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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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:
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
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.
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.
“El hombre encuentra a Dios detrás de cada puerta que
la ciencia logra abrir.”
- Albert Einstein -
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
vii
Índice Índice de figuras x Índice de tablas xi Resumen xiii Abstract xiv Introducción xv Capítulo 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
1 2 4 7 8 9
10 10 11 13 14 15 15 16 17 17 18 19 20
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
25 25 28 28 29 30 31 32 32 33 34 35 36
38 39 39 40 40
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
viii
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
41 41 43 44 46 46 48 49 49 50
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
51 51 51 53 53 53 53 54 56 56 56 56 57 57 58 58 58 59 59 59 60 60 61 61 62
62 63 64 65 66 68 70
75 75 77
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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
77 78 78 79 79 79 82 83
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
85 85 86 89 90 90 94 98
103 105
Referencias 107 Apéndice Programación de los métodos del sistema 111
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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
4 20 22 29 31 34 35 36 37 38
45 55 57 58 60 82 85 86 87 87 88 89 90 91 91 92 92 93 93 94 94 95 95 96 96 97 97 98 98 99 99
100 100 101
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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
30 52 54 56 57
58
59 59 60 80
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
xii
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
xiii
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
xiv
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
xv
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
xvi
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
xviii
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
- 1 -
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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Ejemplo:
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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:
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
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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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
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.
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
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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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].
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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).
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
- 21 -
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
- 24 -
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
- 25 -
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
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.
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].
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
- 28 -
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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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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 II Población I (vieja de disco)
Población I (joven de disco)
Masa estimada de la progenitora.
≤ 2 MSol 2–8 MSol
10–100 MSol
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].
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
- 31 -
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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
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
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
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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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/
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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
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].
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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].
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestelar
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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.
SBC para la predicción de los efectos de una SN en el medio interestela