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Traducción de Máximo Mejías, estudiante de 5º de Ing. Industrial 1. Introducción: Postulados de TRIZ y su implementación en Software. 2. Algunas preguntas..... 3. Principios de la Semántica Indexando a la Tecnología. 4. Indexado semántico a la base de datos como respuesta a la plataforma. 5. Indexado semántico a la base de datos como Matriz de Contradicción. 6. Las gráficas de la evolución de la investigación con base de datos indexada semánticamente. 7. Conclusiones. 1. Introducción: Postulado de TRIZ y su implementación en software. La Teoría de Resolver el Problema Inventivo, mejor conocido en el mundo de la ingeniería por su abreviación rusa TRIZ (por ejemplo, [1]) ha sido reconocido extensamente como un herramienta efectiva para resolver los problemas técnicos, especialmente en la etapa de diseño conceptual. Su atractivo se basa en varias observaciones atrayentes. Primero, se advirtió, que un número significativo de los problemas de ingeniería se pueden describir en una plantilla de contradicción. Estas contradicciones se vuelven a dar continuamente en diferentes industrias, y estas mismas contradicciones se han resuelto con frecuencia utilizando enfoques repetidos. Se ha descubierto también que las pautas de la evolución del sistema técnico se repite a través de diferentes industrias también: específicamente, los sistemas se desarrollan en la dirección de aumento de la idealidad, de la armonización, de controlabilidad y del grado de libertad. Y finalmente, se ha reconocido ampliamente que las mejores soluciones innovadoras parecen adoptar los efectos científicos de diversos campos de la ciencia e ingeniería. La extrapolación de estas observaciones a un problema específico creó varios herramientas utilizadas por facultativos de TRIZ. La Matriz de Contradicciones es probablemente la más popular de las herramientas. Cuándo un ingeniero formula su problema como una contradicción, la Matriz de la Contradicción le ayuda a identificar una contradicción representativa y los enfoques clásicos para resolver esta contradicción, los llamados Principios Inventivos. Este proceso se basa en una suposición sencilla, eso si, estos Principios demostraron su eficacia en circunstancias

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Traducción de Máximo Mejías, estudiante de 5º de Ing. Industrial

1. Introducción: Postulados de TRIZ y su implementación en Software. 2. Algunas preguntas..... 3. Principios de la Semántica Indexando a la Tecnología. 4. Indexado semántico a la base de datos como respuesta a la plataforma. 5. Indexado semántico a la base de datos como Matriz de Contradicción. 6. Las gráficas de la evolución de la investigación con base de datos indexada

semánticamente. 7. Conclusiones. 1. Introducción: Postulado de TRIZ y su implementación en software. La Teoría de Resolver el

Problema Inventivo, mejor conocido en el mundo de la ingeniería por su abreviación rusa TRIZ (por ejemplo, [1]) ha sido reconocido extensamente como un herramienta efectiva para resolver los problemas técnicos, especialmente en la etapa de diseño conceptual. Su atractivo se basa en varias observaciones atrayentes. Primero, se advirtió, que un número significativo de los problemas de ingeniería se pueden describir en una plantilla de contradicción. Estas contradicciones se vuelven a dar continuamente en diferentes industrias, y estas mismas contradicciones se han resuelto con frecuencia utilizando enfoques repetidos. Se ha descubierto también que las pautas de la evolución del sistema técnico se repite a través de diferentes industrias también: específicamente, los sistemas se desarrollan en la dirección de aumento de la idealidad, de la armonización, de controlabilidad y del grado de libertad. Y finalmente, se ha reconocido ampliamente que las mejores soluciones innovadoras parecen adoptar los efectos científicos de diversos campos de la ciencia e ingeniería.

La extrapolación de estas observaciones a un problema específico creó varios

herramientas utilizadas por facultativos de TRIZ. La Matriz de Contradicciones es probablemente la más popular de las herramientas. Cuándo un ingeniero formula su problema como una contradicción, la Matriz de la Contradicción le ayuda a identificar una contradicción representativa y los enfoques clásicos para resolver esta contradicción, los llamados Principios Inventivos. Este proceso se basa en una suposición sencilla, eso si, estos Principios demostraron su eficacia en circunstancias

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semejantes en el pasado (para la misma contradicción), quizás sean utiles para la situación actual también. En los medios de software [2], la Matriz de la Contradicción se implementa como indica la Figura 1.

Figure 1: Matriz de Contradicción en Goldfire Innovator ™ de Invention Machie

Corp.[2]. La Figura 1 muestra la situación descrita a continuación: ‘quiero mejorar las

propiedades termodinámicas de mi diseño aumentando el área de su sección transversal, pero existen consecuencias indeseables debido al aumento del área – el volumen aumenta también’. La Matriz de Contradicciones ayuda a traducir esta declaración en una plantilla de contradicción: aspecto a mejorar – volumen del objeto movil, aspecto a empeorar – volumen del objeto móvil; y sugiere varios Principios Inventivos que quizás sean útiles para este problema ya que ellos han demostrado su eficacia en situaciones semejantes en el pasado.

Igualmente, las gráficas distintivas de la evolución de la tecnología se han incorporado en un Arbol de Predicción Comprehensiva [2]. Existen diferentes técnicas para resolver los problemas de ingeniería con su ayuda [3] y uno de ellas se muestra en la Figura 2.

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Figura 2.Gráfica de Dinamización de la evolución de los sistemas de ingeniería descritos por Goldfire Innovator? de Invention Machine.

La figura 2 muestra una gráfica de evolución tecnologica, la gráfica del Aumento de Dinamizacion : generalmente los sistemas de ingenieria evolucionan a partir de sistemas inmóviles rígidos en la dirección de incrementar su dinamizacion , es decir, ellos emplean más ariculaciones, aumentan la elasticidad de componentes, reemplazan los materiales sólidos por líquidos o gases, etc. Aunque las soluciones presentadas por este método son abstraidas a plantillas las cuales un ingeniero finalmente aplica, su universalidad sirve como un estímulo para generar las ideas innovadoras de resolución de problemas, y lleva a la concepción de las nuevas características de sistemas que pueden mejorar su funcion. La suposición implícita de extrapolación detrás de este método es similar a la de los Principios Inventivos: otros sistemas de la ingeniería experimentaron esta gráfica, por lo tanto no es improbable que el sistema que trabajamos actualmente pueda experimentar la misma gráfica.

La idea de TRIZ de buscar soluciones innovadoras en campos diferentes de la ciencia y la ingeniería ha inspirado la creación de la base de conocimiento ‘Scienific Effects’ [2], que es actualmente la biblioteca más completa de su clase. La organización de sus 9,000 efectos físicos es ideal para los mediadores de problemas desde que se utiliza una taxonomía función-orientada. Los ingenieros pueden buscar en esta base de conocimiento especificando la función que ellos quieren realizar (antes que los temas), y recuperar los fenómenos científicos que se puedan emplear para alcanzar esta tarea. Este proceso es ilustrado por la Figura 3.

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Figura 3.Base de Datos de Efectos del Goldfire Innovator de Invention Machine Corp.

Lo que demuestra la situación descrita en la declaración siguiente: ‘quiero ser

capaz de medir la temperatura del sustrato’. En vez de tomar una decisión en cuanto a qué rama de la ciencia nos debemos acercar para resolver este problema, un ingeniero puede abrir simplemente una carpeta con un nombre que se puede asociar con el problema formulado arriba, por ejemplo, ‘mide los parámetros térmicos’, y revisar una variedad de efectos científicos que pueden medir la temperatura.

2. Algunas preguntas…

En ciencia es siempre un desafío deducir una ley general a partir de observaciones empíricas específicas. Los que aceptan este desafío deben ser capaces de contestar a algunas preguntas con respecto a la validez de la extrapolación. Para herramientas basadas en TRIZ estas preguntas son bastante obvias, por ejemplo:

(I) ¿Es la Matriz de Contradicciones estadísticamente estable para un

nuemero de patentes analizadas? O hablando simplemente: Si continuamos realizar el análisis de patentes de igual manera que el fundador de TRIZ ,Genrich Altshuller, realizó, y analiza eventualmente todas patentes existentes, ¿la Matriz de Contradicción cambiará? ¿Si es así, entonces cómo cambiará?

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(II) ¿Las gráficas de la evolución tecnológica descubiertas son estadísticamente fijas para un numero de patentes analizadas? ¿Cubren ellos todas las gráficas existentes hoy en el mundo de la tecnología?

(III) ¿Cómo cruza uno el abismo entre una recomendación general a una idea innovadora específica?

Para contestar estas preguntas, nosotros necesitamos las soluciones de software que sean capaces de leer millones de documentos (por ejemplo, las patentes) y ser lo bastante ‘inteligente’ para ‘entenderlos’. La solución que proporcionan tales medios se basa en la semántica indexando a la tecnología; y su aplicación a la práctica de la resolución de problemas lanza un enfoque novedoso al proceso de la innovación que puede llegar a ser eventualmente la nueva disciplina de la ingeniería – Semantic TRIZ ™.

3. Principios de la Semántica Indexando a la Tecnología.

La Semántica Indexada a la Tecnología se basa en la lingüística matemática. El análisis lingüístico del texto natural [4] se realiza actualmente en cuatro niveles mayores que se podrían definir generalmente como reconocimiento de oración y palabra, el análisis léxico, el análisis sintáctico, y el análisis semántico. La misión del primer nivel es obvia. El análisis léxico implica la lectura de las frases, extrayendo las palabras individuales, y recuperando la posible palabra escrita a máquina de las bases de datos (diccionarios). El análisis léxico esta intensificado por el modelo de cadenas escondidas de Markov, que proporciona la distribución de probabilidad para sucesiones de palabras y determina la sucesión más probable de las palabras en una oración. El análisis sintáctico emplea la gramática de la estructura de la frase, identifica la estructura sintáctica del texto y determina consecuentemente la palabra exacta. El análisis semántico identifica el significado del texto extrayendo de una oración sus artículos semánticos tales como el sujeto, la acción, y el objeto.

Aplicando este análisis a la oración siguiente, la disociación Electrolítica se puede utilizar para medir la humedad del aire,

el ordenador determinará que en esta oración

el Sujeto es la disociación Electrolítica, la Acción es medir, y el Objeto es la humedad del aire Estos campos semánticos son de gran importancia ya que ellos contienen

información acerca de qué preguntas se pueden preguntar y qué respuestas se pueden dar. Por ejemplo, si alguien hace la pregunta: ‘¿Cómo puedo medir la humedad? ’, la persona que hace esta pregunta de hecho define que la Acción posible de la respuesta debe ser ‘medir’ y el Objeto debe ser ‘la humedad’. Qué es lo desconocido a él, el Sujeto (¿qué mide la humedad?) Entonces si realizamos el análisis semántico de todos los documentos disponibles, inclusive uno que contenga la oración anterior, significa que extraeríamos todos los Sujetos, Acciones, y Objetos, entonces, en respuesta a la

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pregunta realizada, nosotros proporcionaríamos sólo estas combinaciones de Sujeto-Acción-Objeto que contienen la Acción y el Objeto igual que en las preguntas, y esto formará una respuesta exacta a la pregunta (por ejemplo, la disociación electrolítica – medir-humedad del aire).

Este ejemplo sencillo de hecho define la arquitectura de la semántica indexando

a la tecnología que sostendrá la investigación Semantic TRIZ ™ : (I) Debe tener un lenguaje de intercomunicación, que sea capaz de

extraer las entidades semánticas de la pregunta; (II) Debe tener una base de datos investigable de entidades semánticas

extraídas del conjunto total de documentos originales. El proceso de crear tal base de datos se llama procesamiento semántico y es bastante similar al proceso de educar a un humano: nosotros preguntamos a la computadora para que lea documentos, entendiéndolos por medio de la extracción de los campos semanticos, y memorizando su significado

(III) Los campos semánticos iguales de una pregunta con los de la base de datos proporcionan las respuestas correcta a una pregunta

Esta arquitectura se aplicó en el Goldfire Innovator ™ [2], donde una base de

datos investigable de entidades semánticas fue creada aplicando el análisis lingüístico a la colección mundial entera de patentes. En los apartados siguientes, demostraremos que esta plataforma es muy capaz de sostener el proceso de la innovación de TRIZ.

4. Indexado semántico a la base de datos como respuesta a la plataforma.

La aplicación más sincera de la plataforma Goldfire Innovator™ es realizar la

pregunta directamente. La Figura 4 siguiente ilustra este proceso.

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Figura 4.Goldfire Innovator? como respuesta ‘Effects-on-Demand’ a la pregunta realizada.

Cuándo la pregunta ‘¿Cómo puedo medir la temperatura del sustrato?’ es

preguntada, el sistema realiza el análisis de la pregunta, y determina qué campos semánticos contiene (la acción – medir, el objeto – la temperatura del sustrato), y los compara contra centenares de millones de campos semánticos, extraídos de la colección mundial de patentes. Los resultados iguales representan la respuesta correcta a la pregunta y se muestran en la Figura 4. Mientras que los resultados mostrados en la Figura 3 demostraron que físicamente se puede medir la temperatura, los resultados de la Figura 4 son muy específicos, indicando cómo se mide la temperatura de sustrato. De ahí que podamos llamar a esta aplicación ‘Efectos personalizados’ o ‘Efectos sobre pedido’.

5. Indexado semantico a la base de datos como Matriz de Contradicción

El problema de la sensibilidad de la Matriz de Contradicción para un numero de patentes analizadas fue aproximado por varios investigadores (por ejemplo, revisar en [5]).Desde que las preguntas en la plantilla de contradicción pueden ser dirigidas también por un indexado semántico a la base de datos, entonces, hablando pragmáticamente, el Goldfire Innovator™ puede transferir este problema de la sensibilidad en la perspectiva histórica. En la figura 1, se muestra cómo la Matriz de Contradicción de Altshuller maneja la situación, descrita por la siguiente frase: ‘quiero mejorar las propiedades termodinámicas de mi diseño aumentando el área de su sección transversal, pero existen consecuencias indeseables debido al aumento del área – el

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aumento del volumen también’. Ahora podemos hacer esta pregunta como una pregunta natural: ‘Cómo puedo aumentar el área, pero disminuir el volumen?’ y dirigirla contra la colección mundial de patentes, o a cualquier colección de conocimiento corporativo interno.

Figure 5: Goldfire Innovator™ como matriz de contradicciones.

La respuesta del sistema se ilustra en la Figura 5; presenta información muy explícita acerca de cómo esta contradicción ha sido resuelta previamente.

6. Las gráficas de la evolución de la investigación con base de datos indexada semánticamente.

Goldfire Innovator™ permite a los investigadores a investigar las gráficas de la

evolución para cualquier industria, cualquier tecnología, cualquier producto, diseño, material, o, generalmente hablando, puede construir una dependencia temporal de respuestas a cualquier pregunta en el idioma natural. Este proceso se presenta en la Figura 6. Esta muestra, por ejemplo, la pregunta ‘¿Cómo podemos detectar un escape de gas?’ que puede ser preguntado en un dominio específico de tiempo. Haciendo esta pregunta recurrentemente, veremos cómo las respuestas a esta pregunta evolucionan en el tiempo. Contestar-la-pregunta(o Solucionar-el-problema) dependiente en el tiempono es nada más que una gráfica específica de la evolución de la tecnología. Los resultados

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para la pregunta ‘¿Cómo podemos detectar un escape de gas?’ realizada en intervalos de 5 años son mostrados en la Figura 7.

Figure 6: Haciendo preguntas en un dominio específico de tiempo.

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Figura 7: Dependencia temporal del Goldfire Innovator? : Gráfica de la evolución de

los medios de detección de escape de gas.

Se puede determinar claramente que los sistemas de detección de escapes de gas evolucionaron de diseños acústicos, térmicos y mecánicos a óptico, audiovisuales, y medios espectrográficos.

En TRIZ, se cree extensamente que la valoración de la etapa de desarrollo

(‘infancia’ – desarrollo rápido – `madurez’ Curvas-S) puede ser determinado cuando la dependencia temporal de la cantidad de patentes sea comprobada con su nivel de innovación. Mientras la función , número de patentes frente el tiempo pueda ser fácilmente calculada, la evaluación del nivel de innovación automática es muy cambiante. Los Cinco niveles de innovación sugeridos por Altshuller, son lógicos, pero no proporcionan los criterios exactos para un uso práctico y por lo tanto son muy difícil de cuantificar. En inteligencia técnica (por ejemplo, [6, 7]), las citaciones a patentes forward y backward son comunes para evaluar las ventajas competitivas. Proponemos emplear la citación a patente forward como un indicador (ciertamente, no es el único) de su nivel de innovación, especulando que las invenciones de adelanto serán mencionadas extensamente por los seguidores.

El siguiente modelo estadístico ha sido adoptado. Supongamos que tenemos una sucesión de patentes relacionadas (por ej, misma tecnología) P1,P2,.......Pi; Pi+1,...........;Pn donde i aumenta en el tiempo. Entonces la probabilidad que una sola referencia en Pi+1 dirigida a la patente Pi se puede estimar como

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La probabilidad que una sola referencia en Pi+1 no sea dirigida a la patente Pi se puede estimar como

La probabilidad que la patente Pi no sea relacionada por lo menos una vez por la patente Pi+1, si la patente Pi+1 tiene M referencias hacia atrás en total, se pueden estimar como

El número de patentes K, que siendo combinadas proporcionaría definitivamente por lo menos una referencia a la patente Pi , puede ser estimado como

Entonces, el número normalmente esperado de referencias hacia delante delanteras recibidas por la Patente Pi se puede estimar como:

Consideraremos una patente como un ‘sobresaliente’ si el número de sus referencias forward excede a C.

Como ejemplo, en la Figura 8 mostramos los resultados del análisis conducido por el Goldfire Innovator™ para 344 patentes que contienen ‘giroscopio de fibra óptica’ en sus títulos o sumarios. Es interesante ya que, podemos ver que el número de patentes evoluciona de una manera muy ‘clásica’, mostrando claramente una ‘infancia’ – desarrollo rápido – y el ciclo de madurez. Como se podría prever (las patentes más nuevas tienen menos oportunidad de ser mencionada), el número de referencias a patentes forward esperadas disminuye en el tiempo. Los resultados demuestran también

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que las patentes ‘sobresaliente’ no se concentran necesariamente al principio del proceso como uno podría esperar. Esta conclusión se debe considerar como provisional, sin embargo, a partir que la correlación de los criterios con el ‘nivel de la innovación’ (5) no es lineal realmente.

Figura 8: El Goldfire Innovator™ generó la evolución tecnologíca del giroscopio de fibra óptica.

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7. Conclusiones.

Hace medio siglo, cuándo se creó la metodología de TRIZ, la habilidad de estudiar automáticamente millón de documentos era absolutamente inconcebible. Por lo tanto el TRIZ tradicional siguió los pasos de muchos métodos empíricos: extensas observaciones (aunque limitadas) a la extrapolación y generalización.

Los recientes avances de la lingüística computacional nos permitieron combinar el

enfoque clásico de TRIZ y el proceso de resolución de problemas innovadores con los beneficios de Tecnología indexada a la Semántica. Llamamos a este proceso Semantic TRIZ™. Por su naturaleza, desde que cada pregunta es dirigida a la colección mundial de patentes, Semantic TRIZ™ es muy específico y por lo tanto puede soportar muchas herramientas tradicionales de TRIZ:

(I) Si las preguntas se formulan directamente, Semantic TRIZ ™ trabaja como una personalización de base de datos de efectos científicos

(II) Si las preguntas se formulan como una contradicción, Semantic TRIZ™ trabaja como una inmensa matriz (actualmente 10 7 x10 7) de las contradicciones que proporcionan las respuestas específicas a cómo esta contradicción se ha sido resuelta

(III) Si las preguntas se formulan relativamente a un dominio específico de tiempo, SemanticTRIZ ™ genera las gráficas exactas de la evolución tecnologíca.

Agradecimientos: Estoy muy agradecido a Jim Todhunter por sus discusiones constructivas. Referencias 1. Genrich Altshuller. The Innovation Algorithm: TRIZ, Systematic Innovation and Technical Creativity. 1999. Technical Innovation Center, 312 pp 2. Ena Arel. Goldfire Innovator™. Volume I: Optimizer User Guide. Volume II: Patents and Innovation Trend Analysis User Guide. 2004. Invention Machine Corporation, Boston, MA, 725 + 263 pp. 3. Ena Arel, Mikhail Verbitsky, Igor Devoino, Sergei Ikovenko. TechOptimizer Fundamentals, 2002, Invention Machine Corporation, Boston, MA, 134 pp. 14 4. Precision in Knowledge Retrieval. 2002. Invention Machine Corporation, Boston, MA, 5 pp. (http://www.invention-machine.com/sitemap.cfm - white paper) 5. Ellen Domb and Michael Slocum. “Introducing Matrix 2003 - New research and a new format for the popular TRIZ tool”, TRIZ Journal, 2003, v.8

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6. Mogee, M.E., "Patent analysis for strategic advantage: Using International Patent Records," Competitive Intelligence Review, v. 5 (Spring 1994): 27-35. 7. Mogee, M.E., "Patents and technology intelligence," in Technical Intelligence for Business: Keeping Abreast of Science & Technology, ed. by W.B. Ashton and R.A. Klavans, Washington, D.C.: Battelle Press, 1997.