ESS-CHILE - Motor de Inferencia RTXPS

MOTOR DE INFERENCIA RTXPS

RTXPS es un motor de inferencia basado en reglas que opera en tiempo real, diseñado para el soporte dinámico de las decisiones en operaciones críticas, control y optimización de procesos y comunicaciones.
La tecnología de software RTXPS apoya en la gestión de emergencias y riesgos ambientales, mediante la alerta temprana sobre fenómenos tales como inundaciones, tóxicos o derrames de químicos tóxicos y petróleo, tsunamis, deslizamientos de tierra, etc.

Diversos editores apoyan el diálogo hombre-máquina,

y al mismo tiempo permiten la adquisición de datos

para el motor de inferencia.

RTXPS puede ser configurado para implementar y ejecutar cualquier lista de verificación, cuestionarios o manuales de operación basados en procedimientos y/o protocolos.

Ofrece funciones de apoyo basadas en tecnología de inteligencia artificial para contextos sensibles, que pueden manejar las situaciones dinámicas más exigentes en entornos distribuidos cliente-servidor , con varias líneas de acción paralelas.

RTXPS proporciona un amplio apoyo y asistencia al operador y mantiene registros completos en tiempo real para el control de calidad de los procesos.

RTXPS controla varios tipos de modelos

de simulación dinámica, los que alimentan con

sus resultados el sistema experto.

Con RTXPS es posible realizar control complejo y tareas de evaluación, incluida la coordinaciones de la primera respuesta, recuperación, restauración y operaciones de limpieza.

RTXPS utiliza una sintaxis simple del lenguaje natural para la producción de Reglas, Acciones y Descriptores. Este lenguaje de script intuitivo también apoya el desarrollo eficiente de la bases de conocimientos de las aplicaciones ESS.

RTXPS actúa vinculando capas de datos, con las cuales
conforma un conjunto de modelos que pueden representar
distintos escenarios de análisis, y responder a las preguntas
¿What if? y ¿How to?, ante diversos cuestionamientos
cuantitativos y cualitativos.

RTXPS también puede vincularse al monitoreo en línea y sistemas de adquisición de datos que pueden proporcionar inteligencia en tiempo real y feed-back de campo, lo que puede ser utilizado no sólo para actualizar dinámicamente el contexto del problema, sino también para la recalibración de la dinámica modelos de predicción.

Parte importante del aporte que realiza RTXPS es la

integración en los procesos de enseñanza aprendizaje y

las aplicaciones relacionadas con la formación técnica.

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