Engenharia baseada no conhecimento - Knowledge-based engineering

Este artigo é sobre o uso de tecnologia baseada em conhecimento no domínio CAD. Para o desenvolvimento de sistemas especialistas em todos os domínios, consulte Engenharia do conhecimento .

Engenharia baseada no conhecimento (KBE) é a aplicação da tecnologia de sistemas baseados no conhecimento ao domínio do design e produção de manufatura. O processo de design é inerentemente uma atividade intensiva de conhecimento, portanto, grande parte da ênfase para KBE está no uso de tecnologia baseada em conhecimento para apoiar design auxiliado por computador (CAD), no entanto técnicas baseadas em conhecimento (por exemplo, gestão de conhecimento) podem ser aplicado a todo o ciclo de vida do produto .

O domínio CAD sempre foi um dos primeiros a adotar as técnicas de engenharia de software usadas em sistemas baseados em conhecimento, como orientação a objetos e regras . A engenharia baseada no conhecimento integra essas tecnologias com CAD e outras ferramentas de software de engenharia tradicionais.

Os benefícios do KBE incluem colaboração aprimorada da equipe de design devido ao gerenciamento do conhecimento, reutilização aprimorada de artefatos de design e automação de partes importantes do ciclo de vida do produto.

Visão geral

KBE é essencialmente engenharia com base em modelos de conhecimento . Um modelo de conhecimento usa representação de conhecimento para representar os artefatos do processo de design (bem como o próprio processo) em vez de ou além da programação convencional e das técnicas de banco de dados.

As vantagens de usar a representação do conhecimento para modelar tarefas e artefatos de engenharia industrial são:

  • Integração aprimorada. Em sistemas CAD tradicionais e industriais, cada aplicativo geralmente tem seu próprio modelo ligeiramente diferente. Ter um modelo de conhecimento padronizado facilita a integração entre diferentes sistemas e aplicativos.
  • Mais reutilização. Um modelo de conhecimento facilita o armazenamento e a marcação de artefatos de design para que possam ser facilmente encontrados novamente e reutilizados. Além disso, os próprios modelos de conhecimento são mais reutilizáveis ​​em virtude do uso de formalismo, como relações IS-A (classes e subclasses no paradigma orientado a objetos). Com a subclasse, pode ser muito fácil criar novos tipos de artefatos e processos começando com uma classe existente e adicionando uma nova subclasse que herda todas as propriedades e comportamentos padrão de seus pais e, então, pode ser adaptada conforme necessário.
  • Melhor manutenção. As hierarquias de classes não apenas facilitam a reutilização, mas também facilitam a manutenção dos sistemas. Por ter uma definição de uma classe que é compartilhada por vários sistemas, as questões de controle de mudança e consistência são bastante simplificadas.
  • Mais automação. As regras do sistema especialista podem capturar e automatizar a tomada de decisão que é deixada para especialistas humanos com a maioria dos sistemas convencionais.

O KBE pode ter um amplo escopo que cobre toda a gama de atividades relacionadas ao gerenciamento do ciclo de vida do produto e otimização de design multidisciplinar . O escopo do KBE inclui projeto, análise ( engenharia auxiliada por computador - CAE), fabricação e suporte. Nessa função inclusiva, o KBE deve cobrir uma grande função multidisciplinar relacionada a muitas tecnologias auxiliadas por computador ( CAx ).

Existem duas maneiras principais de implementar o KBE:

  1. Construir modelos de conhecimento a partir do zero, usando tecnologia baseada no conhecimento
  2. Camada de tecnologia baseada em conhecimento sobre CAD, simulação e outros aplicativos de engenharia existentes

Um dos primeiros exemplos da primeira abordagem foi a ferramenta Simkit desenvolvida pela Intellicorp na década de 1980. O Simkit foi desenvolvido com base no Knowledge Engineering Environment (KEE) da Intellicorp. KEE era um ambiente de desenvolvimento de sistemas baseado em conhecimento muito poderoso. O KEE começou no Lisp e adicionou frames , objetos e regras , bem como ferramentas adicionais poderosas, como raciocínio hipotético e manutenção da verdade. Simkit adicionou recursos de simulação estocástica ao ambiente KEE. Esses recursos incluem um modelo de evento, geradores de distribuição aleatória, visualização de simulação e muito mais. A ferramenta Simkit foi um dos primeiros exemplos de KBE. Ele poderia definir uma simulação em termos de modelos e regras de classe e, em seguida, executar a simulação como uma simulação convencional faria. Ao longo do caminho, a simulação pode continuar a invocar regras, demônios e métodos de objeto, fornecendo o potencial para simulação e análise muito mais rica do que as ferramentas de simulação convencionais.

Um dos problemas que Simkit enfrentou foi um problema comum para a maioria dos primeiros sistemas KBE desenvolvidos com este método: Os ambientes baseados em conhecimento Lisp fornecem representação de conhecimento e recursos de raciocínio muito poderosos ; no entanto, eles fizeram isso às custas de enormes requisitos de memória e processamento que ultrapassaram os limites dos computadores da época. O Simkit pode executar simulações com milhares de objetos e fazer análises muito sofisticadas nesses objetos. No entanto, as simulações industriais frequentemente exigiam dezenas ou centenas de milhares de objetos, e o Simkit tinha dificuldade de escalar até esses níveis.

A segunda alternativa para desenvolver KBE é ilustrada pelo pacote de produtos CATIA . O CATIA começou com produtos para CAD e outras aplicações tradicionais de engenharia industrial e adicionou recursos baseados em conhecimento a eles; por exemplo, seu módulo KnowledgeWare.

História

KBE desenvolvido na década de 1980. Foi parte da onda inicial de investimento em Inteligência Artificial para empresas que alimentou sistemas especialistas. Como os sistemas especialistas, ele dependia do que, na época, eram avanços de ponta em tecnologia da informação corporativa , como PCs , estações de trabalho e arquiteturas cliente-servidor . Essas mesmas tecnologias também estavam facilitando o crescimento do software CAx e CAD . O CAD tendia a impulsionar tecnologias de ponta e até mesmo empurrá-las para além dos limites atuais. O melhor exemplo disso foi a programação orientada a objetos e a tecnologia de banco de dados , que foram adaptadas pelo CAD quando a maioria das lojas de tecnologia da informação corporativa eram dominadas por bancos de dados relacionais e programação procedural .

Tal como acontece com os sistemas especialistas, o KBE sofreu uma retração durante o AI Winter . Além disso, como acontece com os sistemas especialistas e a tecnologia de inteligência artificial em geral, houve um interesse renovado pela Internet. No caso do KBE, o interesse foi talvez mais forte no tipo business-to-business de comércio eletrônico e tecnologias que facilitam a definição de vocabulários e ontologias padrão da indústria para produtos manufaturados .

A web semântica é a visão de Tim Berners Lee para a próxima geração da Internet. Esta será uma Internet baseada em conhecimento construída em ontologias , objetos e tecnologias de quadro que também habilitavam tecnologias para KBE. Tecnologias importantes para a web semântica são XML , RDF e OWL . A web semântica tem um excelente potencial para KBE, e ontologias e projetos de KBE são uma área forte para pesquisa atual.

KBE e gerenciamento do ciclo de vida do produto

O Product Lifecycle Management (PLM) é o gerenciamento do processo de fabricação de qualquer indústria que produz bens. Ele pode abranger todo o ciclo de vida do produto, desde a geração da ideia até a implementação, entrega e descarte. O KBE neste nível lidará com questões de produto de natureza mais genérica do que com CAx . Uma área natural de ênfase está no processo de produção; no entanto, o gerenciamento do ciclo de vida pode abranger muito mais questões, como planejamento de negócios, marketing, etc. Uma vantagem de usar o KBE é obter o raciocínio automatizado e os serviços de gerenciamento de conhecimento de um ambiente baseado em conhecimento integrado com as muitas necessidades diversas, mas relacionadas, do gerenciamento do ciclo de vida. O KBE oferece suporte aos processos de decisão envolvidos com configuração, negociações, controle, gerenciamento e uma série de outras áreas, como otimização .

KBE e CAx

CAx se refere ao domínio das ferramentas auxiliadas por computador para análise e projeto. CAx abrange vários domínios. Os exemplos são o projeto de peças fabricadas auxiliado por computador, software, a arquitetura de edifícios, etc. Embora cada domínio específico de CAx tenha tipos muito diferentes de problemas e artefatos, todos eles compartilham problemas comuns, bem como ter que gerenciar a colaboração de sofisticados trabalhadores do conhecimento, design e reutilização de artefatos complexos, etc.

Essencialmente, o KBE se estende, se baseia e se integra ao domínio CAx, normalmente conhecido como design auxiliado por computador (CAD). Nesse sentido, o KBE é análogo à Engenharia de Software Baseada em Conhecimento , que estendeu o domínio da Engenharia de Software Auxiliada por Computador com ferramentas e tecnologia baseadas em conhecimento. O que o KBSE era para o software e o CASE, o KBE era para os produtos manufaturados e CAD.

Um exemplo pode ser tirado da experiência da Boeing. O Programa 777 aceitou o desafio de ter um avião definido digitalmente. Isso exigiu um investimento em sistemas, bancos de dados e estações de trabalho em grande escala para projetos e trabalhos de engenharia analítica. Dada a magnitude do trabalho de computação necessário, o KBE entrou em ação, por assim dizer, por meio de um "plano de pagamento conforme o uso". Essencialmente, essa técnica era para mostrar benefícios e, em seguida, obter mais trabalho (pense em engenharia ágil) com isso. No caso do 777, o projeto chegou ao ponto em que as influências para as mudanças na parte inicial do fluxo de design / construção (cargas) poderiam ser recalculadas em um fim de semana para permitir a avaliação pelos processos de downstream. Conforme necessário, os engenheiros estavam no circuito para terminar e aprovar o trabalho. Ao mesmo tempo, o CAx permitiu que tolerâncias mais rígidas fossem atendidas. Com o 777, o KBE teve tanto sucesso que os programas subsequentes o aplicaram em mais áreas. Com o tempo, as instalações do KBE foram integradas à plataforma CAx e são uma parte normal da operação.

KBE e gestão do conhecimento

Uma das tecnologias baseadas no conhecimento mais importantes para KBE é a gestão do conhecimento . As ferramentas de gestão do conhecimento suportam um repositório de amplo espectro, ou seja, um repositório que pode suportar todos os diferentes tipos de artefatos de trabalho: desenhos informais e notas, grandes tabelas de banco de dados, objetos multimídia e hipertexto, etc. A gestão do conhecimento fornece as várias ferramentas de suporte de grupo para ajudar diversos as partes interessadas colaboram na concepção e implementação de produtos. Ele também fornece ferramentas para automatizar o processo de design (por exemplo, regras) e para facilitar a reutilização.

Metodologia KBE

O desenvolvimento de aplicações KBE diz respeito aos requisitos para identificar, capturar, estruturar, formalizar e finalmente implementar o conhecimento. Muitas das chamadas plataformas KBE diferentes suportam apenas a etapa de implementação, que nem sempre é o principal gargalo no processo de desenvolvimento do KBE. Para limitar o risco associado ao desenvolvimento e manutenção da aplicação KBE, é necessário contar com uma metodologia adequada para gerir o conhecimento e mantê-lo atualizado. Como exemplo dessa metodologia KBE, o projeto EU MOKA, "Metodologia e Ferramentas Orientadas a Aplicações Baseadas em Conhecimento", propõe soluções que se concentram nas etapas de estruturação e formalização, bem como nos links para a implementação.

Uma alternativa ao MOKA é usar métodos de engenharia de conhecimento geral que foram desenvolvidos para sistemas especialistas em todos os setores ou usar metodologias gerais de desenvolvimento de software, como o Rational Unified Process ou métodos Agile .

Idiomas para KBE

Duas questões críticas para as linguagens e formalismos usados ​​para KBE são:

  • Programação baseada em conhecimento vs. programação procedural
  • Padronização x proprietário

Programação baseada em conhecimento vs. programação procedural

Um trade-off fundamental identificado com a representação do conhecimento em inteligência artificial é entre poder expressivo e computabilidade. Como Levesque demonstrou em seu artigo clássico sobre o assunto, quanto mais poderoso um formalismo de representação do conhecimento se projeta, mais próximo o formalismo chegará do poder expressivo da lógica de primeira ordem. Como Levesque também demonstrou, quanto mais próxima uma linguagem estiver da Lógica de Primeira Ordem, mais provável será que ela permita que expressões que são indecidíveis ou requeiram poder de processamento exponencial para serem concluídas. Na implementação de sistemas KBE, essa compensação se reflete na escolha de usar ambientes baseados em conhecimento poderosos ou ambientes de programação procedural e orientada a objetos mais convencionais.

Padronização x proprietário

Existe uma compensação entre o uso de padrões como STEM e linguagens proprietárias específicas do fornecedor ou da empresa. A padronização facilita o compartilhamento , a integração e a reutilização do conhecimento . Formatos proprietários (como CATIA) podem fornecer vantagem competitiva e recursos poderosos além da padronização atual.

Genworks GDL, um produto comercial cujo núcleo é baseado no Projeto Gendl licenciado pela AGPL, aborda a questão da longevidade do aplicativo, fornecendo um kernel de linguagem declarativa de alto nível que é um superconjunto de um dialeto padrão da linguagem de programação Lisp ( ANSI Common Lisp ou CL). O próprio Gendl / GDL é proposto como um padrão de fato para linguagens KBE baseadas em ANSI CL.

Em 2006, o Object Management Group lançou um documento de RFP de serviços KBE e solicitou feedback. Até o momento, não existe nenhuma especificação OMG para KBE; no entanto, existe um padrão OMG para serviços CAD.

Um exemplo de linguagem independente de sistema para o desenvolvimento de ontologias legíveis por máquina que está no domínio KBE é o inglês Gellish .

KBE na Academia

Implementações

Os seguintes pacotes de desenvolvimento KBE estão disponíveis comercialmente:

Para CAD

Para desenvolvimento de uso geral de aplicativos implantados na web

Para processos de análise, projeto e engenharia

Veja também

Referências

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