INTELIGENCIA ARTIFICAL COMO HERRAMIENTA EN LA TOMA DE DECISIONES. Tecnología i3b

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1 INTELIGENCIA ARTIFICAL COMO HERRAMIENTA EN LA TOMA DE DECISIONES Tecnología i3b G R U P O I B E R M Á T I C A

2 Introducción Objetivos Puntos de información y de estudio Tipos de análisis Análisis proactivo Análisis determinista Tecnología Ibermática 1 Septiembre 2013 / 1

3 Introducción La evolución de la variación de una secuencia de datos, observaciones o valores, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, normalmente, espaciados entre sí de manera uniforme. Conceptos de referencia: Amplitud: Distancia entre el cero y el pico máximo. Periodicidad: Tiempo en el que se recoge información. Frecuencia: Número de picos por Periodicidad. Cadencia: Número de periodos que debemos tener en cuenta para medir un valor. Media/Moda. La variación de un indicador puede depender: Los valores estáticos de otros indicadores, (hora > 18, lluvia > 30 Atasco). Los valores del propio indicador, o de otros, en relación a sus propios valores pasados (Si C1=Atasco and T=1, C2 = Atasco when T=2). La conjunción de las dos anteriores. Septiembre 2013 / 2

4 Objetivos Determinar anomalías sobre el patrón de comportamiento normal en las variaciones de datos multivariables, en una escala temporal. Encontrar Eventos de interés de forma automática para su resolución inmediata Eventos son aquellos Conjuntos relevantes de datos en una secuencia temporal, definidos por una agrupación de valores de interés, con un punto central, otro inicial y otro final. Determinar si dichos eventos son relevantes, y aprender sobre las actuaciones realizadas sobre las alertas asignadas por cada situación. Se trata de tener el conocimiento preciso para tomar decisiones inteligentes, para poder anticiparse a los problemas y resolverlos de manera proactiva, para coordinar los recursos para operar con eficacia. Debemos utilizar el tiempo de los expertos en mejorar el negocio, no en analizar lo que ocurre en el negocio. Se trata de mejorar la capacidad de decisión, extrayendo de forma automática las relaciones entre los datos evidentes en base a objetivos, mostrando sólo la información necesaria para los usuarios. El conocimiento no es memorizar datos, sino relacionarlos, Soledad Puértolas, Sabemos que no es una acumulación de datos lo que constituye Ciencia, ni siquiera información en el sentido estricto... Sabemos que cada dato tiene sentido únicamente en el contexto de una teoría que religa y predice hechos, en el mejor sentido de la palabra, los inventa, Antonio Pérez García, Septiembre 2013 / 3

5 Puntos de información y de estudio Un Punto de Información es la unidad mínima de recogida de información (Punto de Suministro, Estación Meteorológica, Contador, Sensores, Pulsometro, etc.). Distintos Puntos de Información agregan indicadores asociados a un Punto de Estudio concreto, por periodos y frecuencias determinadas, que conforman el conjunto multidimensional del punto, más información adicional agregada (Sector, Zona Geográfica, Meteorología, Datos socio-demográficos, equipos, operadores, estados fisiológicos en pacientes, etc.). El conjunto de información recogida constituye la situación contextual del Punto de Estudio, o la Confiabilidad Operacional. La confiabilidad de un sistema o activo, es la probabilidad de que pueda operar durante un determinado lapso de tiempo sin perdida aparente de su función. Septiembre 2013 / 4

6 Tipos de Análisis Análisis Proactivo. Es requerimiento tener histórico de datos de la fluctuación y comportamiento de las distintas variables (cuantas más, mejor), relacionadas con los Puntos de Estudio. Es necesaria una Predicción Previa de las Tendencias a Futuro. Los eventos se Generan en Base a la Comparación entre la Predicción y la Serie Real. Tipos de Análisis Proactivos: Análisis Estadístico Análisis No Supervisado o Redes Neuronales o Árboles de Decisión Análisis Supervisado Análisis Determinista. Se articula en base a reglas introducidas en el sistema por un experto. Las reglas pueden aunar indicadores multivariables (valores de distintos Puntos de Información) para un Punto de Estudio, así como información temporal. No requiere Predicción Previa. Septiembre 2013 / 5

7 Análisis Proactivo Análisis Estadístico: Modelado El análisis estadístico se basa en la discretización de los datos de la serie en base a un periodo determinado, y a una agrupación basada en: Valor mínimo Valor máximo Moda Media Mediana Se selecciona el valor en la abcisa que se quiere discretizar (Franja horaria, diaria, semanal, mensual, anual, etc.). El sistema determina cuál es la mejor agrupación de dicha abcisa en función de la distribución de los datos (por frecuencia, por intervalos fijos, etc.). Se calcula la media, moda, mediana, etc. de los valores que entran en cada una de las agrupaciones de las franjas. Discretización Septiembre 2013 / 6

8 Análisis Proactivo Análisis Estadístico: Validación La validación se basa en observar si los nuevos puntos se entrada se salen de la agrupación (media, mediana, moda), agrupada por discretización (franja temporal). Si la desviación sobre la medida seleccionada supera un umbral, se detecta como anomalía. El umbral es parametrizable por el usuario, en base a incrementos, por ejemplo, de la desviación típica por discretización. Modelo Nueva Entrada Evento Método Válido para análisis de un solo indicador, sin referencia a correlaciones con otras variables. Septiembre 2013 / 7

9 Análisis Proactivo Análisis No supervisado: Modelado El análisis No Supervisado estadístico se basa en la predicción de la tendencia de la serie en base al conjunto de valores multidimensional. Se toman los valores históricos, y se modelan, en base a técnicas de analítica predictiva, en concreto, Redes Neuronales (RNA). Las Redes Neuronales modelan matemáticamente las relaciones intravariables en función de una variable objetivo. Entradas Modelo y Predicción Septiembre 2013 / 8

10 Análisis Proactivo Análisis No supervisado: Validación La validación consiste en detectar situaciones anómalas (Eventos), entre la serie Predictiva y la Serie de Entrada al sistema. No es una validación de diferencias entre los valores de la serie predictiva y la real, puesto que perderíamos Eventos relacionados con anomalías referentes a otros indicadores, como picos por horas determinados, meses, horas-meses, intensidad, temperatura ambiente, o distintas combinaciones de ellos. Tendríamos muchos Falsos Positivos porque la serie predictiva es muy coincidente en las variaciones de picos/valles, pero no en la magnitud exacta de cada pico. i3b ha desarrollado tecnología en por medio de Segmentaciones automáticas multivariables (Clustering). Los Clusters permiten: Calcular el número de series homogéneas diferentes en los que se distribuye la Información. Calcular los Eventos Anormales sobre dichas distribuciones conjugando múltiples variables Septiembre 2013 / 9

11 Análisis Proactivo de Anomalías Análisis No supervisado: Validación. Clustering y Anomalías La información se agrupa en base a clusters homogéneos de forma automática. Cada elemento de la serie temporal, es una suma de indicadores (Mes, hora, reactiva, operador, temperatura, consumo, etc.), que, en base a su distribución pertenecen a un cluster. Cada elemento es un vector que contiene una diferencia de lejanía con respecto al elemento central del grupo, o centroide. Cuanto más lejos esté un individuo del centro de su grupo, más probabilidad existe de que sea una anomalía, o un Evento. Septiembre 2013 / 10

12 Análisis Proactivo de Anomalías Análisis No supervisado: Flujo Completo Se integran los datos. Se Analiza el modelo de Predicción. Se generan los Cluster para todos indicadores en el Punto de Información. Se seleccionan los puntos (Eventos) Anómalos. Septiembre 2013 / 11

13 Análisis Proactivo Análisis No supervisado: Árboles de Decisión Los Procesos de RNA y Clustering son muy efectivos, pero no explican porqué ocurren los Eventos. Una forma de modelar las explicaciones de los eventos es en Base de Reglas automáticas. i3b gestiona distintos algoritmos de generación de reglas automáticas en base a frecuencias multivariables. Histórico No Cumple = Anomalía Entradas Septiembre 2013 / 12

14 Análisis Proactivo de Alertas Análisis Supervisados Y si metemos los Eventos y su resolución como una variable más del sistema? Propensión a que esa incidencia se vuelva a dar en el futuro en situaciones similares Septiembre 2013 / 13

15 Predicción de Consumos en Ceiber Métodos Estadística y Redes Neuronales en Ventanas Deslizantes Qué consumo tendré hasta final de año? He perdido datos Qué consumo debería haber tenido? Indicadores relevantes LES: Simulación LEC: Lectura Real Qué consumo hubiera debido tener en caso de pérdida de información? Septiembre 2013 / 14

16 Caso de Uso: Detección automática de Anomalías Método de Clustering sobre predicciones + LOF (Local Outlier Factor ) Qué anomalías sobre consumos estoy teniendo este año? Clustering Eventos Anómalos Septiembre 2013 / 15

17 Caso de Uso: Similitud de Consumos entre distintos PLS Clustering y correlación entre vectores Consumos de un Cliente en sus distitas Filiales Consumo Filial Zaragoza Consumo Filial Sevilla Consumo Filial Pamplona Consumo Filial Barcelona Consumo Filial León Consumo Filial Oporto Existen patrones similares de comportamientos? Septiembre 2013 / 16

18 Caso de Uso: Similitud de Consumos entre distintos PLS Clustering y correlación entre vectores Consumos de un Cliente por Zonas Cliente Selección automática De Patrones Similares en Consumo Por Perfiles de Consumo Por Ventanas de Series Temporales Consumo Filial Zaragoza Consumo Filial Sevilla Consumo Filial Pamplona Cluster 1 Consumo Filial Bilbao Cluster 2 Qué ocurre en Bilbao para tener un patrón diferente y más caro que el resto? Qué hace Sevilla para minimizar mejor su coste dentro de su grupo de control (cluster 1)? Podemos computar semejanzas y diferencias, no las razones Septiembre 2013 / 17

19 Caso de Uso: Modelizado de Consumo Verbalizando los Modelos Numéricos Anomalía: No Cumple las reglas El comportamiento del consumo de puede verbalizar: Cumplen las reglas Septiembre 2013 / 18

20 Caso de Uso: Modelizado de Consumo Comportamientos Ocultos Hechos: Tenemos reglas fijas que generan Alertas Si quitamos de las reglas los indicadores que las generan (Energía Activa, umbrales ), Tendremos patrones ocultos que generan las reglas en base a otros indicadores, como el día, el mes u otras relaciones externas? Los martes, en general, tenemos Alertas del tipo 8 en este Cliente. Septiembre 2013 / 19

21 Predicción de Consumos en Ceiber Métodos Estadística y Redes Neuronales en Ventanas Deslizantes Qué Incidencias tendré hasta final de año? (Tengo la predicción de consumos, tengo al predicción de Alertas) Alertas Pasadas LES: Simulación LEC: Lectura Real Alertas Futuras Septiembre 2013 / 20

22 Septiembre 2013 / 21

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