELIGENCIA COMPUTACIONAL APLICADA EN REDES DE TELECOMUICACIONES
DR. NICOLAS KEMPER VALVERDELaboratorio de Sistemas Inteligentes
CENTRO DE CIENCIAS APLICADAS Y DESARROLLO TECNOLOGICO
e-mail: [email protected]
1. INTRODUCCION
NECESIDADES ACTUALES
Mejorar la productividad
Incorporar las mejores prácticas basadas en conocimiento experto
Mejora continua manteniendo los estándares de ejecución operacional
Gestión de las condiciones anormales: detección de eventos, preventivoy no correctivo.
Independizar el proceso del operardor
Equipos con inteligencia embebida
Planeación predictiva y optimización
Simplificar la integración con sistemas de interfaces de usuario
ALGUNAS IDEAS
Existe una necesidad creciente en las organizaciones por la integración de la inteligencia artificial en la toma de decisiones automatizada.
La toma de decisiones automatizada se basa en el uso conocimiento especializado basado en la experiencia y expertisia de expertos humanos.
Automatizar la toma de decisiones implica el desarrollo de sistemas inteligentes
Un sistema inteligente proporciona un manejo total y coordinado de todas las decisiones que se toman en todas las tareas operacionales y corporativas dentro de una empresa.
Un sistema inteligente permite incrementar la productividad, con los consecuentes beneficios en este mundo tan competitivo y escaso de recursos.
Tareas básicas en una Toma de decisiones
1. La percepción: capacidad de observar la complejidad del mundo real.
2. Razonamiento: capacidad de manipular y transformar la información sobre el mundo real.
3. Capacidad de memoria para almacenar y recuperar información.
4. Capacidad de aprendizaje para desarrollar nuevos conocimientos y habilidades, y aprender de la experiencia
5. Capacidad de ajustar el comportamiento para adaptarse a una situación dada. Dinámica y variedad
requerida.
¿PORQUE NO SE APLICAN SI EN LAS EMPRESAS?
Falta de conocimiento en el área
Temor a la tecnología
Desconfianza e incredulidad en los beneficios de la IA
Incapacidad para identificar aplicaciones potenciales de SI
Incapacidad para definir requerimientos y restricciones de losnegocios, IT y SI.
Incapacidad para realizar diseños adecuados de negocios y SI.
2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL / INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
La INTELIGENCIA ARTIFICIAL nos permite desarrollar programas para computadora llamados SISTEMAS y
AAGENTES INTELIGENTES
La materia prima que utiliza la inteligencia artificial es el CONOCIMIENTO
Este conocimiento es científico, técnico y la experiencia de expertos humanos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o también llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a través de una computadora.
La meta de la IA es desarrollar sistemas y máquinas que piensen y actúen racionalmente.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia Artificial tradicional:
Inteligencia Artificial Simbólica,
Inteligencia Artificial Deductiva
Inteligencia Computacional:
Inteligencia Artificial sub-simbólica
Inteligencia Artificial Inductiva
INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRADICIONAL
Análisis formal del comportamiento y razonamiento humano (toma de decisiones):
-Sistemas Expertos
-Razonamiento Basado en casos
-Redes Bayesianas
-IA basada en comportamientos
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL:
Desarrollo, Adaptación y Aprendizaje:
-Redes neuronales
-Computación Evolutiva
-Lógica Difusa
-Inteligencia de enjambres
-Sistemas inmunes
Juicio en fenómeno A
Juicio en fenómeno B
Juicio en fenómeno C
Análisis de situación
Reconocimiento del fenómeno
Determinación de la acción
Acción trasera
Acción delantera
Juicio finalacción
Más allá del fenómeno
Información del sensor
Cambios de los valores absolutos, variaciones
ALTO HORNO
operador
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
UN SISTEMA INTELIGENTE
Continuamente supervisa la posible ocurrencia de problemas,antes de afectar adversamente el funcionamiento de la red detelecomunicaciones.
Convierte los datos operacionales de la empresa en informaciónútil, empleando para ello ciertos algorítmos de razonamiento yaprendizaje para analizar y relacionar tales datos.
Diagnostica la causa de un problema en tiempo-crítico y tomarlas acciones correctas para la normalización de las funcionesadministrativas y organizacionales.
Mantener condiciones óptimas de funcionamiento y operación.
Coordinar las actividades, manejo de información y toma de decisiones respecto al funcionamiento de la empresa.
SISTEMA INTELIGENTE
Un Sistema Inteligente es una herramienta informática con pericia y habilidad en la solución de problemas. Esto es, un sistema que posee:
(1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de un dominio particular que le permite comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio y
(2) Estrategias de análisis: métodos de razonamiento y/o aprendizaje para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo haría elexperto humano (gerente, ingeniero, operario, etc).
SISTEMA INTELIGENTE
ACCIONES(EFECTORES)
PERCEPCIONES(SENSORES)
PROCESO
INTELIGENTE
•RAZONAMIENTOLOGICO
•APRENDIZAJEAMBIENTE
(MUNDO REAL)AGENTE
?
AGENTE INTELIGENTE
La IA se encarga de construir agentes inteligentes con:
Nivel de racionalidad
Nivel de autonomía
Una secuencia de percepciones
Un nivel de desempeño
3. CONOCIMIENTO
Niveles de
Conocimiento
Abstracción
significado
Toma de decisión
Datos
Conocimiento
Información
Decisiones
II WORKSHOP INTERNACIONAL DE INTELIGENIA ARTIFICIAL
AUTOMATIZAR UNA DECISION
CONOCIMIENTO TACITO ( CONOCIMIENTO SUPERFICIAL Y EXPERTO)
CONOCIMIENTO EXPLICITO (CONOCIMIENTO PROFUNDO)
OBJETO: CONVETIR EN CONOCIMIENTO TACITO EN EXCPLICITO PARA PODER DISEMINARLO EN LA
EMPRESA
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Conocimiento Tácito
Subjetivo, cognoscitivo, el aprenderexperimentalmente
Dificilmente documentado
Difícilmente transferido /enseñar/aprender
Implica mucho de la interpretación humana
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Conocimiento Explícito
Objetivo, racional, técnico
Documentado fácilmente
Fácilmente transferido / enseñar / aprendido
4. SISTEMAS EXPERTOS
Bajo el término de Sistemas Expertos seentiende un nuevo tipo de software que imita elcomportamiento de un experto humano en lasolución de un problema. Pueden almacenarconocimientos de expertos de un campo o dominiodeterminado y emplear sus estrategias derazonamiento para dar solución a un problemaespecífico.
EXPERTO HUMANO
MEMORIA A LARGO PLAZO
Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
PROCESO DE RAZONAMIENTO
MEMORIA A CORTO PLAZO
Hechos, casos, reglas, conclusiones.
ASESORIA
Recomendaciones, conclusiones, casos
resueltos.
SISTEMA EXPERTO
BASE DE CONOCIMIENTOS
Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
MAQUINA DE INFERENCIA
MEMORIA DE TRABAJO (RAM)
Hechos, casos, reglas, conclusiones.
ASESORIA
Recomendaciones, conclusiones, casos
resueltos.
Módulo de adquisición de conocimiento
Módulo de explicación
Base de Conocimiento Motor de inferencia
Interfaz al mundo exterior (GUIS)
Seres humanos Hardware Datos Otro software
COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO
COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO
La Base de Conocimientos de un Sistema Expertocontiene el conocimiento de los hechos y de lasexperiencias de los expertos en un dominiodeterminado. Hay diversas estructuras de computopara ello:
REGLAS DE PRODUCCION:
SI: Condiciones
ENTONCES: Acciones
COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO
El Motor de Inferencia de un Sistema Experto puedesimular la estrategia de razonamiento del expertopara dar solución a un problema específico.
Modelos de razonamiento:
-RAZONAMIENTO CON ENCADENAMIENTO HACIA ADELANTE
-RAZONAMIENTO CON ENCADENAMIENTO HACIA ADELANTE
-RAZONAMIENTO OPORTUNISTICO
¿Por qué utilizar un Sistema Experto?.
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que requieren un
“conocimiento formal especializado”.
Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma más rápida que los expertos
humanos.
Los Sistemas Expertos razonan en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
Beneficios
• Mayor rapidez en la toma de decisiones
• Incremento en la productividad.
• Mayor calidad en la toma de decisiones
• Solución de problemas complejos.
• Confiabilidad y robustez.
• Preservación del conocimiento.
• Mejoramiento de la calidad (decisiones, productos, etc).
• Integración del conocimiento.
5. DESARROLLO DE SISTEMAS EXPERTOS
EQUIPO DE DESARROLLO
El experto: La función del experto es la de poner sus
conocimientos especializados a disposición del Sistema
Experto.
El ingeniero del conocimiento: Es quien plantea las
preguntas al experto, estructura sus conocimientos y los
implementa en la base de conocimientos.
El usuario: El usuario aporta sus deseos y sus ideas,
determinado especialmente el escenario en el que debe
aplicarse el Sistema Experto.
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
ETAPA 1: Adquisición de conocimiento: MAPA DE CONOCIMIENTOS
ETAPA 2: Representación de conocimiento:BASE DE CONOCIMIENTOS
ETAPA 3: RazonamientoMAQUINA DE INFERENCIA
ETAPA 4: Implementación en situ.
Regla Estado de
membresía
Razones Problema Conclusión de
recomendación del
nivel de atención
A1 miembro caso_nuevo serio nivel_1
A2 miembro caso_nuevo no_serio nivel_2
A3 miembro seguimiento serio nivel_1
A4 miembro seguimiento no_serio nivel_3
A5 miembro info_otros serio info_otros
A6 miembro info_otros no_serio info_otros
A7 no_ miembro caso_nuevo serio sin_membresía
A8 no_ miembro caso_nuevo no_serio sin_membresía
A9 no_ miembro seguimiento serio sin_membresía
A10 no_ miembro seguimiento no_serio sin_membresía
A11 no_ miembro info_otros serio sin_membresía
A12 no_ miembro info_otros no_serio sin_membresía
TABLA DE DECISION
REGLA 1:
SI: estado_membresía = miembro
Y razones = caso_nuevo
O razones = seguimiento
Y problema = serio
ENTONCES: atención = nivel_1;
REGLA 2:
SI: estado_membresia = miembro
Y razones = caso_nuevo
Y problema = no_serio
ENTONCES: atención = nivel_2;
THEN atención = nivel_3;
…. ETC.
HERRAMIENTAS
EXYS CORVID: WWW.EXSYS.COM
XPEWRTRULE: WWW.XPERTRULE.COM
G2: WWW.GENSYM.COM
VISUAL PROLOG: WWW.VISUAL-PROLOG.COM
CLIPS: HTTP://CLIPSRULES.SOURCEFORGE.NET
JESS: WWW.JESSRULES.COM
WINPROLOG: WWW.LPA.CO.UK
6. APLICACIONES EN REDES DE TELECOMUNICACIONES
SISTEMA EXPERTO UNIVERSAL-TELCEL MEXICO
Desarrollar e implementar el SISTEMA EXPERTO UNIVERSAL para la administración de alarmas en
redes de Telecomunicaciones y que permita el manejo de eventos y alarmas
Desarrollar e implementar una herramienta para la construcción y evaluación de reglas para la gestión
de fallar en las diferentes redes que TELCEL tiene en operación, basadas en tecnología
multivendor.
RED DE TELECOMUNICACIONES
Son escalables, gran ancho de banda, capacidad para soportar varias clases de trafico multimedia
con diferentes tasas de calidad de servicio.
Infraestructura de comunicaciones unificada que pueda transportar servicios con una amplia diversidad de demandas en la red: video en
tiempo real y voz sin tolerancias a retrasos, pero si a algunas pérdidas, y datos con alguna tolerancia a demoras pero no a pérdidas.
RED DE TELECOMUNICACIONES
En la administración de redes, la Gestión de Fallas es un conjunto de funciones que permiten detectar, asilar y corregir incidentes ocurridos en los elementos de la
red de telecomunicaciones.
Estas funciones incluyen el envío de notificaciones del incidente detectado originando una secuencia de pruebas de diagnóstico y de corrección de fallas
RED DE TELECOMUNICACIONES
Cuando una falla o evento ocurre, un elemento de la red casi siempre enviará una notificación al sistema de
gestón de la red, utilizando algún protocolo de comunicación, tal como SNMP, ADCII, CORBA, etc.
Una alarma es una indicación de una falla en el sistema, que se limpia solamente cuando las condición
que la origina ha sido solucionada.
Los sistemas de gestión de fallas pueden utilizar sistemas de filtrado complejos para asignar un nivel de
severidad a la alarma. Estos pueden definirse de acuerdo a la emergencia.
RED DE TELECOMUNICACIONES
Una red de gestión de telecomunicaciones (TMN) presenta un modelo real orientado a objeto, actualizado y ampliamente aplicable, definido por un número de estándares y basado sobre el modelo de comunicaciones de siete capas “OSI”.
Los sistemas de Gestión de Red TMN están concebidos para ser capaces de gestionar:
-Redes telefónicas
-Redes LAN y WAM
-Redes ISDN
-Redes de Servicios Móviles
- Redes digitales avanzadas de banda ancha: ATM, SONET/SDH, B-ISDN, etc.
RED DE TELECOMUNICACIONES
La arquitectura funcional del estándar TMN está basada en los siguientes bloques de función TMN:
-Bloque de función de sistemas de operaciones (OSF)
-Bloque de función de elemento de red (NEF)
-Bloque de función de estación de trabajo (WSF)
Bloque de función de mediación (MF)
-Bloque de función de adaptador Q (QAF)
A Nivel de la red
CONTROL DE TRAFICO MULTINIVEL
-Reportes de fallas
-Trafico de la red
-Configuración de la red
-Tolerancia para el bloqueo de elementos
(1)Gestión de fallas:
Detectar, aislar y corregir fallas graves
(2) Control de tráfico:
enrutamiento y asignación de capacidad de enlace
A Nivel de una llamada (servicio)
CONTROL DE TRAFICO MULTINIVEL
Solicitudes de llamadas
Estado de la ruta de acceso
Tolerancia para el bloqueo de elementos
Tolerancia a la pérdida de elementos
Control de la admisión de conexión
Control de la tasa de servicio
Nivel de cada elemento
CONTROL DE TRAFICO MULTINIVEL
Tolerancia a la pérdida de elementos
Tolerancia a demoras
Control de trafico
Orden del servidor de enlaces
Elementos de conmutación/multiplexación
Control del flujo y congestión
Modelo de tráfico
Los elementos de red son componentes básicos de la red gestionada,
instalados como dispositivos físicos, especificados por funciones e
interfaces estándares, capaces de distribuir datos en su operación y
proveer medios para ser controlados en una forma específica por el sistema de
gestión
PROCESO ACTUAL
La administración de fallas ha sido tradicionalmente definida como la detección, diagnóstico y corrección
de una falla o problema en un sistema. Típicamente el sistema es monitoreado para permitir una detección
automática del incidente.
La implicación de este procesos, es que de hecho en la práctica se trata de una progresión de eventos:
-el problema es detectado
-el problema es diagnosticado
-se llevan a cabo las acciones correctivas que apliquen.
PROCESO ACTUAL
Esto implica que un problema necesariamente debe ser diagnosticado antes de que se
puedan tomar acciones correctivas.
El diagnóstico de un problema en ocasiones puede ser difícil, ya que se debe tomar en cuenta la complejidad de los sistemas y su
constante cambio. Los sistemas son complejos por si mismos, añadiéndose una complejidad mayor con las interacciones
hacia componentes externos
Los cambios en los sistemas son provocados por:
-actualizaciones de hardware y software del sistema
-Instalación de nuevos componentes del sistema
-Cambios provocados por el medio ambiente
El diagnóstico típico involucra:
-La corrección de información preveniente de diferentes fuentes (la mayoría de los enfoques de corrección implican empatar la información con
patrones o modelos de fallas previamente establecidos).
-y cuanta información debe ser correlacionada.
La información es recibida en diferentes tiempos y la información proveniente de
diferentes fuentes puede estar incompleta o faltar en su totalidad. En un ambiente
distribuido, los sistemas no están preparados típicamente para compartir
información de fallas o desempeño.
Como ejemplo, alguna plataformas de administración de redes, ofrecen herramientas muy poderosas
basadas en lenguaje C, JAVA, etc., al operador con el propósito de apoyarlos a optimizar y automatizar
algunas tareas.
Las herramientas antes mencionadas son Sistemas Expertos diversos. Son sistemas propietarios que solo
administran eventos y alarmas provenientes de equipos y tecnologías de sus propios fabricantes y la
interacción de nuevas plataformas o tecnologías resulta muy complicado y costoso.
El SIEU debe permitir la integración de plataformas que usen las siguientes interfaces:
-Simple Network Management Protocol (SNMP)
-Commom mamagement information protocol (CMIP)
-Commom Objetc Request Broker Architecture (CORBA)
-Extensible Markup Language (XML)
-OSS/J
-FTP/SFTP
-HTTP
-Web Services
-X-24
-SQL
-FIFO
-Transaction Language 1 (TL1)
-Secure Shell.
Estrategias
-Suprimir alarmas de oscilaciones en la red de trasmisión
-Minimizar alarmas derivadas de fallas recurrentes
-Asegurar la atención de las fallas en menor tiempo
-Automatizar proceso de atención de alarmas
-Enviar comandos a los elementos de la red en cuestión
-Integrar sistema de fallas con el REMEDY.
SISTEMA EXPERTO UNIVERSAL-TELCEL MEXICO
Modulo para construir y evaluar bases de conocimiento
Módulo para la generación de reportes
Protocolos de comunicación
Base de Datos temporal de Alarmas y reportes
Modulo de Interfaces de usuario
Diseño conceptual del Sistema Experto Universal
- Identificación, recopilación y construcción del conjunto de objetos que representen las alarmas, eventos y fallas.
-Construir un mapa cognitivo del funcionamiento y operatividad del sistema experto universal basado en los
diferentes objetos identificados.
- Diseño conceptual de sistema experto que comprende: modulo para la construcción y evaluación de la base de
conocimientos, especificaciones de los objetos de alarmas, estructura de la base de datos temporal, especificaciones
de los diversos protocolos de comunicación, especificaciones de las interfaces de usuario,
especificaciones de los diversos reportes.
Desarrollo del modulo para la construcción y evaluación de bases de conocimiento
- Definir las especificaciones técnicas de la máquina de inferencia
- Selección del tipo de maquina de inferencia
- Adaptación de la máquina de inferencia
- Desarrollo de la herramienta para la construcción de reglas
- Desarrollo del modulo de simulación para la evaluación de reglas
- Desarrollo de la conectividad con la base de datos de alarmas y la base de datos temporal.
Desarrollo de las bases de datos de alarmas y bases de datos temporales
- Construcción de la base de datos de alarmas orientada a objetos
- Construir modulo para la actualización de la base de datos de alarmas
- Construcción de la base de datos temporales orientada a objetos
Desarrollo del modulo de generación de reportes
- Diseñar y desarrollar los diferentes tipos de reportes que se requieran
- Integrar el modulo de generación de reportes con la base de datos, la maquina
de inferencia, el REMEDY, el OSS, el CORE y otros.
Desarrollo de las interfaces de usuario
- Diseñar y desarrollar las interfaces de usuario del sistema global
- Diseñar y desarrollar las interfaces de usuario para la herramienta de construcción
de reglas
- Diseñar y desarrollar las interfaces de usuario para la herramienta de evaluación
de reglas
- Diseñar y desarrollar las interfaces de usuario para la administración y actualización de la base de datos
Desarrollo de los protocolos de comunicación
- Desarrollar los protocolos de comunicación con el REMEDY
- Desarrollar los protocolos de comunicación con el CORE
- Desarrollar los protocolos de comunicación con el OSS
- Desarrollar los protocolos de comunicación con el TEMIP
- Desarrollar otros protocolos de comunicación no identificados
CONCLUSIONES
(1) La aplicación de la Inteligencia Computacional para el desarrollo de sistemas inteligentes es una herramienta para conservar y transferir el
conocimiento y experiencia ganada por una empresa lo que proporciona un medio poderoso para maximizar el
potencial de utilidades de la empresa.
(2) Un Sistema inteligente totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado según las necesidades del usuario, en línea o fuera de línea. Estas modificaciones pueden hacerse más rápidamente que con lenguajes
tradicionales.
CONCLUSIONES
(3) Reduce costos y tiempo en la toma de decisiones: Productividad y Competitividad
(4) Mejora calidad
(5) Incrementa la confiabilidad
(6) Mejora la atención a clientes
(7) Se cuenta con “Conocimiento Experto” para decidir
(8) Integra todas las operaciones de la empresa y a todo el personal e incrementa la inteligencia organizacional.
(9) Se pueden desarrollar un sistemas inteligentes para diagnóstico, optimización, planeación, programación, control, modelado y simulación de escenario, pronóstico, clasificación, etc.
DR. NICOLAS KEMPER VALVERDE
Laboratorio de Sistemas Inteligente
CENTRO DE CIENCIAS APLICADAS Y DESARROLLO TECNOLOGICO
e-mail: [email protected]
MUCHAS GRACIAS
