Revista Farmabiotec - Número 17

76 farmaBIOTEC #17 Experto es, o intenta ser, una copia informática de un experto humano. Llegados a este punto, debemos pasar, seguidamente, a hablar sobre Redes de Reglas, herramienta, como bien sabemos, pionera en IA y que constituye una estrategia informática para almacenar el conocimiento, distinguiendo el mismo en dos partes diferentes: “premisa” y “conclu - sión”. El par premisa-conclusión puede recibir también otras denominaciones como antecedente-consecuente o condición-acción (Cuena y col, 1986). A su vez, la premisa consta del condicional “si” y de una expresión lógica, cons - tituida por una o varias ternas objeto-atributo-valor, unidas por los operadores lógicos “y”, “o” y “no”. La conclusión consta del adverbio “entonces” y de una expresión lógica (Castillo y Álvarez, 1989). Podemos encontrar Sistemas Expertos más sencillos en los que las ternas objeto-atri - buto-valor son sustituidas por parejas atributo-valor, o lo que es lo mismo, variable-hecho, y en las que únicamente se emplee el operador “y” para unir premisas. Ya conocemos un poco más sobre los primeros siste- mas de IA, basados en Redes de Reglas. No obstante, ¿qué herramienta de IA se emplea principalmente en la actuali - dad para resolver los problemas de la Biotecnología citados en los primeros párrafos de este texto? Como hemos ido ya introduciendo, las Redes Neuronales son muy importan - tes en IA aplicada a Biotecnología. Una Red Neuronal sería un Sistema Experto, o modelo de IA, que toma decisio - nes de forma similar a como lo haría un cerebro humano, empleando para ello procesos que simulan la forma de actuar de las neuronas, de ahí su nombre. Para ello las Redes Neuronales “aprenden” a partir de un entrenamiento proporcionado por una amplia biblioteca de datos, a dife - rencia de las Redes de Reglas, que manejan reducidas Bases de Conocimiento, con reglas muy definidas y acota - das, lo que puede limitarlas. Las Redes Neuronales llegan, en consecuencia, más allá de donde lo hacen los limitados algoritmos de las herramientas pioneras en lA y por ello hoy en día su uso está ampliamente extendido y cada vez más normalizado.cientes. Bibliografía • “Inteligencia Artificial: Sistemas Expertos”. Cuena, J., Fernándes, G., López, R. y Verdejo, M.F. (1986). • “Sistemas Expertos. Aprendizaje e incertidumbre”. Castillo, E. y Álvarez, E. (1989). • “Aplicación de los Sistemas Expertos en agricultura”. González, J.L. y Recio, B. (1996). • “Introducción a la Inteligencia Artificial y los Sistemas Expertos”. Lasala, P. (1994). • “UEberwachung des Verlaufs eines alkoholischen (Bierwuerze-) Gaerungsprozesses durch ein auf Regelnetzen basierendes Expertensystem”. Navarrete, G., Barreras, D. y Peris, M. (2002). • “Equipo y método en línea para la detección, determina - ción de la evolución, cuantificación y control dinámico de biomasa microbiana y otras sustancias que absorben a lo largo del espectro visible durante el desarrollo de procesos biotecnológicos”. Navarro, J.L., Picó, J., Picó, E., Bruno, J.M., Cuenca, E. y Barreras, D. (2002). • “A new sensor for absorbance measurement”. Navarro, J.L., Barreras, D, Picó, J., Picó, E. y Romero, J. (2004). Inteligencia artificial