CSP aplicados a la diagnosis basada en modelos

Abstract

En las ´ultimas d´ecadas, parte de la comunidad cient´ıfica ha dedicado sus esfuerzos al desarrollo de una metodolog´ıa para la diagnosis de sistemas desde el campo de la Inteligencia Artificial. Dicha metodolog´ıa se denomina diagnosis basada en modelos, y cubre un amplio abanico de posibilidades. Se parte de un modelo expl´ıcito del sistema a diagnosticar y a partir de ´el se razona sobre la identificaci´on de los subsistemas que generan fallos, utilizando para ello los valores de las entradas proporcionadas y las salidas captadas del sistema. En cualquier proceso de producci´on o desarrollo es importante tener un control sobre los fallos en componentes o procesos. La diagnosis permite controlar estas irregularidades, lo que conlleva a los sistemas que la incorporan una mayor seguridad y reducci´on de costos. Algunos modelos utilizados en ingenier´ıa se han basado en la programaci´on l´ogica con restricciones (CLP) para obtener la diagnosis de un sistema. En este art´ıculo proponemos la metodolog´ıa necesaria para poder plantear la diagnosis de un sistema como un problema de satisfacci´on de restricciones (CSP). De esta forma, ser´a posible incorporar al proceso de generaci´on de la diagnosis de un sistema, los avances y optimizaciones que se han alcanzado en el campo de la b´usqueda de soluciones para problemas CSP. Plantear un problema de diagnosis de esta forma abre tambi´en la posibilidad de aplicar la diagnosis a otros campos, como por ejemplo la diagnosis del software. La diagnosis del software permite identificar y localizar el origen de los errores de un desarrollo software. Un programa tendr´a un error si no existe concordancia entre los resultados especificados como correctos y los resultados observados tras la ejecuci´on.

In the last decades, model-based diagnosis has been an active research topic for the Artificial Intelligence community. It uses the explicit model of a system, the system inputs and the measured system outputs, in order to identify the subsystems that can generate faults. The system or the process that incorporates diagnosis may reduce costs and provide more security. Some models used in engineering are based on constraint logic programming (CLP) in order to obtain the system diagnosis. In this paper we propose a methodology for the system diagnosis as a constraint satisfaction problem (CSP). Using this methodology it is possible to incorporate, the advances and optimizations achieved for the search of solutions in CSP. This methodology also offers the possibility of applying diagnosis to other areas, such as software diagnosis. Software diagnosis allows the identification of the program bugs. A bug occurs when there is not matching between the specified results and the observed results after a program execution.