Door de sterke toename van de gegevens die moeten uitmonden in besluitvorming, werkt een team van de FUNDP aan een systeem voor automatische aanbeveling op basis van expertkennis.

Een onderzoeksproject dat werd opgestart binnen het onderzoekscentrum voor systems engineering PReCISE van de FUNDP (Universitaire faculteiten van Namen), won onlangs een ‘first spin-off’-financiering van het Waalse Gewest. Dit project behelst de ontwikkeling van een softwareomgeving en een ontwerpmethode van ‘virtuele adviseurs’ (met andere woorden, geautomatiseerde systemen ter ondersteuning van de besluitvorming) die steunen op het “gedrag” van de gebruiker om automatisch aanbevelingen te geven met het oog op besluitvorming.

In tegenstelling tot de bestaande systemen (zoals het systeem dat gebruikt wordt door Amazon om de keuze van internetsurfers in een bepaalde richting te sturen) steunt de oplossing waar het team onder leiding van Prof. Faulkner al 4 jaar aan werkt niet op de analyse van grote hoeveelheden informatie (bijvoorbeeld gegevens over aankoopgedrag van vele internetsurfers), maar op een kleinere en meer ‘gerichte’ gegevens-verzameling. Het systeem is inderdaad gebaseerd op vooraf gecompileerde kennis van experts in de betrokken domeinen en past er meer bepaald technieken op toe inzake conceptuele modellering, ontologie en engineering van de behoeften (requirements engineering).

QIQO

De eerste stap bestaat uit het identificeren van experts in een specifiek thema (financieel beheer van een bedrijf, fysieke beveiliging van de toegang tot gebouwen, sporttrainingen op hoog niveau, beursinvesteringen,…). Dan komt de fase van de modellering. “We willen begrijpen hoe experts hun beslissingen nemen, hun kennis structureren en formaliseren met behulp van modelleertools, een systeem beschrijven dat de beslissing automatiseert”, legt Ivan Jureta, onderzoeker bij het FNRS, uit. “De geïdentificeerde methoden worden vertaald in kunstmatige intelligentiealgoritmen en vervolgens geïmplementeerd in systemen die de besluitvorming ondersteunen.” Nemen we het voorbeeld van aanbevelingen voor een sporttrainingsplan. Een reeks relevante gegevens (profiel van de kandidaat, methode van de experts vertaald in gestructureerde regels, weercontext…) wordt verzameld en overgezet in een algoritme dat op een gepersonaliseerde manier de best mogelijke trainingsmethode kan aanbevelen.

Het principe kan potentieel worden toegepast op allerlei mogelijke scenario’s. Bijvoorbeeld een ‘virtuele adviseur’ waarmee elke gebruiker aanbevelingen op maat kan krijgen over de beste manier om zijn pda te configureren op basis van zijn eigen gebruiksprofiel en zijn behoeften. De kennisverzameling wordt dan opgebouwd op basis van de expertise van power users of techies. Voordelen zijn een consument die eindelijk wegwijs geraakt uit het doolhof van functies en de meeste ervan opzettelijk terzijde schuift, en een aanzienlijk gemakkelijkere ondersteuning aan de gebruikers voor de helpdeskdiensten van de leverancier of dealer.

De tsunami aan gegevens juist interpreteren

Een ander voorbeeld: het systeem dat werd ontwikkeld werd gevalideerd bij een constructeur van toegangscontroleoplossingen. De test bestond erin om de ideale lay-out te bepalen van sensors op de veiligheidsbarrières om de detectiegraad van het inkomende voorwerp te optimaliseren (auto met of zonder aanhangwagen, vrachtwagen, voetganger, afzonderlijk individu of vergezeld van een klein kind…). “De klassieke oplossing is om de sensors of bewakingscamera’s te vermenigvuldigen. Onze oplossing is er een die de plaatsing van een bepaald aantal (optische en laser) sensors simuleert en aanbeveelt, om een optimale detectiegraad voor een vooraf bepaald budget mogelijk te maken.”

“Onze wereld wordt steeds meer uitgerust met controle-instrumenten. Onze omgeving loopt over van sensors die een groeiende massa aan gegevens en indicators genereren. De gegevens visueel weergeven volstaat niet”, aldus Prof. Faulkner. “Iedereen moet ze correct kunnen interpreteren”, gaande van de vliegtuigpiloot tot de logistieke manager die een groot aantal rfid-gegevens beheert. “Onze twee actiegebieden zijn dus business intelligence en customer intelligence.”

Brigitte Doucet