Plexpert

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Plexpert è uno strumento per la costruzione di sistemi di ragionamento basati su regole (Sistemi di Supporto alle Decisioni).
Consente la realizzazione rapida di Basi di Conoscenza efficienti, flessibili ed affidabili.

Adatto per applicazioni di:

supporto alle vendite
ottimizzazione
diagnostica
configurazione
pianificazione
valutazione del rischio
interfaccia utente intelligente
intrattenimento
altro... (è uno strumento orizzontale)

Grazie alle sue doti di scalabilità è possibile realizzare applicazioni Enterprise (su Server), Consumer (su Client), Wireless (su Telefonini) o Embedded (Web Service).

Plexpert è realizzato in tecnologia Java: portabile, compatto, sicuro, distribuito.
È uno strumento efficace ed economico. L'utente tipico di Plexpert è il programmatore Java che deve realizzare un'applicazione la cui logica sia complessa ed articolata.

Prova Plexpert con questi dimostrativi:


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Caricamento dei dimostrativi in corso...

Caratteristiche tecniche:

Regole in sintassi pseudo naturale
    (esempio: "se esiste un'automobile rossa allora comprala")
Regole senza limiti di numero, dimensione e complessità
    (prova il benchmark con 10000 regole)
Ragionamento in avanti ed all'indietro
    (forward + backward chaining)
Strategia di ragionamento mista
    (regole, calcolo, accesso a database, domande utente)
Ragionamento evocativo
    (regole parzialmente verificate vengono valutate a bassa priorità)
Ragionamento euristico
    (i dati mancanti vengono cercati solo quando servono)
Ragionamento non-monotono
    (esempio: se X allora ricalcola Y)
Spiegazione e giustificazione del ragionamento fatto
    (a vari livelli di dettaglio)
Logica proposizionale
    (se-allora, e, o, non)
Logica dei predicati
    (esempio: per ogni X che vale Y il corrispondente Z vale K)
Quantificatori esistenziali
    (esempio: se esiste almeno un X allora Y)
Quantificatori universali
    (esempio: se tutti gli X soddisfano Y allora Z)
Gestione delle singole istanze
    (esempio: se l'istanza N di X vale Y allora l'istanza K di Z vale W)
Regole con conseguenti multipli
    (esempio: se X allora Y e poi Z e poi K)
Gestione specifica per il calcolo matematico
    (esempio: se X allora calcola Y)
Piena integrazione regole --> metodi-Java
    (esempio: se X vale funzione_Y allora Z uguale metodo_K con parametro P)
Piena integrazione metodi-Java-->regole
    (esempio: void X() {esegui_regola(Y);} )
Predisposizione a ragionamenti personalizzati
    (esempio: se quasi tre quarti di X vale Y allora Z)
Variabili tipizzate con controllo di consistenza
    (interi, reali, booleani e simbolici)
Strutture dati complesse, con gerarchia di Classi
    (esempio: se X.Y.Z allora considera la classe K)

Caratteristiche applicative:

Architettura modulare e scalabile
    (motore inferenziale, base di conoscenza, interfaccia utente, applicazione ospite)
Accesso a dati remoti via HTTP
Conforme a XML / SOAP
Possibilità di ragionamento centralizzato su server o distribuito su client
Utilizzo come Applet, Servlet, Application (Console), Midlet (telefonino) o Web Service
Dimensione del codice estremamente ridotta
    (i dimostrativi qui sopra occupano 23 Kb: 12 di motore inferenziale, 5 di conoscenza, 6 di GUI)
Elevata efficienza
Interfaccia utente integrata, portabile (AWT 1.0) e personalizzabile
Severo controllo degli errori e delle inconsistenze
Debugger a vali livelli di profondità
Integrazione con tecnologia ASP, JSP, JWSDP
Basi di Conoscenza compilate e criptate
Non richiede librerie di Runtime nè licenze di deployment
Non richiede configurazioni hardware sofisticate
    (operativo su qualsiasi piattaforma avente la Java-VM 1.0.x)
Testato sui principali browser
    (Netscape/Mozilla 4.03, 4.07, 5.0; Microsoft Internet Explorer 4.0, 5.5, 6.0)
Testato sulle principali piattaforme
    (Windows 9x/NT/XP; Unix Solaris/Aix, Linux)
Testato sui principali application server
    (Tomcat, Resin, Bea Weblogic)
Testato sui principali cellulari
    (Nokia, Siemens, Sony-Ericsson)

Caratteristiche previste per il prossimo futuro:

Introduzione del ragionamento Fuzzy
Gestione delle informazioni ignote

Referenze e documentazione

Articolo descrittivo pubblicato sulla Rivista dell'Associazione Italiana Intelligenza Artificiale
Agronomia: pianificazione della concimazione
Agronomia: diagnostica fogliare visuale (documentazione)
Finanza: generazione di offerte per la Borsa dell'Energia
Energia: diagnostica dei componenti di rete elettrica ad alta tensione (documentazione)
Wireless: interfaccia utente per dispositivi mobili (documentazione)

Prototipi dimostrativi

Diagnostica di terminali per ufficio
Test attitudinale per reclutamento di personale
Guida alla scelta di pacchetto-vacanze
Intrattenimento come preludio all'acquisto
Supporto alle vendite su telefono cellulare

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