Разработка интеллектуальной системы по органической химии

УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
И.Л. АРТЕМЬЕВА, Н.В. РЕШТАНЕНКО
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
ПО ОРГАНИЧЕСКОЙ ХИМИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ОНТОЛОГИИ
В работе приводится описание архитектуры интеллектуальной системы, решающей задачи органической химии, и структуры представления ее базы знаний,
определяемой онтологией этой предметной области.
Целью данной работы является описание архитектуры интеллектуальной системы, решающей задачи органической химии, и структуры представления ее базы знаний.
Программная система по органической химии предназначена для работы в среде Интернет, поэтому в ней выделены серверная (информационное наполнение, программное наполнение) и клиентская (интерфейс
программного наполнения) части [1]. Программное наполнение включает
редакторы онтологий и знаний, специальные графические компоненты,
облегчающие ввод знаний специалистам предметной области и решатели
различных классов задач органической химии.
Информационное наполнение банка знаний по органической химии
содержит онтологию и знания данной предметной области [2]. Структура
базы знаний соответствует структуре онтологии. Каждому термину, описанному в онтологии [2], соответствует таблица в базе знаний. Если термин определен как множество, то он представлен в виде таблицы, содержащей два поля: код каждого элемента множества (ключевое поле) и значение элемента множества. Например, термин «химические элементы»
определен в онтологии как (химические элементы) = {}N. В базе данных
ему соответствует таблица Chemical Elements, содержащая два поля:
ElemKey (код химического элемента) и ElemName (обозначение химического элемента в таблице Менделеева). Если термин определен как функция, возвращающая единственное значение или множество значений, то
он представлен в виде таблицы, число полей которой на 2 больше числа
аргументов функции (последние два поля соответствуют ключевому полю
и полю результата, причем если результатом является декартово произведение, то каждому элементу этого произведения соответствует поле).
Например, термин «агрегатное состояние соединения» определен в онтологии как (агрегатное состояние соединения) = (органические соединеISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 3
72
УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
ния  возможное агрегатное состояние), где термины «возможное агрегатное состояние» и «органические соединения» обозначают множества.
В базе данных термину «агрегатное состояние соединения» соответствует
таблица Aggregative State, содержащая следующие поля: Key (ключевое
поле), OrgSubsKey (номер ключевого поля, идентифицирующего органическое соединение), AgregatStateKey (номер ключевого поля, идентифицирующего возможное агрегатное состояние соединения).
Спецификация задач описывается с использованием терминов модели
онтологии, а метод решения задачи строится на основе онтологических
соглашений, зафиксированных онтологией и определяющих связь входных и выходных данных. В качестве примера рассмотрим спецификацию
задачи определения класса органического соединения и метод ее решения.
Входные данные: Data_In = {Short_Structural_Formula} или Data_In =
{Name_Compound}, где Short_Structural_Formula – краткая структурная
формула соединения. Name_Compound – название органического соединения. Short_Structural_Formula  возможные структурные формулы;
Name_Compound  органические соединения.
Выходные данные: Result = {Class}, где Class = {Class1, …, Classn},
Classi – класс органического соединения по наличию функциональных
групп. Classi  классы веществ по функциональным группам
Метод решения задачи. В случае, когда Data_In = Name_Compound,
Result = класс вещества по функциональной группе (Name_Compound). В
случае, когда Data_In = Short_Structural_Formula Result = {(i: I[1,
length(Short_Structural_Formula)])
классы
функциональной
группы(формула функциональной группы(компонента структурной формулы(i)))}.
Работа выполнена при финансовой поддержке ДВО РАН, проект "Разработка интеллектуальных информационных технологий генерации и
анализа знаний для поддержки фундаментальных научных исследований
в области естественных наук".
Список литературы
1. Артемьева И.Л., Рештаненко Н.В. Специализированный компьютерный банк знаний
предметной области «Химия» // Искусственный интеллект. 2004. №4. С. 235-245.
2. Артемьева И.Л., Высоцкий В.И., Рештаненко Н.В. Модель онтологии предметной
области (на примере органической химии) // НТИ. Сер. 2. 2005. № 8. С. 19-27.
ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 3
73