Tipos de Control

CONTROL AUTOMATICO

El control automático no se habría podido desarrollar sin un paso previo dado por los controladores con la aparición de los computadores digitales los que abrieron un campo muy amplio de avance. K. Åström hace una reseña de hitos históricos en el llamado control digital que hablan de esta evolución. Hasta el surgimiento de los sistemas digitales el único elemento de cálculo con que contaba la Ingeniería de Control eran los computadores analógicos electrónicos. Lo mismo ocurría con la implementación de los reguladores. Estos se construían con elementos analógicos mecánicos, neumáticos o electrónicos.

Pero el desarrollo de la electrónica y de los computadores digitales llevó a cambiar rápidamente la concepción. Los primeros computadores digitales fueron usados en sistemas de control de procesos extremadamente complejos. Con la reducción constante de los precios y tamaño, hoy se implementan reguladores digitales individuales por lazo de control.

Los computadores digitales son usados también como herramienta para el análisis y diseño de los sistemas automatizados.

La automática o ciencia del control cuenta con elementos mucho más poderosos que en el pasado. Los computadores digitales están en constante progreso especialmente con los avances en la tecnología de la integración en muy alta escala (VLSIT). Se esperan importantes cambios en los próximos años.

Control Digital

Como características básicas del control digital se pueden mencionar las siguientes:

• No existe límite en la complejidad del algoritmo. Cosa que sí sucedía

anteriormente con los sistemas analógicos.

• Facilidad de ajuste y cambio. Por el mismo motivo anterior un cambio en un

control analógico implica, en el mejor de los casos, un cambio de componentes si no un cambio del controlador completo.

• Exactitud y estabilidad en el cálculo debido a que no existen derivas u otras

fuentes de error.

• Uso del computador con otros fines (alarmas, archivo de datos, administración)

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA (Inteligencia Artificial) es una de las disciplinas más nuevas. Formalmente se inicia en 1956 cuando se acuñó este término, sin embargo el estudio de la inteligencia contemplada como el razonamiento humano viene siendo estudiado por los filósofos hace más de 2 milenios.

La inteligencia artificial es la ciencia que enfoca su estudio a lograr la comprensión de entidades inteligentes. Es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano (o superior) tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria.

En realidad los animales no son inteligentes, lo que hacen se debe a su intuición. A diferencia de los seres humanos que se caracterizan por su razonamiento.

La Realidad Virtual es un sistema interactivo que permite sintetizar un mundo tridimensional ficticio, creándote una ilusión de realidad. La realidad Virtual es una técnica de fotográfica de 360 grados, el cuál te permite moverte hacia arriba o hacia abajo, realizar acercamientos o alejamientos; la diferencia es que en la realidad virtual tú tienes el control absoluto de los movimientos; y este te ofrece un realismo de estar en el sitio.

Virtual, en informática, significa 'algo simulado', creado por el ordenador para llevar a cabo determinado fin. La Realidad Virtual es considerada en muchos aspectos como el interface definitivo entre los seres humanos y el ordenador.

Básicamente consiste en simular todas las posibles percepciones de una persona, como los gráficos para la vista, sonido, tacto e incluso sensaciones de aceleración o movimiento. Todas estas sensaciones diferentes deben ser presentadas al usuario de forma que se siente inmerso en el universo generado por el ordenador, hasta el punto de dejar de percibir la realidad y ser engañado, sentirse transportado (al otro lado de la pantalla) como si de un universo nuevo se tratase.

Historia de la realidad virtual:

Todo esto de la realidad virtual comenzó a finales de los 70´s como material para una clase de aviación en el departamento de defensa de los Estados Unidos, para hacer simulaciones de vuelo, practicando y no arriesgando vidas.

Después de esto en 1982 Scott Fisher considerado uno de los "Padres Fundadores" de la realidad virtual y en 1985él creo el VISIOCASO más avanzado en la Nasa Ames Center, Por todas partes empiezan a surgir equipos de desarrollo trabajando en lo que era la tecnología de la realidad virtual, y se empiezan a ver los primeros resultados comerciales

RED NEURONAL

Las redes neuronales artificiales (ANN) son sistemas paralelos para el procesamiento de la información, inspirados en el modo en el que las redes de neuronas biológicas del cerebro procesan información.

Todo el mundo puede observar que el cerebro humano es superior a una computadora digital en muchas tareas. Por ejemplo en el procesamiento de información visual: un niño de 1 año reconoce objetos, caras, ... mejor y mas rápidamente que el mejor sistema de Inteligencia Artificial diseñado para dicha tarea, incluso ejecutándose en un superordenador. Solo en las tareas basadas principalmente en aritmética sencilla, los ordenadores sobrepasan el cerebro humano.

Debido a la inspiración ya mencionada de las ANN en el cerebro, sus aplicaciones principales estarán centradas en campos donde la inteligencia humana no pueda ser emulada de forma satisfactoria por algoritmos aritméticos que pueden ser implementados en ordenadores. Además es de prever que dichas ANN tengan características similares a las del cerebro:

• serán robustas i tolerantes a fallos. En el cerebro mueren todos los días gran cantidad de neuronas sin afectar sensiblemente a su funcionamiento.
• serán flexibles. El cerebro se adapta a nuevas circunstancias mediante el aprendizaje
• podrán trabajar con información borrosa, incompleta, probabilística, con ruido o inconsistente.
• serán altamente paralelas. El cerebro esta formado por muchas neuronas interconectadas entre si y es precisamente el comportamiento colectivo de todas ellas lo que caracteriza su forma de procesar la información.

El punto clave de las ANN es la nueva estructura de estos sistemas para el procesamiento de la información. Estos están compuestos, al igual que el cerebro, por un numero muy elevado de elementos básicos (las neuronas), altamente interconectados entre ellos y con modelo de respuesta para cada elemento en función de su entorno muy parecido al comportamiento de las neuronas biológicas. Estos modelos son simulados en ordenadores convencionales y es el comportamiento colectivo de todos los elementos lo que le confiere esas características tan peculiares para la resolución de problemas complejos. Las ANNs, como las personas, aprenden a partir de ejemplos. Aprender en sistemas biológicos involucra la modificación de la ínter conectividad entre las neuronas y esto es también cierto para las ANNs.

Las ANNs han sido aplicadas a un creciente numero de problemas reales de considerable complejidad, por ejemplo reconocimiento de patrones, clasificación de datos, predicciones, etc. Su ventaja mas importante esta en solucionar problemas que son demasiado complejos para las técnicas convencionales: problemas que no tienen un algoritmo especifico para su solución, o cuyo algoritmo es demasiado complejo para ser encontrado.

En general, las Redes Neuronales Artificiales han sido claramente aceptadas como nuevos sistemas muy eficaces para el tratamiento de la información en muchas disciplinas. Ellos ha dado como resultado una variedad de aplicaciones comerciales (tanto en productos como en servícios) de esta tecnología de redes neuronales.