PDF de programación - Base de datos inteligente

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BASE DE DATOS INTELIGENTE.



Reserva Científica del Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas. San José de las Lajas,

Ing. Juliet Díaz Lazo

Mayabeque, Cuba.
[email protected].


Resumen

Este artículo tiene como objetivo fundamental detallar el conjunto teórico mediante el
cual pueda manipularse una base de datos relacional de manera transparente, extra-
yendo conocimientos a partir del análisis de estructuras simples, interrelacionando
procesos de adquisición de datos con procesos de inferencia, en suma, consolidar un
punto de partida en la representación y manipulación semántica de las aplicaciones
avanzadas. En las bases de datos inteligentes se concentra la evolución e integración
de las bases de datos relacionales - activas y las técnicas avanzadas para la búsque-
da, recuperación y procesamiento de la información en el área de los sistemas exper-
tos y la inteligencia artificial.

Palabras claves: base de datos inteligentes, sistema experto, sistema gestor de base
de dato, representación del conocimiento, inteligencia artificial.

Introducción.

Las nuevas tecnologías de la información han permitido a los desarrolladores del soft-
ware responsables de administrar base de datos estudiar e incorporar nuevas herra-
mientas que le permitan acceder y manipular eficientemente los datos almacenados en
las mismas multiplicado su nivel de exigencia, realizando un análisis mas profundo
para responder eficientemente a consultas no planificadas realizando distintas opera-
ciones entre los datos estructurados y los no estructurados. Dando lugar a las base de
datos inteligentes en el que se relaciona la inteligencia artificial con los sistemas rela-
cionales activos.
La Base de Datos Inteligente, precisa del desarrollo de un sistema que posea la capa-
cidad de gestionar conocimiento complejo a través del procesamiento de datos sim-
ples, provenientes tanto de ficheros controlados de forma autónoma como de un
SGDB (Sistema Gestor de Bases de Datos); incorporar la capacidad de utilizar la ex-
periencia en un dominio particular de aplicación para resolver clases de problemas
dentro del dominio.
En el desarrollo de nuestra investigación especificaremos sobre el conjunto de indica-
dores involucrados en la arquitectura de bases de datos, dando cuenta de la evolución
de los SGDB, el impacto de las tecnologías aplicadas a la inteligencia artificial en la
representación del conocimiento.

Sistema Gestor de Base de datos (SGBD)

Un sistema gestor de base de datos se define como el conjunto de programas que
administran y gestionan la información contenida en una base de datos. Ayuda a reali-
zar acciones como la definición, el mantenimiento de la integridad, el control de la se-
guridad y privacidad, y la manipulación de los datos dentro de la base de datos.[1]

Clasificación de los (SGBD)

SGBD Relacionales: El modelo de datos relacional fue presentado por Codd en 1970
y se basa en la representación del universo del discurso mediante el álgebra relacio-

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nal. Codd, que era un experto matemático, utilizó una terminología perteneciente a las
matemáticas, en concreto de la teoría de conjuntos y de la lógica de predicados [2].
Este modelo es fundamental porque dio origen a los primeros sistemas comerciales de
SGBD-Relacional que son los que dominan el mercado de bases de datos.
Los SGBD construidos sobre el modelo relacional se caracterizan, por las estructuras
de datos, los operadores asociados y los aspectos semánticos.

SGBD Semánticas: Cuando una base de datos es sometida a un proceso de reinge-
niería, la información en bruto debe considerarse consiste en los objetos existentes y
los vínculos que pueda haber entre ellos. Por ejemplo, la relación ALUMNO(Id, Nom-
bre, IngresoFecha) en una base de datos de una universidad consta en principio de 4
objetos (la relación y sus tres atributos) y los vínculos entre los objetos: por ejemplo,
existe una vinculación "es atributo de" entre cada atributo y la relación. La especifica-
ción semántica se almacena en una base de datos semántica (SDB), a los efectos de
ser procesada por los algoritmos de conceptualización encargados de generar un mo-
delo conceptual [3].

SGBD Activas: Un sistema de bases de datos activas es un sistema de gestión de
bases de datos (SGBD) que contiene un subsistema que permite la definición y la ges-
tión de reglas de producción, (reglas activas). Las reglas siguen el modelo evento–
condición–acción (modelo ECA): cada regla reacciona ante un determinado evento,
evalúa una condición y, si ésta es cierta, ejecuta una acción, es decir manejan la vigi-
lancia de condiciones (con disparadores y alertas) cuando ocurren sucesos predefini-
dos. Desde el punto de vista funcional, vigila condiciones disparadas por sucesos que
representan acciones de bases de datos. La ejecución de las reglas tiene lugar bajo el
control de un subsistema autónomo, denominado motor de reglas, que se encarga de
detectar los eventos que van sucediendo y de planificar las reglas para que se ejecu-
ten [4]. Mediante los sistemas de bases de datos activas se hace posible la integración
de distintos subsistemas (control de accesos, gestión de vistas, entre otros.) y se ex-
tiende el ámbito de aplicación de la tecnología de bases de datos a otro tipo de aplica-
ciones.
Uno de los problemas que ha limitado el uso extensivo de reglas activas, a pesar de su
potencial para simplificar el desarrollo de bases de datos y de aplicaciones, es el
hecho de que no hay técnicas fáciles de usar para diseñar, escribir y verificar reglas.
Por ejemplo, es bastante difícil verificar que un conjunto de reglas es consistente, es
decir, que no se contradice. También es difícil garantizar la terminación de un conjunto
de reglas bajo cualquier circunstancia. Para que las reglas activas alcancen todo su
potencial, es necesario desarrollar herramientas para diseñar, depurar y monitorizar
reglas activas que puedan ayudar a los usuarios en el diseño y depuración de sus re-
glas.

SGBD Deductivas: Un Sistema de Bases de Datos que tenga la capacidad de definir
reglas con las cuales deducir o inferir información adicional a partir de los hechos al-
macenados en las bases de datos se llama Sistema de Bases de Datos Deductivas.
Una base de datos deductiva es, en esencia, un programa lógico; mapeo de relaciones
base hacia hechos, y reglas que son usadas para definir nuevas relaciones en térmi-
nos de las relaciones base y el procesamiento de consultas.

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Una Base de Datos Deductiva (BDD) utiliza dos tipos de especificaciones:

 Los hechos se especifican de manera similar a como se especifican las rela-
ciones, excepto que no es necesario incluir los nombres de los atributos. En
una BDD, el significado del valor del atributo en una tupla queda determinado
exclusivamente por su posición dentro de la misma.

 Las reglas se parecen un poco a las vistas relacionales. Especifican relaciones
virtuales que no están almacenadas realmente, pero que se pueden formar a
partir de los hechos aplicando mecanismos de inferencia basados en las espe-
cificaciones de las reglas. La principal diferencia entre las reglas y las vistas es
que en las primeras puede haber recursividad y por tanto pueden producir vis-
tas que no es posible definir en términos de las vistas relacionales estándar.
Las BDD buscan derivar nuevos conocimientos a partir de datos existentes proporcio-
nando interrelaciones del mundo real en forma de reglas. Utilizan mecanismos internos
para la evaluación y la optimización.[5].

SGBD Relacional Difusa: Una solución que aparece recurrentemente en los trabajos
de investigación actuales en esta área es la fusión de los sistemas manejadores de
bases de datos relacionales con la lógica difusa, lo que da lugar a los que se conoce
como sistemas manejadores de bases de datos difusas o FRDBMS (por sus siglas en
ingles, Fuzzy Relational Database Management System).Un sistema basado en reglas
difusas es un sistema basado en reglas donde la lógica difusa es utilizada como una
herramienta para representar diferentes formas de conocimiento acerca del problema
a resolver, así como para modelar las interacciones y relaciones que existen entre sus
variables. Debido a estas propiedades, los sistemas basados en reglas difusas han
sido aplicados de forma exitosa en varios dominios en los que la información vaga o
imprecisa emerge en diferentes formas [6].
Actualmente, el modelo relacional no permite el procesamiento de consultas del tipo
“Encontrar a todos los gerentes cuyo sueldo no sea muy alto” dado que ni el cálculo ni
el álgebra relacional, que establecen el resultado de cualquier consulta como una nue-
va relación, tienen la capacidad de permitir consultas de una manera difusa.
El problema de la implementación de los sistemas manejadores de bases de datos
difusas ha sido tratado en dos vertientes principales:


1. Iniciar con un sistema manejador de bases de datos relacionales con informa-
ción precisar y desarrollar una sintaxis que permita formular consultas impreci-
sas, lo cual da origen a extensiones SQL con capacidades de manejar la im-
precisión.



2. Construir un FRDBMS prototipo que implemente un modelo concreto d