Операционные системы. ОСРВ. Программные комплексы на основе искусственного интеллекта 2015 Содержание Введение Понятие искусственного интеллекта
 Скачать 89.24 Kb.
|
|
Программные комплексы на основе искусственного интеллекта 2015 Содержание Введение……………………………………………………………………………………3 1. Понятие «искусственного интеллекта»………………………………….. 1. Операционные системы реального времени…………………………………………..4 1.1 Отличительные черты ОСРВ…………………………………………………..51.2 Архитектура ОСРВ……………………………………………………………..6 1.3 Особенности ядра………………………………………………………………7 1.4 Основные сервисы ……………………………………………………………..7 1.5 Типы ОСРВ……………………………………………………………………...9 1.6 Структура ОСРВ………………………………………………………………..9 1.7 Процессы, потоки, задачи……………………………………………………...10 1.8 Планирование, приоритеты……………………………………………………11 1.9 Память…………………………………………………………………………...13 1.10 Прерывания……………………………………………………………………14 1.11 Часы и таймеры………………………………………………………………..15 2. Стандарты операционных систем реального времени………………………………..16 2.1 Стандарт POSIX………………………………………………………………...16 2.2 Стандарт DO-178B……………………………………………………………...17 2.3 Стандарт ARINC-653…………………………………………………………...17 2.4 Стандарт OSEK…………………………………………………………………18 2.5 Стандарты безопасности………………………………………………………..18 3. Краткие характеристики распространённых операционных систем реального времени……………………………………………………………………….20 3.1 VxWorks…………………………………………………………………………..20 3.2 QNX Neutrino RTOS……………………………………………………………...20 3.3 RTEMS…………………………………………………………………………….21 3.4 ChorusOS…………………………………………………………………………..22 3.5 RTX (расширение реального времени для Windows NT)………………………23 3.6 INtime (расширение реального времени для Windows NT)…………………….24 3.7 LynxOS……………………………………………………………………………..25 3.8 MicroWare OS-9……………………………………………………………………26 3.9 OSE RTOS………………………………………………………………………….26 3.10 Windows CE……………………………………………………………………….27 3.11 Nucleus RTOS……………………………………………………………………...28 Заключение……………………………………………………………………………………29 Литература…………………………………………………………………………………….30 Введение В современном времени искусственные интеллектуальные (ИИ) системы используются буквально во всех сферах жизнедеятельности человека. Создание искусственных интеллектуальных систем является одним из перспективных научных направлений. Наблюдается устойчивое увеличение масштабов применения искусственных интеллектуальных систем в повседневной жизни. Слово «интеллект» происходит от латинского «intellectus» (ум, познание, понимание, рассудок, разум) и означает способность человека к мышлению и рациональному познанию действительности. В процессе исследования искусственного интеллекта ученные пытают создавать «умную машину», которая может мыслить. В последние десятилетия ученные достигают огромные успеха в области искусственного интеллекта. Специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ) считают, что если можно составить правильные программы с определенными входами и выходами, то эти программы создадут разум как человек. На сегодняшний день проблема изучения ИИ играет актуальное роль в системе информационных наук. Область "искусственного интеллекта" имеет достаточно богатую историю с древнейших времен до настоящего времени и еще развивается. Учение об искусственном интеллекте выделяется на два направления исследования: теоретическое и экспериментальное. Наука об искусственном интеллекте развивается с развитием вычислительной техники (компьютер) и биологии. С ростом производительности вычислительной машины ученый создают различные интеллектуальные машины (роботы) – робот Asimo от компании Honda, Genre... А в области биологии ученый из разных стран построят теорию для создания первых биологических роботов. В данной работе рассмотрим такие программные комплексы на основе искусственного интеллекта как операционные системы реального времени(ОСРВ). Концепции, лежащие в основе большинства существующих в наши дни операционных систем реального времени, уходят своими корнями в конец 70-х начало 80-х годов прошлого столетия. Операционные системы реального времени и встраиваемые системы работают в «стесненных» условиях, когда объем памяти и мощность процессора ограничены. Они должны обеспечивать работоспособность служб для пользователей и окружающего мира, с которым они взаимодействуют, в строгих временных рамках. Системы реального времени отличаются очень скромными возможностями пользовательского интерфейса, поскольку передаваемая в эксплуатацию система представляет собой "черный ящик". Очень важной частью и основной особенностью операционной системы реального времени является управление ресурсами компьютера таким образом, чтобы определенная операция выполнялась в течение абсолютно одинакового периода времени каждый раз, когда она должна осуществляться и которые нельзя превышать. Обычно при проектировании системы реального времени состав выполняемых ею программ (задач) известен заранее. Известны и многие их параметры, которые необходимо учитывать при распределении ресурсов (например, объем памяти, приоритет, средняя длительность выполнения, открываемые файлы, используемые устройства и проч.). Поэтому для них заранее заводят дескрипторы задач с тем, чтобы впоследствии не тратить драгоценное время на организацию дескриптора и поиски для него необходимых ресурсов. Лучшие характеристики по производительности для систем реального времени обеспечиваются однотерминальными операционными системами реального времени. 1. Основные области применение ИИ. Рассмотрим наиболее активно развиваемые подходы и области применения ИИ – в порядке убывания их популярности. Надо отметить, что меньшая популярность нередко связана не столько с потенциалом технологии, сколько с отдаленностью перспектив её прикладной реализации (например, крайне высокий потенциал киберзаводов пока не вызывает серьезного интереса из-за наличия множества нерешенных задач по их управлению). Нейронные сети Это направление стабильно держится на первом месте. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи, сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей – финансовое прогнозирование, раскопка данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных. В последние годы идёт усиленный поиск эффективных методов синхронизации работы нейронных сетей на параллельных устройствах. Эволюционные вычисления На развитие сферы эволюционных вычислений (ЭВ) значительное влияние оказали прежде всего инвестиции в нанотехнологии. ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удаётся применять научные достижения из области цифровых автоматов. Другой аспект ЭВ – использование для решения повседневных задач автономных агентов в качестве персональных секретарей, управляющих личными счетами, ассистентов, отбирающих нужные сведения в сетях с помощью поисковых алгоритмов третьего поколения, планировщиков работ, личных учителей, виртуальных продавцов и т. д. Сюда же относится робототехника и все связанные с ней области. Основные направления развития – выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей. Модели автономного поведения предполагается активно внедрять во всевозможные бытовые устройства, способные убирать помещения, заказывать и готовить пищу, водить автомобили и т. п. Отдельно стоит отметить социальные аспекты – неизвестно как общество будет на практике относиться к таким сообществам интеллектуальных программ. Нечеткая логика Системы нечеткой логики активнее всего будут применяться преимущественно в гибридных управляющих системах. Обработка изображений Продолжится разработка способов представления и анализа изображений (сжатие, кодирование при передаче с использованием различных протоколов, обработка биометрических образов, снимков со спутников), независимых от устройств воспроизведения, оптимизации цветового представления на экране и при выводе на печать, распределенных методов получения изображений. Дальнейшие развитие получат средства поиска, индексирования и анализа смысла изображений, согласования содержимого справочных каталогов при автоматической каталогизации, организации защиты от копирования, а также машинное зрение, алгоритмы распознавания и классификации образов. Экспертные системы Спрос на экспертные системы (ЭС) остаётся на достаточно высоком уровне. Наибольшее внимание сегодня уделяется системам принятия решений в масштабе времени, близком к реальному, средствам хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системам динамического планирования. Интеллектуальные приложения Рост числа интеллектуальных приложений, способных быстро находить оптимальные решения комбинаторных проблем (возникающих, например, в транспортных задачах), связан с производственным и промышленным ростом в развитых странах. Распределенные вычисления Распространение компьютерных сетей и создание высокопроизводительных кластеров вызвали интерес к вопросам распределенных вычислений – балансировке ресурсов, оптимальной загрузке процессоров, самоконфигурированию устройств на максимальную эффективность, отслеживанию элементов, требующих обновления, выявлению несоответствий между объектами сети, диагностированию корректной работы программ, моделированию подобных систем. Операционные системы реального времени Появление автономных робототехнических устройств повышает требования к операционным системам реального времени (ОС РВ) – организации процессов самонастройки, планирования обслуживающих операций, использования средств ИИ для принятия решений в условиях дефицита времени. Интеллектуальная инженерия Особую заинтересованность в ИИ проявляют в последние годы компании, занимающиеся организацией процессов разработки крупных программных систем (программной инженерией). Методы ИИ все чаще используются для анализа исходных текстов и понимания их смысла, управления требованиями, выработкой спецификаций, проектирования, кодогенерации, верификации, тестирования, оценки качества, выявления возможности повторного использования, решения задач на параллельных системах. Программная инженерия постепенно превращается в так называемую интеллектуальную инженерию, рассматривающую более общие проблемы представления и обработки знаний (пока основные усилия в интеллектуальной инженерии сосредоточены на способах превращения информации в знания). Самоорганизующиеся СУБД Самоорганизующиеся СУБД будут способны гибко подстраиваться под профиль конкретной задачи и не потребуют администрирования. Автоматический анализ естественных языков Автоматический анализ естественных языков (лексический, морфологический, терминологический, выявление незнакомых слов, распознавание национальных языков, перевод, коррекция ошибок, эффективное использование словарей). Высокопроизводительный OLAP-анализ Высокопроизводительный OLAP-анализ и раскопка данных, способы визуального задания запросов. Интеллектуальные медицинские системы Медицинские системы, консультирующие врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций. Киберзаводы Создание полностью автоматизированных киберзаводов, гибкие экономные производства, быстрое прототипирование, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей. Прикладные методы Небольшое число конференций посвящено выработке прикладных методов, направленных на решение конкретных задач промышленности в области финансов, медицины и математики. Игры Традиционно высок интерес к ИИ в среде разработчиков игр и развлекательных программ (это отдельная тема). Среди новых направлений их исследований – моделирование социального поведения, общения, человеческих эмоций, творчества. 2. Операционные системы реального времени Операционная система реального времени — это тип операционной системы. Есть много определений термина. Самые распространённые из них: •Операционная система, в которой успешность работы любой программы зависит не только от её логической правильности, но и от времени, за которое она получила этот результат. Если система не может удовлетворить временным ограничениям, должен быть зафиксирован сбой в её работе; •Стандарт POSIX 1003.1 даёт определение: «Реальное время в операционных системах — это способность операционной системы обеспечить требуемый уровень сервиса в определённый промежуток времени»; •Операционная система, реагирующая в предсказуемое время на непредсказуемое появление внешних событий; •Интерактивные системы постоянной готовности. В категорию ОСРВ их относят, исходя из маркетинговых соображений, и если интерактивную программу называют «работающей в реальном времени», то это лишь означает, что запросы от пользователя обрабатываются с задержкой, незаметной для человека. Операционные системы реального времени (ОСРВ) предназначены для обеспечения интерфейса к ресурсам критических по времени систем реального времени. Основной задачей в таких системах является своевременность выполнения обработки данных. В качестве основного требования к ОСРВ выдвигается требование обеспечения предсказуемости или детерминированности поведения системы в наихудших внешних условиях, что резко отличается от требований к производительности и быстродействию универсальных ОС. Хорошая ОСРВ имеет предсказуемое поведение при всех сценариях системной загрузки (одновременные прерывания и выполнение потоков). Существует некое различие между системами реального времени и встроенными системами. От встроенной системы не всегда требуется, чтобы она имела предсказуемое поведение, и в таком случае она не является системой реального времени. Однако даже беглый взгляд на возможные встроенные системы позволяет утверждать, что большинство встроенных систем нуждается в предсказуемом поведении, по крайней мере, для некоторой функциональности, и таким образом, эти системы можно отнести к системам реального времени. Мартин Тиммерман (директор компании «Real-Time Consult и Real-Time User’s Support International (RTUSI)», обеспечивающей аппаратно-программную поддержку и занимающейся разработкой проектов систем реального времени) сформулировал следующие необходимые требования для ОСРВ: •операционная система должна быть многозадачной и допускающей вытеснение; •операционная система должна обладать понятием приоритета для потоков; •операционная система должна поддерживать предсказуемые механизмы синхронизации; •операционная система должна обеспечивать механизм наследования приоритетов; •поведение операционной системы должно быть известным и предсказуемым (задержки обработки прерываний, задержки переключения задач, задержки драйверов и т.д.). Это значит, что во всех сценариях рабочей нагрузки системы должно быть определено максимальное время отклика. |