UD02 · Taller 2 — Sistema basado en reglas con experta¶

Objetivo: implementar un mini sistema experto de diagnóstico de un PC que no arranca, con experta.

Fase 1 y 2 — Instala el parche e importa experta¶

Aplica el parche de compatibilidad con Python 3.10+ antes de importar experta.

In [1]:

  Copied!     
 
%pip install "frozendict>=2.3"
%pip install --no-deps experta
%pip install schema==0.6.7

import collections
import collections.abc
if not hasattr(collections, 'Mapping'):
    collections.Mapping = collections.abc.Mapping
    collections.Iterable = collections.abc.Iterable
    collections.MutableMapping = collections.abc.MutableMapping

from experta import *
%pip install "frozendict>=2.3" %pip install --no-deps experta %pip install schema==0.6.7 import collections import collections.abc if not hasattr(collections, 'Mapping'): collections.Mapping = collections.abc.Mapping collections.Iterable = collections.abc.Iterable collections.MutableMapping = collections.abc.MutableMapping from experta import *

Fase 3 — Define el motor de conocimiento¶

Completa la clase DiagnosticoPC con esta lógica:

inicio (@DefFacts): declara el hecho accion="diagnosticar".
arrancar (se dispara con accion="diagnosticar", salience=10): imprime un mensaje de inicio y declara tres hechos: luz_encendida=True, sonido="pitidos_cortos", pantalla="negra".
ram: si luz_encendida=True Y sonido="pitidos_cortos", declara causa="problema_ram".
gpu: si luz_encendida=True Y pantalla="negra", declara causa="problema_grafica".
resultado_ram: si causa="problema_ram", imprime el diagnóstico de fallo de memoria RAM.
resultado_gpu: si causa="problema_grafica", imprime el diagnóstico de fallo de gráfica.

In [1]:

  Copied!     
 
# TU CÓDIGO
class DiagnosticoPC(KnowledgeEngine):
    @DefFacts()
    def inicio(self):
        yield Fact(accion="diagnosticar")

    @Rule(Fact(accion="diagnosticar"), salience=10)
    def arrancar(self):
        ...

    # TU CÓDIGO: reglas ram, gpu, resultado_ram, resultado_gpu
    ...
# TU CÓDIGO class DiagnosticoPC(KnowledgeEngine): @DefFacts() def inicio(self): yield Fact(accion="diagnosticar") @Rule(Fact(accion="diagnosticar"), salience=10) def arrancar(self): ... # TU CÓDIGO: reglas ram, gpu, resultado_ram, resultado_gpu ...

Fase 4 — Ejecuta y observa la agenda¶

In [1]:

  Copied!     
 
# TU CÓDIGO
engine = DiagnosticoPC()
engine.reset()
engine.run()
# TU CÓDIGO engine = DiagnosticoPC() engine.reset() engine.run()

✏️ Respuesta: ¿qué hechos se declararon y qué reglas se dispararon? ¿En qué orden?

(escribe aquí)

Fase 5 — Añade una regla con salience y variables¶

Amplía la clase (puedes heredar de DiagnosticoPC) con una regla prioridad: si causa="problema_ram", con salience=5, imprime un mensaje avisando de que hay que revisar la RAM con prioridad. Vuelve a ejecutar y comprueba en qué orden salen ahora los mensajes.

In [1]:

  Copied!     
 
# TU CÓDIGO: regla 'prioridad' con salience=5 sobre causa=problema_ram, y una nueva ejecución
...
# TU CÓDIGO: regla 'prioridad' con salience=5 sobre causa=problema_ram, y una nueva ejecución ...

Fase 6 — Amplía el sistema¶

Añade dos reglas nuevas:

Si luz_encendida=False → declara causa="sin_alimentacion", con su regla de resultado que imprima el diagnóstico correspondiente (revisar cable y fuente de alimentación).
Si pantalla="mensaje_bios" → declara causa="configuracion_bios", con su regla de resultado que imprima el diagnóstico correspondiente (revisar configuración de la BIOS).

In [1]:

  Copied!     
 
# TU CÓDIGO
...
# TU CÓDIGO ...

✏️ Respuesta: ¿cuándo usarías lógica difusa (Taller 1) y cuándo un sistema basado en reglas como este? Justifica con un ejemplo real.

(escribe aquí)