ỨNG DỤNG MẠNG TÍNH TOÁN TRONG HÓA HỌC

Tuy nhiên, từ những đặc điểm trong cách biểu diễn tri thức dạng này tạo nên ưu điểm thì nó cũng tạo ra các khuyết điểm sau: chính vì các sự kiện có cấu trúc đơn giản, trong khi tri thức

BIỂU DIỄN TRI THỨC

VÀ ỨNG DỤNG

ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG MẠNG TÍNH TOÁN

TRONG HÓA HỌC

Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Đỗ Văn Nhơn Học viên thực hiện: Ngô Hải Linh

MSHV: CH1101019

Lớp cao học khóa 6

TP Hồ Chí Minh, tháng 12/2012

MỤC LỤC

Mở đầu 2

I Các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản 3

1 Logic mệnh đề và logic vị từ 3

2 Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn 3

3 Biểu diễn tri thức bằng mạng ngữ nghĩa 4

II Mô hình biểu diễn tri thức COKB 5

1 Đối tượng tính toán (C-Object) 5

2 Mô hình cho một C-Object 6

3 Các thành phần của mô hình COKB 6

III Mạng các đối tượng tính toán 8

1 Mạng con, đối tượng tính toán 8

2 Mạng các đối tượng tính toán 8

IV Ứng dụng 11

1 Thiết kế cơ sở tri thức cho miền hóa học vô cơ 11

2 Thiết kế bộ suy diễn tự động của chương trình 12

3 Chương trình demo Hóa học 13

Kết luận 15

MỞ ĐẦU

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có nhiều phương pháp để biểu diễn tri thức nhưng những phương pháp này lại không hiệu quả trong việc biểu diễn và suy luận trên các tri thức phức tạp Phương pháp biểu diễn tri thức đóng vai trò quan trọng trong thiết kế hệ thống tri thức phức tạp như hình học phẳng, hình học giải tích, vật lý, hóa học, sinh học…, nhưng nghững phương pháp suy diễn hiện nay vẫn còn mang tính khái quát cao, chưa thể

mô phỏng được lối tư duy của con người Trong thực tế, khi giải quyết một bài toán, chúng

ta thường không tìm ngay một lời giải mới mà trước tiên ta sẽ tìm những bài toán liên quan với bài toán ấy để từ đó có cách giải quyết phù hợp Trong bài viết này, em xin trình bày

mô hình COKB (Computational Object Knowledge Base), trong đó có sử dụng các bài toán mẫu như là các tri thức đã có sẵn về bài toán được đặt ra, mô phỏng tối ưu hơn cho tri thức con người

Cho các hợp chất hóa học ban đầu A,B,C…, dựa vào các phương trình phản ứng đã biết, hãy điều chế ra hợp chất hóa học X từ những phương trình phản ứng trên Bài toán đơn giản nếu số lượng phương trình phản ứng là nhỏ Nhưng với số lượng phương trình phản ứng là rất lớn thì việc tìm ra những phương trình thích hợp để điều chế ra chất X là rất khó khăn Từ lý do trên, áp dụng giải bài toán điều chế dựa trên mô hình COKB

Thông qua những buổi giảng dạy và hướng dẫn của thầy Đỗ Văn Nhơn, giúp em nắm được kiến thức tổng quát và hiểu hơn về các mô hình biểu diễn tri thức và những ứng dụng hiện nay Do khả năng và kiến thức có hạn, nên bài viết còn nhiều sai sót Em xin chân thành cảm ơn thầy đã giảng dạy và hướng dẫn để hoàn thành bài viết này

I Các phương pháp biểu diễn tri thức cơ bản

1 Logic mệnh đề và logic vị từ

Dạng biểu diễn tri thức cổ điển nhất trong máy tính là logic, với 2 dạng phổ biến là logic mệnh đề và logic vị từ Cả 2 dạng này đều dùng ký hiệu để biểu diễn tri thức và các toán tử áp lên các ký hiệu để suy luận logic Logic đã cung cấp cho các nhà nghiên cứu những công cụ hình thức để biểu diễn và suy luận tri thức Các phép tóan logic được sử dụng phổ biến của dạng là: and ( Λ ), or ( V ), not ( ~ ) và phép kéo theo ( → ), tương đương ( ≡ )

Kiểu biểu diễn tri thức vị từ giống như hàm trong các ngôn ngữ lập trình, đối tượng tri thức là tham số của hàm, giá trị mệnh đề chính là kết quả của hàm Biểu diễn tri thức bằng mệnh đề gặp khó khăn là không thể can thiệp vào cấu trúc của một mệnh đề → đưa ra khái niệm lượng từ, vị từ Với vị từ có thể biểu diễn tri thức dưới dạng các mệnh đề tổng quát

2 Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn

Phương pháp biểu diễn tri thức bằng luật dẫn được phát minh bởi Newell và Simon, trong lúc hai ông đang cố gắng xây dựng một hệ giải bài toán tổng quát Đây là một kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc Ý tưởng cơ bản là tri thức có thể được cấu trúc bằng một cặp

giả thiết và kết luận dưới dạng: nếu <giả thiết> thì <kết luận> Đây là dạng biểu diễn tri

thức rất phổ biến Mô hình biểu diễn tri thức dạng này thường bao gồm: tập các ký hiệu mô

tả các sự kiện (có cấu trúc đơn giản) và tập luật dẫn Trong đó phần giả thiết và kết luận của luật là tập các sự kiện Mỗi sự kiện được mô tả có cấu trúc đơn giản như (tên đối tượng

- thuộc tính - giá trị) Ví dụ: quả cam – màu vàng

Phương pháp suy luận trong cách biểu diễn tri thức dạng này là sử dụng suy diễn tiến

và suy diễn lùi:

Suy diễn tiến: là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xác định các

sự kiện có thể được “sinh” ra từ sự kiện này

Suy diễn lùi: là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã “sinh” ra sự kiện này Một ví dụ thường gặp trong thực tế là xuất phát

từ các tình trạng của máy tính, từ đó ta chẩn đoán xem máy tính đã bị hỏng hóc ở đâu Các luật có ưu điểm là dễ hiểu nên dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng Có thể

dễ dàng xây dựng được cơ chế suy luận và giải thích từ các luật Ngòai ra, các luật được

biểu diễn theo mô hình này thường độc lập nhau nên việc cập nhật luật, hiệu chỉnh và bảo trì hệ trì hệ thống thuận lợi Tuy nhiên, từ những đặc điểm trong cách biểu diễn tri thức dạng này tạo nên ưu điểm thì nó cũng tạo ra các khuyết điểm sau: chính vì các sự kiện có cấu trúc đơn giản, trong khi tri thức của một số lĩnh vực lại trừu tượng và phức tạp, các khái niệm của lĩnh vực có quan hệ ràng buộc lẫn nhau nên mô hình biểu diễn này không thể hiện được hết tất cả những yếu tố trừu tượng đó

3 Biểu diễn tri thức bằng mạng ngữ nghĩa

Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức dùng đồ thị Trong đó nút biểu diễn đối tượng, và cung biểu diễn quan hệ giữa các đối tượng

Hình 1: Ví dụ về mạng ngữ nghĩa Người ta có thể mở rộng mạng ngữ nghĩa bằng cách thêm các nút và nối chúng vào đồ thị Các nút mới ứng với các đối tượng bổ sung Thông thường có thể mở rộng mạng ngữ nghĩa theo ba cách:

- Thêm một đối tượng tương tự

- Thêm một đối tượng đặc biệt hơn

- Thêm một đối tượng tổng quát hơn

Cơ chế suy diễn thực hiện theo thuật toán “loang” đơn giản:

Bước 1: Kích hoạt những đỉnh hình tròn đã cho ban đầu (những yếu tố đã có giá trị) Bước 2: Lặp lại bước sau cho đến khi kích hoạt được tất cả những đỉnh ứng với

những yếu tố cần tính hoặc không thể kích hoạt được bất kỳ đỉnh nào nữa

Động vật có vú

Con mèo

lông

trên cạn

có

sống

đuôi có

là

Nếu một đỉnh hình chữ nhật có cung nối với n đỉnh hình tròn mà n-1 đỉnh hình

tròn đã được kích hoạt thì kích hoạt đỉnh hình tròn còn lại (và tính giá trị đỉnh còn lại

này thông qua công thức ở đỉnh hình chữ nhật)

II Mô hình biểu diễn tri thức COKB

1 Đối tượng tính toán (C-Object)

Trong nhiều vấn đề giải toán dựa trên tri thức ta thường đề cập đến các đối tượng khác nhau và mỗi đối tượng có cấu trúc bao gồm một số thuộc tính với những quan hệ nhất định Những quan hệ này giúp ta thực hiện sự suy diễn, tính toán và giải một số bài toán suy diễn-tính toán trên các thuộc tính của đối tượng Ví dụ: trong giải toán hình học, một tam giác với các thuộc tính như 3 cạnh, 3 góc trong, diện tích, nửa chu vi, bán kính vòng tròn ngoại tiếp, v.v … cùng với các công thức liên hệ giữa các thuộc tính đó sẽ cho ta một cấu trúc của một đối tượng như thế Theo cách tiếp cận hướng đối tượng trong biểu diễn tri thức và giải toán, chúng ta tích hợp vào cấu trúc đối tượng trên một số hành vi giải toán nhất định để tạo ra một đối tượng Dựa trên các đối tượng này, nhiều bài toán khác nhau có thể được biểu diễn dưới dạng mạng các đối tượng Cách biểu diễn này có thể được áp dụng một cách có hiệu quả trong các hệ giải toán, chẳng hạn như các hệ giải các bài toán hình học So với các phương pháp được trình bày ở trên, cách mô hình này tỏ ra có nhiều ưu điểm, đặc biệt là khả năng biểu diễn hầu như toàn bộ tri thức và các dạng bài toán tổng quát thuận tiện cho việc phát triển các thuật toán giải tự động và cung cấp những lời giải tự nhiên và phù hợp với cách nghĩ và viết của con người Ngoài ra, nó còn giúp ích cho việc thiết kế và cài đặt phần cơ sở tri thức cũng như ngôn ngữ qui ước để đặc tả bài toán

Định nghĩa 1: Ta gọi một đối tượng tính toán (C-Object) là một đối tượng O có cấu

trúc bao gồm:

giá trị trong một miền xác định nhất định, và giữa các thuộc tính ta có các quan hệ thể hiện qua các sự kiện, các luật suy diễn hay các công thức tính toán

(2) Các hành vi liên quan đến sự suy diễn và tính toán trên các thuộc tính của đối tượng hay trên các sự kiện như:

Xác định bao đóng của một tập hợp thuộc tính A  Attr(O), tức là đối tượng O có khả năng cho ta biết tập thuộc tính lớn nhất có thể được suy ra từ A trong đối tượng O

Attr(O) và B  Attr(O) Nói một cách khác, đối tượng có khả năng trả lời câu hỏi rằng có thể suy ra được các thuộc tính trong B từ các thuộc tính trong A không

2 Mô hình cho một C-Object

Một C-Object có thể được mô hình hóa bởi một bộ:

(Attrs, F, Facts, Rules) Trong đó: Attrs là tập hợp các thuộc tính của đối tượng, F là tập hợp các quan hệ suy diễn tính toán, Facts là tập hợp các tính chất hay các sự kiện vốn có của đối tượng, và Rules

là tập hợp các luật suy diễn trên các sự kiện liên quan đến các thuộc tính cũng như liên quan đến bản thân đối tượng

Ví dụ: Đối tượng (C-Object) thuộc loại “TAM_GIAC” được biểu diễn theo mô hình trên gồm có:

R, r, ra, rb, rc 

a^2 = b^2 + c^2 - 2*b*c*cos(GocA), 

{a = b}  {GocA = GocB}, {a^2 = b^2+c^2}{GocA=pi/2}, {GocA=pi/2}  {a^2 = b^2+c^2, b  c}, 

3 Các thành phần của mô hình COKB

Mô hình cơ sở tri thức của các đối tượng tính toán (mô hình COKB) gồm 6 thành phần:

(C, H, R, Ops, Funcs, Rules)

Trong đó,

(1) C là tập hợp các khái niệm về C-Object

(2) H là tập hợp các quan hệ phân cấp giữa các loại đối tượng

(3) R là tập hợp các khi niệm về các loại quan hệ trên C-Object

(4) Ops là tập hợp các toán tử

(5) Funcs là tập hợp các hàm

(6) Rules là tập hợp các luật

Trong mô hình này mỗi đối tượng tính toán (C-Object) có cấu trúc và được phân cấp dựa trên các thiết lập của đối tượng

Ngoài ra, mô hình này có 11 loại sự kiện sau:

của đối tượng

của đối tượng thông qua biểu thức hằng

đối tượng với một đối tượng hay một thuộc tính khác

các đối tượng thông qua một công thức tính toán hay một đẳng thức theo các đối tượng hay các thuộc tính

của các đối tượng

hằng

tượng khác thông qua một công thức tính toán

Mô hình biểu diễn này sử dụng cách tiếp cận hướng đối tượng để biểu diễn tri thức.

Do đó, sử dụng mô hình này giúp dễ thiết kế các mô hình cho những ứng dụng cụ thể vá thiết kế các giải thuật

III Mạng các đối tượng tính toán

1 Mạng con, đối tượng tính toán

Là một dạng biểu diễn tri thức về các vấn đề tính toán và được áp dụng một cách có hiệu quà để giải quyết một số dạng bài tóan Mỗi mạng tính tóan là một mạng ngữ nghĩa chứa các biến và những quan hệ có thể cài đặt sử dụng cho việc tính toán

Một mạng tính toán (M,F) được gọi là một mạng con của mạng tính toán (M’,F’) nếu

thỏa các điều kiện sau đây :

(1) M  M’,

(2) F  F’,

(3) M(f)  M’(f), với mọi f F

Đối với mỗi đối tượng tính toán O, có một tập biến và một tập các quan hệ tương ứng Tập các biến và tập các quan hệ của đối tượng O lần lượt được ký hiệu là M(O), F(O) Từ

đó ta có thể viết :

O = ( M(O), F(O) )

Ngoài ra đối tượng tính toán, giả sử là O, còn có khả năng đáp ứng lại một số thông điệp yêu cầu từ bên ngoài Trong các khả năng đó của đối tượng tính toán ta có thể kể đến những điểm sau đây :

(1) Xác định bao đóng (trong đối tượng O) của một tập A  M(O)

(2) Xác định tính giải được của một bài toán A  B,

trong đó A  M(O), B  M(O)

(3) Tìm một lời giải tốt cho bài toán A  B trên mạng ( M(O), F(O) ),

trong đó A  M(O), B  M(O)

2 Mạng các đối tượng tính toán

Mạng các đối tượng tính toán bao gồm một tập hợp các đối tượng tính toán :

O = O 1 ,O 2 , , O n

và một tập hợp các quan hệ tính toán :

F = f 1 ,f 2 , , f m

Đặt :

M(f i ) = tập hợp các biến có liên quan với nhau bởi quan hệ fi.

M(F) = M(fi

i 1

m

)



M(O) = M(Oi

i 1

n

)



các tập M(fi)

mạng các đối tượng tính toán Ngoài ra ta còn có :

i 1

n

)



i 1

m

)



Mô hình biểu diễn tri thức dạng này cho phép ta thực hiện tính toán các biến của một hay hiều đối tượng dựa trên tập biến của các đối tượng khác

Thuật toán: Thuật toán tìm một lời giải cho bài toán A  B trên mạng các đối tượng

tính toán (O, F) có tập biến được xem xét là M

Nhập : Mạng các đối tượng tính toán (O,F), với tập biến là M,

tập giả thiết A  M,

tập biến cần tính B  M

Xuất : lời giải cho bài toán A  B

1 Solution  empty;// Solution là dãy các quan hệ giữa các đối tượng

// hay các đối tượng sẽ áp dụng

2 if B  A then

begin

Solution_found  true; // khi bài toán là giải được

goto 5;

end else

Solution_found  false;

3 Repeat

Ao  A;

Chọn ra một f  F;

while not Solution_found and (chọn được f) do begin

if ( f đối xứng and 0 < Card (M(f) \ A)  r(f) ) or

( f không đối xứng and   M(f) \ A  v(f) ) then

begin

A  f(A);

Solution  Solution  f;

end;

if B  A then

Solution_found  true;

Chọn ra một f  F;

Until Solution_found or (A = Ao);

4 if not Solution_found then

begin

if (chọn được Oi) then

begin

if (B  A) then begin

Solution_found  true;

goto 5;

end;

else goto 3;

end;

end;

5 if not Solution_found then

Bài toán không có lời giải;

else

Solution là một lời giải;

IV Ứng dụng

Chúng ta biết rằng trong hóa học, việc xem xét các phản ứng hóa học là một trong những vấn đề quan trọng Về mặt tri thức người ta đã biết được nhiều chất và các phản ứng

hóa học có thể chuyển hóa từ một số chất này thành các chất khác Ta có thể xem tri thức

đó như một mạng tính toán mà mỗi phản ứng là một quan hệ của mạng Và áp dụng để giải

2 loại bài toán sau:

- Nhận diện loại phương trình phản ứng?

- Cho một số chất, hỏi có điều chế được một vài chất nào đó không?

- Tìm các phương trình phản ứng để biểu diễn dãy các biến hóa sau:

1 Thiết kế cơ sở tri thức cho miền hóa học vô cơ

Tri thức được mô hình hóa bằng mô hình COKB gồm 4 thành phần:

(C, H, Funcs, Rules)

1.1 Tập C - tập hợp các khái niệm đối tượng

Tập C bao gồm các khái niệm: “Axit”, “Bazơ”, “Muối”, “Oxit”, “Kim loại”

- “Axit”: phân tử axit gồm có một hay nhiều nguyên tử H liên kết gốc axit

- “Bazơ”: phân tử bazơ gồm có một nguyên tử kim loại liên kết với một hay nhiều nhóm OH

- “Muối”: phân tử muối gồm có một hay nhiều nguyên tử kim loại liên kết với một hay nhiều gốc axit

1.2 Tập H - tập hợp các quan hệ phân cấp giữa các loại đối tượng

- “Axit có oxi” và “Axit không có oxi” là các khái niệm của “Axit”

- “Bazơ tan” và “Bazơ không tan” là các khái niệm của “Bazơ”

- “Muối trung hòa” và “Muối axit” là các khái niệm của “Muối”

1.3 Tập Funcs - tập hợp các hàm

Cân bằng phương trình phản ứng hóa học

1.4 Tập Rules – tập hợp các luật

Các loại phản ứng hóa học cơ bản:

- “Axit” + “Bazơ”  “Muối” + “Nước”

2 Thiết kế bộ suy diễn tự động của chương trình

Về mặt tri thức người ta đã biết được nhiều chất và các phản ứng hóa học có thể chuyển hóa từ một số chất này thành các chất khác Ta có thể xem tri thức đó như một mạng tính toán mà mỗi phản ứng là một quan hệ của mạng

(O, F, G)

Bài toán 1 : Viết phương trình phản ứng (PTPU) biểu diễn các biến hóa sau:

Mô hình bài toán:

F = { tập các phương trình phản ứng hóa học }

G = {}

(H2SO4) không ?

Mô hình bài toán:

O = { [S, H2O ? H2SO4] }

F = { tập các phương trình phản ứng hóa học }

G = {}

Bài toán 3 : Viết các PTPU để thực hiện các biến hóa theo các sơ đồ sau đây:

ZnS  SO2  H2SO4

Mô hình bài toán:

F = { tập các phương trình phản ứng hóa học }

G = {}

Bài toán 4 : Hoàn thành các phương trình phản ứng sau:

Mg + H2SO4  Fe(OH)3 + H2SO4 

K2CO3 + H2SO4  Ba(NO3)2 + H2SO4 

Mô hình bài toán:

[Fe(OH)3 + H2SO4 = …],