UZMAN SİSTEMLER. Dr. ERHAN AKDOĞAN Yıldız Teknik Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zeka

Transkript

1 UZMAN SİSTEMLER Dr. ERHAN AKDOĞAN Yıldız Teknik Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü 1

2 UZMAN SİSTEMLER Yapay zeka tekniklerinden birisi olan uzman sistemler, tecrübeye ve bilgiye dayalı problemlerin çözümüne etkili çözümler sunar. Uzman sistemler hem makine hem de insan müdahalesini gerektiren uygulamalarda kullanılır. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay 2

3 UZMAN SİSTEMLER. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay 3

4 Uzman Sistemlerin Yapısı ve Özellikleri Bilgi Tabanı (knowledge base) Çalışma Alanı (working storage) Çıkarım Mekanizması (muhakeme ünitesi) Kullanıcı ilişki birimi (user interface) Bilgi Edinme Ünitesi 4

5 Kullanıcı Uzman Kişi Kullanıcı Arayüzeyi Bilgi Mühendisi Çıkarım Mekanizması Sistem Mühendisi Bilgi Tabanı Working Storage 5

6 6

7 Bilgi tabanı (knowledge base): Uzmanın bildirilerinden oluşur. If Then kurallarıyla yapılandırılır. 7

8 Çalışma alanı (working space) Problem çözümünde gerekli özel bilgileri bulundurur. 8

9 Çıkarım Mekanizması (Muhakeme ünitesi) (inference engine) Bilgi tabanında depolanan bilgileri, bir sonuç elde etmek için mantıklı bir sıra ile icra eden ünitedir. 9

10 Uzman sistem dizaynının anlaşılması için sistem ile birbirini etkileyen kişisel rollerin de anlaşılmasına ihtiyaç vardır. Bu kişişel roller; 10

11 I. Birincil uzman (domain expert) Problemin çözüm yolunu tespit eden kişi yada kişiler. UZMAN 11

12 Uzman kişilerin özellikleri: Bir konuda bazı bilgilere sahip kişilere uzman denemez. İlgili konuda hem bilgi hem de tecrübe sahibi kişiler uzman olarak nitelendirilir. Kişinin uzman olması yeterli değildir, bu bilgiyi dışarıya aktarabiliyor olması gerekir. Uzman kişi bilgiyi paylaşmak istemelidir. Uzman kişinin oluşturulacak sisteme güvenmelidirler. 12

13 II. Bilgi Mühendisi (knowledge engineer) Uzmanın bilgisini çözerek uzman sistemin kullanabileceği şekle dönüştüren kişidir. 13

14 III. Kullanıcı (user) Uzman tarafından verilen bilgileri problem çözümünde kullanacak kişi 14

15 IV. Sistem Mühendisi Kullanıcı ara yüzünü inşa eden, bilgi tabanının bildirilebilecek formatını tasarlayan ve sonuç bölümünü oluşturan kişidir. Projenin büyüklüğüne bağlı olarak, sistem ve bilgi mühendisi aynı kişi olabilir. 15

16 UZMAN SİSTEM GELİŞTİRME 16

17 Uzman sisteme ne zaman ihtiyaç duyulur? Uzman sistem geliştirmeden önce uzman sistemin uzmanlık alanı belirlenmelidir. Uzmanlık alanı geniş tutulmamalıdır. Başarılı uzman sistemler bir konu üzerine odaklananlardır. Uzman sistemin çözeceği problem iyi tanımlanmalıdır. Burada ise önemli olan bu problemin çözümü için uzman sisteme ihtiyaç olup olmadığıdır. 17

18 Matematiksel olarak çözülebilen problemler için uzman sistem geliştirmek zaman kaybıdır. Uzmanlık gerektirmeyen problemlerin çözümü için uzman sistem geliştirmek gereksizdir. Uzman sistem geliştirilecek problemler tekrarlanabilir nitelikte olmalıdır. Senede bir kez meydana gelen bir problem için uzman sistem geliştirmek gereksizdir. Çözülecek problem için en az bir uzman bulunamaz ise uzman sistemin bir anlamı olmayacaktır. 18

19 Uzman Sistem geliştirme adımları: 1.Kavramsal analiz 2.Problemlerin formülasyonu ve bir prototip oluşturma 3.Uzman sistemin oluşturulması ve test edilmesi 4.Uygulama 19

20 1. Kavramsal analiz: Uzman sistemin çözmesi istenen problem için önemli olan kavramların belirlenmesi ve bu kavramların birbirleri ile ilişkilerinin ortaya konulması gerekir. Sistemin fonksiyonel özellikleri de bu adımda belirlenir. Bu özellikler uzman görüşleri kullanılır. Uzmanlar ve literatür belirlenir. Risk analizi yapılır. Uzman sistem geliştirmede kullanılacak araçlar belirlenir. Hazır programlar veya yeni bir yazılım gibi 20

21 2. Problemin formülasyonu ve bir prototip oluşturma: Uzmandan bilgiler alınır ve yazılım dillerinin anlayacağı ifadelere dönüştürülür. Problem formüle sahip olmadığından bir iki bilgi ile prototip çalışır hale getirilir. Bilgiler geldikçe eklenir. Yani adım adım sistemin uzmanlığı artırılır. Sistemi oluştururken uzmanlar ile sürekli ilişkide olmak gereksiz bilgi ile sistemi hantal hale getirmemek için önemlidir. Sistemi problemin çözümü için geliştirmek önemlidir, bu nedenle problemi sisteme uydurma çabası içinde olmamak gerekir. 21

22 2. Problemin formülasyonu ve bir prototip oluşturma: Uzman sistemler, uzman sistem kabukları (shell) kullanılarak oluşturulur. Kullanılacak kabuk problem uzayının tüm bilgilerini içerebilecek, karar verme sürecine uygun özelliklere sahip olmalıdır. Bu nedenle gerekli hallerde başka kabuk kullanmak daha anlamlıdır. Ancak probleme özgü olarak da mühendisler müstakil uzman sistem yazılımları geliştirebilirler. 22

23 3. Uzman sistemin geliştirilmesi ve test edilmesi: Protorip zaman içinde uzman sisteme dönüşür. Bilgi tabanındaki bilgilerin ve sistemin verdiği kararların doğruluğu uzmana onaylatılmalıdır. Uzman sistemlerin gücü bilgi tabanlarının eksik bilgi içermemesi ile paraleldir. Bu nedenle problem uzayının tüm bilgileri burada mevcut olmalı ve sonuçları uzman tarafından onaylanmış olmalıdır. Sistemin doğru kararlar üretemediği durumlar tespit edilmeli çıkarım mekanizmasında da gerekli değişiklikler yapılmalıdır. Sistemin testi esnasında değişik senaryolar üretilerek uzmanlar ile beraber sonuçlar test edilmelidir. 23

24 4. Uygulama: Uygulamaya alınan sistem gerçek hayat ile doğrudan etkileşim içindedir. Verdiği kararlar uzmanlar tarafından kabul edilebilir olmalıdır. Devreye alınan sistemin bakımı, geliştirilmesi ve güncellenmesi önemlidir. 24

25 UZMAN SİSTEMLERİN ÖZELLİKLERİ Yüksek Performans Hızlı Cevap Verme Güvenilirlik Anlaşılabilirlik Esneklik

26 UZMAN SİSTEMLERİN FAYDALARI Maliyet Azalması Hazır Bilgi Verimlilik Artışı Kalıcı Bilgi Açıklama

27 UZMAN SİSTEMLERİN FAYDALARI Kalite İyileştirmesi İşleyiş Hatalarını Azaltma Esneklik Daha Ucuz Cihaz Kullanımı Tehlikeli Çevrelerde İşlem

28 UZMAN SİSTEMLERİN FAYDALARI Güvenilirlik Cevap Verme Süresi Tam ve kesin olmayan bilgi ile çalışma Eğitim Problem Çözme Kabiliyeti

29 UZMAN SİSTEMLERİN FAYDALARI Sınırlı bir sahada karışık problemlerin çözümü Duygusallıktan Uzak Cevaplar Akıllı Veri Tabanı Güncellik

30 UZMAN SİSTEMLERDE KARŞILAŞILAN ZORLUKLAR İnsanlardan sisteme uygulanacak bilgi almak zordur ve alınan bilgiler ise her zaman uygulanabilir olmayabilir. Uzman sistemlerin çalışma alanları sınırlı olabilir. Sistemi oluşturacak ve kuracak uzmanların azlığı ve yüksek ücret talepleri sistemin maliyetini yükseltebilir. Farklı uzman bilgilerinde çelişkilerle karşılaşabilir. 30

31 UZMAN SİSTEMLERİN KISITLARI: Bilginin temsil edilmesi zor olabilir.. İnsanlardan bilgi almak zordur. Uzman Sistemler ancak sınırlı sahalarda iyi çalışabilirler.

32 UZMAN SİSTEMLERİN KISITLARI: Yardım için bilgi mühendisine ihtiyaç gösterir Sistemin maliyeti ve geliştirme süresi engelleyici bir faktördür Her hangi bir uzmanın durum değerlendirmesi için yaklaşımı farklı bile olsa doğru olmalıdır.

33 UZMAN SİSTEMLERİN SINIRLARI: Çok tecrübeli bir uzman bile olsa, zaman baskısı altında olduğu zaman iyi bir durumsal değerlendirme yapması zordur.

34 BİR UZMAN SİSTEMİN ETKİLİLİĞİ 34

35 1. BİLGİ TABANI Uzman sistem geliştirmede önemli noktalardan biri bilgi tabanın inşasıdır. Burada uzmandan alınan bilginin temsili ile bilgi tabanındaki gösterimi arasındaki anlamsal boşluğun en alt seviyeye indirilmesi gereklidir. 35

36 2. ÇIKARIM MEKANİZMASI Bir uzman sisteme ait en önemli elemanın bilgi tabanı olmasına rağmen, bu bilgi tabanını kullanıp sonuç üretebilecek iyi bir çıkarım mekanizması olmaması durumunda, bilgi tabanının hiçbir işe yaramayacağı açıktır. 36

37 Çıkarım mekanizmasının genel yapısı 37

38 Bir çıkarım mekanizmasının, bilgi tabanında bulunan bilgileri kullanarak sonuca varabilmesi için; ileriye zincirleme (forward chaining) ve geriye zincirleme (backward chaning) adı verilen iki temel metod geliştirilmiştir. 38

39 İleriye Zincirleme Bilgi tabanında bulunan hüküm ve bilgilerden başlayıp kuralları icra etmek böylece kuralların ikinci kısmında (veya THEN bölümlerinde bulunan) ifadeden yeni hükümler elde etmektir. 39

40 Geriye Zincirleme Geriye zincirlemede, Aramaya hedeften (goal) başlanır ve bu hedefi gerçekleştirmek için gerekli olan hükümler, bilgi tabanındaki hedefle ilgili kurallara ait ikinci tarafların (veya THEN kısımlarının) sağlanması suretiyle elde edilmeye çalışılır. 40

41 İleri ve Geri Zincirleme 41

42 3. Kullanıcı arayüzü (user interface) Kullanışlı, kolay ve amaca uygun olmalıdır. 42

43 ÇERÇEVE (FRAME KAVRAMI) Nesneleri tanımlamak için hiyerarşik veri yapılarıdır. Uzman sistem içinde kullanılan veriler çerçeveler tarafından organize edilirler (Milaric, 1986). Çerçeveler karşılıklı boş olan ve herbir nesneye ait bir özelliği gösteren özniteliklerden oluşmaktadır. Bu öznitelikler, nesnenin özellikleri, diğerleri ile ilişkileri, sınırlama açıklamalarından meydana gelen öznitelik değerleri tarafından doldurulabilir. Öznitelik değerleri sayısal, sembolik ve alfasayısal gibi tipik verilerdir. Çerçeveler miras alma (bilgiyi başka çerçevelere taşıyabilme) özelliğine sahiptirler. Bu sayede hiyerarşide daha aşağıda olan bir çerçevenin hiyerarşide daha yukarıda olan çerçevelerden bazı özellikleri alabilmesine imkan sağlanır (Winstanley, 1991). 43

44 44

45 Uygulama Alanları Tıp Finans Trafik kontrol Robotik Sigortacılık Bilgisayar Konfigürasyonu 45

46 ÖRNEK UZMAN SİSTEM YAZILIMLARI Uzman Sistem Amacı Termo-dinamik REACTOR Reaktör kazalarının teşhis ve çözümü DELTA STEAMER GE lokomotiflerinde arıza teşhis ve çözümü Buhar santralinin çalışması

47 Uzman Sistem Yazılımları, Shell PROGRAMLAMA DİLİ; PROLOG LISP SHELL; JESS LEONARDO CLIPS 47

48 MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI 48

49 49

50 50

51 FİZYO TERA BOT 51

52 EGZERSİZ TÜRLERİ Pasif Egzersiz Aktif Yardımlı Egzersiz İzotonik Dirençli Egzersiz İzometrik Egzersiz İzokinetik Egzersiz ROBOTERAPİ

53 Zeki bir kontrol sistemi şu temel özelliklere sahiptir: (Fukuda & Arakawa, 1997) Algılama, Kavrama veya sezgi, Bilgi Toplama, Öğrenme, Sonuç çıkarma, Karar verme, Uygulama. 53

54 FİZYOTERABOT ZEKİ BİR SİSTEMDİR ZEKİ SİSTEM FİZYOTERABOT Nasıl? Algılama + Bilgi Toplama + Kuvvet ve Konum algılayıcılar Veri toplama kartları-depolama Öğrenme + Direk öğrenme Sonuç çıkarma + Kas Testi Karar verme + Parametre seçimi Uygulama + Terapi 54

55 FİZYOTERABOT un YAPISI ve İŞLEYİŞİ 55

56 ZEKİ KONTROLÖR ROBOT KOLU FİZYOTERAPİST HASTA 56

57 FİZYOTERABOT Donanımı BİLGİSAYAR ACİL DURDURMA HASTA Fizyoterapist Dijital Kuvvet ve Konum Bilgisi ZEKİ KONTROLÖR Veri Toplama Kartı Analog Tork Bilgisi SERVO MOTOR SÜRÜCÜ MOTOR Dijital Tork Bilgisi Enkoder Emülasyonu Resolver Sınır Anahtarları ROBOT KOLU Analog Kuvvet Bilgisi RS232 KUVVET KONTROLÖRÜ KUVVET/TORK ALGILAYICI 57 Dijital I/O

58 FİZYOTERABOTU OLUŞTURAN BİRİMLERİN DETAYLI İNCELENMESİ 58

59 ROBOT KOLU LİNK 1 MOTOR 2 (SM 2 ) (Diz Eklemi) MOTOR 1 (SM 1 ) (Kalça Eklemi) 3 - D.O.F Diz (flex-eks) Kalça (flex-eks,abd-add) Diz linki parelelogram yapı Tüm motorlar tabanda LİNK 2 LİNK 2 Uzuv boyutuna göre ayarlanabilir y MOTOR 0 (SM 0 ) Her iki bacak için kullanılabilir. z LİNK1 x Diz Kalç a Dönm e 1 Dönm e 2 Dönm e 3 Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay 59

60 ZEKİ KONTROLÖR Zeki Kontrolör Fizyoterapist -Hasta Bilgileri -Terapi süresi -Egzersiz Türü -Hareket tekrar sayısı -Uygulanacak ağırlık -EHA -Direnç seviyesi -Hız -Egzersiz Sonuçları Kullanıcı Ara Yüzeyi ve Merkezi İşlem Birimi Veri Tabanı Kural Tabanı, F istenen M, K, D Konvansiyonel Kontrolör Empedans Kontrol PID Kontrol guncel, F, Ftepki, istenen Robot Kolu Algılayıcılar 60

61 Empedans Kontrol Robot kolu uç noktası (end-effector) mekanik empedansının ayarlanması yolu ile kuvvet ve konum kontrolünün gerçekleştirilmesi esasına dayanır. Bu mekanik empedans, robot kolunun çevresi ile olan teması sonucu ortaya çıkan harici kuvvetler ile uç nokta arasındaki ilişkiden kaynaklanır. Mekanik empedans, uygulanan harici kuvvete karşı mekanizmanın esnekliğinin davranışıdır. 61

62 Empedans Kontrol Türleri PASİF istenen mekanik empedans sadece mekanik elemanlar (yaylar ve sönümleyiciler) tarafından oluşturulur. 62 AKTİF İstenen uç nokta mekanik empedansı robot uç noktasının konum, hız, temas kuvveti gibi parametrelerinin geri besleme yapılması ve böylece eklem aktüatörlerinin kontrol edilmesi ile oluşturulur.

63 ÇEVRE İLE TEMAS DURUMU T M(q)q h ( q, q) J q F N harici ÇALIŞMA UZAYI M (q)y+h (q,q)=j -T q τ+f y y y harici ARZU EDİLEN EMPEDANS PARAMETRELERİ CİNSİNDEN TEMAS KUVVETİ M y D y K y F d d e d e harici 63

64 Diz Linki Empedans Kontrolü -T M ( ) +h (, )=J τ+f y y y harici M D K F d d e d e harici 1 2 L g. Dönme Noktası 0.01 I 0.01 I D K L 0.01F Lg M d Lg M d yer d e d e g harici J M I h = N 1 y yer J J L T y y g 1/ L g Diz Linki Empedans Kuralı: 3 M d : arzu edilen atalet katsayısı [kg] D d : arzu edilen Mekatronik sönüm Mühendisliği katsayısı [N/derece] Uygulamalarında Yapay K d : arzu edilen esneklik katsayısı [Ns/derece] 64

65 Egzersiz Türlerine Göre Kullanılan Kontrol Yöntemleri EGZERSİZ TÜRÜ KONTROL YÖNTEMİ Pasif Aktif Yardımlı İzometrik İzotonik İzokinetik Roboterapi (Robot Terapist) PID Kontrol PD Konum Kontrol+Empedans Kontrol Empedans Kontrol+Tork Kontrol Empedans Kontrol Empedans Kontrol Empedans Kontrol +PD Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay 65

66 Empedans Parametreleri Empedans Kontrol İçin İnsanlı Deneyler Parametre Değerleri M d [Kg] K d [N/derece] D d [Ns/derece] 0 0,001 0,01 0,1 1 Denek Boy [cm] Ağırlık [kg] A B C Hız Seviyesi Hız (derece/s) Yavaş 16 Orta 32 Hızlı 48

67 FİZYOTERABOT YAZILIM YAPISI 67

68 68

69 FİZYOTERAPİSTİN HAREKETLERİNİN MODELLENMESİ (ROBOTERAPİ) 69

70 ROBOTERAPİ ÖĞRENME TERAPİ Direk Terapi Zeki Terapi 70

71 Öğrenme Fizyoterapist egzersiz hareketlerini yaptırır Kuvvet ve Konum Algılayıcılar yolu ile konum ve kuvvet bilgileri, terapi süresi veri tabanına alınır. 71

72 Direk Terapi Öğrenme esnasında elde edilen kuvvet ve konum verileri kullanılarak terapi yapılır. 72

73 Konum [derece] Konum [derece] Konum [derece] Ogrenme Yorungesi DirekTerapi Yorungesi Konum Hatasi Zaman [s] 73

74 Zeki Terapi Fizyoterapistin hasta uzvunu zorlayarak açmasının modellenmesi amacıyla geliştirilmiştir. Bu amaçla sağlıklı deneklere farklı açılarda ekstansiyon ve fleksiyon hareketi yaptırıldı. Bu deneylerdeki veriler veri tabanına kaydedildi. Denek Ağırlık [kg] Boy [cm] Ayak Uzunluğu [cm] Bacak Uzunluğu [cm] Yaş A B C D E F

75 EHA Aralıklarına Göre Dosya İsimleri Dosya Adı EHA Aralığı 1 0 EHA< EHA< EHA< EHA< EHA< EHA< EHA< EHA< EHA< EHA<0 75

76 HA: Hasta Ağırlığı MK: Maksimum Konum < Kural: Eğer HA 75kg dan büyük veya eşit ve 80kg dan küçük ve MK 15 dereceden büyük veya eşit ve 25 dereceden küçük ise C klasörünün 2 adlı dosyasını al > 76

77 Kural 1 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 0 ve MK<15 ise A klasörünün 1 adlı dosyasını al > Kural 2 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 15 ve MK<25 ise A klasörünün 2 adlı dosyasını al > Kural 3 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 25 ve MK<35 ise A klasörünün 3 adlı dosyasını al > Kural 4 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 35 ve MK<45 ise A klasörünün 4 adlı dosyasını al > Kural 5 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 45 ve MK<55 ise A klasörünün 5 adlı dosyasını al > Kural 6 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 55 ve MK<65 ise A klasörünün 6 adlı dosyasını al > Kural 7 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 65 ve MK<75 ise A klasörünün 7 adlı dosyasını al > Kural 8 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 75 ve MK<85 ise A klasörünün 8 adlı dosyasını al > Kural 9 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK 85 ve MK<95 ise A klasörünün 9 adlı dosyasını al > Kural 10 < Eğer HA 67 ve HA<70 ise ve MK -30 ve MK<0 ise A klasörünün 10 adlı Mekatronik dosyasını Mühendisliği al > Uygulamalarında Yapay 77

78 ÖĞRENME ZEKİ TERAPİ ARAYÜZÜ ÇALIŞTIR HAYIR TEPKİ VAR MI? EVET ZORLAYARAK UZVU AÇ TERAPİYE DEVAM ET MAX KONUM-KUVVET BİLGİSİNİ AL SINIR DEĞERE GİT HASTA AĞIRLIĞINA UYGUN VERİLERİ AL BAŞLANGIÇ KONUMUNA DÖN TERAPİYE BAŞLA 78 BİTİR

79 Uzman Sistem yaklaşımı ile Civata ve Dişli Çark Seçimi 79

80 ÖDEV Uzman sistemlerin mühendislik uygulaması? 80