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La Electrónica Industrial innovación permanente Redes para la automatización y control de procesos industriales Las redes de comunicación orientadas a aplicaciones de automatización y control de procesos presentan no pocas exigencias específicas, lo que ha llevado a una gran variedad en los desarrollos existentes hasta la fecha. La interconexión de redes, necesaria para la gestión integral de la producción automatizada, plantea la necesidad de su normalización sin que pierdan su capacidad de respuesta a dichas exigencias. Escribe nuestro compañero JOSÉ MANUEL VILLALBA Electrónica Industrial innovación permanente La creciente aplicación de la electrónica y la informática en el control y la automatización de los procesos industriales está planteando nuevas demandas en el terreno de las comunicaciones. Los diversos equipos utilizados, tales como reguladores, autómatas programables industriales API, controladores de robots o equipos de medida, adquisición de datos y supervisión realizan cada vez tareas más complejas y desde luego, se precisa una actuación coordinada de los mismos de cara a optimizar el rendimiento del proceso y facilitar la gestión del mismo. En casos muy sencillos es posible lograr esta coordinación entre los diferentes automatismos utilizando como medio de intercambio los mismos órganos de entrada salida de que disponen para el control del proceso. Así por ejemplo, un API podrá avisar a otro de que ha terminada una tarea activando una salida binaria. En casos más complicados esta solución puede ser insuficiente. Si el API está dotado de una vía de comunicaciones normalizada, es posible hacer uso de ella para intercambiar la información necesaria. Es frecuente que los equipos dispongan de tal vía, normalmente realizada de acuerdo con las recomendaciones V24V2B del CCITT o RS232C de EIA. Esta solución, sin embargo, es también limitada en varios aspectos en primer lugar, esta clase de vía de comunicación está prevista para su funcionamiento punto a punto, no adaptándose bien para interconectar múltiples equipos además, no está recomendado su uso a distancias superiores a los 15 metros por último, suele ser difícil programar su funcionamiento para cada aplicación concreta, con los altos costes que ello genera. La solución más general y eficiente para interconectar los diferentes equipos electrónicos utilizados en un proceso industrial es la implantación de una red de comunicación digital diseñada específicamente para este tipo de aplicación. En lo que sigue me referiré a este tipo de redes como Redes Industriales de Control y Automatización RICA. Los principales requisitos exigidos a las RICA, son los siguientes Número de terminales muy variable, dependiendo de la aplicación, y que tiende a aumentar con el abaratamiento relativo de los circuitos asociados a la función de comunicación. Una red debe permitir la interconexión de hasta varias decenas de equipos, y es conveniente que las redes puedan conectarse entre sí. Distancia muy variable entre terminales, dependiendo del tipo de explotación, que pueden ser tan dispares como un taller de fabricación de piezas y una red de abastecimiento de aguas, por ejemplo. Esto obliga a prever una diversidad de medios de transmisión que permita responder a las diferentes exigencias planteadas. Velocidad de transmisión moderada, ya que no se intercambian grandes volúmenes1 de información. En las redes actuales suele estar entre 19.200y 60.000 baudios aproximadamente. Medio de transmisión adaptado al ambiente industrial que puede exigir a veces una protección especial contra atmósfera corrosiva o deflagrante, humedad, interferencias electromagnéticas, etc. Es conveniente dotar a la red de varios posibles medios cable, radio, fibra óptica}, para poder cumplir en cada caso los requisitas particulares demandados. Gran seguridad de funcionamiento en determinadas aplicaciones, exigida, bien para protección de las personas e instalaciones caso de una central nuclear, bien por motivos puramente económicos, por ejemplo el elevado coste que puede suponer la interrupción del proceso. Organización de la red que facilite el acceso a la información desde los terminales programables conectados, en particular los autómatas programables industriales. Estos deberán estar dotados de instrucciones sencillas para el manejo de la información intercambiada a través de la red, de el programador no necesite conocer mecanismos Nados LAS REDES ACTUALES Las exigencias enumeradas han dado lugar a una serie de redes específicas, desarrolladas por los fabricantes de equipos de control industrial para la interconexión de los mismos. Los sistemas actuales orientados al control de procesos y, más específicamente, a la interconexión de autómatas programables industriales, ofrecen las siguientes características Configuración multipunto, permitiendo conectar sobre la misma línea un número moderado de terminales usualmente entre 16 y 64 como máximo. BIT71 La Electrónica Industrial innovación permanente El medio de transmisión suele ser uno o dos pares de conductores apantallados, aunque a veces se utiliza el cable coaxial y muy raramente la fibra óptica. En lo referente a la organización funcional de la red, existen dos soluciones diferentes jerarquizadas permiten la conexión de un controlador {que puede ser ü ordenador o un terminal especializado que ordena todas las transferencias de información a través de la red. Las redes no jerarquizadas pueden transportar información directamente entre cualquier par de terminales. En lo referente al control mediante los programas de aplicación de los API del flujo de información en la red, existen dos modalidades En la primera de ellas, cualquier API puede emitir un mensaje indicando la identificación del equipo al que va destinado. Este método puede usarse en redes no jerarquizadas, pero también es posible usarlo en redes jerarquizadas. En este último caso, el equipo controlador que puede ser un equipo especial, un ordenador o un API es el único autorizado a emitir ciertos tipos de mensajes. El segundo método para la organización del flujo de información es el de página común. En este caso la información intercambiada es un bloque o página dividida en zonas disjuntas, de forma que cada zona puede ser escrita por un único terminal de la red, y leída por cualquiera. Este método es utilizado solamente en redes no jerarquizadas, y permite un manejo muy sencillo por parte del programa de usuario, ya que bastan para ello instrucciones simples de lectura y escritura. LAS REDES FUTURAS Qué tendencias marcarán la evolución inmediata de las redes de comunicación orientadas al control de procesos industriales Previsiblemente, estas redes evolucionarán en cuanto a extensión, diversificación de medios físicos de transmisión, normalización e Integración con otras redes. Las redes Industriales de Control y Automatización extenderán su aplicación en e inmediato futuro, dada la creciente implantación de automatismos electrónicos pero también porque permiten optimizar la utilización de los mismos y facilitan la gestión del proceso productivo. La diversificación de medios físicos de transmisión es obligada por las razones ya expuestas anteriormente. Para distancias superiores a los dos o tres kilómetros, el uso de algún tipo de modulación, con transmisión por cable o radio será necesario, mientras que en distancias menores podrá transmitirse en banda base. La utilización de la fibra óptica, por otro lado, será mayor en el futuro para todo tipo de distancias, allí donde la aconsejen sus características inherentes de inmunidad al ruido y descargas eléctricas, ausencia de radiación, aislamiento, ancho de banda, etc. La Electrónica Industrial innovación permanente La tendencia 3 la normalización es obligada para permitir la interconexión de equipos a las redes, y de redes entre sí, lo que hoy sólo puede hacerse mediante el uso de adaptadores, realizados en hardware o en software, solución antieconómica que constituye un pesado lastre para la extensión de las RICA. Sin embargo, no es previsible una normalización a corto plazo de estas redes. Los avanzados trabajos de normalización que se están realizando en el terreno de las redes locales para aplicaciones informáticas por la ISO y el IEEE no serán válidos, previsiblemente, para las RICA, dados los diferentes requerimientos de estas últimas, y sobre todo por el elevado coste de las soluciones adoptadas para las primeras. Téngase en cuenta que las aplicaciones informáticas se orientan hacia elevados ritmos de transmisión 10 Mbits segundo o superiores y la utilización de métodos de acceso complicados detección de colisión o maestro flotante por pase de testigo para optimizar el ritmo de transferencia útil a través de la red. Dado que en las RICA no es necesario alcanzar tan elevados ritmos, pueden emplearse velocidades de transmisión más bajas y métodos de acceso menos complejos, con la economía consiguiente. Sin embargo, los trabajos realizadas sobre redes locales informáticas probablemente constituyen la base para futuras normalizaciones de Redes Industriales de Control y Automatización, por varios motivos en primer lugar, la definición del modelo de capas elaborado para la estructuración de los procedimientos de transmisión a través de las redes locales es perfectamente cable a las RICA en segundo lugar, los procedimientos definidos para determinadas capas del modelo podrían ser también aplicables a estas redes. Por último, es claro que en el futuro las redes de comunicación orientadas al control de procesos formarán parte de otras redes más amplias, que tratarán de forma global información relativa a todas las etapas de la producción. Así, por ejemplo, podrían tratarse en una misma red los datos de gestión de materiales, archivo de información técnica, centro de diseño asistido por ordenador y otros junto con los relativos a las unidades de producción. Tales Redes Integradas de Control y Gestión deberán estar organizadas en varios niveles. El nivel inferior estará ocupado por las redes que ligan directamente entre sí los equipos de control del proceso. El nivel superior puede estar constituido por una red local informática, a través de la cual se podría obtener información correspondiente a todas las actividades, controlar las diferentes unidades productivas de la empresa, analizar y optimizar estrategias a nivel de fábrica y facilitar en definitiva la gestión de la empresa. Es indudable, en resumen, que estas redes serán esenciales en la fábrica del futuro, donde las telecomunicaciones, la informática y la electrónica jugarán un destacado papel.

La Electrónica Industrial innovación permanente Bit ha reunido a expertos de sectores utilizada res de la electrónica en torno a una encuesta que aquí os ofrecemos. A todos ellos se les han hecho tres preguntas genéricas Qué importancia tiene la electrónica industrial en el momento actual en su sector Qué repercusiones puede producir la electrónica industrial en su sector y Qué exigencias o prestaciones habría que pedir a los equipos Estas fueron sus respuestas Qué solicita su sector de la Electrónica Industrial SECTOR ELÉCTRICO Luis Crespo ASINEL La penetración que de hecho está teniendo la electrónica Industrial en el sector electrónico está influyendo positivamente, dado el carácter del servicio público que desempeña en ámbitos tan diversos como la optimización de medios y costes, en facilitar información más completa y a tiempo, la calidad del servicio, la utilización más racional de la energía, las atenciones de áreas aisladas, etc. Hoy día no podrían concebirse los nuevos centros de generación o distribución sin la electrónica que llevan incorporada, estando precediéndose a la sustitución de los antiguos por sistemas más automatizados, entrándose en las aplicaciones básicamente informáticas. La repercusión de estos avanzados sistemas cabe valorarla bajo criterios técnicos en una mejora de la utilización de la energía primarla y distribución de la energía eléctrica generada, al estar el proceso de automatización de estos centros con criterios de optimización muy avanzados. También en el aspecto económico esas optimizaciones tienen su contribución siendo en general equipos con unos períodos de amortización relativamente bajos contribuyendo positivamente a la economía de servicio. La calidad del servicio, valorada en energía dejada de suministrar por averías, así como en el tiempo de respuestas ante las mismas, ha mejorado notablemente. Por último las condiciones de trabajo para los operadores ha sufrido asimismo una positiva transformación. Las exigencias y prestaciones a las empresas o equipos relacionados con esta área van en la línea de asegurar su fiabilidad y mantenibilidad así como el mantenerse al día con los requisitos cambiantes al ritmo del desarrollo tecnológico mundial. La flexibilidad frente a modificaciones así como su modularidad para permitir penetraciones progresivas es también deseable. Esta comunicación empresas de equipo Compañías Eléctricas, puede hacerse y de hecho se realiza a través de Asociaciones del Sector Eléctrico como por ejemplo ASINEL, de las que son socios las empresas más importantes de este ramo. La homologación y calificaciones funcionales de estos equipos debe ser requisito previo para su aplicación, por lo que sería muy positivo una mayor mentalización en este sentido de cara al nuevo marco comercial derivado de nuestra integración en la C.E.E. SECTOR SIDERÚRGICO Luis iniesta UNESID El sector siderúrgico, dedicado a la elaboración del acero, en todos sus grados, requiere un complejo número de instalaciones y de una gran dimensión, por la cantidad en materias primas y productos intermedios que necesita. Independientemente de lo anterior, hay que tener en cuenta que el proceso siderúrgico requiere elevadas temperaturas para su elaboración y en muchos casos el acero se transporta en estado líquido, por lo que la protección en el más amplio sentido de la palabra es un factor de vital importancia. La aplicación de la electrónica en el sector siderúrgico debe encaminarse al control de gestión en sus vertientes administrativa, presupuestaria y comercial, así como al control de proceso, donde el gran número de variables que intervienen, haciendo especial mención al control de calidad, así como la alta velocidad de respuestas requeridas, pueden resolverse satisfactoriamente con la electrónica. La crisis económica mundial, motivada por el crecimiento desmedido de los La Electrónica Industrial innovación permanente precios de las energías en 1973, ha distorsionado al sector siderúrgico ya que, no sólo caída de la demanda de acero ha incidido negativamente, sino el fuerte incremento en los costes de producción, por los precios tan elevados de la energía. Estos factores, obligan al sector a ajustarse a la nueva situación creada, y reestructurar sus medios de producción, mediante la incorporación de nuevas tecnologías, así como el cierre de unidades provocado por la reducción de los períodos de amortización, con el fin de obtener productividades elevadas, reducción costes y mayores especializaciones de producto y calidad. El control de los parámetros que implican estas nuevas formas de operación, necesariamente requiere la aplicación de la electrónica. Hasta la fecha, la introducción de la electrónica en el sector siderúrgico ha procedido en gran parte del exterior, al adquirir instalaciones que incorporaban estos elementos, pero el desarrollo de la industria electrónica nacional, así como el interés creciente del sector por sus múltiples aplicaciones, hará que las modificaciones obligadas por las tecnologías cambiantes, introduzcan en grado de participación elevado esta nueva tecnología al proceso siderúrgico. Independientemente de lo anterior, en la mayoría de las empresas siderúrgicas viene aplicándose desde hace años la informática, orientada principalmente en el área comercial al control de pedidos y la facturación, pero las ventajas de fiabilidad, velocidad de respuesta y de ahorro, impondrá su aplicación a múltiples campos no sólo específicos del sector, sino también de aplicación a otros sectores como pueden ser los transpones y almacenamientos, laboratorios, controles de pesaje y de temperaturas, desgastes de materiales fungibles, regulación de los sistemas de combustión, etc. Otras aplicaciones en tiempos recientes son el control de la marcha del horno eléctrico para la fusión de chatarras, y la regulación y control de los nuevos trenes de laminación, que distan enormemente de los sistemas de trabajo anteriores. Por otra parte, al depender en gran medida del mercado exterior, tanto para la exportación de productos acabados, como de la importación de materias primas, un control exhaustivo s inmediato de los costes de producción en toda su extensión, facilitará el conocimiento en cada momento de los márgenes posibles en los precios de venta. La introducción de la electrónica debe ser un hecho, y el sector siderúrgico debe empezar a buscar las aplicaciones que hasta la fecha no se realizan, ya que un proceso tan repetitivo optimiza su implantación. Como resumen, puede esperarse de la implantación de la electrónica unos menores costes de producción, al conseguir ventajas, mediante una optimizacíón energética, 3sí como en los de producción, una mayor racionalización de los stocks, de la gestión y de la comercialización, con la segundad de obtener un producto de más calidad, y de una mayor fiabilidad respecto a que se ofrece, a unos precios en consonancia a la tecnología actual. Finalmente, los contactos entre los sectores electrónico y siderúrgico, tienen que estrecharse y afianzarse, para que puedan conocerse no sólo las posibles aplicaciones de la nueva tecnología, sino que el estudio conjunto de los problemas, ensanchará más aún las perspectivas de aplicación, ya que se encontrarán posibilidades inmediatas desconocidas para unos pero ya experimentadas o resueltas por otros, sin olvidar la especificidad del sector siderúrgico respecto a las condiciones duras de trabajo en relaciona la temperatura, velocidad de proceso, así como otras derivadas de las grandes tensiones e intensidades de la energía eléctrica utilizada. Ei sector siderúrgico tiene firmes esperanzas de que la implantación paulatina de la electrónica en sus múltiples facetas de su proceso pueda ser una realidad, sobre todo en los momentos actuales, a estar en proceso de reconversión, magnífica oportunidad para alcanzar el grado de modernidad deseado, ante la inminente incorporación aja C.E.E. que nos brinda una ampliación de todo nuestro mercado, pero que lleva implícito una competitividad hasta ahora desconocida para nosotros. SECTOR CONSTRUCCIÓN Y MONTAJE INDUSTRIAL Pablo Morales Osete Dragados y Construcciones, S.A. La importancia de la electrónica industrial es muy elevada, pues hoy en día no se concibe una instalación industrial que no esté gobernada por un equipo electrónico en mayor o menor grado, tratando de eliminar tos relés y equipos móviles de control en todo lo posible, tanto en los sistemas lógicos o secuenciales como en el control de potencia, funciones y velocidad. El grado de introducción en la Industria es progresivo con una clara tendencia a imponerse de forma absoluta. Su introducción sólo está frenada por la necesidad de formación por parte del usuario, debido a que para algunas personas de cierta edad les es difícil familiarizarse con las nuevas técnicas y a que no están todavía disponibles en el mercado o su coste es muy elevado en algunos de los equipos necesarios. La incorporación de estos sistemas electrónicos entraña las siguientes ventajas El proyectista de una instalación se acerca mucho más a la realidad del control, pues al diseñar sistemas lógicos se pierde el paso intermedio de la circuitería necesaria para conseguir los objetivos que necesitan, por lo tanto puede controlar mejor el resultado apetecido a nivel de diseño. Se aprovecha mejor el personal especializado en control al desaparecer la necesidad de diseñar según el sistema de control previsto en cada caso, lo que permite tener sistemas lógicos de uso general para cada aplicación repetitiva que además pueden variarse posteriormente si cambian funcionamiento. BIT75 La Electrónica Industrial innovación permanente. Pueden bajarse los costos de los equipos así como los de montaje, al reducirse sensiblemente los equipos y sus interconexiones. Mejora funcionamiento y la rapidez en la detección y corrección de averías. Posibilidad de variar las condiciones de funcionamiento deforma permanente o transitoria sin variar o con variaciones mínimas de los componentes afectados y en cualquier caso sin repercusión en los demás, modernizando los equipos individualmente. Finalmente, para una mejor utilización de equipos sería necesario. Aumentar el grado de formación en las nuevas técnicas del personal tanto de diseño como de funcionamiento para aprovechar mejor esta tecnología. Conseguir una unificación en los protocolos de entrada y salida en todos los equipos para permitir la intercambiabilidad efectiva y asegurar el servicio en el futuro, lo que al paso que sigue la electrónica es fundamental. Robustez mecánica, resistencia a los agresivos industriales y a los ruidos electrónicos de los equipos. Avance en las comunicaciones entre equipos para reducir la interconexión entre ellos. Reducción de los equipos completos en respuesta a la reducción de los chips para facilitar su instalación. SECTOR QUÍMICO Juan Vera Quintana Energía e Industrias Aragonesas La electrónica industrial en la industria química tiene grandísimas posibilidades de aplicación y su introducción no ha hecho más que empezar. Se han dado ya bastantes pasos en el área de regulación y control de procesos, pero pensamos que llevará, en un futuro próximo, a una transformación profunda incluso en el diseño básico de las unidades de producción. Los cambios más significativos se darán en los rendimientos energéticos y de materias primas, en la seguridad las instalaciones y en la obtención de standards de calidad más elevados. El sector químico es, en buena medida, capital intensivo y las repercusiones en el empleo de mano de obra serán relativamente modestas. Dadas las peculiares características del sector, se requerirá la incorporación de personal experto en electrónica industria, tanto en el diseño de nuevas plantas como en la supervisión y operación de procesos. Las condiciones ambientales en las plantas químicas suelen ser muy agresivas se suele trabajar con temperaturas extremas, con corrosión ambiental importante. Por otra parte, dado el tipo de productos fabricados, se tienen que cumplir requisitos muy estrictos de fiabilidad y seguridad desde el punto de vista eléctrico para poder utilizarse en zonas clasificadas como potencialmente peligrosas. Las exigencias son aún mayores en las unidades periféricas de medida y control, para las que se requiere una exactitud y fiabilidad muy superior a los sistemas clásicos. SECTOR A UTOMOCION H. Esquer Moro RENAULT Las reducciones en los tiempos de producción, que implican una mayor velocidad de respuesta a los automatismos industriales la mayor complejidad y precisión de los sistemas en las máquinas herramienta la necesidad de dotar a todos los equipos de una mayor seguridad para el personal que los maneja el alto costo del suelo, que obliga a que las ex, potaciones ocupen el menor espacio posible y el tener la posibilidad, con el menor gasto, de reacondicionar las máquinas y equipos para nuevos productos, han sido posibles gracias a las aportaciones que la electrónica industrial ha ido introduciendo en los equipos para aplicaciones a las modernas máquinas. Las repercusiones de la electrónica en el sector automoción son varias. La primera, que suele ser un inconveniente, está en los costos necesarios para su implantación, aunque, por suerte, cada día son menores. También influye negativamente la. falta de personal cualificado para el mantenimiento de, estos equipos. A pesar de todo, se va consiguiendo su instalación en mayor escala cada día, ya que un buen estudio nos hace tener en cuenta las menores inversiones en mantenimiento y la gran facilidad con que son reutilizables en cualquier otro equipo. También ayuda a su implantación la preparación de cada día más personal especializado para los mantenimientos. Qué podemos pedirles a equipos y sistemas Que los precios sigan una paulatina La Electrónica Industrial innovación permanente reducción al mismo tiempo que aumente la aún en las condiciones de trabajo más severas. A las Empresas fabricantes se les de una garantía y responsabilizaron sus productos así como el mantenimiento de stocks de recambios para los casos de averías. También se tiene muy en cuenta el que los componentes utilízalos en sus fabricados pertenezcan a las series de gran consumo, no utilizando elementos especiales diseñados específicamente para ellos. Esto es debido a que, lamentablemente, al desaparecer una Empresa, los equipos fabricados por ella quedan, en muchas ocasiones, inutilizados par falta de repuestos. SECTOR CEMENTERO A. Espi Orts Cía. Valenciana de Cementos Fort and Qué importancia tiene la electrónica industrial en el sector cementero, en el momento actual Como consecuencia de las unidades de producción cada mayores, exigencias más altas de calidad, costes de energía cada vez más altos, prescripciones más seguras en los valores I imites admisibles de contaminación ambiental, etc., es cada vez más imprescindible la automatización elevada de todos los procesos de producción y, puesto que esta automatización es impensable sin la aplicación de la electrónica, se supone como evidente la importancia que ha adquirido la electrónica en el proceso sobre la fabricación de cemento. Qué repercusión supone, o puede suponer, la incorporación de la electrónica en el sector cementero Como es evidente y por lo anteriormente expuesto, la repercusión es sumamente elevada con la utilización de la electrónica en el sector cementero y bajo los distintos puntos de vista que se puedan contemplar, como por ejemplo Castos Dada la capacidad cada vez más grande de las unidades de producción, es imprescindible el optimizar tanto el consumo energético como la máxima utilización de estas unidades, para obtener un producto con la mínima utilización de energía, mano de obra y entretenimiento, y esto solamente se puede conseguir con una información rápida y continua, que solamente se puede lograr con el soporte de la electrónica. Calidad Tanto el mercado nacional como internacional, es cada vez más exigente en cuanto a calidad del cemento, por lo que, tanto la dosificación de primeras materias como la continuidad en el proceso de fabricación es imprescindible para obtener altas cotas de calidad, e igualmente, esto se puede conseguir gracias a los medios de control y regulación, que son posibles mediante la electrónica industrial. Contaminación ambiental Igualmente, es imprescindible el evitar la contaminación dadas las Normas cada vez más rigurosas a que hoy día nos vemos sometidos en el sector industrial, para lo cual, igualmente son necesarios unas mediciones y registros altamente sofisticados y fiables. Qué exigencias y prestaciones habría que pedir a la electrónica industrial y a las empresas suministradoras para la aplicación de la misma Fundamentalmente, se le debe de exigir una electrónica sencilla y fácilmente asimilable por los propios técnicos y operarios del sector del cemento, para que no sea la implantación de estas nuevas tecnologías un motivo de rechazo ante una técnica novedosa. Por otra parte, debe de ser robusta y resistente a los ambientes poco limpios, para que el índice de averías sea el mínimo posible. Asimismo, de una fiabilidad extrema, ya que, como hemos dicho anteriormente, todo el sustento de control y calidad va a estar basado en la información dada por los sistemas electrónicos y, por lo tanto, sí carece de fiabilidad, será un motivo de rechazo y posterior abandono. Por consiguiente, las empresas fabricantes de equipos deben de tener muy presente el sector al cual se dirigen, sin olvidar las condiciones ambientales a las que tienen que estar sometidos los equipos, debiendo éstos ser lo más robustos, fiables y seguros que se puedan conseguir.

La Electrónica Industrial innovación permanente Nuevas tecnologías de fabricación Frente al estado actual de la mayoría de las industrias, en las que el progreso tecnológico ha tomado la forma de islas de automatización, sin una concepción global del conjunto de los procesos productivos, se están comenzando a abrir paso los Sistemas Integrados de Fabricación Flexible. Sobre ellos escribe MANUEL ALIQÜE PAGE, Director del Instituto de Automática Industrial C.S.I.C. La Electrónica Industrial innovación permanente Manuel Atique Page Las empresas manufactureras, debido a su finalidad y a su peculiar estructura, han tenido algunas dificultades para incorporar la Automática en sus procesos productivos. Sin embargo estas empresas son responsables del 65 de las actividades creadoras de riqueza real en los más avanzados, en donde la tendencia ha sido, en los últimos años, a que crezca más rápidamente el coste del salario, por hora trabajada, que lo producido por un operario en una hora. Así, por ejemplo, las relaciones, en, y por término medio, en el período 19701975,son Francia 21,3 Japón 30,5 EE.UU. 9,2 R.F.A. 17,6 e Inglaterra 24,3. Esto ha dado lugar a una situación inflacionista que sólo se puede corregir mejorando la productividad y reduciendo los gastos de explotación para lo cual se está utilizando, entre otros instrumentos, la implantación de nuevas tecnologías de fabricación, no sólo en términos de sustituir simplemente operarios por robots y máquinas herramientas controladas por computadores, sino configurando el proceso de fabricación completo como una nueva manera de pensar, tanto como de hacer, derivada de la introducción de nuevos métodos y procedimientos, que ya han formado un cuerpo de doctrina independiente conocido con el nombre de Ciencia de la Producción. En particular en Japón la implantación de esta nueva Ciencia ha dado lugar a los Sistemas Integrados de Fabricación Flexible SIFF, que han contribuido, en gran medida, a que la relación anterior que era de 6, en el período 197075, pase en el bienio 197880, a ser 0,25. Parece seguro que la salida de la actual crisis estructural depende, entre otros factores, de la implantación de estos SIFF que son sistemas de producción integrados, por intermedio de computadores, cuyo objetivo es definir un producto, diseñarlo, fabricarlo y entregarlo a los clientes utilizando un tiempo mínimo de respuesta, entre el pedido y la entrega, y 80BIT realizando un mínimo de gastos en stocks, salarios, materiales, equipos, energía y otros servicios. Para cubrir este objetivo es preciso combinar todos los esfuerzos individuales en Diseño con Ayuda de Computador CAD, Tecnología de Grupos, Software de Aplicación y Fabricación con Ayuda de Computador CAM. Es decir las actividades a realizar son tanto las de prefabricación como las de gestión de la empresa, pasando por las de fabricación automática utilizando máquinas herramientas y robots controlados por computadores, de tal forma que todo el sistema de producción se cambia de tareas sin más que cambiar convenientemente las instrucciones almacenadas en los computadores. PAPEL DEL COMPUTADOR EN LOS SÍFF Las actividades, dentro de un sistema de producción, deben estar precedidas por una sincronización en la utilización de los recursos, asignados a cada departamento y una flexibilidad en el cambio de tareas, compatible con la productividad del sistema, encaminados a cubrir óptimamente los objetivos propuestos. Estas características sólo se pueden cubrir razonablemente cuando la empresa posea una estructura fundamentada en un sistema jerarquizado, sobre la base de computadores y microcomputadores distribuidos, como el indicado en la figura 1. Estos sistemas permiten diseñar un nuevo producto mediante métodos interactivos entre el operador humano y el computador. El hombre aporta su trabajo creativo, suministrando los requerimientos y los conceptos de diseño, y el computador facilita los bancos de datos, los cálculos y las estructuras de conocimiento tal. los Sistemas Expertos para el diseño propuesto, sin olvidar responder a cómo se debe la fabricación para consumir la máxima rentabilidad global. Casi simultáneamente, el Departamento de Producción estará utilizando la información sacada de la etapa anterior, para realizar un plan de producción óptimo del producto, eligiendo el equipo apropiado, el proceso de fabricación, la secuencia óptima de operaciones, las condiciones de operatividad, etc. Se utilizará en esta etapa, como en la anterior, la Tecnología de Grupos a fin de contribuir a hacer óptimo el sistema completo, con la condición de realizar un mínimo de gastos de explotación, Con la información derivada de las dos etapas anteriores se realizarán automáticamente los programas CNC de las, de los robots y del equipo complementario que llevarán a cabo la manufactura del producto final. También se realizarán automáticamente los dibujos, los listados y los planes de trabajo. Esta integración de la factoría trae consigo la necesidad de conseguir interfases, cada vez más potentes y eficientes, entre los subsistemas asociados a las distintas etapas de la producción. Estas ínterfases se refieren tanto a software como a hardware y tienen la función de facilitar la interconexión automática de todos los departamentos de la empresa mediante computadores, de tal forma que el papel escrito o dibujado sólo se utilice cuando sea necesario examinar con gran detalle alguna clase de información y que lo más frecuente sea la representación gráfica o alfanumérica sobre las pantallas periféricas. Todo esto está en vías de solución debido a los avances que se están consiguiendo con motivo del desarrollo de los computadores de la quinta generación, es decir en lo relativo a máquinas de interferencias, sistemas expertos, estructuras de conocimiento, inteligentes para comunicación hombre máquina, lenguajes naturales, procesado de datos en paralelo y avances en circuitos integrados VLSIC. PAPEL DEL ROBOT EN LOS SIFF En una planta de fabricación automatizada se precisa la existencia de subsistemas capaces de realizar, siguiendo instrucciones numéricas generadas por computadores, operaciones tales como transporte de materiales, cambio de herramientas, carga y descarga de máquinas, paletización, ensamblado y otras, en general, de manipulación pintura, soldadura, etc.. Estas funciones las realizan los robots, que son mecanismos manipuladores, con varios grados de libertad, que pueden estar dotados de Inteligencia Artificial y que cambian su tarea al cambiar las instrucciones generadas por computadores. Fig. 1. Los robots industriales, actualmente comercializados, ya disponen de atributos sensoriales, aunque todavía sean muy rudimentarios, que les informan de su entorno de trabajo, para adaptarse a un entorno cambiante á través de estrategias La Electrónica Industrial innovación permanente que les dotan de alguna forma de inteligencia artificial, es decir que les permiten realizar tareas que cuando las realiza el hombre decimos que son tareas inteligentes. Las investigaciones en curso abrirán el camino para dotarlos de una serie de nuevos, y más perfectos, atributos y de un mayor grado de inteligencia artificial. Estos avances nos llevarán a que, a finales de esta década, los robots tendrán una capacidad de actuación, en procesos de ensamblado, próximos a los del operador humano. Consecuentemente serán utilizados con mayor facilidad y eficacia dentro de la factoría, hasta tal punto que los podrá programar una persona de formación media, sin entrenamiento especial, gracias también a los progresos en lenguajes naturales. SISTEMAS DE IÁ Y SISTEMASEXPERTOS Las investigaciones van dirigidas a hacer posible que una descripción incompleta de una acción, dentro de la factoría, se convierta en una descripción completa utilizando conocimientos adquirí dos previamente, aprendidos a lo largo de la acción o deducidos por algún camino de forma inteligente. En este sentido serán decisivos los resultados que se están obteniendo en la investigación y desarrollo de los computadores de la quinta generación, especialmente en lo que se refiere a Estructuras de Conocimiento, es decir a colecciones de hechos más un conjunto de reglas con las que se puede inferir nuevos hechos y nuevas relaciones entre hechos que no estaban previamente almacenados en la memoria Sistemas Inferenciales que trabajarán a razón de 1 MLips MLIPS millones de inferencias lógicas por segundo, o sea alrededor de 1011 1012 Ips IPS instrucciones por segundo en un computador convencional, utilizando métodos heurísticos, demostración automática de teoremas, a base de cálculo de predicados, y reducción de problemas por medio de operadores clave y cálculo de diferencias. Interfacies Inteligentes que sirvan para la comunicación, capaces de leer textos, interpretar gráficos y soportar conversaciones en lenguajes naturales hablados y Sistemas Expertos que constituyen módulos de conocimiento organizado que soportan problemas re sueltos y métodos deductivos, dentro de un área de especialización, con el fin de que el usuario disponga de un sistema, con algún inteligencia, para tratar temas especializados de forma próxima a como lo haría un experto en el tema. Los programas reúnen las siguientes características Tienen una interface conversacional con el usuario próxima al lenguaje natural y además incorporan una representación del conocimiento humano en un área determinada, que no está basada en un esquema matemático rígido, sino en un esquema abierto a su modificación en función de la experiencia que se vaya adquiriendo. Por último, disponen de un generador de inferencias que les permite resolver problemas por dos no algorítmicos. OBJETIVOS SOCIOECONOMICOS DE LOS SIFF La implantación de esta nueva va a permitir cumplir una serie de objetivos que podemos resumir así 1. La factoría automatizada para BIT81 .fabricar con una flexibilidad compatible con la productividad. 2. Conseguir productos de calidad uniforme con un mínimo de rechazos. 3. Flexibilizar la fabricación, con el fin de responder rápida y adecuadamente a un mercado sobre pedido, al que tiende actualmente la demanda que además es diversificada. 4. Reducir los gastos de explotación drásticamente stocks, salarios, materiales, servicios, 5. Reducir drásticamente las inversiones necesarias para realizar la fabricación de nuevos productos. 6. Aumentar la rentabilidad y, por consiguiente, la competitividad en el mercado internacional. 7. Humanizar el trabajo de los operarios, evitándoles tareas rutinarias de bajo nivel intelectual o aquéllas realizadas en ambientes agresivos. 8. Acercar el puesto de trabajo de los operarios a los puestos de decisión de la empresa. 9. Implantar sistemas de producción para tareas que el hombre no puede realizar, por tratarse de procesos muy rápidos, muy complejos o en ambientes no tolerables, para los que no está biológicamente bien dotado. 10. Eliminar la necesidad de las cadenas de producción en masa, que han constituido, hasta ahora, el módulo rentable de la primera revolución industrial. 11. Posibilitar una fabricación distribuida geográficamente, bajo criterios de solidaridad regional, eliminando las grandes concentraciones industriales. DIFICULTADES PARA ADAPTARSE A ESTA NUEVA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL Existen varias dificultades que están retrasando la implantación de los SIFF en nuestro sector manufacturero y es natural, porque ello implica una serie de transformaciones y sacrificios que, hoy día en nuestro país, son difíciles de aceptar. En primer lugar existe la dificultad de que la implantación de un nuevo sistema de producción automatizado requiere no solamente sustituir hombres por robots, sino una nueva filosofía de actuación, que nos lleva a concebir el proceso de producción de una manera muy diferente de la convencional, es decir, se trata de una nueva manera tanto de pensar como de hacer, para la cual a veces no se está suficientemente preparado. En segundo lugar aparece la dificultad derivada de las grandes inversiones que hay que realizar para introducir la nueva tecnología de fabricación. Las inversiones realizadas en una factoría japonesa fabricante de y de robots, en 1981, fueron de 60 millones de pesetas por empleado, si bien las ventas ascendieron a 100 millones de pesetas por empleado y año. En tercer lugar nos encontramos con el temor al desempleo que, a mi juicio, es infundado, porque la implantación de esta nueva tecnología genera fuentes de riqueza muy importantes, si se cumple el requisito de fabricar nosotros mismos los bienes de equipo necesarios, y la creación de riqueza trae consigo siempre nuevas inversiones y nuevos puestos de trabajo.

Especial tecnologías de software avanzado La denominada Inteligencia Artificial (IA) ha pasado, en su corta vida, por varias etapas contradictorias, en lo que a popularidad se refiere. Supervalorada en los años finales de los cincuenta y primeros sesenta, ridiculizada (nos estamos refiriendo a la vox populi) o simplemente ignorada en los años setenta, está, gracias en particular a los japoneses y a su quinta generación de ordenadores, otra vez de moda. Prueba de ello es que las empresas comienzan a hablar de I A. Cristina Sánchez nos da una amplia y completa descripción de los aspectos relacionados con la IA que puedan ser de interés para una empresa. Gregorio Sánchez y Ángel Viñas, profesores de la ETSITM, abordan una de las áreas aplicadas de mayor impacto económico de la IA: los sistemas expertos, que parecen amenazar la superviviencia de los propios expertos humanos. Nuestro compañero Manuel Navarro hace una presentación del lenguaje de programación ADA, patrocinado por el Departamento de Defensa de los EE.UU.; una herramienta particularmente diseñada para conseguir un software más seguro y fiable. Por último, Narciso García Santos realiza una detallada descripción de algunos proyectos de investigación punta, especialmente de procesamiento de imágenes, realizados por españoles en el centro IBM-UAM de Madrid. Darío Maravall Gómez-Allende Coordinador

La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de los laboratorios al mundo industrial. En este artículo después de introducir brevemente la IA y su historia, se analizan las causas de esta rápida irrupción y se destaca la importancia desde el punto de vista empresarial de algunos campos específicos como el entendimiento del lenguaje natural y los sistemas expertos. Finalmente se expone la situación nacional e internacional, haciendo especial énfasis en el proyecto europeo ES-PRIT. Escribe hasta hace unos dos o tres años, la Inteligencia Artificial (IA) era una disciplina de la cual un gran número de las personas relacionadas con las tecnologías de la Información no tenía prácticamente noticia. La IA lleva una vida más o menos lánguida o activa pero circunscrita a las-Universidades y laboratorios de investigación. Esporádicamente alguna noticia llegaba a las publicaciones especializadas, con un toque a veces mítico en los límites de la ciencia-ficción, otras veces de forma más científica, pero en todo caso bastante alejada de la realidad empresarial de todos los días. Esta situación ha cambiado notablemente, y actualmente rara es la revista informática especializada o de difusión que no publique con regularidad artículos relacionados con la IA, sistemas expertos, interfaces inteligentes, etc. A pesar de lo acostumbrados que vamos estando todos, a la rápida irrupción de nuevas tecnologías, el rapidísimo auge de la IA no deja de ser sorprendente. En el presente artículo se intentan analizar las causas que han llevado a la IA a la presente situación, el interés económico de algunos campos englobados dentro de la IA y su situación actual en el mundo y específicamente en España. Es arriesgado dar una definición de un campo como la IA, cuyas fronteras están poco claras y que toca gran número de actividades. Una definición bastante aceptada aunque imprecisa define el objetivo de la Inteligencia Artificial como la pretensión de diseñar sistemas inteligentes, esto es, sistemas que exhiban características asociadas a la inteligencia humana (entender lenguaje, razonar, resolver problemas, etc.). Otras definiciones se enfocan más a los instrumentos utilizados, y define la IA como parte de la Informática que, fundamentalmente, manipula símbolos (no números) por procedimiento heurístico (no algorítmicos). Ver cuadro 1. Una última definición, ésta desde un punto de vista crítico, define la IA como lo que engloba aquellas partes de la Informática que todavía no se saben hacer bien. Es decir, existen temas que en tiempos se consideraron dentro de la IA (como tratamiento de lenguajes formales, procesamiento de imágenes, optimización de métodos de búsqueda) y que cuando se han establecido métodos claros de tratamiento se han dejado de incluir dentro de ella. En general, podríamos considerar, hoy día, como distintivo de la IA, el énfasis que pone en que para avanzar en temas como visión artificial, entendimiento del lenguaje natural, reconocimiento del lenguaje hablado, etc., es necesario que el ordenador "entienda" lo que se está tratando. Para lo cual es necesario que tenga una serie de conocimientos previos que le permitan asimilar la nueva información que en un momento dado está recibiendo. Dicho de otra forma, es necesario que el ordenador maneje la semántica del asunto y no es suficiente quedarse a nivel sintáctico. En este sentido son muy importantes los avances que se produzcan en los modelos de representación y adquisición del conocimiento humano, muchas veces provenientes de la psicología. Los inicios de la IA se remontan a los primeros ordenadores (años 50) sobre los que ya se intentaron hacer programas "inteligentes" que jugaran al ajedrez, resolvieran rompecabezas, demostraran teoremas matemáticos, tradujeran de un idioma a otro, etc. El "bautizo" de estos intentos con el nombre de IA, fue la conferencia que tuvo lugar en Dartmouth (EE.UU.) en 1956, que se tituló "Conferencia sobre Inteligencia Artificial" y en la que participaron científicos posteriormente muy conocidos por sus aportaciones en este campo (McCarthy, Shannon, Minsky, Simón, etc.). A pesar del gran optimismo inicial que llevó a predecir que en 25 años las personas tendrían como principal ocupación el ocio, ya que la mayoría del trabajo lo harían las máquinas, los resultados fueron bastante desalentadores en casi todos ¡os campos. En general ocurría que soluciones que funcionaban bien para pequeños problemas de juguete resultaban impracticables cuando se intentaban utilizar para problemas de complejidad real, produciéndose en el proceso de búsqueda de soluciones la llamada "explosión combinatoria". En particular en el campo de la traducción automática, que se enfocó como un gran diccionario más un programa de transformación de una sintaxis en otra, y al que se dedicaron ingentes esfuerzos (fue muy conocido entre otros el patrocinado por IBM de hacer un traductor del inglés al ruso) el fracaso fue espectacular. Hacia los años 70 se abre paso un cambio de enfoque en los objetivos de la IA, pasando de hacer programas que tuvieran una "inteligencia" de tipo general, capaces de resolver un amplio abanico de problemas, a programas que manejaran muchos conocimientos de un área específica y limitada. De forma que la resolución de problemas viniera más de conocimientos sobre un tema concreto, almacenados previamente en el ordenador, que de capacidades de razonamiento de tipo general. Por otra parte se deja de lado, por el momento, el tema de aprendizaje automático, es decir, cómo el ordenador modifica su comportamiento a partir de la interacción con su entorno, y los esfuerzos se concentran en cómo manipular unos conocimientos introducidos en el ordenador de forma explícita. A partir de los años 80 se empiezan a ver los resultados de este enfoque lo que junto a los avances en los métodos de búsqueda y el gran incremento de la potencia de los ordenadores conducen a la situación actual que se expone más adelante en este artículo. A mi parecer pueden destacarse tres razones entre las causantes de la importancia que ha alcanzado la Inteligencia Artificial. 1.° El proyecto nacional japonés de la Quinta Generación de Ordenadores, que intenta prever cómo será el ordenador de la década de los 90, y que lo enfoca hacia el procesamiento de conocimientos que es otra forma de hablar de IA. 2.° Los primeros beneficios económicos obtenidos de la utilización de Sistemas Expertos. A este respecto, podemos destacar dos ejemplos: El sistema R1/XCON (McDermott CMU 1978) que utiliza Digital desde el año 80 para configurar ordenadores VAX a partir de las peticiones de los usuarios y que ahorra a DEC varios millones de dólares al año. El sistema PROSPECTOR (Hart & Duda. SRI 1977) que localizó un yacimiento de molibdeno en un monte cercado a Washington, valorado en 100 millones de dólares y que los expertos humanos no habían localizado con precisión. 3.° El convencimiento generalizado en ciertos sectores de que las técnicas de la Inteligencia Artificial son las que posibilitarán un avance cualitativo en temas que ahora mismo representan cuellos de botella para la expansión de la Informática. Como son: -Comunicación con las máquinas más sencilla y cómoda, especialmente en lenguaje natural, en lenguaje hablado, etc. El modo actual de interaccionar con las máquinas por medio de lenguajes especializados y artificiales, ciertamente representa un freno importante para la introducción masiva del ordenador en muchos ámbitos. - La automatización o la ayuda del ordenador en labores que manejan datos Los sistemas expertos, una aplicación de la IA para hoy mismo. a veces incompletos o inexactos, con procedimientos no expresables algorítmicamente, que evolucionan rápidamente, como es el sector terciario (servicios médicos, legales, de enseñanza, etc.), en el cual hasta la fecha el ordenador practica-mente no ha entrado. - La adquisición por el ordenador de información del entorno, en forma no convencional (vía teclado) como visión, voz, sensores, etc., de tanta importancia en temas como la automatización de la fabricación. El influjo de las técnicas y teorías de la IA se extiende a muchos aspectos de la Informática. Como aplicaciones más claras destacaríamos los sistemas expertos, la visión artificial, el entendimiento del lenguaje natural (textual) y el entendimiento del lenguaje hablado. En este artículo querríamos hacer unas consideraciones más extensas sobre dos temas: el lenguaje natural y los sistemas expertos. Durante mucho tiempo y posiblemente todavía hoy día, el interaccionar con las máquinas en un lenguaje tal como el que escribimos normalmente, se ha visto más como una curiosidad científica que como una actividad económicamente rentable. El trabajo necesario para construir un interfaz de este tipo (en lenguaje natural) era enormemente mayor que el necesario para hacer un interfaz convencional. Además de la complejidad de admitir y comprender distintas formas sintácticas estaban los problemas derivados de la ambigüedad del lenguaje natural. El hacer interfaces en lenguajes formales y artificiales tenía todas las ventajes, era más fácil, más barato y más claro (sin ambigüedades). ¿Qué es lo que ha ocurrido que ha hecho cambiar de opinión sobre este asunto a las empresas? La dificultad comparativa de hacer interfaces en lenguaje natural no ha variado apreciablemente. Aunque las técnicas para abordar el problema han progresado y embarcarse en una empresa de este estilo tiene menos riesgos que antaño (siempre que se elija un ámbito restringido y una sintaxis limitada) el esfuerzo requerido sigue siendo enormemente mayor que para hacer interfaces convencionales, para los cuales ya existen gran cantidad de ayudas automáticas (por ejemplo el YACC de UNIX). Lo que ha cambiado es la mayor valoración del hecho de facilitar al máximo el acceso a productos informáticos a usuarios no especializados. En este sentido van los tradicionales menús, mensajes de error autoexplicativos, ayudas ("helps"), etc., y no cabe duda que la forma más cómoda para comunicarse con algo nuevo es el lenguaje tal como lo usamos normalmente. El tener un interfaz en lenguaje natural ampliaría enormemente las-posibilidades de difusión de ciertos productos en entornos no especialistas en Informática (medicina, abogacía, negocios, etc.). Este tipo de consideraciones son las que han hecho a ciertas empresas abordar estas aplicaciones. Los sistemas con estos objetivos han proliferado en el mundo, como ejemplo más significativo podemos destacar el IN-TELLEC que, desarrollado por una pequeña compañía americana (Artificial In-telligence Corp.), ha sido adoptado por IBM para hacer de fachada a bases de datos que corren en grandes ordenadores. Honeywell-Bull también ha adoptado el INTELLEC. Querríamos hacer dos últimas consideraciones de distinta naturaleza acerca de estos sistemas: Primera, existe más rechazo del que en principio pudiera pensarse para usarlos. Es decir, no suponen tanta ventaja sobre los normales como se creía en principio. Debido a que, naturalmente, no soportan todas las posibilidades del lenguaje, el usuario no tiene la certeza de que la construcción que usa esté permitida a no ser que la haya usado anteriormente con éxito, lo cual supone un esfuerzo de memorización similar al de utilizar un sistema convencional, incluso puede ser más difícil porque no está definido claramente en los manuales. Segunda, el lenguaje imperante en el conjunto de estos sistemas es, naturalmente, el inglés. No es difícil imaginar que dentro de unos años la interacción con los ordenadores (que estarán introducidos en muchas más facetas de la vi-, da) se realizará en un inglés casi natural en un elevado tanto por ciento de los casos. Los efectos de ello sobre los pueblos de habla no inglesa serán bastante mayores que los que ahora padecemos con las interfaces actuales basadas en palabras aisladas. Para evitar o aminorar el empobrecimiento cultural que ello conlleva es necesario realizar todo tipo de esfuerzos para la progresiva implantación del castellano como lengua de interacción con los ordenadores en ambientes no especializados. Teniendo en cuenta además la amplitud de la comunidad de hispano-hablantes, esta empresa está más que justificada, no sólo desde el punto de vista cultural, sino económico. Los Sistemas Expertos son programas que almacenan una porción del saber humano en un área específica y son capaces de manipularlo para atender consultas, elaborar planes, resolver problemas, justificar soluciones, etc. En este mismo número de BIT Gregorio Fernández y Ángel Viña explican más en detalle como funcionan Para explicar el tipo de tarea que es posible automatizar mediante un sistema experto podemos diferenciar dos tipos de funcionamiento de la mente humana, uno creativo por el cual abordamos situaciones nuevas y difíciles, y otro rutinario que requiere menos esfuerzo y que utilizamos para abordar tareas que hacemos con frecuencia. Un experto en un tema se podría definir como el que emplea procedimientos rutinarios para hacer cosas que la mayoría de la gente haría mediante procesos creativos. Y un sistema experto es el que recoge estos razonamientos rutinarios y es capaz de resolver en forma automática problemas que la mayoría de las personas encontrarían difíciles de resolver. Los éxitos cosechados recientemente en la realización de Sistemas Expertos se deben principalmente a dos razones: Una razón referente a la elección del objetivo, que como en otras partes de la IA se ha enfocado a ámbitos estrechos de aplicación. Por ejemplo los sistemas de diagnóstico médico se centran en casos muy específicos (MYCIN, diagnóstico infecciones bacterianas en la sangre y meningitis, CASNET glaucoma, et.). Otra razón, referente al modo de construirlo en el que el conocimiento que maneja el sistema experto, no está imbricado en el código del programa como ocurre en un programa convencional, sino que está separado de los procedimientos que lo manipulan y expresado normalmente en forma declarativa. Esto significa programar de una forma más cercana al modo humano de pensar, lo que hace los sistemas más inteligibles y por tanto más fácilmente modificables y ampliables, y esto constituye uno de los objetivos de una buena programación. Como resumen de este apartado, podríamos decir, que los Sistemas Expertos no constituyen una panacea que ponga remedio a todos los males de la programación, como han sido presentados desde ciertos ambientes. Su aportación a la Informática consiste en que han hecho viables, es decir, económicamente rentables desde el punto de vista del coste de desarrollo-beneficio obtenido, la aplicación del ordenador a ciertas tareas, en las que antes aunque teóricamente era factible automatizarlas, en la práctica no lo era. En particular, tareas que se caracterizan por su complejidad (manejo de muchos conocimientos), su ambigüedad y su rápida evolución son suceptibles de ser tratadas con éxito con el enfoque de los Sistemas Expertos. Ejemplos de tareas de este tipo son el diagnóstico médico y de averías, la interpretación de datos (geológicos, químicos), la planificación, la interpretación de leyes y normas, etc. La situación actual puede caracterizarse por un impulso general a todo tipo de actividades relacionadas con la Inteligencia Artificial, y por su paso del mundo académico al industrial. Los siguientes hechos reflejan esta situación: •Surgimiento primero en EE.UU. y posteriormente en Europa de empresas cuyo negocio gira alrededor de la IA. Estas empresas han sido fundadas por investigadores que trabajaban en laboratorios y universidades. Empresas de este tipo son: Teknowledge Inc, Intellicorp, Infe-rence Corp. de EE.UU., Expert System Limited (G.B.), Frametec (Francia). •Creación o reforzamiento de una línea dedicada a IA en las grandes corporaciones de fabricantes de ordenadores (IBM, Digital, Honeywell-Bull, ICI___) de telecomunicaciones (ITT, ATT), petrolíferas (Schlumberger), químicas, etc. •Los centros tradicionales de investigación (Universidades de Stanford, Universidad de Edimburgo, MIT, etc.) han continuado trabajando, aunque ahora el acceso a ellos es más difícil, tanto por la avalancha de peticiones que se ha producido, como por la importancia estratégica concedida a la IA. •Proliferación de planes de cooperación nacionales o transnacionales que promueven el desarrollo de tecnologías básicas avanzadas. Muchos de ellos han tenido su inspiración directa en el proyecto nacional japonés de la 5a generación. Entre estas se pueden contar el Alvey británico, el MCC estadounidense, el ESPRIT de la CEE, etc. Con la IA, es más sencilla la comunicación hombre-máquina. Por su importancia y por su posible repercusión en España queremos entrar algo más en detalle en el proyecto europeo ESPRIT. El ESPRIT (European Strategic Pro-gram for the Research & Development in Information Technology) es un proyecto de la Comunidad Económica Europea (CEE) cuyos objetivos son: •Promover la cooperación industrial entre los países europeos, en investigación y desarrollo precompetitivos en el área de la tecnología de la información. •Proporcionar a la industria las bases tecnológicas que necesita para ser competitiva en el mercado mundial en los próximos 5-10 años. •Allanar el camino a los estándares. El programa tiene una duración total de 10 años con una primera fase, que es la que está definida, de 5 años. El presupuesto de esta primera fase son 1.500 millones de ECU'S (aproximadamente 200.000 millones de pesetas). El ESPRIT no crea un centro de investigación (como el ICOT del proyecto de la 5a generación) sino que financia proyectos que se desarrollan en las propias empresas y universidades participantes. Para la financiación de cada proyecto, la CEE aporta un 50% a fondo perdido, el resto lo aportan los participantes. En cada proyecto deben asociarse al menos dos países de la CEE y uno de ellos debe de ser una industria. El ESPRIT tiene 5 líneas básicas: •Microelectrónica avanzada. •Tecnologías del Software. •Proceso avanzado de la Información, que viene a ser equivalente a Inteligencia Artificial. •Sistemas de oficina. •Fabricación integrada por ordenador. El ESPRIT se encuentra en su segundo año, el año pasad (84) empezaron 39 proyectos pilotos, muchos de los cuales continúan este año, junto a otros nuevos que empiezan hasta sumar 104 proyectos en el año 85. La participación media es de 5 socios en cada proyecto. Los proyectos se asignan teniendo en cuenta únicamente los aspectos de aportación tecnológica, y no existe ningún reparto proporcional a la cuta que paga cada país (como curre en tras entidades como ESA y CERN). Los proyectos más importantes tienen como contratante principal a alguna de las grandes multinacionales europeas, Bul I, ICL, Siemens, olivetti, Philips, pero participan también compañías menores y centros académicos. Este año se ha dad entrada también a multinacionales americanas a condición-de que tengan actividades de investigación en Europa. Este es el caso de Digital, IBM, ATT e ITT. El ESPRIT se ha constituido, en mucha mayor escala que tras iniciativas similares (acciones CST, proyectos ESA, CERN, etc.), en el de atracción alrededor del cual gira la política tecnológica y científica de la CEE y en una medida del nivel técnico de las empresas y universidades europeas. El participar en más de un proyecto significa un alto nivel técnico, el n participar representa un demérito. Al ser un proyecto de la CEE, España n tiene cabida, pero su próxima incorporación a la Comunidad ha abierto la puerta a la participación, que probablemente se concretará en fecha próxima. Pensamos que la participación en el ESPRIT es un paso fundamental para la incorporación española al tren de las nuevas tecnologías. Es importante concretar cuanto antes dicha participación, ya que ésta se hará más difícil cuanto más avance el proyecto; cada vez habrá más solicitudes y los proyectos empezados se encontrarán en una fase en la que será difícil la incorporación. En España la situación de la LA. no es especialmente brillante, aunque muestra algunos signos esperanzadores. La podríamos resumir así: En las Universidades existe un pequeño núcleo de investigadores que algunos desde hace bastante tiempo (más de 10 años) y otros más recientemente se han ocupado y siguen haciéndolo en temas de Inteligencia Artificial. Este núcleo está bien informado de los avances técnicos y realizaciones que se van produciendo en el mundo. Aunque las posibilidades de realizaciones concretas han sido muy escasas, hasta la fecha, y prácticamente no existe experiencia real, constituyen un punto de apoyo importante para cualquier desarrollo futuro que se desee acometer. La industria española se ha mantenido hasta fechas recientes, totalmente de espaldas al tema (únicamente la empresa Inter-software de Barcelona está realizando un proyecto en el que intervienen temas de visión artificial y comprensión del lenguaje) pero en el último año han ocurrido varias cosas que pueden cambiar esta situación: Se ha creado la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) de la que forman parte miembros de la Universidad y de las empresas. Su fin es la intercomunicación y la promoción de iniciativas en este campo. Varias empresas han formado pequeños grupos (en algunos casos de una sola persona) dedicados a estos temas. Que nosotros sepamos se pueden nombrar ERIA, FUNDESC, Standard Eléctrica, IKERLAN y TECSIDEL. Se va a crear en septiembre de este año 85 en Blanes (Gerona) el Centro de Estudios Avanzados dependiente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), esteva a ser el primer centro del país dedicad fundamentalmente a IA. El Plan Electrónico e Informático Nacional (PEIN) que en su versión inicial no menciona nada de Inteligencia Artificial, sistemas expertos, interfaces inteligentes, etc., parece ser que va a sufrir su primera revisión para incluirlos. La posibilidad entreabierta (que ya se está concretando) de que España participe en el proyecto europeo ESPRIT ha puesto sobre la mesa de las empresas que quieran participar los temas de la IA. Todo ello ha fomentado una mayor relación empresa-universidad. Por su carácter innovador y por ser un tema en el que la Industria n tiene todavía mucha experiencia, el campo de la Inteligencia Artificial puede ser especialmente adecuad para establecer colaboraciones acádémico-industriales como se ha hecho ya en otros países (EE.UU., Europa con el ESPRIT, etc.). La industria española puede estar en condiciones de acometer participar con otros países en proyectos dentro del área de Inteligencia Artificial. Pero sería importante no caer en la ingenuidad de pensar que, como se dice de otro tipo de proyectos software, sólo hacen falta cerebros, lápiz y papel. Los cerebros necesitan estar, de una parte, adecuadamente entrenados y formados (lo cual resulta aquí más difícil que en tras partes debido a la falta de medios en las Universidades y a la carencia de formación para posgraduados) y de otra en un entorno adecuado. Por ejemplo, para hacer trabajos importantes n valen los genios aislados sin que es necesaria una masa crítica de personas de cierto nivel. En cuanto al lápiz y papel, es evidente la necesidad de utilizar ordenadores y herramientas software potentes y sofisticadas para lograr resultados que compitan en el entorno internacional. La industria del software está transformándose y pasando de ser intensiva en mano de obra a ser intensiva en capital e inversiones. En resumen, sería importante contar con un marco de cooperación nacional adecuado para la fase precompetitiva que todavía nos encontramos en IA, y que permitiera aunar esfuerzos dispersos, y conseguir esa masa crítica de personas y equipos trabajando en común, sin la cual los esfuerzos invertidos tienen muchas posibilidades de resultar baldíos. "Handbook f Artificial Intelligence". Ed. Barr, Cohén y Feigen-baum(vol. I, II y III). W. KAUF-MANN, 1983. "Inteligencia Artificial: Introducción y situación en España". Ed. R. Valle, J. Barbera y F. Ros. Fundesco, 1984. "Building Expert Systems". F. HAYES-ROTH y otros. Addison Wesley 1983. "n Conceptual Modelling". Ed. M. BRODIE, J. MYLOPOULOS y J. SCHMIDT. Springer-Verlag 1984. Revista "Future Generation Computer Systems" North Holland, números 1 y 2. "Los sistemas expertos" MARIE-ODILE CORDIER. Mundo Científico. Vol. 4, núm. 34, pág 236-247. "Knowledge based Expert Systems". F. HAYES-RTH. Computer. Oct. 84, pág. 263-273. "The verselling of Expert Systems". G.R. MARTINS. Datamation. Nov. 1, 1984, pág. 76-80. "The Fifth Generation proyect- a trip report". E.Y. SHAPIRO. CACM. Set 1983, Vol. 26, núm. 9, pág. 637-641. • Licenciada en Ciencias Físicas (Especialidad de Cálculo Numérico) por U.C.M. ha trabajado en SESA, 14, ERIA y actualmente trabaja en el Centro de Investigación de Programación en SESA.

Las investigaciones en el campo de la inteligencia artificial comenzaron hace unos treinta años. Pero hasta muy recientemente, los productos derivados no han comenzado a abrirse paso en el terreno de las aplicaciones comerciales de la Informática. y ambos profesores de la ETSIT de Madrid, resumen en este artículo las características básicas de los llamados "sistemas expertos", sus campos de aplicación y sus perspectivas de evolución. el principio era la IA (Inteligencia Artificial). Hay quien le asigna una fecha de nacimiento, la del 15 de diciembre de 1955, día en el que el "Logist Theorist", un programa elaborado por Herbert Simón y Alien Newell comenzó a funcionar, obteniendo la demostración del teorema 2.15 de los "Principia Mathematica" de Whiteheady Russel. La denominación de "IA", propuesta por John McCarthy, se impuso a partir de una famosa Conferencia celebrada en Darmouth en el verano de 1956. Pero cuando, unos diez años antes, entraban en escena los primeros ordenadores, ya muchos habían entrevisto la posibilidad de construir máquinas (en su sentido actual) emuladoras de esas funciones mentales humanas que tradicional y casi místicamente se han venido llamando "superiores". Entre otros precursores, estamos obligados a recordar a Torres Quevedo: en el "Scientific American" del 15 de noviembre de 1915 pueden leerse (en inglés, naturalmente) algunas de sus ideas. En cualquier caso, nadie había llegado tan lejos en sus ensoñaciones como algunos de los participantes en aquella primera Conferencia de IA, que aventuraron un plazo de 25 años para que las máquinas llegaran a asumir todo el trabajo, manual e intelectual, del hombre, y que éste, cumplida por fin una penitencia secular, pudiera abandonarse lúdicamente al ocio y la cultura. Pasados los susodichos 25 años, en la séptima Conferencia de IA (Vancouver, 1981) se analizaban las causas del fracaso. Pocos de los desarrollos de los años 60 y 70 habían trascendido del entorno académico, y su Incidencia sobre el mercado informático había sido prácticamente nula. Suele ponerse como ejemplo el caso de la traducción automática de un lenguaje natural a otro, que se había pronosticado como algo muy fácil y de pronta solución, y que en pocos años quedó abandonado, retirándose los fondos públicos y privados para las Investigaciones en el tema. Pero el fracaso sólo lo fue en relación con lo desmesurado de las predicciones. No sólo algunas de las investigaciones habían conducido a ramas desgajadas del árbol inicial de la IA, con aplicaciones prácticas (caso del reconocimiento de formas), sino que las técnicas de base desarrolladas (búsqueda heurística, programación lógica, representación de la Imprecisión, etc.) son aplicables a los sistemas que, ahora sí, comienzan a tener un mercado. El paradigma que ha permitido pasar de las investigaciones más o menos teóricas y abstractas a las primeras aplicaciones con Interés comercia! tomó cuerpo al final de los años 70. Los esfuerzos anteriores se habían orientado hacia objetivos muy ambiciosos, como la resolución general de problemas. El paradigma en cuestión procede de ¡a siguiente reflexión: lo que específicamente diferencia a una persona experta en un área de otra que no lo sea radica más bien en sus conocimientos concretos sobre ese área que en sus capacidades generales para resolver problemas; aprovechemos pues las técnicas de razonamiento simbólico desarrolladas previamente, pero pongamos énfasis en la representación del conocimiento especializado para llegar a construir sistemas que sean aceptables como expertos, aunque sea en áreas muy reducidas del saber. Y así surgieron los "sistemas expertos", que en adelante abreviaremos como "s.e.". ¿Qué es un s.e.? Considerado como una "caja negra", tendrá, ante todo, que satisfacer un criterio del tipo "test de Turing". Es decir, para que de un sistema artificial pueda decirse que es "experto" en un área determinada, tal sistema deberá poder resolver problemas con la misma eficacia al menos que lo hace un experto humano en ese área. Ahora bien, un verdadero experto humano no sólo resuelve problemas. Aparte de otras actividades más o menos prosaicas y sin relación con su área de conocimiento, es capaz de adquirir nuevos conocimientos, de perfeccionar o matizar los que ya tiene, de comunicar sus conocimientos a otros y de explicar el por qué de sus preguntas y el por qué de sus conclusiones. (Si bien es cierto que hay expertos reacios a dar explicaciones a sus desventurados clientes o pacientes, pero solemos admitir que ello no es por falta de capacidad sino de voluntad, o por inconfesables mecanismos psicológicos). Pues bien, un verdadero s.e. tendrá que poder realizar funciones del mismo tipo. Y no solamente por motivos estéticos: también, y sobre todo, por la importante cuestión práctica de que, de no ser así, la reticencia a seguir los consejos de un experto artificial lo va a hacer prácticamente inservible. Todo lo anterior puede considerarse como una definición funcional (muy Informal, admitimos) de lo que es un s.e. ¿Cuál sería su definición estructural? .Es decir, ¿cómo está construido un s.e.? En un programa de ordenador "tradicional" se encuentran mezclados los conocimientos y los procedimientos- que hacen uso de esos conocimientos. Nada impide, en principio, mantener esa forma de construcción para desarrollar un sistema con unas especificaciones funcionales que satisfagan las características esbozadas más arriba. Pero la necesidad de representar de manera explícita el conocimiento, de adquirirlo a partir de expertos humanos, de acceder a él no sólo para resolver problemas, sino también para dar explicaciones y justificar conclusiones, etc., aconseja la separación de los dos componentes (conocimientos y procedimientos que lús manipulan y los usan). Ello conduce a una estructura modular (véase el Cuadro 1) cuyos dos bloques principales son la base de conocimientos y el motor de inferencias. Otro es la base de hechos, que contendrá, para cada problema, los datos específicos relativos al mismo. Además, para satisfacer los requisitos ya explicados de transparencia, habrá unos módulos de justificación y de explicación que permiten, respectivamente, y a demanda del usuario, dar cuenta de cómo el s.e. ha llegado a una determinada conclusión y de qué le ha guiado a plantearle una determinada pregunta. Tres son los tipos de personas que interactúan con un s.e. En primer lugar (o en último, en orden cronológico), el usuario final, que dialoga con el s.e. para resolver problemas reales o para aprender. El experto humano, persona de elevadas y altruistas miras que, aun a nesgo de contribuir personalmente a la elevación de la tasa de paro, comunica su conocimiento para construir el s.e. Y el ingeniero de conocimiento, nueva especie de técnico que es capaz de analizar la estructura del conocimiento de experto y de diseñar las estructuras de datos más adecuadas para representar ese conocimiento en el s.e. En IA se aprendió a apreciar la importancia del conocimiento sobre dominios específicos, como base para la resolución de problemas, tras los fracasos de los intentos de simular electrónicamente las funciones "superiores" de la mente humana. Consecuencia de este cambio de enfoque son los s.e., cuyo "know-how" en el área particular de aplicación es comparable al de cualquier experto en la misma. En la segunda mitad de la década de los 60 fueron numerosos los intentos de codificar en las máquinas esas fuentes de poder humanas utilizadas para solucionar problemas específicos. Se iniciaron varios proyectos, especialmente en departamentos universitarios, y ya en 1967 apareció DENDRAL, un s.e. que determinaba la estructura molecular de un cuerpo orgánico a partir de su fórmula y su espectograma de masa. El interés por el estudio de estos sistemas se extendió notablemente en la década siguiente, ^ surgieron s.e. en áreas de aplicación tan diversas como la ofimática, ¡a interpretación de señales, la prospección petrolífera, o la enseñanza asistida por ordenador, por citar sólo algunos ejemplos. ¿Cómo saber si un problema determinado es abordable con un s.e.? La respuesta no es inmediata ni fácil, pero sí posible. Hay dos factores que la determinan, y son, por una parte, la posibilidad de formalización del dominio de conocimiento, y por otra, la existencia de una motivación que nos haga decidirnos a la construcción del s.e. El estado del arte de la Ingeniería del Conocimiento sólo permite formalizar y programar de una forma eficiente dominios de conocimiento limitados. Las técnicas de representación del conocimiento y los mecanismos de inferencia disponibles dificultan la ya de por sí difícil tarea de sacar a la luz el saber necesario para resolver un problema. Prácticamente ningún prototipo de s.e. realizado con reglas IF-THEN contiene más de medio millar de las mismas, lo cual da una idea de la posible magnitud que la base de conocimiento. Asimismo, es necesario que el conocimiento sea fidedigno, si bien se están investigando técnicas de representación más complejas que permiten realizar inferencias con datos y conocimientos inexactos. Una técnica muy extendida es la de utilizar coeficientes de certidumbre asociados a cada una de las reglas IF-THEN, que indican el grado de confianza del experto en la misma. Por último, ha de existir un experto que imponga su criterio en aquellos pun- tos en los que no hay unanimidad. A esta figura se le conoce en la literatura con el nombre de "zar del conocimiento". Un dominio de conocimiento tiene que encajar en el marco perfilado anteriormente para que pueda codificarse electrónicamente y utilizarse con mecanismos de razonamiento programados en un computador. Pero para lanzarse a la construcción de un s.e. hace falta algo más, como ya hemos señalado anteriormente. Ha de existir una motivación, y dos son las razones fundamentales que pueden generarla: 1.— La existencia de pocos expertos en la aplicación. La consecuencia lógica de esta situación es un aumento del coste de su trabajo y una disminución de su disponibilidad. Las ventajas del desarrollo de un s.e. en este caso son muchas, especialmente el ahorro económico y la utilización más eficiente del experto humano. 2.- El interés en la formalización de1 conocimiento utilizado para resolver problemas. Esto permitiría el estudio de la consistencia del mismo, la combinación de la pericia de varios expertos y su transmisión a generaciones venideras. EXPERTO INGENIERO DE CONOCIMIENTO BC: Base de conocimientos BH: Base de hechos MI: Motor de inferencias INT: Interfaz de comunicación en un subconjunto de lenguaje natural JE: Módulo de justificación y explicación CUADRO1 ÁREAS DE APLICACIÓN DE S.E. Robótica Control de la producción Agricultura Simulación Reconocimiento de voz Meteorología Programación automática Comprensión de lenguaje natural Tratamiento de imágenes Diagnóstico médico Psicofarmacología Tratamiento médico Química Diagnóstico técnico Física Control de tráfico aéreo Biología Diseño de ataques Matemáticas Enseñanza asistida por ordenador Genética Economía Ofimática Geología Juegos Planificación CUADRO 2 Muchas son las áreas de aplicación en las que se han desarrollado s.e. En el Cuadro 2 se ofrece una relación de las más significativas, así como un pequeño comentario acerca de los s.e. más conocidos. Las técnicas utilizadas por los sistemas basados en conocimiento encuentran limitaciones en el hardware y el software existentes. Los ordenadores actuales realizan con facilidad cálculos, pero son relativamente ineficientes manipulando información de tipo simbólico y realizando búsquedas heurísticas en un espacio de soluciones. El elemento que más frena el desarrollo de la Ingeniería del Conocimiento es sin duda el hardware. Las arquitecturas tradicionales están orientadas a la resolución de problemas codificados en instrucciones que se ejecutan secuen-cialmente, lo que restringe en demasía el procesamiento avanzado e inteligente de la información. En la actualidad, hay proyectos en marcha en USA, Japón y Europa para diseñar el ordenador de la quinta generación, capaz de efectuar razonamientos a velocidades de proceso de cientos de millones de inferencias lógicas por segundo. La evolución del software ha sido más acelerada. Una gran variedad de productos orientados al desarrollo de s.e. ha invadido el mercado, la mayoría de ellos basados en los lenguajes más utilizados en IA: LISP y PROLOG. Entre los más sofisticados se pueden citar el "Au-tomated Reasoning Tool" de Inference Corp. o el "Knowledge Engmeering Environment" de Intellicorp. Una característica común de estas herramientas de la Ingeniería del Conocimiento es la posibilidad de ser utilizadas por usuarios con mínimos conocimientos informáticos. De cara al futuro, las perspectivas de los s.e. son prometedoras. Sin embargo, hay varios temas que presentan importantes desafíos a los investigadores. • Añadir nuevos tipos de conocimiento a los s.e. Las reglas IF-THEN sólo permiten construir modelos superficiales, fáciles de representar y diseñar. La utilización de conocimiento de otros tipos, como las analogías, el conocimiento borroso, la comprensión ingenua de operaciones físicas, o el metaconocimiento determinará nuevos modelos, más profundos y más potentes que los actuales. • Facilitar la adquisición de conocimiento. Se podrá conseguir una progresiva disminución del papel del ingeniero en la tarea de programación del conocimiento en favor de! experto utilizando software de alto nivel que configure cómodos entornos de trabajo. •Posibilitar el refinamiento del conocimiento. La inteligencia de un sistema dependerá en gran medida de la riqueza de los mecanismos que faculten la modificación del conocimiento almacenado. Técnicas como la inducción de conocimiento a partir de datos, la deducción de nuevo conocimiento a partir del existente, o el aprendizaje a partir de la experiencia, son temas de investigación que permitirán en el futuro mejorar y flexibilizar el comportamiento de los s.e. • Posibilitar la validación del conocimiento. Se necesitan diferentes mecanismos de mantenimiento, prueba, y chequeo de la consistencia del conocimiento, cuya inexistencia frena el desarrollo de las bases de conocimiento. Frente a estos desafíos, los que trabajamos en el tema desde una perspectiva ingenieril tenemos que adoptar una postura intelectual abierta y no olvidar ni despreciara los que desde hace mucho tiempo trabajan en asuntos como la psicología cognoscitiva y la epistemología. Un nuevo y prometedor campo interdisciplinario parece abrirse. Sólo con esa mentalidad podremos llegar a construir rigurosamente los cimientos de una verdadera "Ingeniería del conocimiento". ¿O deberíamos llamarla "Ingeniería del saber"? SISTEMAS EXPERTOS MAS CONOCIDOS SE INSTITUCIÓN FUNCIÓN R1 Carnegie-Mellon Univ. DEC Configura sistemas informáticos basados en VAX- 11 yPDP- 11 XCOIM Carnegie-Mellon Univ. DEC Sucesor del R1 MYCIIM Stanford Univ. Diagnóstico de enfermedades infecciosas de la sangre CADUCEUS Pittsfaurg Univ. Diagnóstico, medicina general PUFF Stanford Univ. Diagnóstico de enfermedades pulmonares ACE Bell Laboratories Mantenimiento de cables de telecomuni- cación EURISKO Stanford Univ. Configuración de una flota/Investigación de estructuras tridimensionales de circuitos. PROSPECTOR SRI Internacional Inc. Evaluación de depósitos mineralógicos LITHO Schlumberger Investigación petrolífera GUIDON Stanford Univ. Enseñanza de matemáticas MACSYMA MIT Simbolics Cálculo formal dendral Stanford Univ. Determinación de la fórmula y de los componentes de un cuerpo orgánico. En los últimos cinco años, muchas compañías han aplicado s.e. para resolver alguno de sus problemas. Entre los éxitos más conocidos está el de DEC (Digital Equipment Corporation) que, según los informes, ahorra unos 10 millones de dólares al año con su configurador automático R1. Otros sistemas, como MACSY-MA o DENDRAL -este último comercializado por la Universidad de Stanford desde hace poco tiempo- se han convertido en superexpertos en sus dominios de conocimiento, y se encuentran en uso regular. El interés comercial de los s.e. se centra en tres áreas: 1.— Hardware especializado orientado a lenguajes de IA. 2.- Software para construcción de s.e. 3.- S.e. comerciales. Varias empresas se han lanzado ya al desarrollo y comercialización de estos productos, especialmente en USA, donde ha surgido un nuevo tipo de empresa que comercia con sistemas inteligentes. Tek-nowledge, Expert-Knowledge Systems Inc., Intellicorp, o Expert Systems, son algunas de ellas. Las tendencias señalan hacia un futuro indudablemente prometedor. Se espera la aparición de nuevos productos en el mercado, una mayor penetración de la Ingeniería de! Conocimiento en organizaciones industriales y comerciales, y una mayor integración de sistemas de conocimiento y proceso de datos. España no puede permanecer ajena a la evolución de un mercado que ha supuesto un negocio de 20 millones de dólares en 1983, y cuya cifra se espera que se incremente hasta llegar a los 2.500 en el año 1993. Un decidido apoyo de organismos públicos y privados, y la colaboración futura en el marco europeo de la CEE -una vez concluido el proceso de integración- dentro del proyecto ES-PRIT, se hacen indispensables para evitar un nuevo aislamiento tecnológico de nuestro país. CUADRO 3 LISP, PROLOG, SMALLTALK-80. TRES LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO LISP es el lenguaje más extendió en los laboratorios de IA, especialmente en USA. Durante muchos años ha sido el único utilizado para desarrollar sistemas basados en conocimiento. Es un lenguaje de tipo funcional -todo está definido en base a funciones-que utiliza un solo tipo de datos: listas. En los últimos años se ha realizado un gran esfuerzo para estandarizarlo, siendo el resultado más reciente el Common LISP, que ha recibido el apoyo de la "Defense Advanced Research Projects Agency" (DARPA), al exigir su utilización en la "Strategic Computing Initiative" (SCI), un proyecto a 10 años para aplicar técnicas de Ingeniería del Conocimiento. PROLOG es un lenguaje mucho más reciente, desarrollado en la Universidad de Marsella a comienzos de la década de los 70. Se basa en el cálculo de predicados de primar orden, utilizando cláusulas de Horn como sentencias y el teorema de resolución como mecanismo de inferencia en la ejecución de los programas. Los japoneses lo adoptaron como lenguaje básico para su proyecto de ordenadores de la quinta generación, elección que sorprendió y despertó el interés por el mismo. Actualmente hay disponibles en el mercado varios compiladores e intérpretes para diferentes máquinas. SMALLTALK-80 utiliza el paradigma de la programación orientada al objeto. Desarrollado por Xerox en su avanzado centro de investigación de Palo Alto en California, reemplaza los conceptos convencionales de operador y operando por los nuevos de mensajes y objetos. Los objetos son datos privados y las operaciones que se pueden realizar con eses datos, y los mensajes son llamadas a un objeto para realizar una de sus operaciones. Su simplicidad conceptual le convierte en un lenguaje muy atractivo, por lo que cabe esperar una gran difusión del mismo en los próximos años. CUADRO 4 MAQUINAS PARA DESARROLLAR SISTEMAS EXPERTOS Los computadores de la quinta generación, máquinas capaces de procesar información de forma inteligente, constituirán la base de un sector, los sistemas basados en conocimiento, que según estudios de mercado realizados recientemente será el de mayor beneficio económico en la década de los 90. El proyecto japonés de la quinta generación (FGCS) es, sin duda, el más conocido. Sus objetivos a corto plazo son el diseño de un lenguaje basado en el PROLOÓ y una estación de trabajo conocida con el nombre de "Personal Sequential Inference Machine" (PSD. Esta PSI, de la que existe ya un prototipo según informaciones proporcionadas por el FGCS, puede convertirse en el futuro ordenador personal para aplicaciones de inteligencia artificial. Por el momento, tenemos que conformarnos con trabajar en computadores convencionales, utilizando compiladores e intérpretes de LISP y PROLOG, o entornos de programación basados en estos lenguajes. Sin embargo, si bien estos entornos de trabajo proporcionan considerables ayudas para realizar s.e. requieren mucho tiempo de computación, lo que ha motivado el desarrollo demáquinasespecializadas, como las máquinas LISP, comercializadas actualmente por Lisp Machines Inc., Simbolics, y Xerox. Uno de los primeros libros publicados acerca del tema de los s.e. fue el coordinado por Donald Michie ("Expert systems in the micro-electronic age", Edinburgh University Press, 1979). Contiene un conjunto de 18' artículos que van desde la descripción de sistemas concretos (CONGEN, PROSPECTOR, etc.) a estudios básicos, como los problemas epistemológicos, o los mecanismos de aprendizaje por inducción. "Building expert systems", de F. Hayes-Roth, D.A. Waterman y D.B. Lenat (Addison-Wesley, 1983) incluye, además de información genera!, unos estudios comparativos muy interesantes sobre diversas herramientas para la construcción de s.e. El libro "Build your own expert system", de Chris Naylor (Sigma Tech-nicalPress, 1983), cuya traducción al español va a publicar próximamente Díaz de Santos, está orientado hacia el usuario de ordenadores personales, y contiene programas en BASIC para Apple y Spectrum. Es también interesante, aunque centrado exclusivamente en MYCIN, EMYCIN y demás desarrollos del "Stanford Heuristic Programming Project", el de B.G. Buchanan y E.H. Shortüffe: "Rulebased expert systems" (Addison-Wesley, 1984). Es comprensible que en un tema tan reciente pero tan relativamente diverso los autores no puedan aún ofrecer una perspectiva globalizante, y se polaricen excesivamente con sus propios sistemas. Así ocurre con el libro de S.M. Weiss y C.A. Kulikowski: "A practica guide to designing expert systems" (Rowman & Es Doctor Ingeniero de Telecomunicación (UPM). Ingenier Automation (Univ. Paul Sebatier). Catedrático de Cibernética v Ordenadores de la ETSITM, ha trabajado en diversos campos de ingeniería biornédica. Interesado en técnicas de representación del conocimiento y en ingeniería de sistemas sociales. Allanheld, 1984), muy influenciado por la experiencia de sus autores en los desarrollos de CASNET y EXPERT. En español, las referencias son aún escasas. Aparte de la traducción ya mencionada, podemos citar el Informe "Inteligencia artificial. Introducción y situación en España", coordinado por A. Valle, J. Barbera y F. Ros y publicado por FUNDESCO en 1984, y cuyo Interés para cualquier lector español es obvio. Un magnífico artículo de divulgación es el escrito por Marle-Odile Cordier: "Los sistemas expertos" (Mundo científico, núm. 34, marzo 1984, pp. 236-247). Finalmente, en fecha próxima aparecerá en la revista "Novátlca", firmado por uno de los autores del presente trabajo (G.F.), el artículo "Aplicaciones médicas de los sistemas expertos". Es Ingeniero de Telecomunicación (UPM). Profesor encargado de curso del departamento de Informática y Teoría de Sistemas de ETSITM. Está trabajando en técnicas de representación del conocimiento y su aplicación a sistemas de IA.

En las aplicaciones de una cierta complejidad, allí donde el ordenador no es sino un elemento más de entre los que constituyen el sistema, se ha venido observando hasta ahora una cierta incapacidad del software para dar respuestas satisfactorias. Esa incapacidad se deriva esencialmente de la dificultad para el entendimiento entre los ingenieros de software y los responsables de la definición del sistema, y de la pobreza de las herramientas software de las que se ha venido disponiendo. El Departamento de Defensa de los EE.UU. se ha dedicado durante los últimos diez años a la búsqueda de nuevas herramientas software, que hoy se concretan en un nuevo lenguaje de alto nivel internacionalmente reconocido (ADA). La llegada del ADA supone una cierta revolución en la escena informática en España. El autor de este artículo es nuestro compañero I ADA no es solamente un nuevo lenguaje de alto nivel. Su aparición representa una nueva etapa en el repetido intento de que la producción de SW deje de ser un proceso azaroso para convertirse en un proceso controlable. Al menos esto es lo que dicen sus valedores, que no son pocos. También existen críticos, como TONY HOARE, para quien el ADA es tan complejo que sólo algunas mentes privilegiadas podrán utilizarlo en toda su potencialidad. Pero hagamos un poco de historia. El Departamento de Defensa de EE.UU. (en adelante DOD) tenía en los alrededores de 1970 tal cantidad de lenguajes de programación (al menos 450) para sus sistemas, que constituía sin duda una segunda edición, mejorada, de la Torre de BABEL. Mientras los costes de producción de HW decrecían regularmente, los de SW crecía dramáticamente. La mayoría de estos costes estaban asociados con los EMBEDDED COMPUTER SYSTEMS (en adelante ECS). Por definición un ECS es un sistema que forma parte de otro más grande cuyo propósito no es solamente "computaciona" (con perdón). Físicamente un ECS puede variar entre un micro y una red de ordenadores. Los ECS tienen sus propios requisitos de programación: Proceso en paralelo. Control de tiempo real. Control único de E/S. Manejo de excepciones. Ningún lenguaje de los existentes en aquel momento cumplía satisfactoriamente todos los requisitos de los ECS. Ante tal dilema, en 1975 el DOD creó el HOLWG (High Order Language Working Group) que dio lugar a una serie de documentos (STRAWMAN 1975), (WOODENMAN, 1975), (TINMAN, 1976) y (IRONMAN, 1976) que progresivamente fueron definiendo los requisitos que tal lenguaje debía cumplir. En un alarde de imaginación al futuro lenguaje, se le dio el sugerente nombre de DOD-1, sin duda con el fin de que quedara constancia de quién era el promotor. El HOLWG nunca aceptó tal denominación y en 1979 JACK COOPER propuso el nombre perfecto: ADA, en honor de AUGUSTA ADA BYRON, (1815-1852) hija de Lord Byron, y que fue el primer programador de la máquina analítica de CHARLES BABBAGE. El resultado del proceso ha sido un lenguaje que incluso lleva implícita una metodología de diseño (orientada al objeto), capaz de dar soluciones para hacer programas modificables, eficientes, confiables y fáciles de entender. A continuación, vamos a intentar dar una idea de lo que realmente es el ADA a través de un recorrido por sus características más importantes. Un programa ADA está compuesto de una o más unidades de programa, cada una de las cuales puede ser compilada separadamente. Las unidades de programa están formadas de subprogramas, tareas y paquetes. Un "subprograma" es una "procedure" o una "function" y expresa una acción simple. Una "tarea" define una acción que se ejecuta lógicamente en paralelo con otras tareas. Una tarea puede ser implantada en un proceso único, en un multi-proceso o en una red de ordenadores. Un "paquete" es una colección de recursos, los cuales pueden envolver o en-capsular "tipos de datos", "objetos", "subprogramas", "tareas" o incluso otros "paquetes". Cualquier unidad de programa ADA tiene generalmente una estructura de dos partes semejantes, la parte de "especificación" y el "cuerpo". La "especificación" identifica la información visible al usuario de la unidad de programa (es decir el interface) y el "cuerpo" contiene los detalles de implantación los cuales pueden ser ocultados al usuario. La parte de "especificación" y el "cuerpo" pueden ser compiladas separadamente. Un usuario puede escribir la "especificación" de las unidades de más alto nivel, creando de esta forma una estructura de diseño de la aplicación. Más tarde, en el proceso de desarrollo, es posible añadir "cuerpos" y refinarlos independientemente para completar el sistema. La idea de la abstracción no es nueva. De hecho, podemos decir que todas las cosas que conocemos del mundo real son abstracciones. Por ejemplo, la silla en la que nos sentamos es una abstracción; en su más bajo nivel está formada por átomos. Silla es el nombre que nosotros damos a ese conjunto de átomos para que podamos hablar de sus propiedades. En los lenguajes de la primera y segunda generación, existen pocas herramientas para conseguir la abstracción de datos. Podríamos, por ejemplo, construir en estos lenguajes un buffer con algunos arrays y punteros, pero tendríamos necesidad de hacer referencia al bajo nivel (arrays y punteros) cuando quisiéramos hacer referencia al alto nivel (buffer). Además, estos lenguajes no nos advertirían en caso de violación de las propiedades lógicas del buffer. Suponiendo un buffer FIFO, por ejemplo, no hay nada en lenguajes como FORTRAN o COBOL que nos avise en caso de querer asignar un valor directamente al quinto elemento. Lenguajes como PASCAL nos dan algo más. PASCAL nos permite describir datos más satisfactoriamente, pero todavía no permite encapsularlos con todas sus propiedades lógicas, como hace ADA. En el lenguaje humano, las cosas que manipulamos son llamadas "nombres". En ADA son llamados "objetos". Formalmente, cada objeto tiene un conjunto de propiedades (las cuales definen su "tipo") que muestran los valores que el objeto puede tomar y las operaciones que es posible aplicarle. En ADA los objetos no existen implícitamente (como en FORTRAN por ejemplo), sino que deben ser explícitamente declarados. Cuando se declara un objeto, en primer lugar se escribe su nombre (como COEFICIENTE, CONTADOR, NOMBRE, etc.) y a continuación se asocia el objeto con un tipo dado. Por ejemplo, el tipo de dato ENTERO. CONTADOR ENTERO CONTADOR es el nombre de un objeto que tiene las características de un tipo ENTERO. El tipificar los datos proporciona un mecanismo para imponer estructuras a los datos. Esta forma de tipificar es una característica esencial del ADA, sobre todo a la vista de las necesidades de cualquier metodología de diseño de SW como son: Mantenibilidad (necesidad de describir objetos con una factorización de propiedades). Legibilidad (necesidad de decir algo sobre las propiedades de los objetos). Fiabilidad (necesidad de garantizar que las propiedades de los objetos no son violadas). Reducción de la complejidad (necesidad de ocultar detalles). Formalmente, un tipo caracteriza: Un conjunto de valores. Un conjunto de operaciones aplicable a objetos del tipo dado. En ADA, los objetos de un tipo dado pueden tomar sólo aquellos valores apropiados al tipo y además, las únicas operaciones que pueden ser aplicadas a un objeto son aquellas que han sido definidas para su tipo. Además, en ADA la información de tipo es estática, es decir en tiempo de compilación es posible establecer el tipo de cada objeto, incluyendo el conjunto de valores y operaciones aplicables. Es capaz por tanto de detectar gran número de errores en tiempo de compilación, lo cual nos ahorrará tiempo y problemas en tiempo de ejecución. Un "paquete" forma una colección de entidades relacionadas lógicamente o de recursos. Formalmente, se dice que un paquete encapsula (pone una pared alrededor) esos recursos. Un paquete consta de dos partes, "la especificación" y el "cuerpo". La especificación identifica y describe las partes visibles del paquete; formalmente el paquete "exporta" estas entidades. La parte de especificación del paquete es el contrato entre el que implanta el paquete y el usuario. Estainter-face especifica qué partes del paquete pueden ser usados y cómo pueden ser usadas. Para un usuario, no es importante saber cómo han sido verdaderamente implantadas. Por ejemplo: el interface entre un coche y el conductor consta de un volante, pedales y cambio de marchas; éstos son los recursos visibles. El usuario no necesita saber cómo funcionan estos recursos, esto es un detalle de implantación; lo que necesita saber es cómo hay que usarlos. Esta estructura soporta directamente los principios de modularidad, abstracción, localización y ocultamiento de información. Naturalmente, los buenos programadores pueden hacer esto mismo en otros lenguajes, incluyendo FORTRAN, pero ADA fuerza y anima estos principios. Las reglas del lenguaje no permiten a un usuario de un paquete hacer nada más que lo que la especificación del paquete permite. Si el usuario intenta otra cosa, tendrá errores de compilación. La parte de especificación de un paquete puede ser dividida en dos partes: "visible" y "privada". La parte visible declara los recursos que pueden ser usados fuera del paquete; se dice que el paquete exporta estas entidades. La parte privada aparece sólo al final de la especificación del paquete y es introducida con la palabra reservada PRÍVATE. La parte privada puede ser utilizada por el usuario del paquete, y de la misma forma que la parte visible, está formada de elementos declarativos. Sin embargo la parte privada no puede ser referenciada fuera del paquete. En la terminología ADA, una "excepción" es un evento que da lugar a la suspensión de la ejecución normal de! programa. Este evento puede ser un error, como por ejemplo un ERRÜR-NU-MERICO, predefinido, o puede ser una condición excepcional que requiere una atención especia!, como un desbordamiento de un BUFFEFl. Cuando ocurre un error, en el mejor de los casos nos gustaría que el programa fuera capaz de responder al error y continuar la ejecución normal de! programa. En el peor, en el cual la recuperación total está fuera de nuestro control (como en el caso de fallo de un periférico), nos agradaría una degradación controlada, es decir, continuar el proceso reduciendo la capacidad del sistema. Esto es posible en ADA. No hay más que "levantar" excepciones para todos los errores que puedan producirse. "Levantar" una excepción significa una llamada de atención al producirse el error. La respuesta a esa llamada será el "Control de la excepción". Una aplicación real de cierta complejidad, estará normalmente dividida en varias unidades de programa, incluyendo subprogramas, paquetes y tareas. Esta aplicación, de muchas miles de líneas de código, puede ser descompuesta en multitud de unidades y seguramente habrá una buena cantidad de personas desarrollando el SW. Además, en tal sistema habrá centenares de "objetos" con referencia al mundo real. Habrá pues muchos nombres. Si nosotros programamos en lenguajes de la primera generación (FORTRAN o COBOL) estaremos forzados por la topología del lenguaje a hacer estos nombres globales al sistema. Cambiar una de ellos, requerirá por tanto examinar cada una de las unidades del sistema. Por el contrario, ADA permite anidar y empaquetar unidades de programa, haciendo visibles sólo aquellas características que son importantes a un nivel dado y ocultando todos los detalles innecesarios. ADA proporciona reglas relativamente simples de "alcance" y "visibilidad" para manejar los nombres. El "alcance" de una entidad es la región del texto del programa donde la declaración tiene efecto. La "visibilidad" de una entidad define por otro lado, dónde su nombre pueda ser visto. En cualquier caso, una entidad es visible sólo dentro de su alcance y en la mayor parte de los casos, aquella entidad es visible por todo su alcance. ADA representa, por otra parte, el primer intento serio de caminar hacia una mayor formalización del diseño, transcendiendo de lo que es únicamente un lenguaje de programación. En cualquier lenguaje, son necesarias herramientas que nos permitan expresar la solución a un problema. Idealmente, nos gustaría disponer de un lenguaje que nos permitiera reflejar directamente nuestra visión de la solución. Con los lenguajes clásicos, es necesario a menudo adoptar la solución al lenguaje en vez del lenguaje a la solución. El lenguaje que necesitamos, por tanto, debe proporcionar herramientas para expresar objetos primitivos y operaciones y debe además ser extensible para que nosotros podamos construir nuestros propios objetos y operaciones. ADA es ese lenguaje. Proporciona un rico conjunto de facilidades para describir objetos primitivos y operaciones, además de permitirnos construir y reforzar nuestras propias abstracciones. ADA proporciona por tanto algunas facilidades, inéditas en otros lenguajes, que nos obligan de alguna forma a usar una metodología orientada al objeto. A la vista de lo expuesto, es lícito esperar que tenga lugar una reducción significativa en el coste total (ciclo de vida) de cualquier aplicación en ADA. El coste inicial de programación puede que incluso se incremente, según reconoce incluso el principal diseñador del ADA: JEAN ICHBIAH, pero como hasta los aficionados saben, el coste inicial de una aplicación de SW no es sino una pequeña parte del coste del ciclo de vida de la aplicación. A pesar de algunas intoxicaciones interesadas ya existen compiladores comerciales validados de ADA (el primero fue de ROLM/DATA GENERAL), y compañías españolas que lo usan. Esto confiere a nuestro país la condición de auténtica vanguardia tecnológica en esta parcela y así lo ha reconocido la Agencia Espacial Europea (ESA) al confiar a CESELSA la realización de estudios y programas de aplicación en ADA. Ingeniero de Telecomunicación (UPM. Trabajó en SESA fue Jefe de Programa de la División Radar de Ceselsa y Director del programa SACTA, y actualmente es director de la mencionada División de Cecelsa, en el área de Sistemas.

El Centro de Investigación UAM-IBM, creado en 1972, tiene un prestigio reconocido en los ambientes investigadores, tanto nacionales como internacionales. En el presente trabajo expone las líneas de investigación mantenidas durante este largo decenio, juntamente con la estructuración actual para acometer los retos informáticos del presente. I Centro de Investigación UAM-IBM fue inaugurado en diciembre de 1972, bajo el patrocinio de la Universidad Autónoma de Madrid. El acuerdo suscrito a tal efecto por dicha Universidad y por IBM España establece que el Centro se regirá por un Patronato conjunto, presidido por el Rector Magnífico de la Universidad Autónoma de Madrid y formado por personalidades relevantes de la sociedad española. El Centro de Investigación UAM-IBM es uno de los miembros.de la familia de Centros Científicos creados por IBM en todo el mundo. Los restantes Centros Científicos se encuentran situados en EE.UU., México y Brasil en América; Alemania, Francia, Inglaterra e Italia en Europa; Israel, Japón y Kuwait en Asia; y Egipto en África. La misión del Centro de Investigación UAM-IBM es triple: Establecer un diálogo entre IBM España y la comunidad científico técnica. Colaborar en el avance tecnológico en el área de la informática y de sus aplicaciones. Contribuir a la mejora general de la sociedad española. La misión es llevada a cabo por el personal del Centro compuesto por más de treinta y cinco investigadores altamente cualificados, con el debido apoyo técnico y logístico. Los medios disponibles son abundantes, mereciendo destacarse dos ordenadores de propósito general (IBM 370158 MP e IBM 4341), diversos sistemas especializados en proceso de imágenes (adquisición, tratamiento y presentación), sistemas de diseño, ordenadores personales. La mayoría de los proyectos de investigación se realizan en colaboración con otros Centros, y así se adecúan las técnicas informáticas a los problemas físicos, biológicos, ingeníenles, etc., que se desean resolver. Los resultados de los proyectos se publican de común acuerdo en las revistas científicas especializadas y se presentan a congresos tanto nacionales como internacionales. La actividad investigadora se complementa con ayudas a postgraduados que participan activamente en los proyectos y preparan sus tesis doctorales bajo la dirección de los investigadores, empleando los medios informáticos de que se dispone. Asimismo se organizan conferencias y seminarios para facilitar y estimular la cooperación científica; es frecuente la participación de Investigadores de otros países. Tratamiento digital de imágenes de cuellos de bacteriófago phi29. La figura 1.a presenta una imagen de un agregado periódico de cuellos, tal como se obtiene del microscopio electrónico. La figura 1 .b muestra el modelo bidimensional de distribución de proteínas. Diversos han sido los departamentos formados para realizar mejor la labor investigadora. Sin embargo, los trabajos llevados a cabo durante este largo decenio pueden clasificarse en dos áreas fundamentales: una de ellas es el tratamiento digital de imágenes, mientras que la otra es la de Informática y microordenadores. Prolija sería la descripción de todas las Investigaciones llevadas a cabo. A continuación expone una lista de ellas que permite obtener una visión de los temas ya finalizados y de los que actualmente están en desarrollo. Proyectos principales llevados a cabo en el área de tratamiento digital de Imágenes: Estudio de recursos naturales mediante teledetección, habiéndose realizado diversas colaboraciones, como con: Instituto Geográfico Nacional. Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial. Empresa Nacional Adaro de Investigaciones Mineras. Análisis de estructuras virales, con el Centro de Biología Molecular del C.S.I.C. Análisis de petrografías, con la Facultad de Geología de la Universidad de Oviedo. Tratamiento de Imágenes en mecánica de fluidos, con la E.T.S.I. Aeronáuticos de Madrid y el California Institute of Technology de Pasadena (EEUU). Restauración de imágenes en color, con el Instituto de Óptica Daza de Valdés del C.S.I.C. Análisis de angiografías coronarias, con la Ciudad Sanitaria Reina Sofía de Córdoba. Vectorlzación de Imágenes. Compresión de imágenes. Arquitectura de procesadores de imágenes. Proyectos principales llevados a cabo en el área de informática y microordenadores: Sistema de escritura de intérpretes en APL, habiendo dado lugar a un producto: el APL para el Ordenador Personal IBM. Aplicación de la informática en la agricultura, con: Instituto de Desarrollo Regional de la Universidad de Sevilla. Centro de Edafología y Biología Aplicada del Segura del C.S.I.C. Sistema de información regional con la Diputación Foral de Navarra. Control digital de invernaderos, con la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid. SIGU (Sistema Integrado para la Gestión Universitaria), con la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad de Oviedo. Además de estos proyectos principales han existido (y existen) pequeños proyectos que suponen una contribución, bien a solucionar problemas de investigadores que recurren al Centro, bien a colaborar con otros departamentos de IBM España. Asimismo se ha realizado una labor de tutoría durante la fase inicial de funcionamiento de otros Centros Científicos como el de México y el de Kuwait. Dicha tutoría ha consistido en la formación de personas y en la dirección de tareas. A continuación se describen algunos de los proyectos realizados, exponiéndose el planteamiento del problema, la metodología aportada, y las soluciones y resultados obtenidos. El Centro de Investigación UAM-IBM viene colaborando desde 1979 con el Centro de Biología Molecular del C.S.I.C. en el estudio de diversas estructuras virales. El objetivo de este proyecto es aplicar técnicas digitales de tratamiento de imágenes a fotografías de partículas virales tomadas al microscopio electrónico de transmisión, con el fin de determinar con gran exactitud su estructura, lo cual ayudará a los biólogos a entender mejor su funcionamiento. Inicialmente el interés se centró en dos virus: el bacteriófago ph¡29 y el virus de la peste porcina africana (VPPA). Las razones que condujeron al estudio de estos virus fueron diferentes en ambos casos. De una parte, el virus de la peste porcina africana tenía un claro interés práctico, ya que es el causante de una letal enfermedad contagiosa en el cerdo, endémica en España, provocando grandes pérdidas económicas. Por el contrario, el Figura 2 Análisis de la cápsida del virus de la peste porcina africana. En la figura 2.a puede verse la imagen original, en la que debido al nivel de ruido y a la existencia de dos capas de material biológico es imposible el análisis visual. La figura 2.b muestra el resultado de filtrar ambas capas por separado. bacteriófago ph 29 ataca solamente al Bacillus subtillis, careciendo de efectos sobre la salud humana o la economía. Sin embargo, se trata de un virus modelo, pequeño y complejo, cuyo conocimiento puede ayudar a la comprensión de otros virus, cuyo análisis es más-difícil y peligroso. La observación de material biológico a alta resolución por medio del microscopio electrónico plantea diversos problemas. Las muestras han de prepararse, por lo general, mediante un complicado proceso que entraña un deterioro del material biológico, e impone límites en la resolución alcanzable. Las técnicas de tratamiento de imágenes se emplean para recuperar las estructuras originales, eliminando tanto el ruido como cualquier información no deseada de las fotografías. Se han desarrollado métodos originales para el tratamiento, tanto de especímenes con simetrías de traslación como de rotación, empleando tanto el espacio de Fourier como el espacio de la imagen para efectuar el filtrado. Aplicando estos métodos se ha llegado a determinar la estructura bidimensional del cuello del bacterófago ph 29 y la disposición de las proteínas de la cápsida del VPPA. La figura 1 muestra resultados del análisis de cuellos del bacteriófago phi29 y la figura 2 presenta el filtrado del VPPA. La estructura tridimensional de los especímenes puede determinarse también, bajo ciertas condiciones, empleando técnicas de tratamiento digital de imágenes sobre un conjunto de fotografías tomadas en el microscopio electrónico con la muestra inclinada a diferentes ángulos. El análisis ha sido realizado en el espacio de Fourier correspondiente a la muestra tridimensional reconstruida. En la figura 3 se puede observar el modelo tridimensional del bacteriófago phi29, obtenido con una precisión de 2,2 nm. Con objeto de obtener una resolución aún mayor, se va a trabajar con muestras no teñidas, empleando la técnica de microscopía a baja dosis. Los fluidos son cuerpos deformables cuyo movimiento sólo puede ser descrito completamente dando su velocidad y posición en un número infinito de puntos. Figura 3 Modelo tridimensional del fago phi29, vistas lateral y frontal. Una incluye un modelo de visualización translúcido y la otra uno opaco. Es difícil diseñar instrumentos que proporcionen simultáneamente medidas en más de unos pocos puntos, y el problema central de la mecánica de fluidos experimental es la manera de relacionar este pequeño número de medidas con las distribución continua de una variable en el espacio. Afortunadamente, el movimiento de un fluido crea cambios en sus propiedades físicas que son a veces visibles o que, en otros casos, pueden ser visualizados por medio de técnicas apropiadas. Las fotografías conseguidas por medio de estas visualizaciones dan información simultánea sobre áreas extensas de! fluido. Las llamas, los penachos de humo y los torbellinos visibles en la superficie de los ríos son ejemplos corrientes devisualización natural. Hasta hace poco, sin embargo, la información extraída de esas fotografías era fundamentalmente cualitativa. Existen muchas razones para ello. En primer lugar, una foto tiene casi el mismo número de puntos que el flujo original, y las medidas, si bien no tienen que hacerse simultáneamente, aún cuestan mucho tiempo y esfuerzo. La representación de los fenómenos no estacionarios hace necesario el uso de películas, en vez de fotos fijas, creciendo en consecuencia el volumen de datos a tratar. Finalmente, los resultados toman a menudo la forma de mapas de distribución tridimensionales que pueden resultar tan difíciles de visualizar y de entender cómo el flujo original, lo cual obliga a desarrollar métodos apropiados de representación gráfica. El tratamiento digital de imágenes se está convirtiendo en una herramienta muy útil para la solución de estos problemas. No solamente es posible representar y manipular los datos de forma rápida e interactiva, sino que a veces se puede realizar un análisis bastante sofisticado. El Centro de Investigación UAM-IBM ha sido pionero en el desarrollo de estas técnicas en cooperación con la E.T.S.I. Aeronáuticos de la Universidad Politécnica de Madrid y con el California Institute of Technology de Pasadena (EEUU). Los problemas abordados han incluido la compilación automática de estadísticas sobre la forma y el movimiento de los grandes torbellinos que aparecen en la mezcla turbulenta de dos fluidos distintos, así como la reconstrucción tridimensional de la deformación de ciertas regiones dentro de flujos turbulentos. Estos esfuerzos cooperativos han dado como resultado un mejor conocimiento básico de los flujos turbulentos. Además, los resultados abren camino para un mejor control tecnológico de los procesos industriales de combustión y mezcla química, al mismo tiempo que desarrollan un nuevo método de medida experimental que puede aplicarse a otros campos científicos y técnicos. La figura 4 presenta el modelo tridimensional de la capa de mezcla turbulenta. El tratamiento consistió en el análisis lateral de la mezcla, obteniendo un modelo de seguimiento, seguido del análisis frontal, permitiendo la reconstrucción de la tercera dimensión. Las imágenes digitales se codifican normalmente como matrices en las que cada elemento (correspondiente a un punto de la imagen) contiene un número que representa una intensidad luminosa o un cierto color. Estas matrices son normalmente extensas, requiriendo notables cantidades de memoria y de tiempo de ordenador para su tratamiento. Una alternativa viable para las imágenes poco complicadas es el almacenamiento de las fronteras de las distintas regiones de la imagen, o de sus líneas medias en el caso de estructuras lineales. Esta representación es más compacta que la matriz de elementos. Incluso es preferible en algunos casos tales como bases de datos con información visual, segmentación de imágenes, análisis y reconocimiento. El proceso que permite el paso de la representación matricial (o "ráster") a la representación de líneas (o "vector") es conocido como "vectorización". La eficacia de este tratamiento es importante, ya que, en muchos casos, es necesaria su ejecución reiterada dentro del procesamiento de una sola imagen. El Centro de Investigación UAM-IBM ha trabajado en los últimos años en el desarrollo e implementación de algoritmos eficaces para la vectorización de imágenes. Se distinguen dos casos diferentes, dependiendo de ia extracción de fronteras de regiones o de líneas medias de estructuras lineales. Por otra parte, gran cantidad del tiempo empleado en la vectorización se consume en la edición manual de los resultados. Para resolver todos estos problemas, se ha implementado un sistema que contiene los algoritmos de vectorización necesarios y los editores requeridos (manuales y semiautomáticos). Se han realizado aplicaciones, tanto sobre imágenes de teledetección generando mapas, como sobre material gráfico sirviendo para una lectura automática. La figura 5 presenta los pasos fundamentales de un proceso de vectorización. El coste de la programación ha crecido enormemente comparado con el coste de la maquinaria en los últimos tiempos. Asimismo, aparecen nuevas generaciones de ordenadores que dejan desfasados tanto a los anteriores como a los programas soportados por ellos. Como consecuencia, el esfuerzo que supone la adaptación yo creación de grandes sistemas (traductores, compiladores) es muy elevado. Por ello, el Centro de Investigación UAM-IBM emprendió el diseño y la construcción de un intérprete APL independiente de la máquina. Un intérprete APL es un programa grande y complejo, ocupando unos 100 KB. Sin embargo, e! lenguaje APL está bien definido, permitiendo un diseño del intérprete independiente de la máquina en que se ejecute, lo que supone el ahorro de un gran esfuerzo en cada implementación posterior. El intérprete ha sido escrito en IL (lenguaje intermedio) diseñado especialmente para este propósito, cuyo nivel está muy próximo al código máquina. Por ello, el coste de escribir un traductor de IL es despreciable frente al coste de escribir un intérprete de APL completo. Este procedimiento se ha aplicado hasta ahora a la generación de tres intérpretes de APL, entre los que se encuentra el APL para el Ordenador Personal IBM. El ordenador puede aplicar los procesos básicos de comparación, reordenación, búsqueda, etc., no solamente a datos numéricos, sino a cualquier objeto susceptible de ser codificado. Entre ellos, últimamente ha ido cobrando importancia el tratamiento de textos, que tiene por objeto elemental de codificación a la palabra. La complejidad de los procesos fundamentales se va incrementando progresivamente. El primer paso fue la inclusión de mayúsculas y minúsculas, que re- Figura 4 Representación tridimensional de modelo de la capa de mezcla derivada del análisis de los datos experimentales. FiguraB Etapas de la vectorización de un mapa: a)Mapa original. b)Mapa digitalizado en el que la mayor parte de los símbolos han sido reconocidos y pueden ser eliminados. c)Mapa almacenado en la base de datos tras haber eliminado mediante el editor los símbolos sobrantes. indicando los [juntos en que debía empezar un nuevo capitulo o párrafo o donde colocar el índice. A continuación el ordenador leerá el texto y ejecutará las marcas llevando la cuenta y numeración de páginas y capítulos alineando el texto por la derecha componiendo el índice etc. Recientemente han aparecido los primeros programas para la verificación ortográfica de textos. El proceso consiste fundamentalmente en tener accesible un diccionario (una lista de palabras) posiblemente en un formato muy compacto sobre el que el programa verifica todas y cada una de las palabras del texto considerado indicando cuales no encuentra. La palabra puede no estar por contener algún error o por no haber sido considerada al generar el diccionario por no usual. En este segundo caso el programa usuario la almacene en un apéndice al conjuntamente con el ortográfico el usuario programa que le ortográfico el usuario indique las palabras errónea y la sustituya por ayer usuario la almacene utilizado ata de un error programa que te se parezcan a la Entre los proyectos en el campo de proceso de textos en los que el Centro Científico está trabajando y que posteriormente se comentan con más detalle cabe destacar la generación de un diccionario en castellano para verificación ortográfica de textos. El proyecto considera la inclusión en el ordenador de las características que diferencian el Ejemplo de presentación de palabras candidatas para la sustitución de una palabra errónea. Seleccionando una con el cursor, el sistema la sustituye. la presencia de dispositivos de entrada y salida que contasen con un juego completo de caracteres. Este proceso continúa incluyéndose en la actualidad los denominados caracteres nacionales, que en el castellano son: á, é, í, ó, ú, ü, U, ñ y Ñ. La composición de documentos comenzó con la inclusión de marcas, para posteriormente alcanzar el formateado completo. Recientemente han aparecido los primeros programas de verificación ortográfica de textos. El proceso consiste básicamente en tener accesible un diccionario, en un formato muy compacto, sobre el que el programa verifica todas y cada una de las palabras del texto considerado, indicando cuáles no encuentra. La palabra puede no estar por contener algún error, o por no haber sido considerada al generar el diccionario por ser unapalabra no usual. En este caso, el programa permite que el usuario la almacene en un "apéndice" al diccionario, que será utilizado conjuntamente original. Si se trata de un error ortográfico, el usuario puede pedir al programa que le indique las palabras correctas que más se parezcan a la errónea y la sustituya por la que el usuario elija. Un ejemplo puede verse en la figura Entre los proyectos en el campo da1 proceso de textos en los que el Centro de Investigación UAM-IBM está trabajando, cabe destacar la creación de un diccionario en castellano para la verificación ortográfica de textos. El proyecto considera la inclusión en el procesador de las características que diferencian al español del inglés, tales como caracteres nacionales, reglas para el corte de las palabras al final de una línea, etc. El Centro de Investigación UAM-IBM ha adoptado a comienzos de 1985 una nueva estructura formada por tres departamentos para poder afrontar mejor los retos informáticos de la presente década. Así, el Departamento de Proyectos Científicos agrupa áreas de interés tales como el tratamiento de imágenes, la inteligencia artificial y el APL. El Departamento de Informática de Fabricación se especializa en la automatización de la producción incluyendo el diseño y el control. El Departamento de Proyectos Tecnológicos se orienta a las áreas de educación, lenguajes, tratamiento de textos y redes universitarias (EEARN). Ingeniero de Telecomunicación desde 1976 (núm. 1 de promoción y premio nacional Fin de Carrera). Doctor Ingeniero de Telecomunicación en 1983, ambos en la UPM. Desde 1979 es profesor (adjunto y después titular) en el Dpto. de Teoría y sistemas de Comunicación, donde inició el Grupo de Tratamiento de Imagen (GTI). Desde 1978 trabaja en el Dpto. de Tratamiento de Imágenes del Centro de Inv. UAM-IBM, donde ha estado realizando investigaciones en diversas áreas del tratamiento digital de imágenes.