Средства разработки экспертных систем с интеллектуальным ядром на базе ИНС-моделей при использовании облачных технологий

УДК 519.95

СРЕДСТВА РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ЯДРОМ НА БАЗЕ ИНС-МОДЕЛЕЙ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

© А.А. Арзамасцев, В.Ю. Маркеев, Н.А. Зенкова, О.В. Крючин

Ключевые слова: облачные технологии; автоматизированная технология; экспертные системы; искусственная нейронная сеть; интеллектуальное ядро; распределенный ввод данных; механизмы удаленного доступа. Приведены основные идеи разработки интеллектуальных экспертных систем на основе ИНС-моделей в виде «облачного сервиса».

В настоящее время во многих областях деятельности, таких как индустрия, экономика, социальные науки, прогнозирование в естественных и технических науках и др., используются экспертные системы (ЭС). Принципы разработки таких систем приведены в литературе, например [1-2].

Экспертные системы могут быть построены с использованием следующих принципов: на основе правил математической логики; на основе физичных математических моделей; на основе математических моделей, построенных по эмпирическим данным.

В работах [2-3] показано, что третий тип экспертных систем, использующий в качестве интеллектуального ядра искусственные нейронные сети (т. н. ИНС-модели), имеет определенные преимущества, а именно: такая ЭС легко адаптируется к эмпирическим данным из разных предметных областей; технология ее создания обладает относительной независимостью от предметной области; ЭС отличается значительной гибкостью и способна решать задачи классификации, прогнозирования и др. [2-3].

Однако процесс построения таких ЭС представляет собой значительную трудность как с точки зрения подготовки данных, так и с точки зрения формирования структуры ИНС-модели и ее обучения. Существенны также и значительные затраты времени на обучение ИНС-модели.

В проекте «Разработка автоматизированной технологии и программно-технологического комплекса для построения экспертных систем для различных сфер деятельности, включающей оригинальные способы и программные механизмы разработки экспертных систем, поддерживающих распределенный ввод данных, параллельные вычисления и имеющих интеллектуальное ядро, основанное на нейросетевых моделях» (программа СТАРТ, Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере) нами разработана технология построения экспертных систем с интеллектуальным ядром на базе ИНС-моделей, поддерживающих распределенный ввод данных и интеллектуальное ядро на базе искусственных нейронных сетей с их параллельным обучением, позволяющих создавать экспертные системы для различных сфер деятельности [4].

Данная технология прошла апробацию при построении экспертных систем для промышленного и медицинского объектов [4].

Программный комплекс состоит из б подсистем: Manager - подсистема управления; ANNBuilder - подсистема построения MHC-модели; ANNExecutor - подсистема эксплуатации MHC-модели; DB - база данных; UserMediator - подсистема взаимодействия с пользователями; Logger - подсистема сбора логов.

^гласно разработанной модели, программный комплекс состоит из двух подсистем: информационная подсистема (веб-сервер, осуществляющий взаимодействие с пользователями по эксплуатации экспертной системы и с экспертами для распределенной загрузки входных данных для последующего обучения и контроля функционирования системы, а также база данных) и интеллектуальная подсистема (кластер, выполняющий построение первичной KHC-модели, ее последующее обучение и изменение структуры и характеристик по параллельным алгоритмам).

Cущественным недостатком предлагаемого инструментария является значительная доля интеллектуального труда при разработке ЭС Для разработки каждой экспертной системы нужно всегда идти по индивидуальному пути: сначала следует выбирать способ и принципы построения интеллектуальной модели, которые определяются в зависимости от количества поступающих данных, от частоты их поступления, скорости накопления, количественных переменных и многих других факторов. ЭC может быть создана при использовании персонального компьютера или кластерной вычислительной системы, можно также организовать пересылку данных на кластер для обучения. Таким образом, необходимо констатировать, что существует значительное число вариантов этой технологии, и выбор конкретного варианта зависит от многих факторов.

Указанные обстоятельства создают значительные неудобства при разработке Э& необходимо обладать значительным опытом, профессиональными знаниями и умениями. Определенные трудности несет и эксплуатация такой экспертной системы, потому что здесь нужны инженеры, которые поддерживают сетевые механизмы функционирования, взаимодействия программы с интерфейсом пользователя и с другими тех-

ническими устройствами, например с удаленными терминалами, и т. д.

Поэтому было бы желательно разработать такой инструментарий, посредством которого любой пользователь - представитель конкретной предметной области, где наиболее часто используются экспертные системы, обладающее определенным набором данных, которые характеризуют предысторию поведения объекта, мог бы разработать для себя экспертную систему, не вдаваясь в детали технологических приемов ее построения.

В настоящее время значительный интерес представляют тенденции по предоставлению программного обеспечения как сервиса в виде облачных приложений. Было бы замечательно, чтобы каждый пользователь, независимо от профессиональных компетенций и сферы деятельности, мог без особого труда создать для себя экспертную систему под собственные нужды, пользуясь таким сервисом.

Таким образом, основная идея предлагаемого подхода заключается в том, чтобы адаптировать наши разработки в области экспертных систем [2-4] к реалиям облачных технологий. Ключевым моментом здесь является то, что единый программный комплекс, единые алгоритмы и структуры организации взаимодействия будут обслуживать сколь угодно большое количество различных экспертных систем и различных пользователей, независимо от их географического положения.

Данное приложение представляется как многопользовательская среда, расположенная на удаленном сервере, взаимодействующая с пользователями по HTTP (HTTPS) протоколу. Основными средствами реализации информационной подсистемы предполагаются: веб-сервер Apache, язык PHP, CУБД MySQL (в частности, технология Stored Routines).

Конечный пользователь сможет, не вдаваясь в технические особенности, доверить процесс построения экспертной системы автоматизированному программному комплексу, что немаловажно для неподготовленных пользователей.

Обучение сети, наиболее ресурсоемкий процесс, будет осуществляться на отдельном кластере, на который будут приходить задания от автоматизированной системы и выстраиваться в очередь.

Актуальные MHC-модели хранятся в базе данных системы и доступны для эксплуатации в режиме реального времени как через личный кабинет, так и через отдельный АПИ-интерфейс, что позволит использовать возможности экспертных систем посредством любого устройства, имеющего доступ в Интернет.

Аналогичный подход планируется и при загрузке тренировочных данных: не только громоздкими массивами через пользовательский кабинет, но и посредством АПИ-интерфейса последовательно по мере поступления свежей информации.

Данная облачная экспертная система на базе ИНС-моделей сделает средства экспертных систем и нейронных сетей доступнее и полезнее для конечных пользователей и удобнее в плане обслуживания и использования.

Таким образом, данная идея облачной платформы для экспертных систем представляется нам весьма перспективной. Дальнейшая разработка и реализация данной идеи будет целью нашего следующего проекта.

ЛИТЕРАТУРА

1. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. М.: Изд-во Вильямс, 2007.

2. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А., Неудахин А.В. Разработка экспертной системы с развивающимся интеллектуальным ядром на базе ИНС-моделей // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2010. Т. 15. Вып. 6. С. 1849-1857.

3. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А., Неудахин А.В. Формализация проблемы разработки экспертной информационной системы с развивающимся интеллектуальным ядром на базе ИНС-моделей // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2010. Т. 15. Вып. 1. С. 287-290.

4. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А., Неудахин А.В., Крючин О.В., Ква-шенкин Д. О., Банников С.С. Разработка автоматизированной технологии и программно-технологического комплекса для построения экспертных систем для различных сфер деятельности, включающей оригинальные способы и программные механизмы разработки экспертных систем, поддерживающих распределенный ввод данных, параллельные вычисления и имеющих интеллектуальное ядро, основанное на нейросетевых моделях: отчет о НИОКР (государственный контракт № 8894р/14330 от 11.04.2011). Номер государственной регистрации 01201174429. Тамбов: Общество с ограниченной ответственностью «Научно-производственная компания ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ», 2012. 107 с.

Поступила в редакцию б июня 2012 г.

Arzamastsev A.A., Markeev V.Yu., Zenkova N.A., Kryuchin O.V. TOOLS OF EXPERT SYSTEMS DEVELOPMENT WITH INTELLECTUAL CORE BASED ON ANN-MODELS USING CLOUD TECHNOLOGIES

The basic idea of development of intelligent expert systems based on ANN models in the form of a “cloud service” is considered.

Key words: cloud technologies; automated technology; expert systems; artificial neural networks; intelligent core; distributed data entry; remote access mechanisms.