#ComunidadEnterprise #ConcursoUniversidades #ESIMEZ #IA_En_Ingenieria_de_control

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Profesor Juan José Muñoz César, profesor de ESIME Zacatnco en Ingenieria en COntrol y Automatización, coordinador de robótica.


Armando Cid Delgado #3638892

Alfredo Gonzalez Gámez #3639026

Brian Fabio Alfonso Molina Gales #FabioMG

Carlos Heron Oviedo Ángeles #3626872

Fabian Romero Hernández #El_Coffe

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La inteligencia artificial es un campo de investigación que se ha desarrollado paralelamente a la teoría de control desde hace aproximadamente 50 años, primeramente, aplicada a las ciencias computacionales y ciencias de la información, pero que también se ha llegado a aplicar en el control automático.

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La aplicación principal de IA en control automático es útil cuando la información del sistema, criterios de control, y los objetivos de control varían o se vuelven difusas e inclusive contradictorias.


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La adecuada solución a problemas en los sectores industriales o en problemas de investigación dependen significativamente de los controladores y tecnologías desarrolladas para su implementación, por lo que requieren, información, energía, financiamiento, personal, etc. y es bien sabido que los accidentes y desastres en transportes, industria, energía son muchas veces asociados a los llamados “factores humanos”, por lo que poco a poco se ha optado por evitar los factores humanos lo más posible, sin embargo esta tarea requiere de información que no muchas veces es visualizada o tomada en cuenta, por lo que para un diseño adecuado de un controlador se tienen los siguientes problemas:

- Es necesario tener información sobre el sistema y conocer sobre su comportamiento en ambientes favorables y poco favorables.

- Un gran número de factores tiene que tomarse en cuenta, además de conocer el carácter subjetivo de estos factores

- La degradación del sistema o la necesidad de reconfiguración

- Si se trata de controles multinivel aumenta la complejidad del sistema y por lo tanto la complejidad del controlador


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Los controles adaptativos, robustos y otros métodos de control son usados en la resolución de problemas. El uso de las IA significa expandir la capacidad de controlar sistemas cubriendo las tareas que se desconocen o cuando el modelo del sistema ya no tiene validez en un momento dado.


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Si bien este uso de IA en los sistemas de control tiene ventajas y desventajas, una de las desventajas más importantes es la estimación automática de información o conocimiento irrelevante, porque no solo poca información sino también un exceso de la misma causa la degradación del sistema de control.

La inteligencia artificial ya ha demostrado su capacidad para dar solución a ecuaciones diferenciales, que son una parte vital en varios campos de la ciencia y la ingeniería, muchos de los problemas en ingeniería, matemáticas, física, química, economía, psicología, defensa etc. pueden ser modelados a través de ecuaciones diferenciales ordinarias o parciales, muchas veces la solución analítica no es fácil de obtener. En los últimos tiempos se ha aplicado la inteligencia artificial en la solución de Ecuaciones diferenciales con resultados favorables, aunque dependiendo del modelo de IA utilizado.

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Ahora si bien la IA ha demostrado su uso en la solución de ecuaciones diferenciales, también ha sido puesta a prueba en la realización u obtención del modelo matemático de un sistema, esto se ha realizado de forma supervisada y no supervisada, obteniendo en ambas formas resultados bastante acertados o cercanos al comportamiento real de los sistemas tanto lineales o no lineales.

Si bien estos son ejemplos del potencial de la IA en el campo industrial y en la solución de problemas para la realización de un control a un sistema, esta tendrá un auge debido a la cantidad de información que los sensores inteligentes proveen de la planta o proceso, lo que conllevara eventualmente a una base de datos masiva para la mejora sistemática de los algoritmos de la IA.

Además, no solo los sensores dentro de la industria sino todos los datos de usuarios que proporcionan información sobre ciertos procesos o sucesos, que serán proporcionados más rápidamente por medio de la red 5G, acumulando datos en lo conocido como BigData, tales como los videos de carreteras que pueden ser utilizados para el entrenamiento de inteligencias artificiales de vehículos autónomos, como los drones. Esta información debe ser procesada antes de ser usada, acción que también puede ser procesada a través del uso de inteligencias artificiales.


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La 5G espera cubrir las necesidades de los principales mercados el internet móvil y IoT, en las que habrá cantidades inmensas de información compartidas por dispositivos conectados a la red de comunicación que serán necesariamente tener a altas velocidades de intercambio de información.


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