UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA - Posgrados de CBI

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UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA UNIDAD AZCAPOTZALCO División de Ciencias Básicas e Ingeniería Maestría en Ciencias de la Computación “SISTEMA BASADO EN EL CONOCIMIENTO PARA LA PREDICCION DE LOS EFECTOS DE UNA SUPERNOVA EN EL MEDIO INTERESTELAR” Tesis para obtener el grado de Maestra en Ciencias de la Computación Presenta: Méndez Gurrola Iris Iddaly Asesores: México, D.F., Mayo de 2007 Dra. Ana Lilia Laureano Cruces Departamento de Sistemas Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco Dr. Alfredo J. Santillán González Unidad de Investigación en Cómputo Aplicado Dirección General de Servicios de Cómputo Académico Universidad Nacional Autónoma de México

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UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA

UNIDAD AZCAPOTZALCO

División de Ciencias Básicas e Ingeniería

Maestría en Ciencias de la Computación

“SISTEMA BASADO EN EL CONOCIMIENTO PARA LA PREDICCION DE LOS EFECTOS DE UNA SUPERNOVA EN

EL MEDIO INTERESTELAR”

Tesis para obtener el grado de Maestra en Ciencias de la Computación

Presenta: Méndez Gurrola Iris Iddaly

Asesores:

México, D.F., Mayo de 2007

Dra. Ana Lilia Laureano Cruces Departamento de Sistemas Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco

Dr. Alfredo J. Santillán González Unidad de Investigación en Cómputo Aplicado Dirección General de Servicios de Cómputo Académico Universidad Nacional Autónoma de México

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Dedicatoria

A mi mamá, que siempre ha estado conmigo y que me ha alentado a superarme constantemente. Ma, es usted un gran ejemplo. Gracias.

A mi papá, por impulsarme a tener nuevos retos y porque su apoyo

incondicional me ha fortalecido siempre.

A mis tíos Gloria y Lucio, pues me abrieron con todo cariño las puertas de su hogar, me brindaron su total apoyo y compresión. Por su acertada guía en momentos difíciles y por que estuvieron conmigo en cada paso de esta etapa,

lo cual agradezco infinitamente.

A mis hermanos Litzulita y Pancho, por compartir conmigo este reto.

A mis primos Dynora e Iro, pues me hicieron sentir parte de su núcleo familiar y por acompañarme a lo largo de este proyecto.

A Nancirita y Dianita, pues fueron dos angelitos que Dios nos envió y que

me han hecho recordar la alegría incomparable de ser niña.

A mis familiares por su confianza y apoyo.

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Agradecimientos

Al buen Dios, que me ha dado la dicha de estar viva.

A los profesores de la UAM, que han contribuido en mi formación académica.

A María pues estuvo siempre al pendiente de mi, escuchándome y

ayudándome.

A mis jufros y ex–jufros, por todo el tiempo compartido y porque gracias a sus oraciones me sentida protegida por la fraternidad.

A mis amigos, porque a pesar de la distancia están presentes con un correo, una llamada, un mensaje, o por chat y gracias a ello se fortalece mi espíritu.

A mis compañeros de la UAM, CINVESTAV, CIC, IIMAS, CICATA y

GRUPO PERSEO, pues sus ideas, su conocimiento y su apoyo me dieron el entusiasmo para superar cada paso.

A la UAM, por “La beca para alumnos de maestría y doctorado que se encuentren en el proceso de elaboración de la idónea comunicación de

resultados o tesis, durante el periodo escolar 2006-2007”.

A mis sinodales por darse el tiempo de evaluar esta tesis y brindarme su aprobación.

A mis asesores:

Dr. Alfredo Santillán, por las horas y horas proporcionadas a este trabajo. Gracias por brindarme su asesoría, apoyo y experiencia.

Dra. Ana Lilia Laureano, por su apoyo en la dirección de esta tesis. Por su confianza y por compartir conmigo su conocimiento, su tiempo y su espacio.

Muchas gracias porque a parte de esta Tesis me ha brindado otras oportunidades, las cuales valoro mucho.

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“El hombre encuentra a Dios detrás de cada puerta que

la ciencia logra abrir.”

- Albert Einstein -

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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Índice Índice de figuras xÍndice de tablas xiResumen xiiiAbstract xivIntroducción xvCapítulo 1.- Fundamentos Teóricos

1.1. Sistemas basados en el conocimiento 1.1.1. Estructura 1.1.2. Diversas aplicaciones 1.1.3. Sistemas de predicción

1.2. Ingeniería del conocimiento 1.2.1. Metodología de la ingeniería del conocimiento

1.2.1.1. Adquisición del conocimiento 1.2.1.2. Técnicas de adquisición del conocimiento

1.2.1.3. Representación del conocimiento 1.3. Métodos de representación del conocimiento

1.3.1. Lógica proposicional 1.3.2. Lógica de predicados 1.3.3. Reglas de producción 1.3.4. Redes asociativas 1.3.5. Marcos y guiones 1.3.6. Representación orientada a objetos

1.4. Mapas cognoscitivos difusos 1.4.1. Representación del conocimiento causal 1.4.2. Retroalimentación de los mapas cognoscitivos difusos

124789

10101113141515161717181920

21

Capítulo 2.- Dominio de aplicación: supernovas 2.1. Evolución estelar 2.1.1. Escenarios posibles para la muerte de una estrella 2.2. Supernovas y sus remanentes 2.2.1. Procesos que desencadenan una supernova

2.2.2. Tipos de supernovas 2.2.2.1. Tipo Ia 2.2.2.2. Tipo Ib y Ic 2.2.2.3. Tipo II 2.2.2.4. Tipo II-L y II-P 2.2.3. Etapas y clases de remanentes de supernova 2.2.3.1. Etapas de remanentes de supernova 2.2.3.2. Clases de remanentes de supernova

2.3. Efectos de las supernovas y sus remanentes en el medio interestelar 2.3.1. La composición química de la galaxia 2.3.2. Formación estelar inducida por explosiones 2.3.3. Estructura del medio interestelar 2.3.4. Origen de los rayos cósmicos

25252828293031323233343536

3839394040

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Capítulo 3.- Metodología de investigación

3.1. Justificación 3.2. Objetivos 3.3. Metodología

3.3.1. TG1: Identificación y análisis del problema 3.3.2. TG2: Adquisición y modelado del conocimiento 3.3.3. TG3: Reducción a nivel simbólico/subsimbólico 3.3.4. TG4: Implementación 3.3.5. TG5: Validación y evaluación 3.3.6. TG6: Refinamiento

41414344464648494950

Capítulo 4.- Análisis y diseño del sistema 4.1. TG1: Identificación y análisis del problema 4.1.1. El dominio del sistema basado en el conocimiento 4.1.2. Estudio de viabilidad 4.1.3. Alcances 4.2. TG2: Adquisición y modelado del conocimiento 4.2.1. Técnicas para la adquisición del conocimiento 4.2.2. Modelo mental 4.2.3. Restricciones 4.3. TG3: Reducción a nivel subsimbólico 4.3.1. Efecto: Formación estelar inducida por SN 4.3.1.1. Conceptos variables 4.3.1.2. Mapa cognoscitivo difuso 4.3.1.3. Matriz causal 4.3.2. Efecto: Estructura del medio interestelar 4.3.2.1. Conceptos variables 4.3.2.2. Mapa cognoscitivo difuso 4.3.2.3. Matriz causal 4.3.3. Efecto: Origen de los rayos cósmicos 4.3.3.1. Conceptos variables 4.3.3.2. Mapa cognoscitivo difuso 4.3.3.3. Matriz causal 4.4. TG4: Implementación 4.4.1. Selección de un entorno de desarrollo 4.4.2. Selección del lenguaje de implementación 4.4.3. Codificación de las funciones y procedimientos que realizaran la inferencia 4.4.4. Codificación de la base de conocimiento 4.4.5. Diseño de la interfaz gráfica de usuario 4.5. TG5: Validación y evaluación 4.5.1. Pruebas del efecto: Formación estelar 4.5.1. Pruebas del efecto: Estructura del medio 4.5.1. Pruebas del efecto: Origen de los rayos cósmicos

Capítulo 5.- Comparativo de los métodos de representación del conocimiento 5.1. Ejemplo de lógica de predicados 5.1.1. Unificación

51515153535353545656565657575858585959596060616162

62636465666870

757577

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ix

5.1.2. Desventajas 5.1.3. Ventajas 5.2. Ejemplo de reglas de producción 5.2.1. Desventajas 5.2.2. Ventajas 5.3. Ejemplo de mapas cognoscitivos difusos 5.3.1. Desventajas 5.3.2. Ventajas

7778787979798283

Capítulo 6.- Aplicación 6.1. Inicio de SIPRES 6.2. Interacción con la interfaz 6.3. Fin de la interacción 6.4. Resultados 6.4.1. Formación estelar 6.4.2. Estructura del medio interestelar 6.4.3. Formación de rayos cósmicos Conclusiones Trabajo futuro

8585868990909498

103105

Referencias 107Apéndice Programación de los métodos del sistema 111

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x

Índice de figuras Figura 1.1. Estructura de un sistema basado en el conocimiento Figura 1.2. Mapa cognoscitivo difuso Figura 1.3. Funciones umbral Figura 2.1. Origen de explosiones de SN Figura 2.2. Tipos de SN Figura 2.3. Explosiones de supernova Figura 2.4. Tipos y etapas de RSN Figura 2.5. SN de Tycho Figura 2.6. Cas A Figura 2.7. Efectos de SN y RSN Figura 3.1. Fases alternativas de análisis y síntesis durante el desarrollo de un SBC Figura 4.1. Modelo mental Figura 4.2. MCD del efecto: formación estelar Figura 4.3. MCD del efecto: estructura del medio interestelar Figura 4.4. MCD del efecto: rayos cósmicos Figura 5.1. MCD del efecto: formación estelar Figura 6.1. Ventana de inicio Figura 6.2. Ventana del menú eventos Figura 6.3. Ventana del efecto: Formación estelar Figura 6.4. Ventana del efecto: Estructura del medio interestelar Figura 6.5. Ventana del efecto: Formación de rayos cósmicos Figura 6.6. Ventana con resultados Figura 6.7. Ventana para salir Figura 6.8. Escenario 1 de FE Figura 6.9. Escenario 2 de FE Figura 6.10. Escenario 3 de FE Figura 6.11. Escenario 4 de FE Figura 6.12. Escenario 5 de FE Figura 6.13. Escenario 6 de FE Figura 6.14. Escenario 7 de FE Figura 6.15. Escenario 1 de EMI Figura 6.16. Escenario 2 de EMI Figura 6.17. Escenario 3 de EMI Figura 6.18. Escenario 4 de EMI Figura 6.19. Escenario 5 de EMI Figura 6.20. Escenario 6 de EMI Figura 6.21. Escenario 7 de EMI Figura 6.22. Escenario 1 de FRC Figura 6.23. Escenario 2 de FRC Figura 6.24. Escenario 3 de FRC Figura 6.25. Escenario 4 de FRC Figura 6.26. Escenario 5 de FRC Figura 6.27. Escenario 6 de FRC Figura 6.28. Escenario 7 de FRC

4202229313435363738

45555758608285868787888990919192929393949495959696979798989999

100100101

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xi

Índice de tablas Tabla 2.1. Propiedades generales de las SN Tabla 4.1. Elementos principales de SN y RSN Tabla 4.2. Conceptos que maneja el modelo mental Tabla 4.3. Conceptos para predecir el efecto: formación estelar Tabla 4.4. Matriz causal del efecto: formación estelar Tabla 4.5. Conceptos para predecir el efecto: estructura del medio interestelar Tabla 4.6. Matriz causal del efecto: estructura del medio interestelar Tabla 4.7. Conceptos para predecir el efecto: rayos cósmicos Tabla 4.8. Matriz causal del efecto: rayos cósmicos Tabla 5.1. Eventos del efecto: formación estelar

3052545657

58

59596080

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Resumen

La predicción ha sido utilizada en muchos campos del conocimiento y en

algunos como el caso de la astrofísica es necesaria, pues para el ser humano

es imposible seguir puntualmente cada uno de los eventos que suceden en el

universo por la complejidad de su evolución. De lo anterior se desprende la

motivación de este trabajo, donde se realiza un sistema de predicción

mediante la utilización de una nueva técnica de representación del

conocimiento.

El sistema será utilizado para la predicción de efectos de una supernova

en el medio interestelar. En el desarrollo de este sistema intervienen dos

disciplinas importantes, la inteligencia artificial y la astrofísica. Los sistemas

basados en el conocimiento (SBC) que son un área de la inteligencia artificial

nos brindan una metodología eficiente para el desarrollo de estos sistemas,

está metodología se aborda en algunos capítulos. Por otro lado, el fenómeno

de las supernovas que es un campo de estudio dentro de la astrofísica nos

brinda los conocimientos que son incorporados en el SBC.

Los principales retos en este trabajo son por una parte la adecuada

obtención del conocimiento, debido a que la astrofísica es un campo

interesante pero estricto en el manejo de conceptos, y por otra parte el

adecuado diseño de la representación de éste en el SBC. Lo anterior con el fin

de contar con un sistema predictivo.

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Abstract

The prediction has been used in many fields of the knowledge and in

some as the case of the astrophysics is necessary because for the human is

impossible to precise follow each one of the events that happen in the universe.

The previous idea is the motivation of this work, where a prediction system is

made by means of the use of a new technique of knowledge representation.

The system will be used for the effects prediction of a supernova in

interstellar environment. In the development of this system two important

disciplines take part, the artificial intelligence and the astrophysics. The

knowledge based systems (KBS) that are an area of the artificial intelligence

offer us an efficient methodology for the development of these systems, which

that is approached in some chapters. On the other side the phenomenon of

supernovas which is a field of study within the astrophysics offers us the

concepts to be incorporated in the KBS.

The main challenges in this work are on the one side the suitable

acquisition of the knowledge, because the astrophysics is an interesting but

strict field in the use of concepts, and on the other side the adapted design of

the representation of this one in the SBC. The previous with the purpose to

obtain a correct predictive system.

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Introducción

Hoy en día el uso de la computadora es masivo, son utilizadas en

muchas áreas de aplicación, y por tanto, las ciencias de la computación han

tenido un avance significativo en la resolución de problemas de nuestro

entorno, una de las formas de solucionar estos problemas es mediante técnicas

y/o herramientas de Inteligencia Artificial (IA).

Esta idea de solucionar problemas por medio de una computadora como

si de humanos se tratara, actualmente forma varias áreas de la Inteligencia

Artificial, una de las cuales son los sistemas basados en el conocimiento

(SBC).

Los SBC enfrentan tareas tales como la resolución de problemas,

razonamiento y aprendizaje automático. Es típico el estudio de estos sistemas

en dominios específicos del conocimiento, como la medicina [21], pero este no

es el único campo de aplicación, entre otros se encuentran:

Análisis de estados financieros, contabilidad, educación,

electrónica, industria, informática, militar, planeación financiera,

reconocimiento de patrones, robótica y telecomunicaciones

[7,21,23,26].

Los SBC son una herramienta útil en el apoyo o guía de los usuarios en

los procesos que no tienen una secuencia de pasos definida o cuentan con

información incompleta e incertidumbre en el conocimiento durante la toma de

decisiones (heurísticos). Dentro de éstas se encuentran los SBC predictivos,

que pueden predecir conclusiones partiendo de situaciones dadas.

Algunos de los campos de aplicación de los SBC de predicción son los

geológicos, demográficos, militares, pero un campo donde se han desarrollado

poco es en la astrofísica, estos sistemas y los de simulación son importantes

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en esta ciencia en primer lugar porque no puede hacerse experimentación

directa y en segundo lugar porque algunos eventos astronómicos tardan miles

de años en evolucionar, y no es posible para un ser humano darles un

seguimiento puntual.

Lo anterior representa una motivación para el desarrollo de este trabajo.

Se detalla el análisis, diseño e implementación de un SBC para la predicción de

efectos de un evento ubicado en el dominio de la astrofísica, denominado

supernova.

A continuación se presenta de manera general el contenido de este trabajo.

El capítulo 1, inicia definiendo un sistema basado en el conocimiento,

así como también los elementos que lo componen, diversos ejemplos y los

SBC de predicción. Se incluye también una descripción de la ingeniera del

conocimiento que comprende: la adquisición, las técnicas y los métodos de

representación del conocimiento. Finalmente, se describen los mapas

cognoscitivos difusos que nos sirven como método de representación de

conocimiento e inferencia.

El capítulo 2, nos introduce en el dominio de aplicación, las supernovas

(SN). En este se presentan los conceptos de estrellas, su evolución y los

destinos posibles. Se definen las supernovas y los remanentes de supernovas

(RSN) dando además una clasificación de tipos tanto de supernovas como de

RSN, y finalmente se detallan los efectos de SN y RSN en el medio interestelar.

El capítulo 3, trata sobre nuestra propuesta y justifica el desarrollo del

sistema. Se describen además los objetivos del trabajo y se presenta la

metodología a seguir para alcanzar dichos objetivos.

En el capítulo 4, se detalla el análisis, diseño e implementación del

sistema basado en el conocimiento tomando como guía la metodología descrita

en el capítulo 3. Además se muestran pruebas e interpretaciones de distintos

escenarios de cada uno de los efectos de las supernovas.

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xvii

En el capítulo 5, se realiza una comparación entre tres métodos de

representación del conocimiento y se especifica porque en nuestro caso de

estudio es mejor utilizar la técnica de los mapas cognoscitivos difusos.

Por ultimo en el capítulo 6, se describe el funcionamiento general del

sistema de predicación de efectos de supernovas en el medio interestelar.

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CAPÍTULO 1:

FUNDAMENTOS TEÓRICOS

Introducción

El ser humano actúa con base en comportamientos inteligentes los

cuales involucran percepción, razonamiento, aprendizaje, comunicación y

actuación en ambientes complejos. Debido a que la Inteligencia Artificial (IA)

trata de lograr que las computadoras realicen estas tareas se han ideado

técnicas tales como búsqueda, uso del conocimiento y abstracción; por otra

parte para la representación del conocimiento se utilizan distintos tipos de

representación del conocimiento tales como: guiones, marcos, grafos, mapas

cognoscitivos difusos entre otras. Uno de los mayores beneficios del trabajo de

resolución de problemas fue la importancia del conocimiento de un dominio

específico.

El conocimiento experto es una combinación de un entendimiento teórico

del problema y una colección de reglas heurísticas problema-solución que son

efectivas en el dominio [17].

Uno de los aportes mas importantes de la IA son los Sistemas Basados

en el Conocimiento (SBC) los cuales son construidos obteniendo el

conocimiento de humanos expertos y codificándolo en una forma que la

computadora pueda aplicarlo a problemas similares.

En este capitulo se menciona la importancia de las técnicas de

razonamiento, los sistemas basados en el conocimiento, la metodología de la

ingeniera del conocimiento, los métodos de representación y en especial sobre

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los mapas cognoscitivos difusos que son un aporte interesante para

representar conocimiento.

1.1. Sistemas Basados en el Conocimiento (SBC)

Una de las más exitosas aplicaciones de las técnicas de razonamiento

de la Inteligencia Artificial usando hechos y reglas ha sido la construcción de

Sistemas Basados en el Conocimiento que involucran conocimiento acerca de

un campo especializado del saber humano [23].

La inteligencia artificial estudia cómo lograr que las máquinas realicen

tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos [26].

Como menciona Feigenbaum en [23]: los programas de IA que

consiguen un nivel de competencia experto en la solución de problemas,

teniendo el soporte de un cuerpo de conocimientos, son llamados sistemas

basados en el conocimiento o sistemas expertos. Con frecuencia, el termino

sistema experto es reservado para programas en los cuales la base de

conocimientos contiene conocimiento usado por humanos expertos, en

contraste con el conocimiento adquirido de textos, libros o de humanos no

expertos.

Por lo tanto, un sistema basado en el conocimiento es un software que

imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema.

El sistema almacena conocimiento de expertos en un campo determinado y

soluciona problemas mediante deducción lógica de conclusiones.

Los sistemas expertos son una expresión de los sistemas basados en el

conocimiento. Con la aplicación de técnicas de IA finaliza la transición del

procesamiento de datos al procesamiento de conocimientos.

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La introducción de los Sistemas Basados en el Conocimiento supuso

varios cambios esenciales en la IA [21]:

a) Abordar directamente la complejidad del mundo real, con tareas de

diagnóstico y planificación en dominios científico-técnico de extensión

limitada.

b) Aceptar que hay que modelar el conocimiento humano no analítico y

hacer énfasis en la representación de este conocimiento de forma

separada del uso del mismo (inferencia).

c) Comprobar que, mecanismos sencillos de inferencia tales como el

encadenamiento de reglas, son capaces de resolver satisfactoriamente

problemas complejos en dominios reales, tales como el diagnóstico

médico.

Los sistemas basados en el conocimiento se aplican por lo general a

problemas que implican un procedimiento basado en la experticia. Este

procedimiento comprende las siguientes características:

Utilización de normas o estructuras que contengan conocimientos y

experiencias de expertos especializados.

Deducción lógica de conclusiones.

Capacidad de interpretar datos ambiguos.

Manipulación de conocimientos afectados por valores de probabilidad.

La función de un sistema basado en el conocimiento es aportar

soluciones a problemas, como si de humanos se tratara, es decir, capaz de

mostrar soluciones inteligentes. Un sistema basado en el conocimiento esta

compuesto básicamente por los siguientes elementos:

1. una base de conocimientos,

2. una base de datos y

3. un motor de inferencia para interpretar la base de datos usando el

conocimiento provisto por la base de conocimiento.

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1.1.1. Estructura

Una característica decisiva de los sistemas basados en el conocimiento

es la separación entre conocimiento (reglas, hechos) por un lado y el

procesamiento de estos por otro (motor de inferencia).

Fig. 1.1. Estructura de un Sistema Basado en el Conocimiento

La figura 1.1 muestra la estructura de un SBC, el cual consta de los

siguientes elementos (1) base de conocimientos, (2) motor de inferencia, (3)

base de afirmaciones o hechos ciertos, (4) interfaz de usuario, (5) base de

datos, los cuales conforman la estructura básica. La inclusión de módulos de

explicación y de aprendizaje, junto con ciertas facilidades de adquisición

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automática de conocimiento, no son usuales en lo que hemos llamado

estructura básica. Los cuatro primeros módulos son, sin embargo, comunes a

la mayoría de los sistemas basados en el conocimiento. En la figura 1.1 se

incluye también con línea de trazos el entorno de desarrollo que proporciona

las facilidades de edición del conocimiento y el mecanismo de inferencia que se

traslada a cada aplicación [21].

Base de Conocimiento

La base de conocimiento contiene las reglas y procedimientos del

dominio de aplicación que son importantes para la solución del problema. La

programación orientada a objetos se utiliza con frecuencia en el desarrollo de

sistemas expertos. Lo anterior debido a que el análisis y diseño del mundo real

es más sencillo con esta metodología donde los objetos están representados

por características y comportamientos [29].

La base de conocimiento contiene reglas que son de la forma:

Si Premisas Entonces Conclusión y/o Acción

Las premisas son proposiciones que se refieren a vinculaciones lógicas

referentes a cualidades de los objetos, a partir de las cuales se llega a

conclusiones.

En la conclusión se adicionan nuevos hechos y cualidades a la base de

conocimiento y/o se ejecutan acciones.

Motor de inferencia

El motor de inferencia es la unidad lógica con la cual se extraen

conclusiones de la base de conocimientos.

Una conclusión se produce mediante aplicación de las reglas sobre los

hechos presentes

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Ejemplo:

Una reglas es: Si p y q entonces r

Se dan los hechos: p y q.

Cuando se aplica una regla sobre algunos hechos cualesquiera se dice

que se dispara. El disparo de una regla provoca: 1) una acción y/o 2) una

inserción del nuevo hecho en la base de conocimientos.

Las funciones del motor de inferencia son:

1. Determinación de las acciones que tendrán lugar, el orden en que lo

harán y como lo harán entre las diferentes partes del sistema experto.

2. Determinar cómo y cuándo se procesarán las reglas y que reglas

deberán procesarse.

3. Control del dialogo con el usuario.

Debido a que el motor de inferencia es una unidad lógica, debemos decir

que la lógica es una herramienta valiosa cuyo poder analítico nos permite

profundizar en los resultados del análisis cognoscitivo de tareas con el máximo

rigor y facilidad [12].

Base de afirmaciones

La base de afirmaciones o hechos es dinámica. Es una memoria

temporal o de trabajo donde el motor de inferencia almacena las conclusiones

temporales que va obteniendo y donde busca las premisas que le permiten

obtener otras nuevas. El contenido por tanto de la base de afirmaciones es

diferente en cada consulta que se lleva a cabo.

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Interfaz gráfica de usuario

La interfaz gráfica de usuario es el mecanismo que permite la

comunicación entre el usuario y el sistema, esta debe reunir ciertas

características, entre ellas:

El aprendizaje del manejo debe ser rápido.

Debe evitarse la entrada de datos errónea.

Los resultados deben presentarse en forma clara para el usuario.

Las preguntas y explicaciones deben ser comprensibles.

1.1.2. Diversas aplicaciones

Sabemos que el desarrollo de los sistemas basados en el conocimiento

esta ampliamente documentado en la literatura, a continuación se mencionan

algunos ejemplos de SBC:

MYCIN (Shortliffe): Sistema basado en el conocimiento para la realización de

diagnósticos médicos, iniciado por Ed. Feigenbaum y posteriormente

desarrollados por E. Shortliffe y sus colaboradores. Su función es la de

aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en

el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre [23].

XCON (McDermott) llamado originalmente R1 fue desarrollado en la

Universidad de Carnegie-Mellon. Y es un sistema para la configuración de

sistemas de cómputo. Según los requerimientos del cliente se configuran redes

de cómputo VAX. Debido a que el catalogo de productos en el mercado es

muy amplio, la configuración completa y correcta de un sistema de estas

características es un problema de gran complejidad [7].

DESIGN ADVISOR (Steele): Es un sistema que critica los diseños de los chips.

Este sistema aconseja al diseñador de chips, dicho consejo puede ser

aceptado o rechazado. Si es rechazado, el sistema puede utilizar un sistema de

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mantenimiento de la verdad basado en justificaciones para revisar el modelo

del circuito [26].

PROSPECTOR (Duda y Hart): sistema para analizar datos geológicos para la

búsqueda de minerales. En el sistema cada regla contiene dos estimaciones de

confianza. La primera indica el alcance para el cual la presencia de la evidencia

descrita en la parte condicional de la regla sugiere la validez de la condición de

la misma. La segunda estimación de confianza mide el alcance para el cual la

evidencia es necesaria en la validez de la conclusión [7].

META-DENDRAL (Mitchell): Fue el primer programa que usó técnicas de

aprendizaje para construir automáticamente reglas para un sistema basado en

el conocimiento. En él se construyen reglas para ser usadas por DENDRAL,

trabajo que servía para determinar la estructura de los componentes de

compuestos químicos complejos. META-DENTRAL inducía sus reglas

basándose en un conjunto de datos de espectrometría de masas, entonces, era

capaz de identificar estructuras moleculares con una precisión muy alta [26].

La idea adecuada es considerar al SBC como una tecnología más que

coopera con las otras tecnologías (base de datos, la instrumentación

electrónica, el tratamiento digital de imágenes o las interfaces “amigables” y las

tecnologías de estandarización conceptual y del software) para conseguir una

ayuda eficaz al usuario final.

1.1.3. Sistemas de predicción

Entre las aplicaciones para estos sistemas se encuentran: pronósticos

del clima, predicciones demográficas o de tráfico, estimaciones de cosechas o

pronósticos militares. Un sistema de predicción típicamente emplea un modelo

dinámico paramétrico con valores de parámetros ajustados a una situación

dada. Las consecuencias inferidas del modelo forman las bases para las

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 9 -

predicciones. Se ignora la probabilidad de las estimaciones, los sistemas de

predicción pueden generar un gran número de posibles escenarios [18].

Por tanto, un sistema de predicción infiere consecuencias posibles a

partir de una situación dada. Su objetivo es determinar el curso del futuro en

función de información sobre pasado y presente. Esto abarca problema tales

como previsiones de la evolución bursátil entre otras.

1.2. Ingeniería del conocimiento

El término ingeniería del conocimiento es usado para describir el

proceso de la construcción de Sistemas basados en el conocimiento, y por lo

tanto, a quienes los construyen se le conoce como ingenieros del conocimiento

[19].

Durante el desarrollo del sistema las personas que componen el equipo

de trabajo deben cumplir con ciertas características y cada uno desarrolla un

papel distinto.

El experto. La función del experto es la de poner sus conocimientos

especializados a disposición del ingeniero de conocimiento.

El ingeniero del conocimiento. La función es plantear las preguntas al

experto, estructurar sus conocimientos e implementarlos en la base de

conocimiento.

El usuario. La función es aportar sus ideas, determinando especialmente

el escenario en el que debe aplicarse el sistema.

Un ingeniero del conocimiento es alguien que investiga un dominio

concreto, aprende qué conceptos son los importantes en ese dominio, y crea

una representación formal de los objetos y relaciones del dominio.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 10 -

En el desarrollo del sistema, el ingeniero del conocimiento y el experto

trabajan unidos. El primer paso es elaborar los problemas que deben ser

resueltos por el sistema. Especialmente en este primer paso es importante

determinar el ámbito estrechamente delimitado de trabajo. Una vez delimitado

el dominio, el segundo paso es verter el conocimiento del experto en el

sistema. El experto debe comprobar constantemente si su conocimiento ha

sido transmitido de la forma más conveniente. El ingeniero del conocimiento es

responsable de una implementación correcta, pero no de la exactitud del

conocimiento. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto.

1.2.1. Metodología de la ingeniería del conocimiento

1.2.1.1. Adquisición del conocimiento

La adquisición del conocimiento es, sin duda, una de las tareas más

importantes y difíciles durante el desarrollo de un SBC [19]. Esto se debe a

muchos factores, en particular la tecnología de SBC ha sido fuertemente

criticada, pues a la fecha no ha podido dar respuesta definitiva a problemas

fundamentales como encontrar una representación del sentido común. Parte

del problema de extraer experiencia y conocimiento de un experto humano es

la dificultad de comunicación entre un experto humano y el ingeniero de

conocimiento que desarrolla el sistema. Las metodologías actuales requieren

mucho tiempo de desarrollo y mucho tiempo de participación, tanto de los

expertos de la aplicación (cuyo talento y tiempo son tan costosos que su

proceso de toma de decisiones se desea agilizar y el desarrollo del SBC se

justifica) como del ingeniero de conocimiento.

Hay que destacar que la fase de adquisición del conocimiento es larga y

delicada. Larga porque representa más de la mitad del tiempo total de

realización del sistema. Delicada pues las prestaciones del sistema están

estrechamente ligadas a la calidad de la base de conocimiento. Esta calidad

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 11 -

depende del formalismo y por consiguiente de la herramienta elegida y también

del trabajo efectuado por el ingeniero del conocimiento.

Características del conocimiento [19] que generan algunos problemas para la

su adquisición.

• Conocimiento fortuito: Los resultados obtenidos pueden depender de

características propias de una situación del dominio, y por tanto no es

contratada por el experto.

• Conocimiento inconsistente: Existe la posibilidad de que un experto no

sea capaz de transmitir su experiencia a otros por no poder evaluarla.

• Conocimiento no expresable en lenguaje: Es posible que un experto no

pueda transmitir su experiencia explícitamente al no poder expresarla.

• Conocimiento no entendible al expresarlo en lenguaje. Una persona

puede no entender el lenguaje en el cual están expresadas las ideas del

experto.

• Conocimiento no aplicable: Un aprendiz puede no ser capaz de convertir

el conocimiento descrito en una ejecución o comportamiento experto.

• Conocimiento expresado que pude ser incorrecto: Los expertos pueden

expresar frases que no corresponden a su comportamiento actual,

provocando resultados incorrectos por parte del sistema.

1.2.1.2. Técnicas de adquisición del conocimiento

Para la obtención del conocimiento [4] se deben identificar las fuentes,

especificando donde se encuentra guardado; estas fuentes pueden ser de dos

tipos:

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 12 -

Estáticas.- También llamadas fuentes secundarias, son rígidas en

cuanto a que su contenido no se puede variar. Algunas de ellas son:

libros, revistas, artículos, películas.

Dinámicas.- Fuente primaria, expresa características del conocimiento

como son la variabilidad y el hecho de ser cambiante e inexacto, este

tipo de fuente la constituye principalmente el experto quien nos

proporcionará la información acerca de su experiencia personal a un

determinado problema o actividad del conocimiento de que se este

tratando.

Ahora bien, para la adquisición del conocimiento dinámico, es decir, la

fuente primaria, existen básicamente dos enfoques [28]: el manual y el

automatizado.

Dentro del enfoque manual se encuentran:

Entrevistas: es la técnica más común.

Análisis de protocolo: se basa en las transcripciones de la entrevista con

el experto.

Adquisición del conocimiento de múltiples expertos: en ella se identifica

los medios adecuados para entrevistar y obtener conocimiento de varios

expertos.

Malla de adquisición del conocimiento: es un método manual que

propone la descripción de un espacio bidimensional con cinco formas de

conocimiento experto y seis tipos básicos de preguntas de entrevistas

con el propósito de proveer al ingeniero del conocimiento con una

herramienta para detectar lo más relevante de la experticia.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 13 -

Casos o ejemplos: estructura la adquisición en torno a casos de manera

que propone el desarrollo de una estructura jerárquica con el fin de

utilizarla como un conjunto de preguntas.

Inducción: propone la selección de un conjunto de formación o

entrenamiento a partir de los cuales se pueden inducir reglas.

Malla de repertorio: propone la creación de un sistema de referencias

entre los constructores y los elementos del problema de manera que sea

refinada hasta que el problema o la tarea quede claramente definido.

Dentro del enfoque automatizado se encuentran:

Adquisición del conocimiento a través de técnicas de aprendizaje de

conceptos: Este método afirma que el conocimiento debe ser

representado en forma abstracta, ya que, de esta forma el

conocimiento puede ser almacenado y manipulado de manera más

efectiva.

Adquisición del conocimiento procedimental de los Expertos del

dominio.- que sugiere que una parte importante del conocimiento del

experto está formada desde reglas de bajo nivel para la manipulación

de datos, hasta estrategias abstractas para la resolución de

problemas.

1.2.1.3. Representación del conocimiento

La representación del conocimiento es un esquema o dispositivo

utilizado para capturar los elementos esenciales del dominio de un problema.

Una representación manipulable es aquella que facilita la computación. En

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- 14 -

representaciones manipulables, la información es accesible a otras entidades

que usan la representación como parte de un cómputo.

Debido a la variedad de formas que el conocimiento puede asumir, los

problemas involucrados en el desarrollo de una representación del

conocimiento son complejos, interrelacionados y dependientes del objetivo.

Esta etapa de representación del conocimiento es realizada por lo general en

paralelo con la de adquisición del conocimiento.

La adecuada elección de representación del conocimiento nos permitirá

un modelo más congruente y es importante resaltar que esta representación

nos conducirá a una correcta implementación de la base de conocimiento y en

consecuencia a un indicado motor de inferencia.

1.3. Métodos de representación del conocimiento

La representación del conocimiento tiene como objetivo formalizar y

organizar dicho conocimiento.

´

La ingeniería cognoscitiva ha adaptado diversos sistemas de

representación del conocimiento que, implantados en una computadora se

aproximan mucho a los modelos elaborados por la psicología cognoscitiva para

el cerebro humano. Tradicionalmente la representación del conocimiento

conlleva el uso de marcos (frames), redes semánticas, cálculo de predicados o

sistemas de producción. Sin embargo, existen otros sistemas para la

representación del conocimiento.

Dentro de las técnicas de representación del conocimiento se encuentran

algunas de las siguientes:

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- 15 -

Lógica simbólica Formal

Lógica proposicional

Lógica de predicados

Reglas de producción

Formas Estructuradas:

Redes asociativas

Marcos y Guiones

Representación orientada a objetos

Mapas cognoscitivos difusos

1.3.1. Lógica proposicional

La lógica proposicional es una lógica simbólica para la manipulación de

proposiciones. En particular, se ocupa de la manipulación de las variables

lógicas que representan proposiciones. Esta lógica tiene que ver con el

subconjunto de oraciones declarativas que pueden clasificarse como

verdaderas o falsas. A una afirmación en la que es posible determinar su valor

de verdad, se le llama frase o proposición. A una frase también se le llama

afirmación cerrada, porque su valor de verdad no está abierto a

cuestionamientos [7].

1.3.2. Lógica de predicados

La lógica de predicados esta construida sobre objetos y relaciones.

Precisamente por este motivo ha sido tan importante para las matemáticas, la

filosofía y la inteligencia artificial porque se puede pensar en ello de forma

utilitaria como en el tratamiento con objetos y de las relaciones entre éstos. La

lógica de predicados puede expresar hechos acerca de algunos o todos los

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 16 -

objetos de un universo de discurso. Esto nos permite representar leyes

generales o reglas [27].

La lógica de predicados se desarrollo con el fin de analizar casos más

generales. La lógica proposicional es un subconjunto de la lógica de

predicados.

La lógica de predicados se relaciona con la estructura interna de las

afirmaciones, sobre todo con el uso de palabras especiales llamadas

cuantificadores, como “todo”, “algo” y “no”. Estas palabras son muy importantes

porque cuantifican explícitamente otras palabras y hacen más exactas las

afirmaciones. Todos los cuantificadores se relacionan con “cuanto”, por lo cual

permiten un alcance más amplio de la expresión que la lógica proposicional.

1.3.3. Reglas de producción

La regla es la forma más común de representar el conocimiento, debido

a su gran sencillez y a que es la formulación más inmediata del principio de

causalidad.

Fundamentalmente, una regla consta de dos partes:

1. Antecedente: También llamada parte izquierda, debido a que las reglas

pueden escribirse como A→C. Contiene las cláusulas que deben cumplirse

para que la regla pueda evaluarse o ejecutase.

2. Consecuente: También llamada parte derecha. Indica las conclusiones que

se deducen de las premisas (interpretación declarativa) o las acciones que el

sistema debe realizar cuando ejecuta la regla (interpretación imperativa).

La potencia de una regla está en función de la lógica que admita en las

expresiones de las condiciones y de las conclusiones.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 17 -

1.3.4. Redes asociativas

Existen diversas variantes de las redes asociativas, pero todas son

capaces de representar objetos individuales, categorías de objetos y relaciones

entre objetos. Una notación gráfica común visualiza objetos o nombres de

categorías en óvalos o cajas, y los conecta con arcos etiquetados [27].

Los arcos de una red se utilizan para expresar relaciones. Por lo general, los

nodos se utilizan para representar objetos físicos, conceptos o situaciones.

Las redes asociativas se desarrollaron para la IA como una forma de

representar la memoria y la compresión del lenguaje del ser humano. Quillian

[7] las utilizó para analizar el significado de palabras en las frases. Desde

entonces se han aplicado a muchos problemas relacionados con la

representación del conocimiento.

1.3.5. Marcos y Guiones

Los marcos [7] fueron propuestos como un método para comprender la

visión, el lenguaje natural y otras áreas, los marcos proporcionan una

estructura conveniente para representar objetos que son comunes a una

situación dada, como los estereotipos. En particular, los marcos son útiles para

simular conocimiento de sentido común, que es un área que le resulta muy

difícil dominar a las computadoras. Las redes semánticas son básicamente

representaciones bidimensionales del conocimiento; los marcos agregan una

tercera dimensión para permitir que los nodos tengan estructuras, que pueden

ser valores simples u otros marcos.

La característica básica de un marco, es que representa conocimiento

relacionado con un tema concreto que cuenta con mucho conocimiento

predeterminado.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 18 -

Los marcos tienen procedimientos llamados demonios los cuales se

invocan automáticamente al realizar ciertas operaciones sobre el valor de un

campo. Se utilizan sobre todo para actualizar los campos que dependen de

otros, manteniendo así la consistencia del sistema.

Los guiones, son esencialmente una secuencia de marcos ordenada

temporalmente.

1.3.6. Representación orientada a objetos

Los objetos, son similares a los marcos. Ambos sirven para agrupar

conocimiento asociado, soportan herencia, abstracción y el concepto de

procedimientos agregados. La diferencia radica en lo siguiente:

En los marcos, a programas y a datos los trata como dos entidades

relacionadas separadas. En cambio en los objetos se crea una fuerte

unidad entre los procedimientos (métodos) y los datos.

Los demonios de los marcos sirven sólo para calcular valores para las

diversas ranuras o para mantener la integridad de la base de

conocimientos cada vez que una acción de algún marco, afecta a otro.

En cambio, los métodos utilizados por los objetos son más universales

ya que proporcionan cualquier tipo general de computación requerida y

además soportan encapsulamiento y polimorfismo.

Un objeto es definido como una colección de información que representa

una entidad del mundo real y una descripción de cómo debe ser manipulada

esta información, esto es, los métodos. Es decir, un objeto tiene un nombre,

una caracterización de clase, varios atributos distintivos y un conjunto de

operaciones. La relación entre los objetos viene definida por los mensajes.

Cuando un objeto recibe un mensaje válido, responde con una acción

apropiada, retornando un resultado.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 19 -

1.4. Mapas Cognoscitivos Difusos (MCD)

Los mapas cognoscitivos difusos son estructuras de grafos difusos

utilizados para representar razonamiento causal. La estructura de grafo permite

la propagación sistemática causal, particularmente el avance hacia atrás y

hacia delante. La aplicación de los mapas cognoscitivos difusos es utilizada

para amplios dominios del conocimiento, como el conocimiento político, el

militar, la historia, etc., donde los conceptos y sus relaciones son

principalmente difusos.

Características importantes [9] de los MCD:

1. La relación causal entre nodos puede tomar valores representados en las

relaciones de conjuntos difusos.

2. El sistema es dinámico e involucra retroalimentación, donde el efecto de

cambio en un nodo afecta otros nodos, los cuales pueden a su vez afectar el

nodo inicial que empezó el cambio. La presencia de retroalimentación agrega

un aspecto temporal a la operación de los MCD.

Los mapas cognoscitivos difusos, constituyen un nuevo enfoque para el

modelado del comportamiento y operación de sistemas complejos, fueron

introducidos por Bart Kosko [10] para describir el comportamiento de un

sistema en términos de conceptos y relaciones causales entre conceptos. Esta

técnica tiene sus raíces y usa elementos de varios campos científicos como la

psicología, teoría de graficas, inferencia causal y teoría de decisiones [14].

Los MCD son representados por una digráfica o gráfica dirigida1, en la

cual los nodos son conceptos que describen las principales características del

sistema, y los arcos entre nodos establecen las relaciones causales (positivas o

negativas) entre conceptos. La causalidad positiva implica una relación

directamente proporcional entre uno y otro concepto; en cambio, la negativa

implica una relación inversamente proporcional [15].

______________ 1 Digráfica es una gráfica G, compuesta por nodos o vértices V, y un conjunto de aristas A entre vértices, G=(V,A), en la cual el par ordenado (a,b) se considera diferente que (b,a).

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 20 -

Esta técnica permite modelar sistemas de retroalimentación con grados

difusos de causalidad comprendidos en el intervalo [0,1]. Para ello, primero

hay que tener un diagrama del sistema mostrando las suposiciones iniciales del

modelo. En el diagrama, cada nodo representa un conjunto difuso o evento que

ocurre en algún grado. Los nodos son conceptos causales y pueden modelar

eventos, acciones, valores, metas o procesos. Los conceptos toman valores en

el intervalo [0,1], y los pesos de interconexión dentro del intervalo [-1,1]. Ver

[9,15].

En la figura 1.2 se ilustra los nodos y las relaciones entre nodos de un mapa

cognoscitivo difuso.

Fig. 1.2. Mapa cognoscitivo difuso

1.4.1. Representación del conocimiento causal

Tres representaciones cualitativas de conocimiento que utilizan números

han sido usualmente probadas: signos, desigualdades y órdenes de magnitud

en términos de rangos. Reducir de números a signos es la más simple

representación cualitativa para números.

Los signos son una forma derivada natural de indicar cambio: si el signo

de la derivativo es negativo, la cantidad se esta decrementando, si es 0, es

constante, y si es positivo, se esta incrementando. Debido a que el cambio es

intuitivamente importante, y la dirección del cambio determina que condiciones

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 21 -

de frontera pueden ser encontradas, los signos deducidos contienen

información crítica acerca del comportamiento del sistema [25].

El proceso de construir un mapa cognoscitivo difuso de un sistema [24]

puede ser dividido en 3 etapas:

1) Escoger los conceptos variables.

2) Determinar los arcos que muestran las relaciones entre los conceptos.

3) Asignar apropiadamente signos y la intensidad lingüística para

describir las relaciones.

La selección de los conceptos variables es un proceso de dos fases:

1) Identificar las variables potencialmente relevantes.

2) Limitar la lista de variables para definir el alcance del problema [24].

Posterior a la elaboración del MCD, es necesario realizar la matriz

causal correspondiente al mapa. La interconexión entre dos nodos Ci y Cj es eij.

Por lo cual en la matriz causal eij=e(Ci,Cj) es el valor causal de la función del

arco, el nodo Ci imparte Cj. Ci incrementa o decrementa causalmente a Cj, si

eij=1 o eij=-1, respectivamente, y no imparte causalidad si eij=0. Los mapas

cognoscitivos son muy útiles para representar conocimiento donde exista un

razonamiento caracterizado por incertidumbre, puesto que la causalidad es

difusa. Acomodan su base de conocimientos de acuerdo a expertos, por lo que

su buen resultado dependerá en mucho del conocimiento expresado por ellos.

1.4.2. Retroalimentación de los MCDs

Un vector inicial en cualquier punto de tiempo da una fotografía

instantánea de los eventos (conceptos) en el escenario modelado.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 22 -

La retroalimentación se realiza de acuerdo a como el sistema dinámico

se equilibra. La inferencia simple [9] de un MCD se realiza por medio de una

multiplicación vector-matriz. Los vectores de estado Cn ciclan a través de la

matriz de relaciones E de un MCD, esto es: C1>>E>>C2>>E>>C3…, que

significa: el vector C1 alimenta a la matriz E, dando como resultado el vector C2

a este vector se le aplica la función umbral (Ver figura 1.3) y el resultado

retroalimenta a la matriz E, que da como resultado el vector C3 al que se le

aplica la función umbral y éste vuelve a retroalimentar a E, y así

sucesivamente hasta alcanzar la estabilidad.

Lo anterior se traduce en: multiplicar C por E, y luego transformar el resultado

como sigue:

C(k+1) = T [C(k) E]

donde C(k) es el vector inicial de conceptos en algún tiempo discreto k, T es la

función umbral, y E es la matriz causal del MCD.

De acuerdo a Mohr [22] las funciones umbral más utilizadas son tres:

bivalente, trivalente y señal logística. Estas están representadas en la figura

1.3.

Fig. 1.3. Funciones umbral

Si(xi)=0, xi≤0 Si (xi)=1, xi>0 Bivalente Si(xi)=-1, xi≤ -0.5 Si (xi)=0, -0.5 <xi<0.5 Si(xi)=1, xi≥ 0.5 Trivalente Si(xi) = __1__ 1+e-cxi Señal logística, c=5

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 23 -

Las iteraciones continúan hasta:

1) El MCD estabiliza un estado fijo (un atractor punto fijo), en el cual

algunos conceptos son activos y otros no lo están.

2) Un ciclo límite es alcanzado

3) El MCD se mueve en un estado atractor caótico en vez de estabilizarse.

La utilidad de los tres diferentes tipos de resultado depende de los

objetivos del usuario. Un atractor punto fijo puede proveer correctas respuestas

a la pregunta causal “que pasa si”. Un estado de equilibrio puede ser usado

para predecir un estado futuro del sistema a ser modelado por el MCD para un

particular estado inicial.

Un ciclo límite provee su utilidad con un comportamiento deterministico

de una situación de la vida real a ser modelada. Esto permite la predicción de

un ciclo de eventos que el sistema encontrará el solo, dándole un estado inicial

y una relación causal.

El objetivo de construir un mapa cognoscitivo difuso acerca de un

problema es que este sea capaz de predecir una situación, proporcionándole

las características relevantes o bien los escenarios posibles.

Existen dominios donde la predicción es indispensable. Ejemplos de

estos dominios son: demográfico, económico, militar o de tráfico. El caso de

estudio se encuentra en el campo de la astrofísica, debido a que los objetos en

el universo tardan en evolucionar miles de millones de años de aquí la

importancia de las simulaciones numéricas y las predicciones como métodos

para el estudio de estos fenómenos.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 24 -

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 25 -

CAPÍTULO 2:

DOMINIO DE APLICACIÓN: SUPERNOVAS

Introducción

Las estrellas evolucionan dependiendo de su masa. Al final de su vida

cuando todo su combustible se ha consumido y dejan de producirse reacciones

nucleares en su núcleo, una estrella puede llegar a convertirse en un objeto

cósmico exótico: como por ejemplo una enana blanca, una supernova, un

pulsar o incluso un agujero negro.

En este capítulo describiremos la evolución de las estrellas

enfocándonos particularmente en las últimas etapas de su vida. También

discutiremos la importancia y los procesos que desencadenan una supernova,

además de dar una clasificación tanto de los tipos de supernovas como de los

remanentes de supernova. Se definen también algunos de los efectos que

estas supernovas y sus remanentes tienen en el medio interestelar.

2.1. Evolución estelar

La Astrofísica es la ciencia que se encarga de estudiar las propiedades

físicas de las estructuras internas de las estrellas, la dinámica y evolución de

sistemas estelares, el comportamiento de la materia interestelar y en general

de cualquier objeto existente en nuestro universo [8]. Una de las ramas más

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 26 -

importantes de esta ciencia es la que se encarga del estudio del ciclo de vida

de las estrellas; la evolución estelar.

Los tiempos de evolución asociados a la vida de una estrella son del

orden de miles de millones de años. Escalas de tiempo demasiado grandes,

comparadas con el tiempo de vida de un ser humano, que nos obligan a

desarrollar modelos computacionales que nos permitan estudiar este tipo de

fenómenos.

Una estrella la podemos definir como un sistema esférico de gas

autogravitante, aislado en el espacio, capaz de producir energía en su interior

por medio de reacciones nucleares, la cual es transportada a su superficie e

irradiada desde ahí al espacio, en todas direcciones.

Toda estrella tiene su origen en el medio interestelar, en particular, en

enormes complejos de nubes compuestas de hidrógeno molecular conocidas

como nubes moleculares y que se localizan generalmente en los brazos

espirales de las galaxias. Cuando se producen ciertas condiciones físicas que

afectan la dinámica de estas nubes, se pueden condensar y fragmentar bajo la

forma de glóbulos, que constituyen el embrión de una estrella.

En la fase de protoestrella, su vida, como toda la duración de su ciclo

evolutivo, se desarrolla en tiempos que dependen de la cantidad de material

que el astro tiene cuando nace: cuanto mayor es la masa de la nebulosa

protoestelar, más rápido se desarrolla la vida de la estrella. Por otro lado, se

sabe que la infancia de una estrella es un periodo muy complejo caracterizado

por procesos turbulentos e inestabilidades.

Continuando el proceso de agregado de la materia en torno al centro de

atracción, la temperatura crece. Cuando alcanza valores de algunos millones

de grados Kelvin, se inician las primeras reacciones de fusión nuclear y

comienza la emisión de radiaciones luminosas: la estrella se enciende.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 27 -

Después viene la madurez. Esta fase es diferente según se tomen en

consideración estrellas de baja masa como el Sol, o bien más masivas que él.

En el primer caso la madurez es un periodo largo, de aproximadamente 10,000

millones de años, en el que la estrella emite energía de manera estable a

través de reacciones nucleares. En el caso de estrellas más masivas, por

ejemplo, una decena de veces la masa del Sol, la fase de madurez apenas

dura 10 millones de años, en el curso de los cuales el astro tiene una

luminosidad 10,000 veces mayor que el Sol.

Por otro lado, cuando el combustible nuclear de una estrella de baja

masa se ha consumido, marca la conclusión del periodo de estabilidad y da

comienzo ha periodos más complejos, que llevan al astro a cambiar

radicalmente sus características físicas. El núcleo se contrae, la temperatura

central sigue aumentando, las capas externas se expanden

desmesuradamente y la estrella se convierte en uno de los objetos

astronómicos más impresionantes, una gigante roja [8].

Después de este proceso y haberse deshecho de sus capas externas,

no queda más que un pequeño núcleo inerte que se va enfriando

progresivamente y que es conocido como enana blanca. Caso contrario es la

muerte de las estrellas más masivas que el Sol. Terminan su existencia

drásticamente, explotando violentamente, lanzando sus capas externas a

velocidades de cientos o miles de kilómetros por segundo, dando origen a uno

de los objetos más interesantes de nuestro universo; las Supernovas.

Podemos concluir entonces que la evolución estelar es la secuencia de

cambios que una estrella experimenta a lo largo de su existencia. Una manera

de estudiar la evolución estelar es a partir de modelos teóricos y simulaciones

numéricas ya que los tiempos de vida son extremadamente grandes y

necesitan de miles o millones de años para desarrollarse y nos sería imposible

llevar un seguimiento puntal, utilizando telescopios terrestres o espaciales,

debido a que el tiempo promedio de vida de un ser humano es de unas cuantas

decenas de años [30].

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 28 -

2.1.1. Escenarios posibles para la muerte de una estrella

En general podemos pensar en tres escenarios posibles para los

remanentes estelares asociados a la muerte de una estrella: enanas blancas,

estrellas de neutrones o agujeros negros. El que ocurra uno u otro dependerá

fundamentalmente de la cantidad de masa que tenga al momento de nacer.

Estrellas con masas menores a 6 MSol, terminan sus vidas como una

enana blanca, en que día a día se van enfriando como señal inequívoca de una

muerte estelar. Estrellas de tamaño mayor, que tengan masas entre 7 y 14 MSol

mueren violentamente explotando como supernova, terminando su vida como

una estrella de neutrones. En tanto que, estrellas con masas mayores a 14 MSol

además de explotar como supernovas, su remanente estelar se colapsa para

dar origen a un agujero negro.

2.2. Supernovas y sus remanentes

Una Supernova (SN) es un evento en el que una estrella termina su

evolución explotando súbitamente. Al hacerlo emite tanta luz como todas las

estrellas de una galaxia (1010 hasta 1011 estrellas), expulsando al mismo tiempo

una cantidad de materia aproximadamente igual a varias masas solares.

Fundamentalmente se originan a partir de estrellas masivas que ya no

pueden producir reacciones nucleares en su núcleo, incapaz de detener el

colapso gravitacional, lo que las lleva a contraerse repentinamente y generar,

en el proceso, una fuerte emisión de energía (explosión). No obstante, no es el

único mecanismo para producir una SN. Existe otro proceso más violento aún,

capaz de generar destellos incluso mucho más intensos. Éste ocurre en un

sistema binario, cuando una de las estrellas es una enana blanca y la otra una

estrella aún activa. Esta última agrega suficiente masa para aumentar el

colapso gravitacional y por lo tanto la temperatura, para proceder a la fusión

instantánea de todo su núcleo, lo cual genera una explosión termonuclear que

expulsa casi todo, sino es que todo, el material que la formaba.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 29 -

La masa eyectada por la explosión es precedida por una onda de

choque que arrastra tras de sí a toda partícula con la que se encuentra,

formándose así una nebulosa en la que la masa eyectada se mezcla con el

material que rodeaba a la estrella dando origen a una estructura nebulosa

conocida como remante de supernova (RSN) [1].

Las ondas de choque tienen una presencia constante en la vida de

nuestro universo, éstas están asociadas a eventos donde la cantidad de

energía que se inyecta a un medio es muy grande y son importantes en la

formación y evolución de diferentes objetos astronómicos tales como: los

objetos Herbig-Haro, las nebulosas planetarias, los remanentes de supernova,

enormes burbujas de gas, entre otros. Cuando un objeto viaja más rápido que

la velocidad del sonido en un medio, se produce una onda de choque.

2.2.1. Procesos que desencadenan una supernova

Existen básicamente dos mecanismos para dar origen a una Supernova,

los cuales quedan representados en la figura 2.1.

Fig. 2.1. Origen de explosiones de SN.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 30 -

2.2.2. Tipos de SN

Las SN son clasificadas en dos tipos en base a sus curvas de luz, las de

Tipo I y las de Tipo II. Dentro de estos dos grupos principales hay también

subdivisiones de acuerdo a la presencia de otras líneas en la curva de luz. En

la tabla 2.1 se muestran las propiedades principales de esta clasificación.

TIPO I TIPO II

Localización galáctica Elípticas: en todos lados Espirales: en el disco

Espirales: en los brazos

Población estelar de la progenitora

Población II Población I (vieja de disco)

Población I (joven de disco)

Masa estimada de la progenitora.

≤ 2 MSol 2–8 MSol

10–100 MSol

Mecanismo explosivo Detonación o deflagración del carbono

Colapso gravitacional del núcleo de Fe-Ni

Existencia de remanente estelar Incierta Sí

Magnitud visual absoluta -19.1 ± 0.25 -17.21 ± 0.24

Masa eyectada 0.5 MSol 5 MSol Velocidad del material eyectado 10,000 km/s 5,000 km/s

Frecuencia en nuestra galaxia 1 cada 60 años 1 cada 40 años

Tabla 2.1. Propiedades generales de las SN [1].

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 31 -

Fig. 2.2. Tipos de SN.

2.2.2.1. Tipo Ia

Las supernovas de tipo Ia son las más energéticas de todas, pudiendo

emitir un brillo varias veces superior al de la galaxia que las hospeda. La teoría

más aceptada con respecto a este tipo de supernovas sugiere que son el

resultado de la acreción de masa hacia una enana blanca por parte de una

estrella compañera, generalmente una gigante roja. Esto puede suceder en

sistemas estelares binarios muy cercanos. Ambas estrellas tienen la misma

edad y los modelos indican que casi siempre tendrán una masa semejante. No

obstante hay ocasiones donde hay una más masiva que la otra trayendo como

consecuencia que la más masiva muera antes que la estrella menor. Si las

estrellas tienen menos de 6 masas solares evolucionarán a enanas blancas.

Debido a todo esto es muy normal que en las etapas finales del sistema binario

haya una enana blanca orbitando junto a una gigante roja también agonizante y

con sus capas exteriores muy expandidas.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 32 -

A diferencia de otros tipos de supernovas, las de tipo Ia se encuentran

en todo tipo de galaxias, incluyendo las galaxias elípticas. Cabe señalar que

este tipo de supernovas no muestran ninguna preferencia por regiones de

formación estelar. Además no se originan a partir de estrellas muy masivas, por

lo que no tienen porqué ubicarse en zonas jóvenes de formación reciente

(donde se encuentran las gigantes azules). De modo que pueden acontecer en

las regiones más longevas de las galaxias. Esta particularidad permite

encontrarlas en cualquier parte del cielo donde haya galaxias.

2.2.2.2. Tipos Ib y Ic

Los tipos Ib y Ic no poseen la línea del silicio, que sí está presente en

las de tipo Ia, y se cree que corresponden a estrellas que están al borde de su

extinción, pero que perdieron su hidrógeno anteriormente, por lo que las líneas

de hidrógeno no aparecen en sus espectros. Las supernovas de tipo Ib son

teóricamente el resultado del colapso de estrellas masivas conocidas como

Wolf-Rayet, cuyos intensos vientos logran desprenderse del hidrógeno de las

capas externas. Se conocen también varias de estas supernovas en sistemas

binarios y esto es porque la estrella compañera puede ayudar a desligar

gravitatoriamente al gas de las capas más externas de la otra estrella que

pierde sus cáscaras externas sin necesidad de ser tan masiva. En casos

extremos no solo escapa el hidrógeno sino también el helio dejando al desnudo

el núcleo de carbono, este es el caso de las supernovas Ic.

2.2.2.3. Tipo II

Las supernovas de tipo II son el resultado de la imposibilidad de

producir energía una vez que el núcleo denso de hierro y níquel de la estrella

alcanza el equilibrio estadístico nuclear. Estos elementos ya no pueden

fusionarse para dar más energía. La barrera de potencial de sus núcleos es

demasiado fuerte para que la fusión sea rentable por lo que ese núcleo estelar

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 33 -

inerte deja de sostenerse a sí mismo y a las capas que están por encima de él.

La desestabilización definitiva de la estrella ocurre cuando la masa del núcleo

de hierro alcanza cierto límite conocido como el límite de Chandrasekhar (límite

de masa más allá del cual el núcleo de una estrella no es capaz de

contrarrestar la fuerza gravitacional de las capas externas, produciéndose un

colapso que origina una estrella de neutrones o un agujero negro.). En ese

instante el colapso del núcleo se produce elevando su temperatura hasta los

3.000 millones de grados lo que trae como consecuencia la emisión de fotones

de alta energía capaces de partir los átomos de hierro en partículas alfa y

neutrones en un proceso llamado fotodesintegración, estas partículas son a su

vez destruidas por otros fotones generándose así una avalancha de neutrones

en el centro de la estrella produciendo las bien conocidas estrellas de

neutrones.

2.2.2.4. Tipo II-L y II-P

Las supernovas de tipo II pueden dividirse a su vez en los subtipos II-P

y II-L. Los tipos II-P presentan una curva de luz plana, mientras que los tipos

II-L poseen un decrecimiento lineal en su curva de luz. La causa de esto se

cree que es por diferencias en las capas internas de las estrellas. Las

supernovas de tipo II-P poseen una gran envoltura de hidrógeno que atrapa la

energía liberada en forma de rayos gamma y la liberan en frecuencias más

bajas, mientras que las de tipo II-L, se cree, poseen envolturas mucho

menores, convirtiendo menor cantidad de energía de rayos gamma en luz

visible.

Las masas de las estrellas que dan lugar a supernovas van desde unas

10 masas solares hasta de 40 o 50 MSol. Más allá de este límite superior (que

tampoco se conoce con exactitud), los momentos finales de la estrella son

implosiones completas en las que nada escapa al agujero negro que se forma,

rápida y directamente, atrapando todo lo que se encuentra a su alrededor antes

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 34 -

de que un solo rayo de luz pueda salir. Estas estrellas literalmente

desaparecen al morir.

La figura 2.3 muestra la evolución de una estrella masiva hasta

convertirse en una SN.

Fig. 2.3. Explosión de supernova1

2.2.3. Etapas y clases de RSN

Una vez que las estrellas masivas explotan como supernovas, lanzan

sus capas externas hacia el medio interestelar, la interacción entre estas capas

y el gas que rodeaba a la estrella traen como consecuencia la formación de los

objetos conocidos como Remanentes de Supernovas (RSN). Estos remanentes

son de varios tipos y es la forma en la que se construyen estructuras en el

medio interestelar, así como también tienen diferentes etapas. Estas etapas y

tipos quedan resumidos en la figura 2.4.

_______________ 1 http://es.wikipedia.org/wiki/Imagen:SupernovaII.png

Page 53: UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA - Posgrados de CBI

SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 35 -

Fig. 2.4. Tipos y etapas de RSN.

2.2.3.1. Etapas de remanentes de supernova

Etapa de expansión libre: El RSN se mueve a velocidad constante e

igual a la velocidad con que fue expulsado de la estrella masiva al momento

de explotar como SN. Esta etapa dura aproximadamente 500 años y termina

cuando el objeto tiene un tamaño aproximado de 3.3 años luz.

Etapa de expansión libre o fase adiabática: El remanente se ha frenado

considerablemente al haber barrido una gran cantidad de material

interestelar. La temperatura permanece constante y es muy alta detrás del

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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choque. Esta etapa hasta que el RSN tiene 30 mil años y su tamaño es de

aproximadamente 65 años luz.

Etapa III: A partir de este momento es importante el enfriamiento del

RSN. Esta etapa dura hasta que la velocidad del RSN es aproximadamente

igual a la velocidad del sonido en el medio, momento en el que el radio es de

unos 245 años luz y la edad es de aproximadamente 230 mil años.

Etapa IV. Al moverse a una velocidad menor a la velocidad del sonido

del medio, el RSN se integra al medio interestelar y aparece como un objeto

cualitativamente distinto al haber dejado de producir una onda de choque y

por lo tanto se termina el estudio de los RSN en esta etapa.

2.2.3.2. Clases de RSN

Clase 1: se cree que han sido producidos por SN de tipo I. Se

caracterizan por su alta velocidad de expansión. En general son RSN jóvenes

[16]. Ejemplos: SN 1006, SN de Tycho.

Fig. 2.5. SN de Tycho2

_______________ 2 http://hubblesite.org/newscenter/archive/releases/2004/34/

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 37 -

Clase 2: se caracterizan por tener espectros dominados por líneas de

alta velocidad de oxígeno. Se piensa que pueden estar relacionados con las

deyecciones procesadas por progenitoras masivas de SN del tipo II y

posiblemente también con el material circumestelar de las progenitoras.

Algunos de estos RSN sugieren una asimetría en la explosión de la SN

presumiblemente inducida por la rotación de la estrella progenitora. Un

espectro de esta clase de RSN aporta una importante información acerca de la

física de las explosiones de SN del tipo II y de la composición de sus

progenitoras masivas [16]. Ejemplos: Cas A y MSH 11-54.

Fig. 2.6. Cas A 3

_______________ 3 http://hubblesite.org/newscenter/archive/releases/2006/30/video/b/

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 38 -

2.3. Efectos de las SN y los RSN en el medio interestelar

Las supernovas y sus remanentes tienen una relación de causa y efecto

con el medio galáctico en que ocurren. A continuación se señalan algunos de

los efectos que estos objetos tienen en este medio.

Fig. 2.7. Efectos de SN y RSN

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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2.3.1. La composición química en la galaxia

Los elementos químicos que componen a las estrellas y al medio

interestelar han sido producidos por diversas generaciones de estrellas.

Al explotar una estrella masiva y dar origen a una supernova, los elementos

químicos pesados que se han formado en el interior de ésta son arrojados

violentamente al espacio, contaminando el entorno interestelar dónde ocurre la

explosión trayendo como consecuencia la formación de una generación de

estrellas con trazas de carbono, oxígeno, nitrógeno, etc. Es importante recordar

que las nubes interestelares o moleculares contenían inicialmente sólo

hidrógeno, tanto el helio como los elementos pesados fueron generados por

otras estrellas y arrojados al espacio por las supernovas.

Por tanto las supernovas contribuyen a enriquecer el medio interestelar

con metales. Así, tras cada generación de estrellas, la proporción de elementos

pesados aumenta. Mayores abundancias en metales tienen importantes

efectos sobre la evolución estelar. Sólo los sistemas estelares con suficiente

metalicidad pueden llegar a desarrollar planetas.

2.3.2. Formación estelar inducida por explosiones de SN

Evidencias observacionales revelan que las estrellas se forman en

nubes moleculares mucho más densas que el medio que las circunda.

Observaciones de estas nubes muestran que, a pesar de su gran masa,

muchas de ellas no se colapsan pues diversos tipos de presión se oponen a la

autoatracción gravitatoria de la nube. Este equilibrio se puede romper por

diversas causas, una de las cuales sería el efecto de la interacción del choque

producido por la explosión de una SN con el borde de una nube molecular. El

choque formado comprime el material de la nube produciendo así una

perturbación en densidad que origina una inestabilidad gravitacional, y, en

consecuencia, la contracción gravitacional [1].

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 40 -

2.3.3. Estructura del medio interestelar

Hasta hace unos años se creía que el medio interestelar estaba

compuesto de una componente atómica a una temperatura de 104 K y de una

componente molecular de gran densidad y baja temperatura. Cox y Smith

demostraron que esta noción es errónea, y que debe existir al menos otra

componente de muy alta temperatura que es generada por la expansión de SN

en el medio interestelar [1].

Las ondas de choque que son producidas por la explosión de la

supernova golpean a una nube de gas molecular. La colisión calienta y

comprime el gas acelerando o induciendo la formación de estrellas.

Por lo tanto se concluye que las supernovas pueden generar y mantener

una fase tenue y muy caliente del medio interestelar.

2.3.4. Origen de los rayos cósmicos

Los rayos cósmicos son partículas cargadas (electrones, protones y

iones) que viajan a velocidades muy altas; estos son recibidos en iguales

cantidades desde todas direcciones. La enorme energía vinculada a los rayos

cósmicos significa que tuvieron que ser producidos por un fenómeno altamente

energético, como las explosiones de supernova [8].

Finalmente, los pulsares, remanentes estelares de explosiones de SN,

son también capaces de acelerar partículas hasta velocidades relativistas,

debido a sus campos magnéticos súper intentos y a su alta velocidad de

rotación [1].

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 41 -

CAPÍTULO 3:

METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

Introducción

En este capítulo se justifica el desarrollo del Sistema Basado en el

Conocimiento (SBC) así como también se detallan cada uno de los objetivos de

este trabajo. Se expone además la metodología utilizada para lograr el

adecuado análisis, diseño e implementación del sistema.

3.1. Justificación

En la actualidad los SBC son un tema relevante dentro de la

computación, pues ayudan a la resolución de tareas tales como: aprendizaje

automático, control, corrección o terapia, diagnóstico, diseño, instrucción,

integración, interpretación, planificación, predicción, procesos de

monitorización, pronóstico, razonamiento automático, recuperación de

información, reparación, selección, simulación, toma de decisiones, entre otras

muchas.

En particular la posible predicción de eventos o fenómenos nos permite

establecer condiciones previas a eventos que son desfavorables en la

simulación de sistemas complejos. Con ello es posible seguir construyendo de

manera práctica mejores principios de razonamiento para la mejor adecuación

de modelos teóricos.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 42 -

Entre los campos de aplicación de los SBC se encuentran: análisis de

estados financieros, biología, contabilidad, electrónica, industria, medicina,

minería, robótica, entre otros, pero el desarrollo de estos sistemas en la

astrofísica es en general escaso. En este sentido construir un SBC para este

dominio permitirá aumentar el uso de esta tecnología en este campo.

Uno de los problemas a resolver es que este dominio de aplicación

contiene mucha incertidumbre, y como no se puede hacer experimentación

directa, se crean simulaciones para desarrollar y comprobar teorías. Por lo que

se sugiere desarrollar nuevas herramientas que permitan tener un mejor

acercamiento a los sucesos.

En este sentido el uso de mapas cognoscitivos difusos ayudará tanto en

el tratamiento de la imprecisión de los datos (aparecen generalmente por falta

de datos apropiados o por autenticidad con respecto a las fuentes de donde se

tomaron esos datos), como en el tratamiento de la incertidumbre en el

razonamiento (debido a una falta de certeza de las piezas de conocimiento),

así mismo proveerá una técnica de representación del conocimiento más

adecuada, para implementar el motor de inferencia.

Por tanto nuestra propuesta es diseñar un sistema basado en el

conocimiento para la predicción de efectos de supernovas en el medio

interestelar mediante el uso de mapas cognoscitivos difusos.

La importancia de predecir los efectos de una supernova en el medio

interestelar implica obtener información sobre:

La formación estelar inducida por explosiones de SN

Estructura del medio interestelar

Origen de los rayos cósmicos

Los beneficios de tener un sistema que haga lo anterior es que podemos

tener una representación adecuada de los efectos de SN, en el gas que se

localiza entre las estrellas.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 43 -

3.2. Objetivos

Objetivo General

Diseñar e implementar un sistema basado en el conocimiento para predecir los

efectos de una supernova en el medio interestelar.

Objetivos Particulares

Realizar el análisis del dominio para extraer los conceptos principales.

Definir e implementar el modelo de presentación del conocimiento, con

el fin de modelar el comportamiento del sistema.

Diseñar una base de afirmaciones que será interpretada usando el

conocimiento propuesto por la base de conocimientos.

Diseñar una base de conocimientos, que contendrá el conocimiento de

los hechos y las experiencias del experto en el dominio.

Diseñar un mecanismo de inferencia que simulará la estrategia del

experto en la predicción de efectos de una Supernova en el medio

interestelar.

Diseñar la interfaz gráfica de usuario (GUI por sus siglas en inglés).

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 44 -

3.3. Metodología En la presente sección se describe la metodología utilizada para el logro

de los objetivos señalados anteriormente. Esta metodología es un conjunto de

tareas genéricas con fases alternadas de análisis y síntesis, se encuentra más

detallada en [21].

Análisis y Diseño del Dominio

Tareas Genéricas para modelar conocimiento en el dominio del observador.

Para realizar el proceso de adquisición del conocimiento y su posterior

reducción al nivel simbólico/subsimbólico (inferencia y representación) se han

intentado desarrollar métodos abstractos para modelar conocimiento en

términos de un conjunto de tareas genéricas (TG) [21] y métodos para

desarrollarlas.

La idea básica es que el conocimiento puede ser modelado de acuerdo

con un plan estratégico que enlaza tareas para conseguir una meta y que estas

tareas son genéricas, es decir, valen para un amplio grupo de problemas,

independientemente del dominio específico y de las formas de representación.

El analizar o sintetizar un sistema basado en conocimiento mediante una

estructura secuencial, o concurrente de TG, es una metodología estructurada

que nos permite introducir en cada aplicación todo el conocimiento que sea

invariante. Así, una comprensión clara de las relaciones entre las TG permite

estructurar tanto el proceso de adquisición del conocimiento como su uso

posterior en un diseño modular.

En el análisis modelamos un segmento del razonamiento humano

especificando lo que debe hacer el sistema. En síntesis, proponemos una

solución estructurada diciendo cómo debe resolverse el problema usando un

conjunto muy limitado de módulos genéricos (TG) cada uno de los cuales se

concentra en un aspecto particular del proceso de solución. En ambos casos el

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 45 -

trabajo en TG busca modelar el conocimiento mediante un lenguaje de bloques

funcionales de alto nivel que facilite el enlace del nivel de conocimiento con el

nivel simbólico/subsimbólico.

Aspectos metodológicos

El ciclo temporal que se muestra en la figura 3.1 consta de fases

alternativas de análisis y síntesis; y a su vez, las distintas fases no son

absolutamente independientes (reciben sus entradas de la etapa anterior y

ofrecen sus resultados a la etapa siguiente) sino que estas actividades

corresponden a TG con independencias y realimentaciones [21].

Esta es la metodología usada para el desarrollo del presente Sistema

Basado en el Conocimiento.

Fig. 3.1. Fases alternativas de análisis y síntesis durante el desarrollo de un SBC [21].

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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3.3.1. TG1: Identificación y análisis del problema

Esta TG es una tarea de análisis y tiene como objetivo identificar el

problema que realiza el experto humano, describir sus especificaciones

funcionales y evaluar sus limitaciones y el costo en recursos computacionales,

temporales y humanos.

El final de esta primera etapa de análisis (TG1) es un estudio de

viabilidad del SBC en el que se ha decido que es posible y está justificado su

desarrollo. También se han identificado la tarea y los expertos de los que haya

que adquirir el conocimiento, junto con otras fuentes documentales. Y por

último se debe tener ya una idea aproximada sobre los objetivos, los recursos

materiales y humanos necesarios para alcanzar esos objetivos [21].

3.3.2. TG2 : Adquisición y modelado del conocimiento

Esta etapa es sin duda la más importante en el desarrollo de un SBC.

Para hacer computacional el conocimiento de un experto humano debemos

obtener ese conocimiento del diálogo con el experto o de otras fuentes

documentales de forma tal que se obtenga una versión en algún lenguaje

intermedio de representación que facilite su posterior codificación usando un

lenguaje formal de alto nivel.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 47 -

Capa de conocimiento del dominio

Una de las raíces principales de los SBC es el área del procesamiento

de la información humana, llamada ciencia cognoscitiva1. La cognición es el

estudio de la manera en que los humanos procesan la información. En otras

palabras la ciencia cognoscitiva representa el estudio de la manera en que

piensa la gente, especialmente cuando resuelve problemas [11].

Esta capa modela el conocimiento que es independiente de cómo va a

ser usado en inferencia. Estas estructuras incluyen conocimiento cuantitativo y

cualitativo [11].

Modelo mental

En algunas áreas cognoscitivas es posible formular teorías de

competencia, que especifiquen, qué tiene que ser calculado, cuándo, y por qué,

posteriormente sobre la base de estas teorías desarrollar un algoritmo que lo

represente. A esta área de estudio se le conoce como la teoría de competencia

y se realiza con base en los modelos mentales.

Los modelos mentales emergen como un intento de dar sentido a las

inferencias, de forma implícita y explicita. Un modelo mental permite explicar

aquellos objetos o entidades, así como propiedades y relaciones que son

relevantes para potenciar las acciones. De esta forma cada entidad es

representada por las propiedades de sus componentes. Las relaciones entre

estas entidades están representadas por las relaciones entre estos

componentes. Los modelos mentales son importantes debido a que representa

objetivos, estados de asuntos, secuencia de eventos, la forma en que el mundo

se encuentra y las acciones sociales y psicológicas de la vida diaria [13,15].

_______________ 1 Ciencia cognoscitiva: es el conjunto de ciencias relativas a la cognición, como: la psicología, la lingüística, la epistemología, etc.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 48 -

Por tanto los modelos mentales son abstracciones funcionales, que

proporcionan un marco deductivo para la solución de problemas.

Es importante notar que la adquisición de conocimiento es un proceso

de modelado creciente guiado por el diálogo con el experto y la consulta de

textos. El diálogo es apoyado por un conjunto de construcciones intermedias,

que facilitan la adquisición de conocimiento y dan forma al modelo final.

3.3.3. TG3 : Reducción a nivel simbólico/subsimbólico

Posterior a modelar el conocimiento en TG2, empieza la fase de síntesis

con la reducción del nivel simbólico/subsimbólico de los contenidos del modelo.

Las actividades de TG3 son:

Definir la arquitectura global en la que va a integrar el SBC.

Especificar la estructura del SBC a partir del modelo del conocimiento.

Asociar módulos funcionales a las distintas TG de la capa de tareas.

Especificar métodos de inferencia y representación a las entidades de la

capa de inferencia.

Especificar modos de representación y estructuras de datos a las

entidades de la capa del dominio.

Dentro de esta tarea es importante seleccionar tanto el método de

representación de conocimiento, así como el mecanismo de inferencia al que

estará íntimamente ligado. Y así pasar a la etapa de implementación.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 49 -

3.3.4. TG4: Implementación

La implementación de TG3 es también una tarea de síntesis y consiste

en programar sobre la computadora las funciones y procedimientos que van a

realizar la inferencia y de codificar la base de conocimiento diseñada

anteriormente. Puede incluirse también en esta fase el desarrollo de la interfaz

de usuario.

Por lo cual en esta fase se incluye:

Selección y uso de un entorno de desarrollo.

Selección del lenguaje de implementación.

Codificación de las funciones y procedimientos que realizaran la

inferencia.

Codificar la base de conocimiento.

Diseño de la interfaz gráfica de usuario.

3.3.5. TG5: Validación y evaluación

La metodología de evaluación de los SBC es poco precisa. De acuerdo a

Mira en [21], menciona que no se sabe muy bien de qué se está hablando

cuando se dice que hay que evaluar el conocimiento a nivel estratégico para

cualquier tarea en cualquier dominio. No hay criterios ni métricas con la

claridad, precisión y completitud equivalentes a las existentes en otras ramas

de la ingeniería. Pero hay que tener en cuenta que la evaluación hay que

realizarla desde las fases iniciales, es decir, todo el conjunto de TG, y en cada

etapa verificar que el conocimiento que se esta modelando es justamente el

adecuado con relación a las criterios del experto. Otra medida de un buen

comportamiento es la realizada a través del diseño de las medidas de

desempeño con base en lo que se desea pase en el entorno, más que lo que

se desea haga el SBC.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 50 -

La evaluación del SBC tiene dos propósitos esenciales. Primero, guiar el

desarrollo en sus cuatro primeras TG desde la adquisición del conocimiento

hasta la implementación. Después, cuantificar en lo posible las funcionalidades

del sistema en comparación con las del experto humano y conseguir que sea

efectivamente usado en entornos reales. Entre las claves de esa aceptación se

encuentra la capacidad de explicación. La mayor dificultad de la evaluación se

encuentra en el carácter subjetivo de la mayoría de sus técnicas, lo que limita

en gran medida la validez de los resultados. Sin embargo, esto es inherente al

propio carácter de los SBC. Ante problemas analíticos, donde la inferencia es

matemática y nadie discute la robustez de las leyes que modelan el

conocimiento (leyes físicas formalizadas mediante ecuaciones diferenciales,

por ejemplo), la evaluación sería más científica, pero menos necesaria.

3.3.6. TG6: Refinamiento

Si en la comprobación se observa que el sistema funciona

satisfactoriamente y salvo en pequeños detalles o puntos concretos, se puede

considerar que el desarrollo es correcto, entonces basta refinar el modelo o su

implementación.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 51 -

CAPÍTULO 4:

ANÁLISIS Y DISEÑO DEL SISTEMA

Introducción

En este capítulo se describen los procesos de análisis, diseño e

implementación del SBC guiados por la metodología de tareas genéricas

explicada en el capítulo 3, además se incluyen pruebas e interpretaciones de

los escenarios más representativos de cada uno de los efectos1.

4.1. TG1. Identificación y análisis del problema

4.1.1. El dominio del sistema basado en el conocimiento

El campo de aplicación que se eligió para el desarrollo del sistema

basado en el conocimiento (SBC) es el de la Astrofísica, en el fenómeno

llamado Supernovas (SN). Este fenómeno tiene una presencia constante en

nuestro universo y son fundamentalmente importantes los efectos que produce

en el medio interestelar.

Nuestro universo es inmenso y muy complejo, su estudio requiere de

herramientas novedosas las cuales permitan avanzar en el conocimiento de

este. La astrofísica es una de esas ciencias en las cuales debido al tiempo y a

la tecnología ha producido una gran cantidad de datos, producto de la

observación. Ahora tratar con tal cantidad de datos es un problema mayor, y

las técnicas estándar de búsqueda son insuficientes [32].

_______________ 1 El contenido presentado en éste capítulo amplía las ideas aportadas en la publicación referenciada como: [20].

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 52 -

El propósito de este trabajo es modelar e implementar un SBC para predecir

los efectos de las SN en el medio interestelar Previo a esta predicción es

necesaria la detección de una SN.

Tanto para la detección como para la evaluación de efectos de las SN

son necesarios los conceptos que se describen en la Tabla 4.1.

Concepto Descripción Rango Espectro Propiedades espectrales Suficiente Masas Rango fundamentales de masas estelares Relevante Materia Comportamiento de la materia en condiciones de

muy alta densidad Suficiente

Pulsar Pulsares asociados a SN Relevante Núcleo Colapso del núcleo Suficiente Tipo Tipo de SN Relevante Mecanismo explosivo Tipo de mecanismo explosivo Relevante Tipo de Galaxia Tipo de galaxia en el que ocurre Suficiente Localización Sitio en el que ocurren dentro de la galaxia Suficiente Brillo máximo Magnitud visual absoluta Suficiente Población Población estelar de la progenitora Suficiente Remanente estelar Existencia de remanente estelar Relevante Masa eyectada Cantidad y tipo de masa eyectada Suficiente Velocidad Velocidad del material eyectado Suficiente Situación Tipos de situaciones en que puede producirse

una SN Relevante

Etapas Etapas de los RSN Suficiente Material barrido Materia barrido por la onda de choque Suficiente Radio Radio del RSN Suficiente Edad Edad del RSN Suficiente Temperatura Temperatura del RSN Relevante Campo magnético Intensidad del campo magnético Suficiente Composición química Composición química del material eyectado Relevante Velocidad de rotación Alta velocidad de rotación de los pulsares Suficiente Tipo de radiación Tipo de radiación del RSN Suficiente Aceleración Aceleración de partículas Relevante Alta densidad Alta densidad de energía Relevante Neutrones Densidad de neutrones alta Relevante Fase no molecular Fase no molecular del medio interestelar Relevante Inestabilidad gravitacional

Inestabilidad gravitacional Suficiente

Ondas de choque Ondas de choque producidas por explosiones de SN

Relevante

Rotación diferencial Rotación diferencial Suficiente Índice espectral Tipo de índice espectral Suficiente Brillo Distribución de brillo Suficiente Polarización Grado de polarización Suficiente Distribución del campo Distribución de campo magnético Suficiente

Tabla 4.1. Elementos principales de SN y RSN

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 53 -

4.1.2. Estudio de viabilidad

La construcción de este SBC es posible y está justificado su desarrollo

debido a que:

Existen auténticos expertos en el área que son capaces de explicar su

modo de razonamiento.

La tarea en cuestión requiere solamente de capacidades cognoscitivas.

El problema no es excesivamente complicado y no tiene una extensión

desmesurada.

Se requiere razonamiento subsimbólico.

4.1.3. Alcances

Diseñar un SBC, implementando sus componentes básicos, para

ejecutar solicitudes provenientes del usuario. Para lograr lo anterior se utilizan

como criterios: 1) las reglas, 2) el motor de inferencia, 3) información de

partida, 4) el contenido de la base de hechos, y 5) la base de conocimiento

hasta lograr una predicción emulando el razonamiento del experto humano.

4.2. TG2. Adquisición y modelado del conocimiento

4.2.1. Técnicas para la adquisición del conocimiento

Para la presente investigación se consultaron tanto fuentes estáticas

como dinámicas.

Entre las fuentes estáticas se seleccionaron: libros, revistas y artículos.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 54 -

Para las fuentes dinámicas (fuente primaria) se utilizó el enfoque manual; las

técnicas que se seleccionaron fueron: tales como la entrevista y el de análisis

de protocolo.

4.2.2. Modelo mental

Los modelos mentales son abstracciones funcionales, que proporcionan

un marco deductivo para la solución de problemas.

Algunos conceptos para entender el modelo mental están representados

en la Tabla 4.2.

Concepto Descripción AN Agujero Negro EB Enana Blanca EM Estrella Masiva ES Estrella Simbiótica ET Estrella Típica ETM Estrella de Temperatura Media GA Gigante Azul GR Gigante Roja NC Nova Clásica NE Nova Enana NR Nova Recurrente P Pulsar RSN Remanente de Supernova SN Supernova

Tabla 4.2. Conceptos que maneja el modelo mental.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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Fig. 4.1. Modelo mental

Inicio Mientras existan estrellas entonces Si existen dos estrellas girando al rededor de un punto común entonces Existe Sistema Binario Si existe una EB acompañada de una ET y la EB supera el límite de 1.44Msol entonces Si la GR cubre la EB entonces Garantiza la rápida absorción del material Si existen orbitas cada vez más cercanas entonces Aumenta los ritmos de acreción Si existe alta densidad y temperatura en el núcleo entonces Sucede explosión termonuclear Ocurre Supernova Otro Ocurre NC Si existe una EB y una GR y esta es repetitiva entonces Ocurre NR Otro Si existe una EB y una ETM tipo espectral K o G entonces Ocurre una NE Si existe una GR y una GA entonces Ocurre una ES Otro Si existe una EM y su núcleo queda transformado en Fe entonces El núcleo no podrá producir la energía necesaria para sostener la estrella Si Sobreviene el colapso gravitacional entonces El núcleo implota Ocurre Supernova Si existe Supernova entonces Generara un RSN Generara una P o un AN Repite Modificación a la Composición química Generar Formación estelar Modificar Estructura del medio Generar Rayos cósmicos. Hasta que finalice la energía del RSN Fin mientras Fin.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 56 -

4.2.3. Restricciones

Este trabajo explora algunos de los efectos que provocan las SN, los

cuales se describen a continuación:

Formación estelar inducida por explosiones de supernova

Estructura del medio interestelar

Origen de los rayos cósmicos

4.3. TG3. Reducción a nivel subsimbólico

El objetivo de la representación del conocimiento es formalizar y

organizar éste. El tipo de representación de conocimiento que se selecciono

para el desarrollo de este trabajo fueron los mapas cognoscitivos difusos

(MCD), debido a que son la mejor forma de representación que se adapta al

problema a resolver.

A continuación se detalla para cada efecto de predicción el modelo de su

MCD.

4.3.1. Efecto: Formación estelar inducida por SN

4.3.1.1. Conceptos variables

# Concepto Descripción Rango 1 RSN Remanente de supernova Relevante 2 CA Componente atómica Relevante 3 ENM Equilibrio de la nube molecular Relevante 4 NM Nube molecular Relevante 5 SN Supernova Relevante 6 PNM Perturbación en la nube molecular Relevante 7 FE Formación estelar Relevante

Tabla 4.3. Conceptos para predecir el efecto: formación estelar

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 57 -

4.3.1.2. MCD

El MCD y las relaciones entre los diferentes conceptos quedan

representados en la Figura 4.2, donde las líneas continuas denotan relación

positiva, y las líneas punteadas relación negativa.

Fig. 4.2. Mapa cognoscitivo difuso del efecto: formación estelar

4.3.1.3. Matriz causal

RSN CA ENM NM SN PNM FE RSN 0 0 -1 0 0 1 1 CA 0 0 0 0 0 0 -1 ENM 0 -1 0 0 0 -1 -1 NM 0 0 1 0 0 -1 1 SN 1 0 -1 0 0 1 1 PNM 0 0 -1 0 0 0 1 FE 0 0 0 0 0 0 0

Tabla 4.4. Matriz causal del efecto: formación estelar

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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4.3.2. Efecto: Estructura del medio interestelar

4.3.2.1. Conceptos variables

# Concepto Descripción Rango 1 SN Supernova Relevante 2 RSN Remanente de supernova Relevante 3 HGC Halo galáctico caliente Relevante 4 VSN Varias supernovas Relevante 5 SB Superburbujas Relevante 6 NM Nube molecular Relevante 7 SCH Supercascarones de H Relevante 8 VE Vientos estelares Relevante Tabla 4.5. Conceptos para predecir el efecto: estructura del medio interestelar

4.3.2.2. MCD

El mapa cognoscitivo y las relaciones entre los diferentes conceptos

quedan representados en la figura 4.3, donde las líneas continuas denotan

relación positiva, y las líneas punteadas relación negativa.

Fig. 4.3. Mapa cognoscitivo difuso del efecto: estructura del medio interestelar

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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4.3.2.3. Matriz causal

SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE SN 0 1 1 0 0 0 0 0 RSN 0 0 1 0 0 0 0 0 HGC 1 0 0 0 0 0 0 0 VSN 0 1 1 0 1 0 0 0 SB 0 0 0 1 0 0 0 0 NM 0 0 0 0 0 0 1 0 SCH 0 0 0 0 0 1 0 0 VE -1 -1 -1 0 -1 0 -1 0

Tabla 4.6. Matriz causal del efecto: estructura del medio interestelar

4.3.3. Efecto: Origen de los rayos cósmicos

4.3.3.1. Conceptos variables

# Concepto Descripción Rango 1 SN Supernova Relevante 2 RSN Remanente de Supernova Relevante 3 P Pulsar Relevante 4 AP Aceleración de Partículas Relevante 5 RC Rayos Cósmicos Relevante 6 AN Agujero Negro Relevante 7 B┴V Campo magnético perpendicular

a la velocidad de las partículas Relevante

8 B||V Campo magnético paralelo a la velocidad de las partículas

Relevante

Tabla 4.7. Conceptos para predecir el efecto: rayos cósmicos

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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4.3.3.2. MCD

El mapa cognoscitivo y las relaciones entre los diferentes conceptos

quedan representados en la figura 4.4, donde las líneas continuas denotan

relación positiva, y las líneas punteadas relación negativa.

Fig. 4.4. Mapa cognoscitivo difuso del efecto: rayos cósmicos

4.3.3.3. Matriz causal

SN RSN P AP RC AN B┴V B||V SN 0 1 0.8 1 0 0.2 1 -1 RSN 0 0 0 1 0 0 1 -1 P 0 0 0 1 0 -1 1 -1 AP 0 0 0 0 1 0 1 -1 RC 0 0 0 0 0 0 1 -1 AN 0 0 -1 -1 -1 0 0 0 B┴V 0 0 0 1 1 0 0 -1 B||V 0 0 0 -1 -1 0 -1 0

Tabla 4.8. Matriz causal del efecto: rayos cósmicos

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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4.4. TG4. Implementación

4.4.1. Selección de un entorno de desarrollo Los entornos de desarrollo que se seleccionaron fueron dos: Eclipse y

NetBeans. Los cuales nos brindan la posibilidad de programar cada método del

sistema.

Eclipse [6] es una plataforma de software de código abierto

independiente de una plataforma para desarrollar lo que el proyecto llama

"Aplicaciones de Cliente Enriquecido", opuesto a las aplicaciones "Cliente-

liviano" basadas en navegadores. Esta plataforma, típicamente ha sido usada

para desarrollar un Entorno Integrado de Desarrollo (del Inglés IDE), como el

IDE de Java llamado Java Development Toolkit (JDT) y el compilador (ECJ)

que se incluye como parte de Eclipse (y que son usados también para

desarrollar el mismo Eclipse). Sin embargo, también se puede usar para otros

tipos de aplicaciones.

El IDE de Eclipse emplea módulos para proporcionar toda su

funcionalidad al frente de la plataforma de cliente rico, a diferencia de otros

entornos monolíticos donde las funcionalidades están todas incluidas, las

necesite o no el usuario. Este mecanismo de módulos es una plataforma ligera

para componentes de software.

La definición que da el proyecto Eclipse acerca de su software es: " una

especie de herramienta universal - un IDE abierto y extensible para todo y nada

en particular".

NetBeans [31,2] se refiere a una plataforma para el desarrollo de

aplicaciones de escritorio usando Java y a un IDE desarrollado usando la

Plataforma NetBeans.

La plataforma NetBeans permite que las aplicaciones sean desarrolladas

a partir de un conjunto de componentes de software llamados módulos. Un

módulo es un archivo Java que contiene clases de java escritas para

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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interactuar con las APIs de NetBeans y un archivo especial (manifest file) que

lo identifica como módulo. Las aplicaciones construidas a partir de módulos

pueden ser extendidas agregándole nuevos módulos. Debido a que los

módulos pueden ser desarrollados independientemente, las aplicaciones

basadas en la plataforma NetBeans pueden ser extendidas fácilmente por otros

desarrolladores de software.

NetBeans es un proyecto de código abierto de gran éxito con una gran

base de usuarios y una comunidad en constante crecimiento, Sun

MicroSystems fundó el proyecto de código abierto NetBeans en junio 2000 y

continúa siendo el patrocinador principal de los proyectos.

Eclipse fue requerido para desarrollar los métodos que serian necesarios

para construir el motor de inferencia y NetBeans para desarrollar la interfaz de

usuario.

4.4.2. Selección del lenguaje de implementación

El lenguaje que se selecciono para la implementación fue Java [3,5]

pues entre sus características y múltiples ventajas se encuentran: que es

orientado a objetos, que es simple pero potente, tiene una arquitectura neutra,

es interpretado, portable, seguro, distribuido, robusto, dinámico y multitarea.

4.4.3. Codificación de las funciones y procedimientos que realizarán

la inferencia

Realizar esta tarea es parte de la TG4, es también una tarea de síntesis

y consiste en codificar las funciones y procedimientos que van a realizar la

inferencia.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 63 -

Para el desarrollo del motor de inferencia se implementaron 4 funciones

públicas.

1. agregaVectorAMatriz.- la cual inicializa la matriz resultante con el

primer vector de entrada.

2. MXMatriz.- realiza la multiplicación del vector actual por la matriz

causal, la resultante es el vector de salida en el siguiente estado.

3. ajustar.- en este modulo se aplica la función umbral trivalente al

vector de salida resultante. Lo anterior para ajustar los valores al

intervalo [-1,1].

4. comparar.- en esta función se compara el vector de salida ajustado a

cada uno de los vectores en la matriz resultante, en caso afirmativo

devuelve el valor de verdadero en una bandera para indicar que hay

que detener el proceso de retroalimentación. Es decir el sistema

alcanzo la convergencia.

El motor de inferencia realiza la retroalimentación de los MCD, tal como

se menciona en la sección 1.4.2. La función umbral utilizada fue la trivalente.

Los vectores de estado iniciales toman valores en el intervalo [-1,1] y también

los vectores de salida se ajustan a este intervalo.

La codificación de los métodos para la construcción del motor de

inferencia están contenidos en el apéndice al final de este documento.

4.4.4. Codificación la base de conocimiento

Esta tarea de síntesis consiste en codificar cada una de las bases de

conocimiento necesarias para el sistema.

Se desarrollaron 3 bases de conocimiento que representan los 3 efectos

que en este sistema se implementaron. Los efectos de formación estelar,

estructura del medio y la generación de rayos cósmicos.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 64 -

Cada una de esas bases es una función pública que se encarga de

inicializar la matriz en el sistema.

A continuación se describe cada una de las funciones:

1. BCFormacion.- se inicializa la matriz de la base de conocimiento de

Formación estelar, de acuerdo a la matriz causal contenida en la

tabla 4.4.

2. BCEstructura.- se inicializa la matriz de la base de conocimiento de

Estructura del medio de acuerdo a la matriz causal contenida en la

tabla 4.6.

3. BCRayos.- se inicializa la matriz de la base de conocimiento de

Generación de rayos cósmicos de acuerdo a la matriz causal

contenida en la tabla 4.8.

La codificación de las tres bases de conocimiento se localiza en el

apéndice al final de este documento.

4.4.5. Diseño de la interfaz gráfica de usuario

Para realizar el diseño de la interfaz gráfica de usuario se utilizó

NetBeans.

Se desarrollaron un conjunto de ventanas las cuales, guían al usuario a

través de cada efecto, escogiendo el escenario que desea simular y dando una

interpretación textual del resultado de la simulación.

Para cada efecto de supernova se generó una ventana de captura del

escenario a simular, es decir seleccionar el escenario inicial y su

correspondiente ventana de resultados donde se da la interpretación.

El diseño de la interfaz gráfica de usuario y la utilización de la aplicación

generada esta contenida en el capítulo 5 del presente trabajo.

Page 83: UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA - Posgrados de CBI

SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 65 -

4.5. TG5. Validación y evaluación

Una medida de un buen comportamiento para la validación y evaluación

del sistema es realizar el diseño de medida de desempeño con base en lo que

se desea que pase en el entorno, más que lo que se desea haga el SBC. En

base a este principio se realizaron pruebas en cada uno de los efectos, donde

se seleccionaron un conjunto de escenarios representativos para corroborar los

resultados generados.

El objetivo de estas pruebas es cuantificar en lo posible las

funcionalidades del sistema en comparación con las del experto.

El total de escenarios posibles depende del total de conceptos

seleccionados en el sistema. Así pues para:

Formación estelar 128 escenarios

Estructura del medio 256 escenarios

Origen de los rayos cósmicos 256 escenarios

Se desarrollaron entonces diversas pruebas con las tres funciones

umbral, aproximadamente un conjunto de 20 escenarios por cada efecto.

Dando un total general de 180 pruebas.

La función umbral seleccionada fue la trivalente ya que fue la que mejor

acercamiento nos daba a los resultados.

Finalmente se escogieron para documentar los 7 escenarios más

representativos de cada efecto. Los resultados de estos escenarios se

muestran en las secciones 4.5.1, 4.5.2 y 4.5.3.

Una de las claves de aceptación se localiza en la capacidad de

explicación la cual es realizada cuando se da la interpretación del vector de

salida, especificado por V[f]. Esta interpretación final se ve reflejada en la

ventana de resultados de la aplicación (Ver resultados, sección 6.4).

Page 84: UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA - Posgrados de CBI

SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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4.5.1. Pruebas del efecto: Formación estelar inducida por SN Para cada escenario V[i] representa el vector de entrada y V[f] el vector final.

Primer escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda CA esto significa la

presencia del evento CA (componente atómica). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 0 en la columna FE, esto

indica que no se presenta la formación estelar. RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Segundo escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda ENM esto significa la

presencia del evento ENM (equilibrio de la nube molecular). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 0 en la columna FE, esto

indica que no se presenta la formación estelar. RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Tercer escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda NM esto significa la

presencia del evento NM (nube molecular). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en la columna FE, esto

indica que no se presenta la formación estelar. RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 V [f ] 0.000000 -1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 Cuarto escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda PNM esto significa la

presencia del evento PNM (perturbación de la nube molecular)

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 67 -

Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna FE, esto

indica que se presenta la formación estelar. RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 V [1] 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 V [2] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 V [3] 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 Quinto escenario: El vector V[i] indica 1 en las celdas NM y SN esto significa

la presencia simultánea de los eventos NM y SN (nube molecular y supernova) Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna FE, esto

indica que se presenta la formación estelar. RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 V [1] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 V [2] 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 V [f ] 0.000000 1.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 Sexto escenario: El vector V[i] indica 1 en las celdas ENM y RSN esto

significa la presencia simultánea de los eventos ENM y RSN (equilibrio de la

nube molecular y un remanente de supernova) Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna FE, esto

indica que se presenta la formación estelar. RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [2] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 V [3] 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 Séptimo escenario: El vector V[i] indica -1 en las celdas NM, SN, PNM, lo cual

indica la ausencia de los eventos NM, SN, PNM (nube molecular, supernova y

perturbación en la nube molecular) Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en la columna FE, esto

indica que no se presenta la formación estelar.

Page 86: UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA - Posgrados de CBI

SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 68 -

RSN CA ENM NM SN PNM FE V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 V [1] -1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 -1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000

4.5.2. Pruebas del efecto: Estructura del medio interestelar

Para cada escenario V[i] representa el vector de entrada y V[f] el vector final.

Primer escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda SN esto significa la

presencia del evento SN (supernova). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna HGC pero 0

en SB y SCH, esto indica que se presenta un halo galáctico caliente pero no

superburbujas ni tampoco supercascarones de hidrógeno SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [2] 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Segundo escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda RSN esto significa la

presencia del evento RSN (remanente de supernova). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna HGC pero 0

en SB y SCH, esto indica que se presenta un halo galáctico caliente pero no

superburbujas ni tampoco supercascarones de hidrógeno SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [2] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [3] 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [4] 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Tercer escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda VSN esto significa la

presencia del evento VSN (varias supernovas).

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 69 -

Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en las columnas HGC y SB

pero 0 en SCH, esto indica que se presenta un halo galáctico caliente y

superburbujas pero no supercascarones de hidrógeno SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [2] 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [3] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [4] 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Cuarto escenario: El vector V[i] indica 1 en las celdas SN y NM esto significa

la presencia simultánea de los eventos SN y NM (supernova y nube

molecular). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en las columnas HGC y

SCH pero 0 en SB, esto indica que se presenta un halo galáctico caliente y

supercascarones de hidrógeno pero no superburbujas.

SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 V [2] 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 V [3] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 V [4] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 Quinto escenario: El vector V[i] indica 1 en las celdas SN y VSN esto significa

la presencia simultanea de los eventos SN y VSN (tanto una supernova como

varias). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en las columnas HGC y SB

pero 0 en SCH, esto indica que se presenta un halo galáctico caliente y

superburbujas pero no supercascarones de hidrógeno.

SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [2] 1.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [3] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [4] 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [f ] 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 70 -

Sexto escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda VE esto significa la

presencia del evento VE (vientos estelares). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en las columnas HGC, SB

y SCH esto indica que se no se presentan ninguno de los siguientes eventos:

halo galáctico caliente, superburbujas, supercascarones de hidrógeno

SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 V [1] -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 V [2] 0.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 V [3] -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 V [4] -1.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 V [f ] -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 Séptimo escenario: El vector V[i] indica -1 en las celdas SN, VSN y NM esto

significa la ausencia de los eventos SN, VSN, NM (supernova, varias

supernovas y nube molecular). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en las columnas HGC, SB

y SCH esto indica que se no se presentan ninguno de los siguientes eventos:

halo galáctico caliente, superburbujas, supercascarones de hidrógeno

SN RSN HGC VSN SB NM SCH VE V [i ] -1.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 V [2] -1.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 V [3] -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 V [4] -1.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 V [f ] -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000

4.5.3. Pruebas del efecto: Origen de los rayos cósmicos Para cada escenario V[i] representa el vector de entrada y V[f] el vector final.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 71 -

Primer escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda SN esto significa la

presencia del evento SN (supernova). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna RC, esto

indica que se presenta el evento rayos cósmicos y por tanto el campo

magnético es perpendicular a las partículas, indicado en la celda B┴V con 1. SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -1.000000 V [2] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 V [3] 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 Segundo escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda P esto significa la

presencia del evento P (pulsar). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna RC, esto

indica que se presenta el evento rayos cósmicos y por tanto el campo

magnético es perpendicular a las partículas, indicado en la celda B┴V con 1. SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 V [2] 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 -1.000000 V [3] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 -1.000000 Tercer escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda AN esto significa la

presencia del evento AN (agujero negro). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en la columna RC, esto

indica que se no presenta el evento rayos cósmicos y por tanto el campo

magnético es paralelo a las partículas, indicado en la celda B||V con 1. SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [2] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000 V [3] 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 72 -

Cuarto escenario: El vector V[i] indica 1 en la celda B||V esto significa la

presencia del evento B||V (El campo magnético es paralelo a las partículas). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en la columna RC, esto

indica que se no presenta el evento rayos cósmicos SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 V [1] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 Quinto escenario: El vector V[i] indica 1 en las celdas SN y P esto significa la

presencia de los eventos SN y P (una supernova y un pulsar). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna RC, esto

indica que se presenta el evento rayos cósmicos y por tanto el campo

magnético es perpendicular a las partículas, indicado en la celda B┴V con 1.

SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] 1.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 Sexto escenario: El vector V[i] indica 1 en las celdas SN y AN esto significa la

presencia de los eventos SN y AN (una supernova y un agujero negro). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece 1 en la columna RC, esto

indica que se presenta el evento rayos cósmicos y por tanto el campo

magnético es perpendicular a las partículas, indicado en la celda B┴V con 1.

SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 1.000000 -1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 1.000000 -1.000000 Séptimo escenario: El vector V[i] indica -1 en las celdas SN y AP esto

significa la ausencia de los eventos SN y AP (supernova y aceleración de

particulas). Resultado: Un escenario donde en V[f] aparece -1 en la columna RC, esto

indica que no se presenta el evento rayos cósmicos y por tanto el campo

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 73 -

magnético no es perpendicular a las partículas, indicado en la celda B┴V con

-1.

SN RSN P AP RC AN B┴V B||V V [i ] -1.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 V [1] 0.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 V [2 ] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000 V [3] 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.000000 -1.000000 1.000000 V [f ] 0.000000 0.000000 0.000000 -1.000000 -1.000000 1.000000 -1.000000 1.000000

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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CAPÍTULO 5:

COMPARATIVO DE METODOS DE

REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

Introducción

En este capítulo se comparan tres métodos de representación del

conocimiento, que son: la lógica de predicados, las reglas de producción y los

mapas cognoscitivos difusos, mostrándose un ejemplo de cada método así

como las ventajas y desventajas.

5.1. Ejemplo de lógica de predicados

La lógica de predicados se relaciona con la estructura interna de las

afirmaciones, sobre todo, se relaciona con el uso de palabras especiales

llamadas cuantificadores, como “todo”, “algo”, “no” [7].

En la lógica de predicados, las propiedades y los nombres de relaciones

entre individuos se denominan predicados, para expresarlos se utiliza una

notación funcional (un predicado con una serie de argumentos o términos). Las

letras de variables, las constantes y las funciones representan los argumentos

de dichos predicados. El símbolo “ “ representa el cuantificador universal y

se utiliza para señalar a todos los individuos que cumplen una cierta propiedad

o tienen una cierta relación. El cuantificador existencial, también llamado

particular, se expresa mediante “Э” y sirve para personificar propiedades en

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 76 -

individuos indeterminados. Para indicar el alcance de los cuantificadores se

hace uso de los paréntesis. [21]

Al igual que las proposiciones, los predicados tienen un valor de

veracidad, pero a diferencia de las preposiciones, su valor de veracidad,

depende de sus términos. Es decir, un predicado puede ser verdadero para un

conjunto de términos, pero falso para otro.

Por ejemplo, el siguiente predicado es verdadero:

provoca (supernova, RSN)

el mismo predicado, con otros argumentos puede ser falso

provoca (enana_blanca, RSN)

Si el predicado es dado como verdadero, entonces es considerado como

lógicamente verdadero. Tales predicados, establecidos y asumidos como

lógicamente verdaderos se denominan axiomas, y no requieren de justificación

para establecer su verdad.

La lógica de predicados, se ocupa únicamente de métodos de

argumentación sólidos. Tales argumentaciones se denominan Reglas de

Inferencia. Si se da un conjunto de axiomas que son aceptados como

verdaderos, las reglas de inferencia garantizan que sólo serán derivadas

consecuencias verdaderas.

La lógica de predicados también acepta variables en lugar del uso de

constantes.

Ejemplo:

provoca ( supernova, x)

donde x puede tomar cualquier valor.

Para evaluar este predicado es necesario realizar un proceso de

sustitución de valores.

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 77 -

5.1.1. Unificación

Cuando se tienen sentencias compuestas por predicados y conectivos

lógicos, se debe evaluar la veracidad de cada uno de sus componentes para

determinar si toda la sentencia es verdadera o falsa. Para ello, se busca en el

conjunto de axiomas la forma de establecer la veracidad de los predicados

componentes. Un predicado componente se dice que es verdadero si se

identifica con un axioma de la base de información. En la lógica de predicados,

este proceso es algo complicado ya que las sentencias pueden tener términos

variables. A los predicados que tienen variables por argumentos, se los

denomina patrones.

La unificación es el proceso de mecanizar las sustituciones apropiadas que

permitan determinar si dos expresiones lógicas, ya sean predicados o patrones,

coinciden.

5.1.2. Desventajas

Una de las mayores desventajas de la lógica de predicados es que sólo

dispone de dos niveles de veracidad: verdadero y falso. Esto se debe a que la

deducción siempre garantiza que la inferencia es absolutamente verdadera. Sin

embargo, en la vida real no todo es blanco y negro.

La lógica de predicados al ser un formalismo de razonamiento

monotónico, no resulta muy adecuada para ciertos dominios del mundo real, en

los cuales las verdades pueden cambiar con el paso del tiempo.

En el caso de la lógica de predicados, diseñada en PROLOG, ésta es un

lenguaje de programación declarativo, en donde el programador sólo necesita

preocuparse del conocimiento expresado en términos del operador de

implicación y los axiomas. El mecanismo deductivo de la lógica de predicados

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 78 -

llega a una respuesta (si esto es factible), utilizando un proceso exhaustivo de

unificación y búsqueda. A pesar que la búsqueda exhaustiva puede ser

apropiada en muchos problemas, también puede introducir ineficiencias

durante la ejecución.

5.1.3. Ventajas

En la lógica de predicados se puede tratar los razonamientos donde

intervienen propiedades de individuos y relaciones entre ellos.

Para subsanar algunas de las desventajas mencionadas, en algunos lenguajes

se han incluido herramientas tales como:

• Incluir factores de certeza para un poco de manejo de incertidumbre.

• Remover hechos de la base de datos para no tener un razonamiento

monotónico.

5.2. Ejemplo de reglas de producción

Las reglas representan el conocimiento utilizado en formato SI – ENTONCES

es decir tiene 2 partes:

• La parte SI, es el antecedente, premisa, condición o situación y

• La parte ENTONCES, es el consecuente, conclusión, acción o

respuesta.

Las reglas pueden ser utilizadas para expresar un amplio rango de

asociaciones, por ejemplo:

SI acontece una supernova, ENTONCES provoca un remante de supernova.

SI acontece una supernova, ENTONCES puede provocar un pulsar o un

agujero negro

SI acontecen varias supernovas, ENTONCES provocan superburbujas

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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5.2.1. Desventajas

Algunos problemas que existen en los sistemas basados en reglas son.:

encadenamiento infinito; incorporación de conocimiento nuevo contradictorio, y;

modificación de reglas existentes.

Como desventajas adicionales podemos mencionar : ineficiencia

(necesidad de modularizar o de introducir metarreglas), opacidad (dificultad de

establecer relaciones), adaptación al dominio (rápido crecimiento del número

de reglas).

5.2.2. Ventajas

A pesar de las desventajas anotadas, los sistemas basados en reglas

han permanecido como los esquemas más comúnmente utilizados para la

representación del conocimiento. Podemos mencionar ventajas tales como:

modularidad, uniformidad, naturalidad para expresar el conocimiento,

capacidad de tratar la incertidumbre e independencia.

Las reglas reducen la expresividad y la capacidad de inferencia con el fin de

lograr una mayor eficiencia.

5.3. Ejemplo de MCD

A continuación se detallan los eventos y las relaciones entre ellos del efecto:

Formación Estelar (todas las explicaciones están relacionadas con la Tabla 5.1)

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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Los eventos son los siguientes:

Evento Descripción RSN Remanente de supernova CA Componente atómica ENM Equilibrio de la nube molecular NM Nube molecular SN Supernova PNM Perturbación en la nube molecular FE Formación estelar

Tabla 5.1. Eventos del efecto: formación estelar.

Evento RSN (Remanente de supernova)

• Con respecto al evento ENM, éste esta relacionado de forma

inversamente proporcional (-1) con el evento RSN ya que un RSN

provoca inestabilidad en una nube molecular.

• El evento RSN tiene una relación directamente proporcional (1) tanto

con PNM como FE puesto que RSN provoca una perturbación, esto

desencadena un evento FE.

• La relación entre los eventos RSN y CA, NM, SN es independiente (0).

Evento CA (Componente Atómica)

• El evento CA tiene una relación inversamente proporcional (-1) con FE

formación estelar, puesto que esta última solo puede suceder en una

nube molecular.

• La relación entre CA y RSN, ENM, NM, SN, PNM es independiente (0),

en el caso de que CA se presente no afecta a ninguno de los otros

eventos.

Evento ENM (Equilibrio en la nube molecular).

• El evento ENM tiene una relación inversamente proporcional (-1) con los

eventos CA, PNM, FE puesto que si existe un equilibrio no hay

perturbaciones en la nube molecular y por lo tanto no hay formación

estelar.

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• El hecho de que el evento ENM se presente, no tiene ningún efecto (0)

sobre RSN, ENM, NM, SN.

Evento NM (Nube Molecular)

• La relación del evento NM con respecto a ENM es directamente

proporcional (1), tiene un equilibrio en la nube molecular y además

existe la posibilidad de FE ya que existe la NM.

• Con respecto al evento PNM es inversamente proporcional (-1) debido a

que la nube molecular pude permanecer en equilibrio hasta que se

presente otro evento como una SN.

• Con relación a los eventos RSN, CA y SN es independiente (0).

Evento SN (Supernova)

• El hecho que se presente el evento SN tiene una relación directamente

proporcional (1) con RSN, PNM, FE ya que debido a este evento se

provoca un remanente, este a su vez causa una perturbación a la nube

molecular y por tanto la formación estelar.

• Con el evento ENM se presenta una relación inversamente proporcional

(-1) pues un evento de este tipo provoca inestabilidad.

• Con respecto a CA y NM, tiene una relación independiente (0).

Evento PNM (Perturbación en la nube molecular)

• El hecho que se presente el evento PNM tiene una relación

inversamente proporcional (-1) con ENM debido a que la perturbación

provoca inestabilidad.

• Con el evento FE tiene se presenta una relación directamente

proporcional (1) pues esta perturbación en la nube molecular provoca la

formación estelar.

• Con respecto a RSN, CA, NM, SN se presenta una relación

independiente (0).

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Mediante el uso de los mapas cognoscitivos difusos (MCD) estas relaciones

quedan presentadas de la siguiente forma en el grafo causal de la figura 5.1.

Figura 5.1. MCD del efecto: Formación estelar

Por lo cual se puede notar que es mas conciso y fácil de visualizar que

las reglas de producción, además de ser más completo en su representación

que la lógica de predicados.

En el siguiente apartado se muestran algunas de las ventajas de los MCD.

5.3.1. Desventajas

El análisis y diseño de los mapas cognoscitivos difusos es largo y meticuloso,

puesto que se requiere establecer las adecuadas relaciones para que el

sistema funcione. A pesar de ello tiene numerosas ventajas con respecto a los

otros dos métodos.

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5.3.2. Ventajas

Como detallamos anteriormente tanto la lógica de predicados como las

reglas de producción tienen desventajas, algunas de estas son cubiertas por

los MCD.

Los MCD:

Permiten el manejo de la incertidumbre, ya que es posible delimitar el

grado de aparición de un evento con respecto a otro, lo que implica un

mayor refinamiento del modelo de experticia del humano.

Tiene un razonamiento no monolítico, ya que las verdades que cambien

con el tiempo pueden ser cambiadas dentro del mapa o se puede

realizar la eliminación de nodos.

No genera un encadenamiento infinito como sucede en las reglas de

producción.

No existe la necesidad de generar metarreglas.

Tiene una amplia adaptación al dominio.

Debido a que las interconexiones entre los nodos del MCD son

conocidos a partir del análisis del modelo cognitivo del experto, se desprende

una minimización del proceso de búsqueda de hechos que se identifiquen con

las premisas, como sucede en las reglas de producción. Adicionalmente,

simplifica la implementación del mecanismo de inferencia y el manejo de las

facilidades de explicación.

La selección de una técnica particular de representación del

conocimiento depende de dos cosas: de la naturaleza de la aplicación y de la

elección del usuario.

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CAPÍTULO 6:

APLICACIÓN

Introducción

En este capítulo se describe el funcionamiento del sistema de predicción

de efectos de supernova (SIPRES), así como las ventanas de resultados de

cada uno de los escenarios más representativos.

6.1. Inicio del SIPRES

El sistema muestra la siguiente ventana de inicio (Fig. 6.1):

Fig. 6.1. Ventana de inicio

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6.2. Interacción con la interfaz

Para seleccionar alguno de los eventos, es necesario dar clic en el menú

Eventos. Figura 6.2.

Fig. 6.2. Ventana del menú eventos

Dependiendo del efecto a predecir se abrirá una ventana diferente.

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En caso de seleccionar Formación, la ventana que aparece se muestra en la

figura 6.3:

Fig. 6.3. Ventana del efecto: Formación estelar

En caso de seleccionar Estructura, la ventana que aparecerá se muestra en

figura 6.4:

Fig. 6.4. Ventana del efecto: Estructura del medio interestelar

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En caso de seleccionar Origen, la ventana que aparecerá se muestra en la

figura 6.5:

Fig. 6.5. Ventana del efecto: Formación de rayos cósmicos

En caso de no querer simular cualquiera de los efectos, es posible regresar al

menú principal con el botón Regresar de cada una de las ventanas.

En caso de seleccionar el escenario adecuado, dar clic en el botón Aceptar,

generará el resultado en la parte derecha de cada una de las ventanas

(Resultados), con la interpretación del resultado de la simulación. La figura 6.6,

muestra el resultado de un escenario seleccionado en el efecto Formación

estelar.

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Fig. 6.6. Ventana con resultados

6.3. Fin de la interacción

Para finalizar la sesión en el sistema debemos regresar a la pantalla principal

con el botón Regresar, y estando ahí dar clic en el menú Archivo y

posteriormente Salir. Fig. 6.7.

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Fig. 6.7. Ventana para salir

6.4. Resultados

A continuación mostramos las ventanas de resultados de cada uno de los

escenarios documentados en la sección 4.5.

6.4.1. Formación estelar (FE)

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Primer escenario

Fig. 6.8. Escenario 1 de FE

Segundo escenario

Fig. 6.9. Escenario 2 de FE

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Tercer escenario

Fig. 6.10. Escenario 3 de FE

Cuarto escenario

Fig. 6.11. Escenario 4 de FE

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Quinto escenario

Fig. 6.12. Escenario 5 de FE

Sexto escenario

Fig. 6.13. Escenario 6 de FE

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Séptimo escenario

Fig. 6.14. Escenario 7 de FE

6.4.2. Estructura del medio interestelar (EMI)

Primer escenario

Fig. 6.15. Escenario 1 de EMI

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Segundo escenario

Fig. 6.16. Escenario 2 de EMI

Tercer escenario

Fig. 6.17. Escenario 3 de EMI

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Cuarto escenario

Fig. 6.18. Escenario 4 de EMI

Quinto escenario

Fig. 6.19. Escenario 5 de EMI

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Sexto escenario

Fig. 6.20. Escenario 6 de EMI

Séptimo escenario

Fig. 6.21. Escenario 7 de EMI

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6.4.3. Formación de rayos cósmicos (FRC)

Primer escenario

Fig. 6.22. Escenario 1 de FRC

Segundo escenario

Fig. 6.23. Escenario 2 de FRC

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Tercer escenario

Fig. 6.24. Escenario 3 de FRC

Cuarto escenario

Fig. 6.25. Escenario 4 de FRC

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Quinto escenario

Fig. 6.26. Escenario 5 de FRC

Sexto escenario

Fig. 6.27. Escenario 6 de FRC

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Séptimo escenario

Fig. 6.28. Escenario 7 de FRC

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Conclusiones

• En este trabajo se ha desarrollado un Sistema Basado en el

Conocimiento (SBC), aplicado al campo de la Astrofísica, capaz de

predecir, a grandes rasgos, los efectos producidos por la muerte violenta

de estrellas masivas (efecto supernova) en el medio interestelar. Dichos

efectos están vinculados con la composición química de nuestra galaxia,

la formación estelar inducida y con el origen de los rayos cósmicos.

• Como parte fundamental de este trabajo se utilizaron Mapas

Cognoscitivos Difusos (MCD), encontrando que son una excelente

herramienta para manejar la complejidad de predicción de cierto

problema, en particular de un problema astrofísico: augurar los efectos

causados por explosiones de supernovas en la materia interestelar de la

Vía Láctea y de otras galaxias en general. Además encontramos que los

MCD representan adecuadamente la base de conocimiento, ya que,

permiten manejar, de manera adecuada, la imprecisión de los datos y la

incertidumbre en las piezas del conocimiento, recordemos que la base

de conocimiento es uno de los puntos esenciales del SBC, por su

relación con el mecanismo de razonamiento.

• Recordemos que el comportamiento de los diferentes eventos que

ocurren en el Universo no está bien definido, y por lo tanto se trabaja

con escenarios probables y sus posibles consecuencias. En muchos

casos son problemas abiertos que se están investigando actualmente.

Por lo tanto, un sistema de predicción, que utiliza la técnica de MCD,

como el que se propone en esta tesis, es una propuesta innovadora que

podría incorporarse a otros problemas astronómicos.

• Finalmente, es importante mencionar que este es un trabajo

multidisciplinario, que involucró dos áreas del conocimiento, Ciencias de

la Computación y Astrofísica. Esto trajo como consecuencia realizar un

largo proceso de entendimiento entre las dos partes, recordemos que se

hablan lenguajes diferentes y por lo tanto, se dificulta modelar y

representar los distintos efectos relacionados con el evento de la

supernova, a través de los grafos causales.

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Resumen de contribuciones

• Se aplicó la técnica de Mapas Cognoscitivos Difusos (MCD) al problema

de predicción de efectos de supernova en el medio interestelar; esto

brinda la posibilidad de otra forma de predicción.

• Una ventaja de aplicar esta técnica es la habilidad de incluir el

conocimiento del experto en módulos, mapas separados.

• Se mostró que la aplicación de los MCD es mejor en este problema que

el uso de otras representaciones del conocimiento.

• Se desarrollo un motor de inferencia que modela la conducta del experto

en el problema de predicción de efectos de supernova.

• Una característica importante del sistema es la representación de

diferentes escenarios y las diferentes condiciones que son posibles

predecir.

• Un MCD provee una nueva estrategia para predecir efectos y sus

causas en un sistema complejo. Específicamente, cada uno de los

mapas que fueron desarrollados pueden mostrar como cualquier cambio

en los eventos cambiaria los resultados de la predicción y los efectos

que este produce.

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Trabajo futuro

Algunas áreas en las que es posible seguir trabajando se mencionan a

continuación:

• Las bases de conocimiento realizadas representan solo tres de los

efectos generados por explosiones de supernova en el medio que las

rodea, por lo cual queda abierta la posibilidad de incrementar los

conceptos variables dentro de cada efecto, así como también

incrementar el número de efectos a representar. Los mapas y las bases

de conocimientos realizados servirán de fundamento para futuros

módulos.

• En la etapa de diseño solo se consideró los efectos que producen las

supernovas y sus remanentes, pero no la detección de estás, así que

este es otro punto donde existe la posibilidad de trabajar. Con ello se

contaría con un sistema basado en el conocimiento mas robusto en el

cual no solo se realizará la predicción de algunos efectos si no también

la detección de supernovas.

• En el desarrollo del componente explicativo (ventana de resultados)

dentro de la interfaz gráfica de usuario solo se incluyó la explicación a

uno de los conceptos que se esta trabajando en cada caso, es decir, se

tomó el estado fijo (atractor de punto fijo) donde se estabiliza el MCD.

Por lo cual faltaría por implementar un componente explicativo para

cuando se detecta un ciclo límite, y poder entonces explicar la evolución

completa de un escenario inicial, lo cual redundaría en un beneficio para

el usuario final ya que tendría una interpretación mas completa del

escenario simulado.

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Referencias

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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Apéndice

Este apéndice incluye las bases de conocimientos de los efectos generados por SN, además de los métodos que representan el motor de inferencia para el sistema. Base de conocimiento del efecto: Formación estelar public double[][] BCFormacion(int p,int q) { int i,j; double[][] mat = new double[p][q]; for (i = 0; i < p; i++) for (j = 0; j < q; j++) mat[i][j] = 0; mat[0][5]=mat[0][6]=mat[3][2]=mat[3][6]=mat[4][0]=mat[4][5]=1; mat[4][6]=mat[5][6]=1; mat[0][2]=mat[1][6]=mat[2][1]=mat[2][5]=mat[2][6]=mat[3][5]=-1; mat[4][2]=mat[5][2]=-1; return mat; } Base de conocimiento del efecto: Estructura del medio public double[][] BCEstructura(int p,int q) { int i,j; double[][] mat = new double[p][q]; for (i = 0; i < p; i++) for (j = 0; j < q; j++) mat[i][j] = 0; mat[0][1]=mat[0][2]=mat[1][2]=mat[2][0]=mat[3][1]=mat[3][2]=1; mat[3][4]=mat[4][3]=mat[5][6]=mat[6][5]=1; mat[7][0]=mat[7][1]=mat[7][2]=mat[7][4]=mat[7][6]=-1; return mat; }

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

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Base de conocimiento del efecto: Generación de rayos cósmicos public double[][] BCRayos(int p,int q) { int i,j; double[][] mat = new double[p][q]; for (i = 0; i < p; i++) for (j = 0; j < q; j++) mat[i][j] = 0; mat[0][2]=0.8; mat[0][5]=0.2; mat[0][1]=mat[0][3]=mat[0][6]=mat[1][3]=mat[1][6]=mat[2][3]=1; mat[2][6]=mat[3][4]=mat[3][6]=mat[4][6]=mat[6][3]=mat[6][4]=1; mat[0][7]=mat[1][7]=mat[2][5]=mat[2][7]=mat[3][7]=mat[4][7]=-1; mat[5][2]=mat[5][3]=mat[5][4]=mat[6][7]=mat[7][3]=mat[7][4]=-1; mat[7][6]=-1; return mat; } Motor de inferencia public double[ ][ ] agregaVectorAMatriz(int c,int s, double[ ][ ]vec, double[ ][ ] matresu) { int i,h=0; for (i = 0; i < s; i++) matresu[c][i]=vec[h][i]; return matresu; } public double[ ][ ] MXMatriz(int m,int q ,double[ ][ ] vec, double[ ][ ] mat) { int i,j,k; double [ ][ ] vecr = new double[m][q]; for(i=0; i<m; i++) for (j=0 ; j<q; j++) { vecr[i][j]=0; for(k=0; k<q; k++) vecr[i][j]=vecr[i][j]+vec[i][k]*mat[k][j]; } return vecr; } public double[ ][ ] ajustar(int m,int n,double[ ][ ] vec) {

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SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar

- 113 -

int i,j; double [ ][ ] vecaux = new double[m][n]; for (i = 0; i < m; i++) for (j = 0; j < n; j++) if (vec[i][j]>=0.5) vecaux[i][j]=1; else if (vec[i][j]>=-0.49) vecaux[i][j]=0; else vecaux[i][j]=-1; return vecaux; } public boolean comparar (int r, int s, double[ ][ ]vecaux, double [ ][ ] matresu) { boolean ban=false; int i,j,h,a; boolean [] comprueba = new boolean[s]; for (i = 0; i < s; i++) comprueba[i]=false; for (i = 0; i < r; i++) { h=0; a=0; for (j = 0; j < s; j++) if (matresu[i][j]==vecaux[h][j]) comprueba[j]=true; else comprueba[j]=false; for (j = 0; j < s; j++) if (comprueba[j]== true) a+=1; if (a==s) { ban=true; break; } } return ban; }