Бортовой вычислительный комплекс на основе систем управления базами знаний

Введение

В настоящее время большой интерес, в области приложений вычислительной техники, вызывают бортовые вычислительные комплексы (БВК). Это связано с их огромной ролью при решении многих задач в авиации, космонавтике, робототехнике, автомобилестроении, управлении морскими автономными объектами и др. В современных условиях для нашей страны острым становится вопрос развития собственных исследований и разработок в области передовых технологий. Для современных БВК должны использоваться передовые наработки и, в первую очередь, интеллектуальные технологии. В статье рассматривается БВК на основе системы управления базами знаний (СУБЗ), механизмы и методы решения некоторых задач. Показана демо-версия системы управления базами знаний.

Основная часть

Бортовые вычислительные комплексы находят применение во многих областях. В космосе БВК используются на пролетных, спускаемых космических аппаратах для доставки аппаратуры к месту запланированных исследований (планете, спутнику планеты Солнечной системы, астероиду, комете и т.д.). В авиации БВК обеспечивают полет воздушных судов, беспилотных летательных аппаратов. Используются бортовые вычислительные комплексы в автомобилях, выполняя самые разные задачи от управления работой отдельных агрегатов до автономного управления движением автомобиля без участия человека. БВК стали важным элементом роботов самого различного назначения. Для фундаментальных и прикладных научных исследований в космосе БВК использовались в ходе реализации программы «Фобос» (1988). Целью программы было исследование Марса и его спутника Фобоса. БВК обеспечивал работу служебных систем во время перелета к Марсу и проведения научных исследований. В современных космических, подводных, летательных аппаратах, роботах и робототехнических системах используются различные подходы к организации их работы под управлением вычислительных комплексов. Это объясняется разными требованиями к процессам формирования управляющих воздействий и определяется, в основном, решаемыми задачами в заданной предметной области. Для разрабатываемых роботов ужу недостаточно даже больших библиотек заранее составленных программ. С расширением среды обитания робота трудно заранее предусмотреть все ситуации. Поэтому ведутся разработки по использованию в БВК знаний, позволяющих находить решения по выходу из новых ситуаций. Кроме того эти знания должны отражать накапливаемый объектом опыт. Вопросы накопления, хранения и использования знаний интеллектуальными системами находятся в центре исследований по искусственному интеллекту.

Совершенствование технологий по созданию и использованию приложений во многих областях необходимы структурированность, эффективный доступ и управление большими базами знаний. Такие БЗ не могли быть созданы при использовании существовавших инструментов (языков программирования высокого уровня, оболочек экспертных систем) потому, что они не расширяются. Базы знаний не могли создаваться и использоваться с точки зрения существовавшей технологии баз данных, так как они (технологии БД) не поддерживают богатую выразительную структуру и механизмы вывода, требуемые для СОЗ. Кроме того, имеющиеся механизмы оптимизации не ориентированы на использование богатой структуры и семантических свойств баз знаний. В основу рассматриваемой СУБЗ положена расширяемая, многоуровневая архитектура. Расширяемая архитектура позволяет СУБЗ работать как с механизмами вывода общего назначения, так и со специальными механизмами вывода. Специальные механизмы вывода, например, механизм пространственного мышления или механизм на основе доказательной аргументации, встраиваются в зависимости от потребностей специальных приложений, в то время как механизмы вывода общего назначения являются одинаковыми для всех приложений. Многоуровневая архитектура поддерживает проектирование кода, основанное на повышении уровня абстракции, что позволяет разбивать общую задачу проектирования СУБЗ на несколько подзадач. В такой архитектуре использован стандартный интерфейс для каждого уровня и его компонентов, что позволяет многократно их использовать в различных СУБЗ. Полученная архитектура системы управления базой знаний (рис. 1), включает три уровня: уровень интерфейсов, который предлагает различные виды пользовательских интерфейсов; логический уровень, который выполняет примитивные операции по извлечению знаний и обновлению базы знаний; физический уровень, который управляет структурами данных для хранения баз знаний, различных показателей и другой вспомогательной информации.

Рисунок 1 – Общая архитектура системы управления БЗ.

Заключение

Полученные результаты в ходе создания демо-версии СУБЗ показали перспективность разработки приложений на основе встроенных оболочек решений. Дальнейшее развитие информационных технологий позволяет разрабатывать приложения для использования новых механизмов и подходов. Одним из важных направлений является использование подходов когнитивного моделирования.

Список использованной литературы

Бонгард М.Н. Проблемы узнавания. – М.: Наука, 1967, 320 с.
2. Гладун В.П. Растущие пирамидальные сети // Новости искусственного интеллекта. – 2004. – № 1. – С. 30–40.
3. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. Осипов А.И. – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с.
4. Котов В.Е. Сети Петри. – М.: Наука. Главная редакция физикоматематической литературы. 1984. – 160 с
5. Трембач В.М. Системы управления базами эволюционирующих знаний для решения задач непрерывного образования: Монография. – М.: МЭСИ, 2013. – С. 255.