Inteligencia Artificial
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E n los últimos años nos hemos acostumbrado a ver soluciones de automatización y control en que la utilización de técnicas de inteligencia artificial aporta beneficios contrastables. Varias marcas comercializan reguladores borrosos o combinados (por ejemplo, PID con control anticipativo borroso), o incluyen mecanismos de ajuste fino de parámetros basados en lógica borrosa. Ocasionalmente, las redes neuronales se han utilizado en el modelado y control de sistemas no lineales. La implantación masiva de sistemas de adquisición y registro de datos (en ocasiones impuestos por requisitos de trazabilidad y calidad) ha permitido un mejor conocimiento de las plantas, que se ha reflejado en las tareas de ingeniería y gestión. Se persigue, por tanto, la reutilización de este conocimiento directamente en planta para detectar y diagnosticar en línea. El beneficio recaerá tanto en la mejora de planes de mantenimiento (ajuste de tiempos, predicción de fallos, asignación de recursos, planificación, etc.) como en la toma de decisiones por parte del supervisor (reducción del tiempo para conocer las causas) para evitar situaciones catastróficas.
[1] Thomas G. Dietterich. What is machine learning? , 2020, Archives of Disease in Childhood.
[2] Ivan Bratko,et al. Prolog Programming for Artificial Intelligence , 1986 .
[3] Peter Norvig,et al. Inteligencia Artificial: un Enfoque Moderno , 2013 .
[4] David E. Goldberg,et al. Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning , 1988 .