Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.

Beruvides López, Gerardo and Juanes Rodríguez, Carmelo and Haber Guerra, Rodolfo E. and Castaño Romero, Fernando (2015). Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.. In: "XI Simposio CEA de Control Inteligente 2015", 24 al 26 de junio del 2015, Badajoz.

Description

Title: Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.
Author/s:
  • Beruvides López, Gerardo
  • Juanes Rodríguez, Carmelo
  • Haber Guerra, Rodolfo E.
  • Castaño Romero, Fernando
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: XI Simposio CEA de Control Inteligente 2015
Event Dates: 24 al 26 de junio del 2015
Event Location: Badajoz
Title of Book: XI Simposio CEA de Control Inteligente 2015
Date: 25 June 2015
Subjects:
Freetext Keywords: Control cognitivo artificial, Auto-aprendizaje, Auto-organización, Computación de bajo coste.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
UPM's Research Group: Control Inteligente
Creative Commons Licenses: Recognition - Non commercial

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Abstract

Hoy en día, las principales líneas de investigación tanto en Europa como de EEUU a nivel industrial, abordan aspectos como la interacción hombre-robot y dotar de inteligencia a las máquinas, y por tanto tienen un papel fundamental a la hora de desarrollar cualquier propuesta. Una manera de dotar a las máquinas de conocimiento de la operación que realizan y su interacción con el resto del flujo productivo es la utilización de arquitecturas de control inteligente artificial. A pesar que dichas arquitecturas están dentro de las áreas de investigación priorizadas, aún existen muchas restricciones para su aplicación en la industria de manera general. En este trabajo se propone la emulación de las experiencias socio-cognitivas del ser humano para la toma de decisiones a escala industrial. Las técnicas basadas en Lógica Borrosa, la optimización heurística y las técnicas de auto-aprendizaje desempeñan cada día un papel más importante a la hora de crear los diferentes niveles o capas dentro del sistema. En este trabajo se implementa una arquitectura de control cognitiva artificial enfocada en cuatro aspectos fundamentales: capacidades de auto-aprendizaje y auto-optimización para la estimación; portabilidad y escalabilidad basada en plataformas computacionales de bajo coste; conectividad basada en middleware y enfoque basado en modelos para la estimación y predicción de estados. Finalmente se muestran algunos ensayos de validación en un proceso de microtaladrado que muestran una buena respuesta transitoria y un error de estado estacionario aceptable. Sin lugar a dudas, con la arquitectura de control cognitivo artificial propuesta se sientan las bases para su futura aplicación en una instalación industrial.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Government of SpainDPI2012-35504CONMICROUnspecifiedControl cognitivo artificial en procesos de micromecanizado mecanico. Metodo y aplicacion

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Item ID: 48068
DC Identifier: http://oa.upm.es/48068/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:48068
Deposited by: Dr. Rodolfo Haber
Deposited on: 11 Oct 2017 06:52
Last Modified: 11 Oct 2017 06:52
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