Sistemas Expertos

15 Mar

Deep Blue (Azul Profundo)

Fue un ordenador de IBM que jugaba ajedrez. Se remonta a los años 1985, cuando el estudiante Feng-hsiung Hsu comenzó a desarrollar un jugador de ajedrez computarizado llamado “Chiptest”, pero el proyecto propiamente tal comenzó en 1989 IBM.
El equipo que se formó en IBM pasó a denominarse The Deep Blue Team y enfrento este problema con un clásico dilema de investigación de cómo desarrollar un jugador de ajedrez computarizado que testeara a los mejores campeones en esta disciplina del mundo. Los cientificos del proyecto fueron: Hsu Feng-Hsiung, Murray Campbell, Joseph Hoane, Jerry Brody y Tan Chung-Jen. Ellos mencionaron que aplicaron el toque humano, es decir que tuvieron la asesoria todo el tiempo del maestro de maestros en ajedrez, Joel Benjamin. Su principal característica era la “previsión” y “valoración” de las jugadas a un gran nivel de profundidad.

Deep Blue fue el primer ordenador que venció a un Campeón del Mundo vigente, Garry Kasparov. Esto ocurrió el 10 de febrero de 1996, en una memorable partida. Sin embargo, Kasparov ganó 3 y empató 2 de las siguientes partidas, derrotando a Deep Blue por 4-2. El encuentro concluyó el 17 de febrero de 1996.
El sistema saca su fuerza de juego principalmente en la fuerza bruta que calcula el sistema central. Era una computadora de procesamiento paralelo masivo basada en el RS/6000 con 30 nodos, cada uno con 30 microprocesadores P2SC de 120 MHz, ampliados con 480 procesadores VLSI de uso especial, especializados en ajedrez. El programa de ajedrez fue escrito en lenguaje C y corrió bajo el sistema operativo AIX. Era capaz de calcular entre doscientas y trescientas posiciones por segundo, dos veces más rápido que la versión de 1996. En junio de 1997, Deep Blue era el 259º superordenador más poderoso, capaz de calcular 11,38 gigaflops, aunque toda esta potencia no estaba pensada en realidad para jugar al ajedrez. Deep Blue, está conformada por dos modulos de 1.90 metros de altura, durante los juegos, los dos modulos se comunican entre si a traves de interruptores y envian la informacion de sus calculos, por medio de lineas telefonicas, a un unidad central que tiene un monitor de video.

En mayo de 1997, ganó el encuentro a 6 partidas por 3’5-2’5, lo que lo convirtió en el primer ordenador en derrotar a un campeón del mundo vigente, en un encuentro con ritmo de juego de torneo estándar. El encuentro concluyó el 11 de mayo.

El ruso Garry Kasparov, para muchos el mejor ajedrecista de todos los tiempos, justificó su derrota ante Deep Blue por el miedo que le causó esa maquina. “Es verdad, me asusta que una computadora juegue con un nivel superior a todos los ordenadores y al de casi todos los hombres”.

Enlaces relacionados:

Historia de Deep Blue

Diario del Navegantea

Deep Blue vs. Kasparov


Weka ( Waikato Environment for Knowledge Analysis)

WEKA es una herramienta de aprendizaje automático y data mining, escrita en lenguaje Java, desarrollada en la Universidad de Waikato  de Nueva Zelanda, distribuida de forma gratuita y publicada bajo licencia GPL lo cual ha impulsado que sea una de las suites más utilizadas en el área en los últimos años.
Posee un conjunto de librerias JAVA para la extracción de conocimientos desde bases de datos, y tiene las siguientes características:
·  Diversas fuentes de datos (ASCII, JDBC).
·  Interfaz visual basado en procesos/flujos de datos (rutas).
·  Distintas herramientas de minería de datos: reglas de asociación (a priori,  Tertius, …), agrupación/segmentación/conglomerado (Cobweb,  EM y  k-medias), clasificación (redes neuronales, reglas y árboles de decisión, aprendizaje Bayesiona) y regresión (Regresión lineal, SVM..).
·  Manipulación de datos (pick & mix, muestreo, combinación y separación).
·  Combinación de modelos (Bagging, Boosting …)
·  Visualización anterior (datos en múltiples gráficas) y posterior (árboles, curvas ROC, curvas de  coste..).
·  Entorno de experimentos, con la posibilidad de realizar pruebas estadísticas (t-test)

APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ROBÓTICA

Introducción al Weka

Descargar Weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka

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