Инженерия, основанная на знаниях - Knowledge-based engineering

Эта статья посвящена использованию технологий, основанных на знаниях, в области САПР. Для разработки экспертных систем во всех областях см. Инженерия знаний .

Инжиниринг, основанный на знаниях (KBE) - это применение системной технологии, основанной на знаниях, в области промышленного проектирования и производства. Процесс проектирования по своей сути является наукоемкой деятельностью, поэтому большое внимание KBE уделяет использованию технологий, основанных на знаниях, для поддержки автоматизированного проектирования (САПР), однако методы, основанные на знаниях (например, управление знаниями), могут быть применяется ко всему жизненному циклу продукта .

Область САПР всегда была ранней приверженцем методов разработки программного обеспечения, используемых в системах, основанных на знаниях, таких как объектная ориентация и правила . Инжиниринг, основанный на знаниях, объединяет эти технологии с САПР и другими традиционными инструментами инженерного программного обеспечения.

Преимущества KBE включают улучшенное взаимодействие команды разработчиков за счет управления знаниями, улучшенное повторное использование артефактов дизайна и автоматизацию основных частей жизненного цикла продукта.

Обзор

KBE - это, по сути, разработка на основе моделей знаний . Модель знаний использует представление знаний для представления артефактов процесса проектирования (а также самого процесса), а не в дополнение к традиционным методам программирования и баз данных или в дополнение к ним.

Преимущества использования представления знаний для моделирования задач и артефактов промышленного проектирования:

  • Улучшенная интеграция. В традиционных САПР и промышленных системах каждое приложение часто имеет свою собственную, немного отличающуюся модель. Наличие стандартизированной модели знаний упрощает интеграцию между различными системами и приложениями.
  • Больше повторного использования. Модель знаний упрощает хранение и маркировку артефактов дизайна, чтобы их можно было легко найти снова и использовать повторно. Кроме того, модели знаний сами по себе более пригодны для повторного использования благодаря использованию формализма, такого как отношения IS-A (классы и подклассы в объектно-ориентированной парадигме). С помощью подклассов можно очень легко создавать новые типы артефактов и процессов, начав с существующего класса и добавив новый подкласс, который наследует все свойства и поведение по умолчанию своих родителей, а затем может быть адаптирован по мере необходимости.
  • Лучшее обслуживание. Иерархия классов не только облегчает повторное использование, но и облегчает обслуживание систем. Наличие одного определения класса, совместно используемого несколькими системами, значительно упрощает управление изменениями и согласованность.
  • Больше автоматизации. Правила экспертных систем могут фиксировать и автоматизировать принятие решений, которые в большинстве обычных систем остаются на усмотрение экспертов-людей.

KBE может иметь широкий диапазон, охватывающий весь спектр действий, связанных с управлением жизненным циклом продукта и мультидисциплинарной оптимизацией дизайна . В сферу деятельности KBE входят проектирование, анализ ( автоматизированное проектирование - CAE), производство и поддержка. В этой инклюзивной роли KBE должна выполнять большую междисциплинарную роль, связанную со многими компьютерными технологиями ( CAx ).

Есть два основных способа реализации KBE:

  1. Создавайте модели знаний с нуля, используя технологии, основанные на знаниях
  2. Размещайте основанные на знаниях технологии поверх существующих приложений САПР, моделирования и других инженерных приложений.

Ранним примером первого подхода был инструмент Simkit, разработанный Intellicorp в 1980-х годах. Simkit был разработан на основе Intellicorp Knowledge Engineering Environment (KEE). KEE была очень мощной средой разработки систем, основанной на знаниях. KEE начал с Lisp и добавил фреймы , объекты и правила , а также мощные дополнительные инструменты, такие как гипотетические рассуждения и поддержание истины. Simkit добавил возможности стохастического моделирования в среду KEE. Эти возможности включали модель событий, генераторы случайного распределения, визуализацию моделирования и многое другое. Инструмент Simkit был ранним примером KBE. Он может определить моделирование в терминах моделей и правил классов, а затем запустить моделирование, как при обычном моделировании. Попутно моделирование может продолжать вызывать правила, демонов и методы объектов, предоставляя возможность для гораздо более богатого моделирования, а также анализа, чем традиционные инструменты моделирования.

Одной из проблем, с которой столкнулся Simkit, была общая проблема для большинства ранних систем KBE, разработанных с помощью этого метода: среды Lisp, основанные на знаниях, обеспечивают очень мощное представление знаний и возможности рассуждений ; однако они сделали это за счет огромных требований к памяти и обработке, которые выходили за рамки возможностей компьютеров того времени. Simkit может запускать симуляции с тысячами объектов и выполнять очень сложный анализ этих объектов. Однако для промышленного моделирования часто требовались десятки или сотни тысяч объектов, и Simkit испытывал трудности с масштабированием до таких уровней.

Вторая альтернатива разработке KBE проиллюстрирована набором продуктов CATIA . CATIA начала с продуктов для САПР и других традиционных приложений промышленного проектирования и добавила к ним возможности, основанные на знаниях; например, их модуль KnowledgeWare.

История

KBE разработан в 1980-х годах. Это было частью первой волны инвестиций в искусственный интеллект для бизнеса, которая питала экспертные системы. Подобно экспертным системам, он опирался на передовые достижения в области корпоративных информационных технологий, такие как ПК , рабочие станции и архитектуры клиент-сервер . Эти же технологии также способствовали развитию программного обеспечения CAx и CAD . САПР, как правило, продвигает передовые технологии и даже выходит за их нынешние пределы. Лучшим примером этого было объектно-ориентированное программирование и технология баз данных , которые были адаптированы САПР, когда в большинстве корпоративных информационных технологий доминировали реляционные базы данных и процедурное программирование .

Как и в случае с экспертными системами, KBE пережила спад во время AI Winter . Также, как и в случае с экспертными системами и технологиями искусственного интеллекта в целом, возобновился интерес к Интернету. В случае с KBE наибольший интерес, пожалуй, вызвала электронная коммерция типа бизнес-бизнес и технологии, которые облегчают определение отраслевых стандартных словарей и онтологий для производимых продуктов .

Семантическая сеть является видением Тим Бернерс Ли для следующего поколения Интернета. Это будет Интернет, основанный на знаниях, построенный на онтологиях , объектах и фрейм- технологиях, которые также обеспечивали технологии для KBE. Важными технологиями для семантической сети являются XML , RDF и OWL . Семантическая сеть имеет отличный потенциал для KBE, а онтологии и проекты KBE - сильная область для текущих исследований.

KBE и управление жизненным циклом продукта

Управление жизненным циклом продукта (PLM) - это управление производственным процессом в любой отрасли, производящей товары. Он может охватывать весь жизненный цикл продукта от создания идеи до реализации, доставки и утилизации. KBE на этом уровне будет заниматься проблемами продукта более общего характера, чем с CAx . Естественное внимание уделяется производственному процессу; тем не менее, управление жизненным циклом может охватывать гораздо больше вопросов, таких как бизнес-планирование, маркетинг и т. д. Преимущество использования KBE заключается в получении автоматизированных служб рассуждений и управления знаниями в среде, основанной на знаниях, интегрированной с множеством разнообразных, но связанных потребностей управления жизненным циклом. KBE поддерживает процессы принятия решений, связанные с конфигурацией, торговлей, контролем, управлением и рядом других областей, таких как оптимизация .

KBE и CAx

CAx относится к области автоматизированных инструментов для анализа и проектирования. CAx охватывает несколько доменов. Примерами являются компьютерное проектирование изготовленных деталей, программного обеспечения, архитектуры зданий и т. Д. Хотя каждая конкретная область CAx будет иметь очень разные виды проблем и артефактов, все они имеют общие проблемы, такие как необходимость управления совместной работой сложных работники умственного труда, проектирование и повторное использование сложных артефактов и т. д.

По сути, KBE расширяет, расширяет и интегрируется с доменом CAx, обычно называемым автоматизированным проектированием (CAD). В этом смысле KBE аналогичен программной инженерии , основанной на знаниях , которая расширила область компьютерной разработки программного обеспечения с помощью инструментов и технологий, основанных на знаниях. То, чем KBSE было для программного обеспечения и CASE, KBE - для производимых продуктов и САПР.

Пример можно взять из опыта компании Boeing. Программа 777 взяла на себя задачу создания самолета с цифровым определением. Это потребовало инвестиций в крупномасштабные системы, базы данных и рабочие станции для проектных и аналитических инженерных работ. Учитывая масштабы вычислительной работы, которая требовалась, KBE, так сказать, попала в цель благодаря плану «с оплатой по мере использования». По сути, этот метод должен был показать преимущества, а затем таким образом получить больше работы (подумайте о гибкой инженерии). В случае с 777 проект дошел до того, что влияние на изменения в ранней части потока проектирования / сборки (нагрузки) можно было пересчитать в течение выходных, чтобы дать возможность оценки последующими процессами. При необходимости инженеры были в курсе, чтобы закончить и подписать работу. В то же время CAx позволил соблюдать более жесткие допуски. С 777 KBE был настолько успешен, что последующие программы применили его во многих областях. Со временем средства KBE были интегрированы в платформу CAx и стали нормальной частью работы.

KBE и управление знаниями

Одна из самых важных технологий, основанных на знаниях, для KBE - это управление знаниями . Инструменты управления знаниями поддерживают широкий спектр репозиториев, т. Е. Репозиторий, который может поддерживать все различные типы рабочих артефактов: неформальные рисунки и заметки, большие таблицы базы данных, мультимедийные и гипертекстовые объекты и т. Д. Управление знаниями предоставляет различные инструменты групповой поддержки, чтобы помочь разнообразным заинтересованные стороны сотрудничают в разработке и внедрении продуктов. Он также предоставляет инструменты для автоматизации процесса проектирования (например, правила) и для облегчения повторного использования.

KBE методология

Разработка приложений KBE касается требований к идентификации, фиксации, структурированию, формализации и, наконец, внедрению знаний. Многие различные так называемые платформы KBE поддерживают только этап реализации, который не всегда является основным узким местом в процессе разработки KBE. Чтобы ограничить риск, связанный с разработкой и обслуживанием приложения KBE, необходимо полагаться на соответствующую методологию для управления знаниями и поддержания их в актуальном состоянии. В качестве примера такой методологии KBE проект ЕС MOKA «Методология и инструменты, ориентированные на приложения, основанные на знаниях» предлагает решения, которые сосредоточены на этапах структурирования и формализации, а также ссылки на реализацию.

Альтернативой MOKA является использование общих методов инженерии знаний, разработанных для экспертных систем во всех отраслях, или использование общих методологий разработки программного обеспечения, таких как Rational Unified Process или Agile .

Языки для KBE

Две важные проблемы для языков и формализмов, используемых в KBE:

  • Основанное на знаниях и процедурное программирование
  • Стандартизация против запатентованной

Основанное на знаниях и процедурное программирование

Фундаментальный компромисс, связанный с представлением знаний в искусственном интеллекте, - это между выразительностью и вычислимостью. Как продемонстрировал Левеск в своей классической статье на эту тему, чем более мощный формализм представления знаний разрабатывается, тем ближе формализм подойдет к выразительной силе логики первого порядка. Как также продемонстрировал Левеск, чем ближе язык к логике первого порядка, тем более вероятно, что он разрешит неразрешимые выражения или потребует экспоненциальной вычислительной мощности для завершения. При реализации систем KBE этот компромисс отражается в выборе использования мощных сред, основанных на знаниях, или более традиционных сред процедурного и объектно-ориентированного программирования.

Стандартизация против запатентованной

Существует компромисс между использованием таких стандартов, как STEM, и проприетарных языков для конкретных поставщиков или компаний. Стандартизация облегчает обмен знаниями , интеграцию и повторное использование. Собственные форматы (такие как CATIA) могут обеспечить конкурентное преимущество и мощные функции, выходящие за рамки нынешней стандартизации.

Genworks GDL, коммерческий продукт, ядро ​​которого основано на проекте Gendl под лицензией AGPL, решает проблему долговечности приложений, предоставляя ядро ​​декларативного языка высокого уровня, которое является надмножеством стандартного диалекта языка программирования Lisp ( ANSI Common Lisp , или CL). Сам Gendl / GDL предлагается как стандарт де-факто для языков KBE на основе ANSI CL.

В 2006 году Группа управления объектами выпустила документ запроса предложений на услуги KBE и запросила отзывы. На сегодняшний день не существует спецификации OMG для KBE; однако существует стандарт OMG для услуг САПР.

Примером системно-независимого языка для разработки машиночитаемых онтологий, который находится в домене KBE, является Gellish English .

KBE в Академии

Реализации

Следующие пакеты разработки KBE коммерчески доступны:

Для САПР

Для универсальной разработки веб-приложений.

Для анализа, проектирования и инженерных процессов

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Инженерия, основанная на знаниях» . technosoft.com . Технософт . Дата обращения 5 июля 2014 .
  2. ^ Прасад, Брайан. «Что отличает KBE от автоматизации» . coe.org. Архивировано из оригинального 24 марта 2012 года . Проверено 3 июля 2014 года .
  3. ^ Драммонд, Брайан; Мэрилин Стелзнер (1989). «Simkit: набор инструментов для моделирования построения моделей» . В Марке Ричере (ред.). Инструменты и методы искусственного интеллекта . Ablex. С. 241–260. ISBN 978-0-89391-494-3. Проверено 6 июля 2014 года .
  4. ^ "Что такое CATIA?" . firstratemold.com . firstratemold . Проверено 6 июля 2014 года .
  5. ^ Свитлик, Джон (октябрь – ноябрь 2005 г.). «Инженерия, основанная на знаниях (KBE): обновление» . coe.org . COE. Архивировано 24 марта 2012 года . Проверено 6 июля 2014 года .CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )
  6. ↑ Spooner, Дэвид (1991). «На пути к объектно-ориентированной модели данных для механической системы баз данных САПР». Об объектно-ориентированных системах баз данных . Об объектно-ориентированных системах баз данных Темы в информационных системах . Темы в информационных системах. С. 189–205. DOI : 10.1007 / 978-3-642-84374-7_13 . ISBN 978-3-642-84376-1.
  7. ^ "AI Зима" . ainewsletter.com . информационный бюллетень. Архивировано из оригинала 9 ноября 2013 года . Проверено 6 июля 2014 года . А.И. Зима конца 80-х. Эта фраза была придумана по аналогии с «ядерной зимой» - теорией, согласно которой массовое применение ядерного оружия закроет солнце дымом и пылью, что вызовет резкое падение глобальной температуры, заморозку Земли и вымирание человечества. Зима искусственного интеллекта просто вызвала исчезновение компаний, занимающихся искусственным интеллектом, отчасти из-за шумихи вокруг экспертных систем и разочарования, вызванного тем, что бизнес обнаружил их ограничения.
  8. ^ Бернерс-Ли, Тим; Хендлер, Джеймс; Лассила, Ора (17 мая 2001 г.). «Семантическая паутина. Новая форма веб-контента, значимая для компьютеров, откроет революцию новых возможностей» . Scientific American . 284 (5): 34–43. DOI : 10.1038 / Scientificamerican0501-34 . Архивировано из оригинального 24 апреля 2013 года .
  9. ^ Чжан, Вайоминг; Юн, JW (апрель 2008 г.). «Изучение технологий семантической паутины для моделирования на основе онтологий в совместном инженерном проектировании». Международный журнал передовых производственных технологий . 36 (9–10): 833–843. DOI : 10.1007 / s00170-006-0896-5 . S2CID  12420678 .
  10. ^ См. Страницу обсуждения, пример на определенный момент времени - ссылки необходимо обновить
  11. ^ Sainter, P (10-13 сентября 2000). «УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ ПРОДУКТА В ИНЖЕНЕРНЫХ СИСТЕМАХ, ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ» . Материалы технической конференции по проектированию DETC'00ASME 2000 и конференции «Компьютеры и информация в машиностроении» . Проверено 4 июля 2014 года .
  12. ^ «MOKA: структура для структурирования и представления инженерных знаний» . Esprit Project. Архивировано 22 апреля 2004 года . Дата обращения 5 июля 2014 .CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )
  13. ^ Кендал, SL; Крин, М. (2007), Введение в инженерию знаний , Лондон: Springer, ISBN. 978-1-84628-475-5, OCLC  70987401
  14. ^ Левеск, Гектор; Рональд Брахман (1985). «Фундаментальный компромисс в представлении знаний и рассуждении» . В Рональде Брахмане и Гекторе Дж. Левеке (ред.). Чтение в представлении знаний . Морган Кауфманн. п. 49 . ISBN 978-0-934613-01-9. Хорошая новость в сведении обслуживания KR к доказательству теорем состоит в том, что теперь у нас есть очень четкое, очень конкретное представление о том, что должна делать система KR; Плохая новость заключается в том, что также ясно, что услуги не могут быть предоставлены ... решить, является ли предложение в FOL теоремой ... неразрешимо.
  15. ^ Уилсон, Уолтер. «Язык инженерного проектирования» (PDF) . step.nasa.gov . Локхид Мартин . Проверено 4 июля 2014 года .
  16. ^ "Genworks" . genworks.com . Проверено 4 июля 2014 года .
  17. ^ «Спецификация языка GDL» .
  18. ^ "Услуги KBE для PLM RFP" . omg.org . Группа управления объектами. 2006 . Проверено 4 июля 2014 года .
  19. ^ "Спецификация услуг автоматизированного проектирования" . omg.org . Группа управления объектами. Январь 2005 . Проверено 4 июля 2014 года .
  20. ^ «Автоматизация проектирования - Создание 2D-чертежей и 3D-моделей для продажи | Tacton» . Тактон . Проверено 20 июня 2018 .
  21. ^ «Подробная информация о продукте» . solidworks.com . Проверено 20 июня 2018 .
  22. ^ «Tacton Design Automation | Сертифицированные приложения | Сеть разработчиков Autodesk» . Проверено 20 июня 2018 .

Внешние ссылки