UNIDAD 5 APLICACIONES CON TÉCNICA TÉCN ICAS S DE IA 5. APLICACIONES CON TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL La inteligencia artifcial es aqella qe trata !e e"#licar el $nci%na&ient% $nci%na&ient% &ental 'as(n!%se en el !esarr%ll% !esarr%ll% !e alg%rit&%s #ara c%ntr%lar !i$erentes !i$erentes c%sas. La inteligen inteligencia cia artifcia artifciall c%&'ina c%&'ina )ari%s )ari%s ca&#%s* ca&#%s* c%&% la r%'+tica* l%s siste&as e"#ert%s , %tr%s* l%s cales tienen n &is&% %'-eti)%* qe es tratar !e crear &(qinas qe #e!an #ensar #%r s s%las* l% qe %rigina qe /asta la $ec/a e"istan )ari%s est!i%s , a#licaci%nes* !entr% !e las qe se encen encentra tran n las re!es re!es ner% ner%nal nales* es* el c%ntr c%ntr%l %l !e #r%ce #r%ces%s s%s % l%s alg%ri alg%rit& t&%s %s gen0tic%s. La i!ea !e c%nstrir na &(qina qe #e!a #ensar es qe realice c%sas qe n%s%tr%s reali1a&%s reali1a&%s , /ace&%s. Per% Per% #ara qe las c%&#ta!%ras se ganen el n%&'re !e inteligentes* #ri&er% tienen qe ser ca#aces !e &antener* #%r e-e&#l%* n !i(l%g% c%n n ser /&an%* ,a qe las c%&#ta!%ras 2nica&ente #e!en reali1ar % /acer l% qe se les in!iqe* #er% nnca sa'r(n l% qe est(n reali1an!% #es n% est(n c%nscientes !e l% qe /acen. Una !e ss caractersticas es qe incl,e )ari%s ca&#%s !e !esarr%ll%* c%&% la r%'+tica* la c%&#rensi+n , tra!cci+n !e lenga-es* el rec%n%ci&ient% , a#ren!i1a-e !e #ala'ras !e &(qinas % l%s )aria!%s !%s siste&as c%&# c% &#t tac aci% i%na nale less e"#er "#ert% t%s* s* qe qe s%n s%n l%s l%s enca encarrga!% ga!%ss !e re#r e#r%!c %!cir ir el c%&#%rta&ient% /&an% en na secci+n !el c%n%ci&ient%. Tales Tales tareas re!cen c%st%s , riesg%s en la &ani#laci+n &ani#laci+n /&ana en (reas #eligr%sas* &e-%ran el !ese&#e3% !el #ers%nal ine"#ert% , el c%ntr%l !e cali!a! en el (rea c%&ercial.
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5. RO:;TICA La Robótica es la ciencia encaminada a diseñar y construir aparatos y sistemas capaces de realizar tareas propias de un ser humano. Con esta definición tan general, la palabra ‘robótica’ cubre muchos conceptos diferentes, pero todos giran en torno a la misma idea. Con la aparición del concepto ‘robot’ a principios de siglo XX, se dio el pistoletazo de salida para el desarrollo de sistemas cada ez m!s autónomos.
"n robot autónomo es un dispositio robótico capaz de operar por s# mismo, en la robótica de sericio es donde m!s se est!n prodigando los robots de sericio. $%n &u' tipo de situaciones puede ser interesante un robot &ue sea completamente autónomo( • • • • •
por e)emplo en entornos hostiles* + Conflictos b'licos. + %ploración espacial. + %ploración submarina. + Rescate en cat!strofes.
-ero -ero sin sin irno irnoss tan tan le)o le)os, s, la robó robótitica ca de ser seric icio io comb combin inad ada a con con la robó robótitica ca inteligente nos permitir! en un futuro tener conductores autónomos para nuestros coches, entre otras cosas. ue estas metas se consigan antes o despu's depender! de la financ financiac iación ión &ue las instit instituci ucione oness y mecena mecenass sit/en sit/en en los diferen diferentes tes proyect proyectos os de inestigación &ue se desarrollan en el mundo. 0arel Cape1, un escritor checo, acuño en 2342 el t'rmino Robot en su obra dram!tica 5Rossum’s "niersal Robots 6 R.".R.7, a partir de la palabra checa Robbota, &ue significa seridumbre o traba)o forzado. %l t'rmino robótica es acuñado por 8saac 9simo, definiendo a la ciencia &ue estudia a los robots. 9simo creó tambi'n las :res Leyes de la Robótica. %n la ciencia ficción el hombre ha imaginado a los robots isitando nueos mundos, haci'ndose con el poder, o simplemente alii!ndonos de las labores caseras.La caseras.La Robótica Robótica ha alcanzado alcanzado un niel de madurez madurez bastante eleado en los /ltimos tiempos, y cuenta con un correcto aparato teórico. ;in embargo, al intentar reproducir algunas tareas &ue para los humanos son muy sencillas, como andar, correr o coger un ob)eto sin romperlo, no se ha obtenido resultados satisfactorios, especialmente en el campo de la robótica autónoma. ;in embargo se espera &ue el continuo aumento de la potencia de los ordenadores y las inestigaciones en inteligencia artificial, isión artificial, la robótica autónoma y otras ciencias paralelas nos permitan acercarnos un poco m!s
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cada ez a los milagros soñados por los primeros ingenieros y tambi'n a los peligros &ue nos adelanta la ciencia ficción.
5.. CONCEPTOS :ASICOS Robótica* es una ciencia o rama de la tecnolog#a, &ue estudia el diseño y la construcción de m!&uinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o &ue re&uieren del uso de inteligencia. Las ciencias y tecnolog#as de las &ue deria podr#an ser* el !lgebra, los autómatas programables, las m!&uinas de estados, la mec!nica o la inform!tica. Robot* Robot* es una m!&uin m!&uina a program programabl able e &ue puede puede manipul manipular ar ob)eto ob)etoss y realiz realizar ar operaciones &ue antes sólo pod#an realizar los seres humanos. Los tres principios o leyes de la robótica seg/n 9simo son* • •
•
"n robot no puede lastimar ni permitir &ue sea lastimado ning/n ser humano. %l robot debe obedecer a todas las órdenes de los humanos, ecepto las &ue contraigan la primera ley. %l robot debe auto
realizar un robot. Programación * %s el proceso de diseñar, codificar, depurar mantener el código de
fuente de %l código fuente es escrito en un lengua)e de programación. %l propósito de la programación programación es crear programas programas &ue ehiban un comportami comportamiento ento deseado. %l proceso proceso de escribi escribirr código código re&uie re&uiere re frecue frecuente ntemen mente te conoci conocimie miento ntoss en arias arias !reas !reas distin distintas tas,, adem!s del dominio del lengua)e a utilizar, algoritmos especializados y lógica formal. -rogramar no inolucra necesariamente otras tareas tales como el an!lisis y diseño de la aplicación >pero s# el diseño del código?, aun&ue s# suelen estar fusionadas en el desarrollo de pe&ueñas aplicaciones. Circuito * Red el'ctrica >interconeión de dos o m!s componentes, tales como
resistenci resistencias, as, inductores, inductores, condensadores, condensadores, fuentes y semiconduct semiconductores? ores? &ue contiene contiene al menos una trayectoria cerrada. Los circuitos &ue contienen solo fuentes, componentes lineales lineales >resistore >resistores, s, condensadore condensadores, s, inductores?, inductores?, y elementos elementos de distribuci distribución ón lineales lineales >l#nea >l#neass de transm transmisi isión ón o cables cables?? pueden pueden analiz analizars arse e por m'todo m'todoss algebra algebraico icoss para determ determinar inar su compor comportam tamien iento to en corrie corriente nte.. "n circui circuito to &ue tiene tiene compon componente entess es
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denominado un circuito electrónica. %stas redes son generalmente no lineales y re&uieren diseños y herramientas de an!lisis mucho m!s comple)os. Efector: @ispositio &ue produce determinados efectos en el entorno, ba)o el
control del robot. ;e utilizan principalmente de dos maneras* o o
=odificar la ubicación del robot respecto de su ambiente. @esplazar otros ob)etos del entorno >=anipulación?.
5..6 CLASIFICACION Primera Generación: Manipuladores
%sta primera etapa se puede considerar desde los años ABs ,en donde las ma&uinas diseñadas cuentan con un sistema de control relatiamente sencillo de lazo abierto, esto significa &ue no eiste retroalimentación alguna por parte de alg/n sensor y realizan tareas preiamente programadas &ue se e)ecutan secuencialmente. Resumido* Los robots no se percatan de su entorno, ad&uieren información muy limitada de su entorno o nula y en consecuencia a esta act/an.
Segunda Generación: Robots de Aprendizaje
La segunda etapa se desarrolla hasta los años Bs, este tipo de robots son un poco m!s conscientes de su entorno &ue su preia generación, disponiendo de sistemas de control de lazo cerrado en donde por medio de sensores ad&uieren información de su entorno y obtienen la capacidad de actuar o adaptarse seg/n los datos analizados. :ambi'n pueden aprender y memorizar la secuencia de moimientos deseados mediante el seguimiento de los moimientos de un operador humano. Resumido* Los robots ahora cuentan con un sistema de retroalimentación &ue les permite obtener m!s datos de su entorno y guardarlos en alg/n medio de almacenamiento )unto con las instrucciones.
ercera Generación: Robots con Control Sonorizado
@urante esta etapa, &ue tiene lugar durante los años Bs y 3Bs, los robots ahora cuentan con controladores >computadoras? &ue usando los datos o la información obtenida de sensores, obtienen la habilidad de e)ecutar las ordenes de un programa
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escrito en alguno de los lengua)es de programación &ue surgen a ra#z de la necesidad de introducir las instrucciones deseadas en dichas ma&uinas. Los robots usan control del tipo lazo cerrado, lo cual significa &ue ahora son bastante conscientes de su entorno y pueden adaptarse al mismo. Resumido* Los robots se uelen reprogramables, usan controladores o computadoras para analizar la información captada de su entorno mediante sensores>cabe mencionar &ue se desarrolla la isión artificial? y aparecen los lengua)es de programación. Cuarta Generación: Robots !nteligentes
%sta generación se caracteriza por tener sensores mucho m!s sofisticados &ue mandan información al controlador y la analizan mediante estrategias comple)as de control. @ebido a la nuea tecnolog#a y estrategias utilizadas estos robots califican como DinteligentesD, se adaptan y aprenden de su entorno utilizando Dconocimiento difusoD , Dredes neuronalesD, y otros m'todos de an!lisis y obtención de datos para as# me)orar el desempeño general del sistema en tiempo real, donde ahora el robot puede basar sus acciones en información m!s sólida y confiable, y no solo esto sino &ue tambi'n se pueden dar la tarea de superisar el ambiente &ue les rodea, mediante la incorporación de conceptos Dmod'licosD &ue les permite actuar a situaciones determinadas. Resumido* =e)ores sistemas sensoriales, me)ores estrategias de control y an!lisis de información, capaces de comprender su entorno y actuar ante el mediante conceptos Dmod'licosD en tiempo real.
"uinta generación * ;er! una nuea tecnolog#a &ue incorporara 2BBE inteligencia
artificial y utilizara m'todos como modelos de conducta y una nuea ar&uitectura, adem!s de otras tecnolog#as actualmente en desarrollo como la nanotecnolog#a. %sta etapa depende totalmente de la nuea generación de )óenes interesados en robótica, una nuea era de robots nos espera. uinta Feneración y m!s all! Clasificación de los Robots seg#n su $i%el de !nteligencia
Los Gaponeses >G8R9? tienen su propia forma de clasificar a los robots dentro de seis clases basada en el Hiel de 8nteligencia del Robot* 2? @ispositios de mane)o manual, controlados por una persona. 4? Robots de secuencia arreglada. I? Robots de secuencia ariable, donde un operador puede modificar la secuencia f!cilmente.
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J? Robots regeneradores, donde el operador humano conduce el robot a tra's de la tarea. A? Robots de control num'rico, donde el operador alimenta la programación del moimiento, hasta &ue se enseñe manualmente la tarea. K? Robots inteligentes, los cuales pueden entender e interactuar con cambios en el medio ambiente.
Clasificación de los Robots seg#n el $i%el de Control Ejecutan
2? Hiel de inteligencia artificial, donde el programa aceptar! un comando como Dleantar el productoD y descomponerlo dentro de una secuencia de comandos de ba)o niel basados en un modelo estrat'gico de las tareas. 4? Hiel de modo de control, donde los moimientos del sistema son modelados, para lo &ue se incluye la interacción din!mica entre los diferentes mecanismos, trayectorias planeadas, y los puntos de asignación seleccionados. I? Hieles de sero
2? ;istemas guiados, en el cual el usuario conduce el robot a tra's de los moimientos a ser realizados. 4? ;istemas de programación de niel
Clasificación de los Robots seg#n su Ar&uitectura
La ar&uitectura, definida por el tipo de configuración general del robot, se clasifica en lo siguiente* 2? -oli
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4? =óiles, ;on robots con gran capacidad de desplazamiento, basada en carros o plataformas y dotada de un sistema locomotor de tipo rodante. ;iguen su camino por tele
I? 9ndroides, ;on robots &ue intentan reproducir total o parcialmente la forma y el comportamiento cinem!tico del ser humano. 9ctualmente los androides son toda#a dispositios muy poco eolucionados y sin utilidad pr!ctica, y destinados, fundamentalmente, al estudio y eperimentación.
"no de los aspectos m!s comple)os de estos robots, y sobre el &ue se centra la mayor#a de los traba)os, es el de la locomoción b#peda. %n este caso, el principal problema es controlar din!mica y coordinadamente en el tiempo real el proceso y mantener simu lt!neamente el e&uilibrio del robot . J? Moomorficos, Los robots zoomórficos, &ue considerados en sentido no restrictio podr#an incluir tambi'n a los androides, constituyen una clase caracterizada principalmente por sus sistemas de locomoción &ue imitan a los diersos seres ios. 9 pesar de la disparidad morfológica de sus posibles sistemas de locomoción es coneniente agrupar a los robots zoomórficos en dos categor#as principales* caminadores y no caminadores. %l grupo de los robots zoomórficos no caminadores est! muy poco eolu cionado.%n cambio, los robots zoomórficos caminadores mult#pedos son muy numeroso y est!n siendo eperimentados en diersos laboratorios con istas al desarrollo posterior de erdaderos eh#culos terrenos, piloteando o autónomos, capaces de eolucionar en superficies muy accidentadas. Las aplicaciones de estos robots ser!n interesante en el campo de la eploración espacial y en el estudio de los olcanes.
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A? N#bridos, %stos robots corresponden a a&uellos de dif#cil clasificación cuya estructura se sit/a en combinación con alguna de las anteriores ya epuestas, bien sea por con)unción o por yutaposición. -or e)emplo, un dispositio segmentado articulado y con ruedas, e s al mismo tiempo uno de los atributos de los robots móiles y de los robots zoomórficos. @e igual forma pueden considerarse h#bridos algunos robots formados por la yutaposición de un cuerpo formado por un carro móil y de un brazo seme)ante al de los r obots industriales. %n parecida situación se encuentran algunos robots antropomorfos y &ue no pueden clasificarse ni como móiles ni como androides, tal es el caso de los robots personales.
5..< DESARROLLOS ACTUALES > APLICACIONES Los robots son utilizados en una diersidad de aplicaciones, desde robots tortugas en los salones de clases, robots soldadores en la industria automotriz, hasta brazos teleoperados en el transbordador espacial. Cada robot llea consigo su problem!tica propia y sus soluciones afinesO no obstante &ue mucha gente considera &ue la automatización de procesos a tra's de robots est! en sus inicios, es un hecho innegable &ue la introducción de la tecnolog#a robótica en la industria, ya ha causado un gran impacto. %n este sentido la industria 9utomotriz desempeña un papel preponderante.
Aplicaciones en di%ersos sectores: !ndustria
Los robots son utilizados por una diersidad de procesos industriales como lo son* la soldadura de punto y soldadura de arco, pinturas de spray, transportación de materiales, molienda de materiales, moldeado en la industria pl!stica, m!&uinas herramientas, y otras m!s. 9 continuación, se har! una bree eplicación de algunas de ellas. o
9plicación de transferencia de material Las aplicaciones de transferencia de material se definen como operaciones en las cuales el ob)etio primario es moer una pieza de una posición a otra. ;e suelen considerar entre las operaciones m!s sencillas o directas de realizar por los robots. Las aplicaciones normalmente necesitan un robot poco sofisticado, y los re&uisitos de enclaamiento con otros e&uipos son t#picamente simples.
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o
Carga y descarga de m!&uinas %stas aplicaciones son de mane)os de material en las &ue el robot se utiliza para serir a una m!&uina de producción transfiriendo piezas a6o desde las m!&uinas.
E'isten tres casos &ue caen dentro de esta categor(a de aplicación *
2? Carga6@escarga de =!&uinas. %l robot carga una pieza de traba)o en bruto en el proceso y descarga una pieza acabada. "na operación de mecanizado es un e)emplo de este caso. 4? Carga de m!&uinas. %l robot debe de cargar la pieza de traba)o en bruto a los materiales en las m!&uinas, pero la pieza se etrae mediante alg/n otro medio. %n una operación de prensado, el robot se puede programar para cargar l!minas de metal en la prensa, pero la pieza acabada se permite &ue caigan fuera de la prensa por graedad. I? @escarga de m!&uinas. La m!&uina produce piezas acabadas a partir de materiales en bruto &ue se cargan directamente en la m!&uina sin la ayuda de robots. %l robot descarga la pieza de la m!&uina. %)emplos de esta categor#a incluyen aplicaciones de fundición de tro&uel y moldeado pl!stico.
La aplicación se tipifica me)or mediante una c'lula de traba)o con el robot en el centro &ue consta de la m!&uina de producción, el robot y alguna forma de entrega de piezas.
o
Pperaciones de procesamiento. 9dem!s de las aplicaciones de mane)o de piezas, eiste una gran clase de aplicaciones en las cuales el robot realmente efect/a traba)os sobre piezas. %ste traba)o casi siempre necesita &ue el efector final del robot sea una herramienta en lugar de una pinza.
-or tanto, la utilización de una herramienta para efectuar el traba)o es una caracter#stica distinta de este grupo de aplicaciones. %l tipo de herramienta depende de la operación de procesamiento &ue se realiza. ;oldadura por puntos. Como el t'rmino lo sugiere, la soldadura por puntos es un proceso en el &ue dos piezas de metal se sueldan
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en puntos localizados al hacer pasar una gran corriente el'ctrica a tra's de las piezas donde se efect/a la soldadura. ;oldadura por arco contin/a. La soldadura por arco es un proceso de soldadura continua en oposición a la soldadura por punto &ue podr#a llamarse un proceso discontinuo. La soldadura de arco continua se utiliza para obtener uniones largas o grandes uniones soldadas en las cuales, a menudo, se necesita una cierre herm'tico entre las dos piezas de metal &ue se an a unir. %l proceso utiliza un electrodo en forma de barra o alambre de metal para suministrar la alta corriente el'ctrica de 2BB a IBB amperes.
o
o
Recubrimiento con spray* La mayor#a de los productos fabricados de materiales met!licos re&uieren de alguna forma de acabado de pintura antes de la entrega al cliente. La tecnolog#a para aplicar estos acabados aria en la comple)idad desde m'todos manuales simples a t'cnicas autom!ticas altamente sofisticadas. ;e diiden los m'todos de recubrimiento industrial en dos categor#as*
Laboratorios Los robots est!n encontrando un gran n/mero de aplicaciones en los laboratorios. Llean a cabo con efectiidad tareas repetitias como la colocación de tubos de pruebas dentro de los instrumentos de medición. %n 'sta etapa de su desarrollo los robots son utilizados para realizar procedimientos manuales automatizados. "n t#pico sistema de preparación de muestras consiste de un robot y una estación de laboratorio, la cual contiene balanzas, dispensarios, centrifugados, rac1s de tubos de pruebas, etc.
Las muestras son moidas desde la estación de laboratorios por el robot ba)o el control de procedimientos de un programa. Los fabricantes de estos sistemas mencionan tener tres enta)as sobre la operación manual* incrementan la productiidad, me)oran el control de calidad y reducen la eposición del ser humano a sustancias &u#micas nocias. Las aplicaciones subsecuentes incluyen la medición del pN, iscosidad, y el porcenta)e de sólidos en pol#meros, preparación de plasma humano para muestras para ser eaminadas, calor, flu)o, peso y disolución de muestras para presentaciones espectrom!ticas.
o
=anipuladores cinem!ticos La tecnolog#a robótica encontró su primera aplicación en la industria nuclear con el desarrollo de teleoperadores para mane)ar material radiactio. Los robots m!s recientes han sido utilizados para soldar a control remoto y la inspección de tuber#as en !reas de alta radiación. %l accidente en la
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planta nuclear de :hree =ile 8sland en -ennsylania en 23Q3 estimuló el desarrollo y aplicación de los robots en la industria nuclear. %l reactor n/mero 4 >:=8<4? predio su enfriamiento, y proocó la destrucción de la mayor#a del reactor, y de)o grandes !reas del reactor contaminadas, inaccesible para el ser humano. @ebido a los altos nieles de radiación las tareas de limpieza solo eran posibles por medios remotos. arios robots y eh#culos controlados remotamente han sido utilizados para tal fin en los lugares donde ha ocurrido una cat!strofe de este tipo. Ssta clase de robots son e&uipados en su mayor#a con sofisticados e&uipos para detectar nieles de radiación, c!maras, e incluso llegan a traer a bordo un minilaboratorio para hacer pruebas.
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9gricultura -ara muchos la idea de tener un robot agricultor es ciencia ficción, pero la realidad es muy diferenteO o al menos as# parece ser para el 8nstituto de 8nestigación 9ustraliano, el cual ha inertido una gran cantidad de dinero y tiempo en el desarrollo de este tipo de robots. %ntre sus proyectos se encuentra una m!&uina &ue es&uila a las oe)as. La trayectoria del cortador sobre el cuerpo de las oe)as se planea con un modelo geom'trico de la oe)a. -ara compensar el tamaño entre la oe)a real y el modelo, se tiene un con)unto de sensores &ue registran la información de la respiración del animal como de su mismo tamaño, 'sta es mandada a una computadora &ue realiza las compensaciones necesarias y modifica la trayectoria del cortador en tiempo real. @ebido a la escasez de traba)adores en los obradores, se desarrolla otro proyecto, &ue consiste en hacer un sistema automatizado de un obrador, el prototipo re&uiere un alto niel de coordinación entre una c!mara de #deo y el efector final &ue realiza en menos de IB segundos ocho cortes al cuerpo del cerdo. -or su parte en Trancia se hacen aplicaciones de tipo eperimental para incluir a los robots en la siembra, y poda de los iñedos, como en la pizca de la manzana. %spacio La eploración espacial posee problemas especiales para el uso de robots. %l medio ambiente es hostil para el ser humano, &uien re&uiere un e&uipo de protección muy costoso tanto en la :ierra como en el %spacio. =uchos cient#ficos han hecho la sugerencia de &ue es necesario el uso de Robots para continuar con los aances en la eploración espacialO pero como toda#a no se llega a un grado de automatización tan precisa para 'sta aplicación, el ser humano a/n no ha podido ser reemplazado por estos. -or su parte, son los teleoperadores los &ue han encontrado aplicación en los transbordadores espaciales. %n =arzo de 234 el transbordador Columbia fue el primero en utilizar este tipo de robots, aun&ue el ser humano participa en la realización del control de lazo cerrado. 9lgunas inestigaciones est!n encaminadas al diseño, construcción y control de eh#culos autónomos, los cuales llear!n a bordo comple)os laboratorios y c!maras muy sofisticadas para la eploración de otros planetas. %n Hoiembre de 23QB los Rusos consiguieron el aluniza)e del Luno1hod 2, el cual pose#a c!maras
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de teleisión, sensores y un pe&ueño laboratorio, era controlado remotamente desde la tierra. %n Gulio de 23QK, los Horteamericanos aterrizaron en =arte el i1ing 2, lleaba a bordo un brazo robotizado, el cual recog#a muestras de piedra, tierra y otros elementos las cuales eran analizados en el laboratorio &ue fue acondicionado en el interior del robot. -or supuesto tambi'n contaba con un e&uipo muy sofisticado de c!maras de #deo. eh#culos submarinos @os eentos durante el erano de 23A proocaron el incremento por el inter's de los eh#culos submarinos. %n el primero U "n aión de la 9ir 8ndian se estrelló en el Pc'ano 9tl!ntico cerca de las costas de 8rlanda U un eh#culo submarino guiado remotamente, normalmente utilizado para el tendido de cable, fue utilizado para encontrar y recobrar la ca)a negra del aión. %l segundo fue el descubrimiento del :itanic en el fondo de un cañón, donde hab#a permanecido despu's del cho&ue con un iceberg en 2324, cuatro 1ilómetros aba)o de la superficie. "n eh#culo submarino fue utilizado para encontrar, eplorar y filmar el hallazgo. %n la actualidad muchos de estos eh#culos submarinos se utilizan en la inspección y mantenimiento de tuber#as &ue conducen petróleo, gas o aceite en las plataformas oce!nicasO en el tendido e inspección del cableado para comunicaciones, para inestigaciones geológicas y geof#sicas en el suelo marino. La tendencia hacia el estudio e inestigación de este tipo de robots se incrementar! a medida &ue la industria se interese a/n m!s en la utilización de los robots, sobra mencionar los beneficios &ue se obtendr#an si se consigue una tecnolog#a segura para la eploración del suelo marino y la eplotación del mismo.
%ducación Los robots est!n apareciendo en los salones de clases de tres distintas formas. -rimero, los programas educacionales utilizan la simulación de control de robots como un medio de enseñanza. "n e)emplo palpable es la utilización del lengua)e de programación del robot 0arel, el cual es un subcon)unto de -ascalO este es utilizado por la introducción a la enseñanza de la programación. %l segundo y de uso m!s com/n es el uso del robot tortuga en con)unción con el lengua)e LPFP para enseñar ciencias computacionales. LPFP fue creado con la intención de proporcionar al estudiante un medio natural y diertido en el aprendiza)e de las matem!ticas. %n tercer lugar est! el uso de los robots en los salones de clases. "na serie de manipuladores de ba)o costo, robots móiles, y sistemas completos han sido desarrollados para su utilización en los laboratorios educacionales. @ebido a su ba)o costo muchos de estos sistemas no poseen una fiabilidad en su sistema mec!nico, tienen poca eactitud, no eisten los sensores y en su mayor#a carecen de softVare. ;e hace indispensable &ue la planificación de los recursos humanos, tecnológicos y financieros se realice de una manera inteligente. %l mercado de la robótica y las perspectias futuras &ue se tienen son diersos. Las entas anuales para robots industriales han ido creciendo en %stados "nidos a razón del 4AE de acuerdo a estad#sticas del año 232 a 2334. La robótica es una tecnolog#a con futuro y tambi'n para el futuro. ;i contin/an las tendencias actuales, y si algunos de los estudios de inestigación en el laboratorio
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actualmente en curso se conierten finalmente en una tecnolog#a factible, los robots del futuro ser!n unidades móiles con uno o m!s brazos, capacidades de sensores m/ltiples y con la misma potencia de procesamiento de datos y de c!lculo &ue las grandes computadoras actuales. ;er!n capaces de responder a órdenes dadas con oz humana. 9s# mismo ser!n capaces de recibir instrucciones generales y traducirlas, con el uso de la inteligencia artificial en un con)unto espec#fico de acciones re&ueridas para llearlas a cabo. -odr!n er, o#r, palpar, aplicar una fuerza media con precisión a un ob)eto y desplazarse por sus propios medios. %n resumen, los futuros robots tendr#an muchos de los atributos de los seres humanos. %s dif#cil pensar &ue los robots llegar!n a sustituir a los seres humanos en el sentido de la obra de Carel 0ape1, Robots "niersales de Rossum. -or el contrario, la robótica es una tecnolog#a &ue solo puede destinarse al beneficio de la humanida
5.6 REDES NEURONALES RNB Las Redes Heuronales >RH? fueron originalmente una simulación abstracta de los sistemas neriosos biológicos, formados por un con)unto de unidades llamadas 5neuronas7 o 5nodos7 conectadas unas con otras. %stas coneiones tienen una gran seme)anza con las dendr#tas y los aones en los sistemas neriosos biológicos. %n t'rminos generales, el -rimer modelo de red neuronal fue propuesto en 23JI por =cCulloch y -itts en t'rminos de un modelo computacional de 5actiidad neriosa7. %l modelo de =cCulloch<-itts es un modelo binario, y cada neurona tiene un escalón o umbral prefi)ado. %ste primer modelo sirió de e)emplo para los modelos posteriores de Ghon on Heumann, =arin =ins1y, Tran1 Rosenblatt, y muchos otros. Las redes neuronales >tambi'n conocidas como sistemas coneionistas? son un modelo computacional basado en un gran con)unto de unidades neuronales simples >neuronas artificiales?, de forma aproimadamente an!loga al comportamiento obserado en los aones de las neuronas en los cerebros biológicos. Cada unidad neuronal est! conectada con muchas otras y los enlaces entre ellas pueden incrementar o inhibir el estado de actiación de las neuronas adyacentes. Cada unidad neuronal, de forma indiidual, opera empleando funciones de suma. -uede eistir una función limitadora o umbral en cada coneión y en la propia unidad, de tal modo &ue la señal debe sobrepasar un l#mite antes de propagarse a otra neurona. %stos sistemas aprenden y se forman a s# mismos, en lugar de ser programados de forma epl#cita, y sobresale. )istoria de las redes neuronales*
2? 23IK < 9lan :uring. Tue el primero en estudiar el cerebro como una forma de er el mundo de la computación. ;in embargo, los primeros teóricos &ue concibieron los fundamentos de la computación neuronal fueron Warren =cCulloch, un neurofisiólogo, y Walter -itts, un matem!tico, &uienes, en 23JI, lanzaron una
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teor#a acerca de la forma de traba)ar de las neuronas >"n C!lculo Lógico de la 8nminente 8dea de la 9ctiidad Heriosa < olet#n de =atem!tica iof#sica A* 22A2II?. %llos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos el'ctricos. 4? 23J3 < @onald Nebb. Tue el primero en eplicar los procesos del aprendiza)e >&ue es el elemento b!sico de la inteligencia humana? desde un punto de ista psicológico, desarrollando una regla de como el aprendiza)e ocurr#a. 9un hoy, este es el fundamento de la mayor#a de las funciones de aprendiza)e &ue pueden hallarse en una red neuronal. ;u idea fue &ue el aprendiza)e ocurr#a cuando ciertos cambios en una neurona eran actiados. :ambi'n intentó encontrar seme)anzas entre el aprendiza)e y la actiidad neriosa. Los traba)os de Nebb formaron las bases de la :eor#a de las Redes Heuronales. I? 23AB < 0arl Lashley. %n sus series de ensayos, encontró &ue la información no era almacenada en forma centralizada en el cerebro sino &ue era distribuida encima de 'l. J? 23AK < Congreso de @artmouth. %ste Congreso frecuentemente se menciona para indicar el nacimiento de la inteligencia artificial. A? 23AQ < Tran1 Rosenblatt. Comenzó el desarrollo del -erceptron. %sta es la red neuronal m!s antiguaO utiliz!ndose hoy en d#a para aplicación como identificador de patrones. %ste modelo era capaz de generalizar, es decir, despu's de haber aprendido una serie de patrones pod#a reconocer otros similares, aun&ue no se le hubiesen presentado en el entrenamiento. ;in embargo, ten#a una serie de limitaciones, por e)emplo, su incapacidad para resoler el problema de la función PR:eorema de Conergencia del -erceptron?. Q? 23KB < ernard Widroff6=arcian Noff. @esarrollaron el modelo 9daline >9@9ptatie L8Hear %lements?. %sta fue la primera red neuronal aplicada a un problema real >filtros adaptatios para eliminar ecos en las l#neas telefónicas? &ue se ha utilizado comercialmente durante arias d'cadas. ? 23K2 < 0arl ;teinbec1* @ie Lernmatri. Red neuronal para simples realizaciones t'cnicas >memoria asociatia?. 23K3 < =arin =ins1y6;eymour -apert. %n este año casi se produ)o la 5muerte abrupta7 de las Redes HeuronalesO ya &ue =ins1y y -apert probaron >matem!ticamente? &ue el -erceptrons no era capaz de resoler problemas relatiamente f!ciles, tales como el aprendiza)e de una función nobac1propagation?O cuyo significado &uedó definitiamente aclarado en 23A. 2B? . 23QQ < ;tephen Frossberg* :eor#a de Resonancia 9daptada >:R9?. La :eor#a de Resonancia 9daptada es una ar&uitectura de red &ue se diferencia de todas las dem!s preiamente inentadas. La misma simula otras habilidades del cerebro* memoria a largo y corto plazo.
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22? 23A < Gohn Nopfield. -roocó el renacimiento de las redes neuronales con su libro* 5Computación neuronal de decisiones en problemas de optimización.7 24? 23K < @aid Rumelhart6F. Ninton. Redescubrieron el algoritmo de aprendiza)e de propagación hacia atr!s >bac1propagation?. 9 partir de 23K, el panorama fue alentador con respecto a las inestigaciones y el desarrollo de las redes neuronales. %n la actualidad, son numerosos los traba)os &ue se realizan y publican cada año, las aplicaciones nueas &ue surgen >sobre todo en el !rea de control? y las empresas &ue lanzan al mercado productos nueos, tanto hardVare como softVare >sobre todo para simulación?.
5.6. CONCEPTOS :SICOS o
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Redes Heuronales iológicas* ;on el principal elemento del ;istema Herioso. Las redes neuronales biológicas est!n compuestas por un gran n/mero de elementos llamados neuronas. "na neurona es una c'lula compuesta por cuerpo, un numero de etensiones llamadas dendritas, &ue siren de entradas, y una larga etensión llamada aón &ue act/a como salida. Redes neuronales artificiales >9HH?* imitan su funcionamiento a a&uellas &ue se encuentran en el !mbito biológico. ;on aptas para resoler problemas &ue no poseen un algoritmo claramente definido para transformar una entrada en una salidaO aprenden, reconocen y aplican relaciones entre ob)etos. + "na red neural artificial es un grupo interconectado de nodos similar a la asta red de neuronas en un cerebro biológico. Cada nodo circular representa una neurona artificial y cada flecha representa una coneión desde la salida de una neurona a la entrada de otra. Heurona artificial* Cual&uier modelo de red neuronal consta de dispositios elementales de procesamiento* las neuronas. 9 partir de ellas, se pueden generar representaciones espec#ficas, de tal forma &ue un estado con)unto de ellas pueda significar una letra, un n/mero o cual&uier otro ob)eto.
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5.6.6. CLASIFICACI;N. "na primera clasificación de los modelos de RH podr#a ser, atendiendo a su similitud con la realidad biológica*
Los modelos de tipo biológico. %ste comprende las redes &ue tratan de simular los sistemas neuronales biológicos as# como las funciones auditias o algunas funciones b!sicas de la isión. %l modelo dirigido a aplicación. %stos modelos no tienen por &u' guardar similitud con los sistemas biológicos. ;us ar&uitecturas est!n fuertemente ligadas a las necesidades de las aplicaciones para las &ue son diseñados.
Redes $euronales de tipo +iológico
;e estima &ue el cerebro humano contiene m!s de cien mil millones de neuronas y sin!psis en el sistema nerioso humano. %studios sobre la anatom#a del cerebro humano concluyen &ue hay m!s de 2BBB sinapsis a la entrada y a la salida de cada neurona. %s importante notar &ue aun&ue el tiempo de conmutación de la neurona >unos pocos milisegundos? es casi un millón de eces menor &ue en las actuales elementos de las computadoras, ellas tienen una conectiidad miles de eces superior &ue las actuales supercomputadoras. %l ob)etio principal de las redes neuronales de tipo biológico es desarrollar un elemento sint'tico para erificar las hipótesis &ue conciernen a los sistemas biológicos. Las neuronas y las coneiones entre ellas >sinapsis? constituyen la clae para el procesado de la información.
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La mayor parte de las neuronas poseen una estructura de !rbol llamadas dendritas &ue reciben las señales de entrada &ue ienen de otras neuronas a tra's de las uniones llamadas sinapsis. 9lgunas neuronas se comunican solo con las cercanas, mientras &ue otras se conectan con miles. Nay tres partes en una neurona* 2? el cuerpo de la neurona 4? ramas de etensión llamadas dentr#as para recibir las entradas, y I? un aón &ue llea la salida de la neurona a las desdir#as de otras neuronas.
La forma &ue dos neuronas interact/an no est! totalmente conocida, dependiendo adem!s de cada neurona. %n general, una neurona en#a su salida a otras por su aón. %l aón llea la información por medio de diferencias de potencial, u ondas de corriente, &ue depende del potencial de la neurona. %ste proceso es a menudo modelado como una regla de propagación representada por la función de red. La neurona recoge las señales por su sinapsis sumando todas las influencias ecitadoras e inhibidoras. ;i las influencias ecitadoras positias dominan, entonces la neurona da una señal positia y manda este mensa)e a otras neuronas por sus sinapsis de salida. %n este sentido la neurona puede ser modelada como una simple función escalón, la neurona se actia si la fuerza combinada de la señal de entrada es superior a un cierto niel, en el caso general el alor de actiación de la neurona iene dado por una función de actiación.
Redes $euronales para aplicaciones concretas
Las RH dirigidas a aplicación est!n en general poco ligadas a las redes neuronales biológicas. a &ue el conocimiento &ue se posee sobre el sistema nerioso en general no es completo, se han de definir otras funcionalidades y estructuras de coneión distintas a las istas desde la perspectia biológica. Las caracter#sticas principales de este tipo de RH son los siguientes* 9uto Prganización y 9daptabilidad* utilizan algoritmos de aprendiza)e adaptatio y auto organización, por lo &ue ofrecen posibilidades de procesado robusto y adaptatio. -rocesado Ho Lineal* aumenta la capacidad de la red de aproimar, clasificar y su inmunidad frente al ruido.
-rocesado paralelo* normalmente se usa un gran n/mero de c'lulas de procesado por el alto niel de interconectiidad. %stas caracter#sticas )uegan un importante papel en l as RH aplicadas al procesado de señal e imagen. "na red para una determinada aplicación presenta una ar&uitectura muy concreta, &ue comprende elementos de procesado adaptatio masio paralelo combinadas con estructuras de interconeión de r ed )er!r&uica
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5.6.<. DESARROLLOS ACTUALES > APLICACIONES. Las redes neuronales pueden utilizarse en un gran n/mero y ariedad de aplicaciones. ;e pueden desarrollar redes neuronales en un periodo de tiempo razonable, con la capacidad de realizar tareas concretas me)or &ue otras tecnolog#as. Cuando se implementan mediante hardVare >redes neuronales en chips L;8?, presentan una alta tolerancia a fallos del sistema y proporcionan un alto grado de paralelismo en el procesamiento de datos. %sto posibilita la inserción de redes neuronales de ba)o coste en sistemas eistentes y recientemente desarrollados.
APL!CAC!,$ES
Las Redes neuronales artificiales son interesantes para una gran cantidad de personas de diferentes !reas* o
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Cient#ficos de la computación &ue &uieren aeriguar sobre las propiedades del procesamiento de información nofunción cerebral de altomemoria del e)., sistema sensorial y motriz?. T#sicos usan redes neuronales para modelar fenómenos en mec!nica estad#stica y para muchas otras tareas. iólogos utilizan Redes Heuronales para interpretar sucesiones del nucleótido. Tilósofos y otras personas tambi'n pueden ser interesadas en Redes Heriosas por las arias razones.
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La mayor#a de estas aplicaciones consisten en realizar un reconocimiento de patrones, como ser* buscar un patrón en una serie de e)emplos, clasificar patrones, completar una señal a partir de alores parciales o reconstruir el patrón correcto partiendo de uno distorsionado. @esde el punto de ista de los casos de aplicación, la enta)a de las redes neuronales reside en el procesado paralelo, adaptatio y no lineal.
5.< ISI;N ARTIFICIAL La isión artificial o isión por computador es una disciplina cient#fica &ue incluye m'todos para ad&uirir, procesar, analizar y comprender las im!genes del mundo real con el fin de producir información num'rica o simbólica para &ue puedan ser tratados por un computador. :al y como los humanos usamos nuestros o)os y cerebros para comprender el mundo &ue nos rodea, la isión por computador trata de producir el mismo efecto para &ue las computadoras puedan percibir y comprender una imagen o secuencia de im!genes y actuar seg/n conenga en una determinada situación. %sta comprensión se consigue gracias a distintos campos como la geometr#a, la estad#stica, la f#sica y otras disciplinas. La ad&uisición de los datos se consigue por arios medios como secuencias de im!genes, istas desde arias c!maras de ideo o datos multidimensionales desde un esc!ner m'dico.
%l propósito de la isión artificial es programar una computadora para &ue 5entienda7 una escena o las caracter#sticas de una imagen. Los ob)etios t#picos de la isión artificial incluyen* + La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos ob)etos en im!genes >por e)emplo, caras humanas?. + La ealuación de los resultados >por e)emplo, segmentación, registro?. + Registro de diferentes im!genes de una misma escena u ob)eto, es decir, hacer concordar un mismo ob)eto en diersas im!genes. + ;eguimiento de un ob)eto en una secuencia de im!genes. + =apeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escenaO este modelo podr#a ser usado por un robot para naegar por la escena. + %stimación de las posturas tridimensionales de humanos. + /s&ueda de im!genes digitales por su contenido. %stos ob)etios se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendiza)e estad#stico, geometr#a de proyección, procesamiento de im!genes, teor#a de grafos y otros campos. La isión artificial cognitia est! muy relacionada con la psicolog#a cognitia y la computación biológica.
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5.<. CONCEPTOS :SICOS -isión artificial ;e puede definir la 5isión 9rtificial7 como un campo de la 58nteligencia
9rtificial7 &ue, mediante la utilización de las t'cnicas adecuadas, permite la obtención, procesamiento y an!lisis de cual&uier tipo de información especial obtenida a tra's de im!genes digitales. La isión artificial la componen un con)unto de procesos destinados a realizar el an!lisis de im!genes. %stos procesos son* captación de im!genes, memorización de la información, procesado e interpretación de los resultados. Con la isión artificial se pueden* o
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9utomatizar tareas repetitias de inspección realizadas por operadores. ➢ Realizar controles de calidad de productos &ue no era posible erificar por m'todos tradicionales. ➢ Realizar inspecciones de ob)etos sin contacto f#sico. ➢ Realizar la inspección del 2BBE de la producción >calidad total? a gran elocidad. Reducir el tiempo de ciclo en procesos automatizados. Realizar inspecciones en procesos donde eiste diersidad de piezas con cambios frecuentes de producción. -rocesamiento de im!genes digitales :iene como ob)etio la descripción y reconocimiento del contenido de una imagen digital.
Procesamiento digital de im.genes * :ransformación de una imagen del mundo real a
un formato digital inteligible por un ordenador para su posterior procesamiento. %tapas o Tases* 2. 4. I. J. A. K. Q.
@igitalización -reprocesamiento ;egmentación Representación @escripción Reconocimiento 8nterpretación
/igitalización * 8magen analógica >continua?* imagen natural capturada con una c!mara,
sensor o cual&uier otro dispositio.
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!magen digital 0discreta1: proyección de la imagen analógica para &ue pueda ser
manipulada usando un ordenador. La transformación de una imagen analógica a otra digital se llama digitalización la digitalización es el primer paso en cual&uier aplicación de procesamiento de im!genes digitales.
5.<.6 DESARROLLOS ACTUALES > APLICACIONES Con la isión artificial se pueden* o
9utomatizar tareas repetitias de inspección realizadas por operadores. ➢ Realizar controles de calidad de productos &ue no era posible erificar por m'todos tradicionales. ➢ Realizar inspecciones de ob)etos sin contacto f#sico. ➢ Reducir el tiempo de ciclo en procesos automatizados.
Las principales aplicaciones de la isión artificial en la industria actual son*
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8dentificación e inspección de ob)etos. @eterminación de la posición de en el espacio. %stablecimiento de relaciones espaciales entre arios ob)etos >guiado de robots?. @eterminación de las coordenadas importantes de un ob)eto. Realización de mediciones angulares. =ediciones tridimensionales. 9utomatizar tareas repetitias de inspección realizadas por operadores. Realizar controles de calidad de productos &ue no era posible erificar por m'todos tradicionales. Realizar inspecciones de ob)etos sin contacto f#sico. Realizar la inspección del 2BBE de la producción >calidad total? a gran elocidad. Reducir el tiempo de ciclo en procesos automatizados. Realizar inspecciones en procesos donde eiste diersidad de piezas con cambios frecuentes de producción.
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9.9 L;GICA DIFUSA FU> LOGICB La lógica difusa es la 5ciencia &ue estudia las leyes, los modos y las formas del razonamiento aproimadoD. Caracter#sticas* o ;oporta datos imprecisos o %s conceptualmente f!cil de entender %s tolerante a los datos imprecisos o o ;e basa en el lengua)e humano o ;e basa en la eperiencia de epertos conocedores del problema en cuestión o -uede modelar funciones no lineales de alguna comple)idad o Combina en forma unificada epresiones lingY#sticas con datos num'ricos. !sicamente la Lógica @ifusa es una lógica multialuada &ue permite representar matem!ticamente la incertidumbre y la aguedad, proporcionando herramientas formales para su tratamiento. !sicamente, cual&uier problema del mundo puede resolerse como dado un con)unto de ariables de entrada >espacio de entrada?, obtener un alor adecuado de ariables de salida >espacio de salida?. La lógica difusa permite establecer este mapeo de una forma adecuada, atendiendo a criterios de significado >y no de precisión?. %l t'rmino Lógica @ifusa fue utilizado por primera ez en 23QJ. 9ctualmente se utiliza en un amplio sentido, agrupando la teor#a de con)unto difusos, reglas siCalifornia?. %n su propuesta, la lógica difusa fue presentada como una forma de procesamiento de información en la &ue los datos podr#an tener asociados un grado de pertenencia parcial a con)untos. Tue a mediados de los QB cuando esta teor#a se aplicó a los sistemas de control >cuando los pe&ueños ordenadores empotrados tuieron suficiente potencia como para permitir su e)ecución?. @esde entonces el n/mero de aplicaciones industriales y su utilización en productos de consumo.
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5.9.. CONCEPTOS :SICOS. Conjuntos difusos. La mayor#a de los fenómenos &ue encontramos cada d#a son
imprecisos, es decir, tienen impl#cito un cierto grado de difusidad en la descripción de su naturaleza. %sta imprecisión puede estar asociada con su forma, posición, momento, color, tetura, o incluso en la sem!ntica &ue describe lo &ue son. %n muchos casos el mismo concepto puede tener diferentes grados de imprecisión en diferentes contetos o tiempo. "n d#a c!lido en inierno no es eactamente lo mismo &ue un d#a c!lido en primaera. La definición eacta de cuando la temperatura a de templada a caliente es imprecisa
Conceptos imprecisos . 9ceptamos la imprecisión como una consecuencia natural de ZZla
forma de las cosas en el mundoZZ. La dicotom#a entre el rigor y la precisión del modelado matem!tico en todo los campos y la intr#nseca incertidumbre de ZZel mundo realZZ no es generalmente aceptada por los cient#ficos, filósofos y analistas de negocios. Hosotros simplemente aproimamos estos eentos a funciones num'ricas y escogemos un resultado en lugar de hacer un an!lisis del conocimiento emp#rico. ;in embargo procesamos y entendemos de manera impl#cita la imprecisión de la información f!cilmente. %stamos capacitados para formular planes, tomar decisiones y reconocer conceptos compatibles con altos nieles de aguedad y ambigYedad. Considere las siguientes sentencias*
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5.9.6. DESARROLLOS ACTUALES > APLICACIONES. La Lógica orrosa tiene gran utilidad ya &ue ella nos permite tratar problemas demasiado comple)os, mal definidos o para los cuales no eisten modelos matem!ticos precisos. Fracias a este tipo de lógica se ha permitido modelizar y resoler situaciones consideradas intratables desde el punto de ista de la Lógica Cl!sica.
%n los /ltimos años la Lógica orrosa se ha utilizado en distintos tipos de instrumentos, m!&uinas y en diersos !mbitos de la ida cotidiana. 9lgunos casos por e)emplo son los estabilizadores de im!genes en grabadoras de #deo, controladores de ascensores e ingenier#a de terremotos. :ambi'n se ha usado esta t'cnica en la industria, obteni'ndose ecelentes resultados como en el caso del metro de ;endai en Gapón, ya &ue permit#a &ue el metro arrancara y frenara con gran suaidad, sin producir alteraciones entre los pasa)eros.
Realizando una diisión de los e)emplos en tres grandes grupos tenemos* o
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-roductos creados para el consumidor* Laadoras difusas >=atsuhita %lectronic 8ndustrial?, hornos microondas, sistemas t'rmicos, traductores lingY#sticos, c!maras de #deo, teleisores, estabilizadores de im!genes digitales >=atsuhita? y sistemas de foco autom!tico en c!maras fotogr!ficas. ;istemas* %leadores, trenes, automóiles >caso de los sistemas de transmisiones, de frenos y me)ora de la eficiencia del uso de combustible en motores?, controles de tr!fico, sistemas de control de acondicionadores de aire &ue eitan las oscilaciones de temperatura y sistemas de reconocimiento de escritura. ;oftVare* @iagnóstico m'dico, seguridad, comprensión de datos, tecnolog#a inform!tica y bases de datos difusas para almacenar y consultar información imprecisa >uso del lengua)e T;L?.
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5.9. CONCEPTOS :SICOS !ncertidumbre: ;e puede clasificar a la incertidumbre en* determinista, aleatoria, ambigua
o no especifica, aguedad y confusión. /eterminismo* %s el conocimiento perfecto de los resultados y de la ocurrencia delos
eentos, desde este punto no es considerada la incertidumbre. !ncertidumbre aleatoria* %sta ocurre cuando los posibles eentos resultantes de un
eperimento son conocidos, por e)emplo, el lanzar una moneda. !ncertidumbre de ambig2edad o no espec(fica . %sto es cuando una afirmación &ue
puede ser erdadera o falsa. %n este aspecto la probabilidad se establece de forma emp#rica, sub)etia o eperimental y puede darse en t'rminos de rangos en lugar de alores absolutos. %n este punto los eentos no est!n especificados o bien definidos, ya &ue hay carencia de información. %sto es la aguedad imposibilita establecer la erdad o falsedad de una situación. !ncertidumbre de confusión . %ste tipo presenta caracter#sticas tanto ambiguas como
agas. 3unción de pertenencia * Las funciones de pertenencia son una forma de representar
gr!ficamente un con)unto borroso sobre un unierso. Soft Computing* %l t'rmino de ;oft Computing apareció en 232 en el 8;C >er1eley
8nitiatie in ;oft Computing?, y puede ser de[nido como el uso de metodolog#as &ue proporcionan los fundamentos para el diseño, desarrollo y uso de sistemas inteligentes. Las principales metodolog#as &ue forman este grupo son la Lógica @ifusa, la Computación %olutia, ='todos -robabil#sticos y 9prendiza)e =!&uina. %n general estas metodolog#as y t'cnicas se combinan ofreciendo me)ores resultados !nformación imprecisa * La lógica difusa permite tratar información imprecisa, como la
estatura media o temperatura ba)a, en t'rminos de con)untos borrosos &ue combinan en reglas para definir acciones* si la temperatura es alta entonces enfriar mucho. @e esta manera, los sistemas de control basados en lógica difusa combinan ariables de entrada, definidas en t'rminos de con)untos difusos, por medio de grupos de reglas &ue producen uno o arios alores de salida
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5.9.6 DESARROLLOS ACTUALES > APLICACIONES La lógica difusa se utiliza cuando la comple)idad del proceso en cuestión es muy alta y no eisten modelos matem!ticos precisos, para procesos altamente no lineales y cuando se enuelen definiciones y conocimiento no estrictamente definido >impreciso o sub)etio?. %n cambio, no es una buena idea usarla cuando alg/n modelo matem!tico ya soluciona eficientemente el problema, cuando los problemas son lineales o cuando no tienen solución. %sta t'cnica se ha empleado con bastante 'ito en la industria, principalmente en Gapón, etendi'ndose sus aplicaciones a multitud de campos. La primera ez &ue se usó de forma importante fue en el metro )apon's, con ecelentes resultados. -osteriormente se generalizó seg/n la teor#a de la incertidumbre desarrollada por el matem!tico y economista español Gaume Fil 9lu)a.
9 continuación se citan algunos e)emplos de su aplicación* o o o o o
o o
;istemas de control de acondicionadores de aire ;istemas de foco autom!tico en c!maras fotogr!ficas %lectrodom'sticos familiares >frigor#ficos, laadoras\? Pptimización de sistemas de control industriales + ;istemas de escritura =e)ora en la eficiencia del uso de combustible en motores + ;istemas epertos del conocimiento >simular el comportamiento de un eperto human o? :ecnolog#a inform!tica ases de datos difusas* 9lmacenar y consultar información imprecisa. -ara este punto, por e)emplo, eiste el lengua)e T;L
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5.5. PROCESA4IENTO DE LENGUAE NATURAL PLNB %l procesamiento de lengua)es naturales ]abreiado -LH, o HL- del idioma ingl's Hatural Language -rocessing] es un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingY#stica &ue estudia las interacciones entre las computadoras y el lengua)e humano. %l -LH se ocupa de la formulación e inestigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas y m!&uinas por medio de lengua)es naturales. %l -LH no trata de la comunicación por medio de lengua)es naturales de una forma abstracta, sino de diseñar mecanismos para comunicarse &ue sean eficaces computacionalmente ] &ue se puedan realizar por medio de programas &ue e)ecuten o simulen la comunicación]. Los modelos aplicados se enfocan no solo a la comprensión del lengua)e de por s#, sino a aspectos generales cognitios humanos y a la organización de la memoria. %l lengua)e natural sire solo de medio para estudiar estos fenómenos. Nasta la d'cada de 23B, la mayor#a de los sistemas de -LH se basaban en un comple)o con)unto de reglas diseñadas a mano. 9 partir de finales de 23B, sin embargo, hubo una reolución en -LH con la introducción de algoritmos de aprendiza)e autom!tico para el procesamiento del lengua)e.
5.5.. C%nce#t%s '(sic%s Lengua)e %s un sistema de comunicación biológico especializado en la transmisión de información significatia e indiidualmente. >-aio 6 egg, 232?. =odo de hablar y escribir de cada persona en particular. >Real academia de la lengua española, 4BB2?. %l lengua)e puede interpretarse como un sistema compuesto por unidades >signos?. %l lengua)e da lugar a formas concretas de conducta, lo &ue permite su interpretación o tipo de comportamiento. Lengua)e natural %s el medio &ue utilizan eclusiamente las personas de todo el mundo para comunicarse entre s#.
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Lengua)e artificial 9 diferencia de las llamadas lenguas naturales, las artificiales han sido planificadas y construidas conscientemente por personas o grupos de personas con diersos fines. Las lenguas artificiales han sido obra de dis#miles especialistas*
:eólogos Tilósofos Literatos 9s# como de otros cient#ficos de las llamadas >ciencias duras?* =atem!ticos Cibern'ticos
%)emplos de lengua)es artificiales*
Código morse =atem!tico raille
Lengua)e formal %s un tipo de lengua)e artificial &ue define un#ocamente las oraciones correctas &ue componen un lengua)e natural. Lengua)e cuyos s#mbolos primitios son unidos mediante reglas &ue est!n formalmente especificadas.
5.5.6. Desarr%ll%s actales , a#licaci%nes. erificación y corrección ortogr!fica Los erificadores ortogr!ficos son programas inform!ticos &ue siren para reisar la ortograf#a de un teto. %stos programas suelen realizar dos tareas diferenciadas*
La identificación de las palabras del teto &ue suponen alg/n error de ortograf#a. La determinación de la forma correcta de la palabra. 9dem!s, cuando esto no es posible sugieren la forma correcta. 9n!lisis sint!ctico %l uso de analizadores sint!cticos permite erificar la gram!tica de un teto, aun&ue re&uiere una cierta adaptación. erificación y corrección %stil#stica La propiedad estil#stica de un teto se basa en la afinidad de su estilo con la norma estil#stica del g'nero al cual se
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adscribe. La norma estil#stica de un g'nero puede definirse a partir de las construcciones lingY#sticas del g'nero en cuestión.
:raducción autom!tica %s un proceso de realización autom!tico para traducir tetos de una lengua de entrada >sl? a una lengua de salida >tl?. %l proceso se articula generalmente en an!lisis &ue erifican respectiamente un algoritmo de an!lisis. Recuperación de la información ;on a&uellos &ue realizan las tareas de seleccionar los documentos &ue son releantes a necesidades de información arbitrarias formuladas por los usuarios. %stos sistemas deuelen una lista de documentos. Los sistemas m!s conocidos son a&uellos &ue permiten con mayor o menor 'ito localizar información a tra's de internet. %tracción de información Los sistemas de etracción de información realizan la tarea de buscar información muy concreta en colecciones o flu)os de documentos. ;u finalidad consiste en etraer la información en un formato &ue sea susceptible de ser tratado posteriormente de forma autom!tica. /s&ueda de respuestas %s a&uella tarea autom!tica realizada con ordenadores &ue tiene como finalidad la de encontrar respuestas concretas a necesidades precisas de información formuladas por los usuarios. Reconocimiento de oz %sta es una aplicación &ue m!s 'ito ha obtenido en la actualidad. Las computadoras de hoy ya tienen esta caracter#stica. %l reconocimiento de oz puede tener dos posibles usos*
8dentificar al usuario -rocesar lo &ue el usuario dicte %istiendo ya programas comerciales &ue son accesibles por la mayor#a de los usuarios.
5.=. SISTE4AS EPERTOS SEB Los ;istemas %pertos, rama de la 8nteligencia 9rtificial, son sistemas inform!ticos &ue simulan el proceso de aprendiza)e, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un eperto humano en cual&uier rama de la ciencia. %stas caracter#sticas le permiten almacenar datos y conocimiento, sacar conclusiones lógicas, tomar decisiones, aprender de la eperiencia y los datos eistentes, comunicarse con epertos humanos, eplicar el por&u' de las decisiones tomadas y realizar acciones como consecuencia de todo lo anterior. :'cnicamente un sistema eperto, contiene una base de conocimientos &ue incluye la eperiencia acumulada de epertos humanos y un con)unto de reglas para aplicar 'sta base de conocimientos en
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una situación particular &ue se le indica al programa. Cada ez el sistema se me)ora con adiciones a la base de conocimientos o al con)unto de reglas.
5un programa de ordenador inteligente &ue usa conocimiento y procedimientos de inferencia para resoler problemas &ue son lo suficientemente dif#ciles como para re&uerir la interención de un eperto humano para su resolución7
$-or &u' utilizar un ;istema %perto( 2. Con la ayuda de un ;istema %perto, personas con poca eperiencia pueden resoler problemas &ue re&uieren un Dconocimiento formal especializadoD. 4. Los ;istemas %pertos pueden obtener conclusiones y resoler problemas de forma m!s r!pida &ue los epertos humanos. I. Los ;istemas %pertos razonan pero en base a un conocimiento ad&uirido y no tienen sitio para la sub)etiidad. J. ;e ha comprobado &ue los ;istemas %pertos tienen al menos, la misma competencia &ue un especialista humano. A. %l uso de ;istemas %pertos es especialmente recomendado en las siguientes situaciones* o Cuando los epertos humanos en una determinada materia son escasos. o %n situaciones comple)as, donde la sub)etiidad humana puede llear a conclusiones erróneas. o Cuando es muy eleado el olumen de datos &ue ha de considerarse para obtener una conclusión.
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5.=.. C%nce#t%s '(sic%s. ;e sabe &ue una de las caracter#sticas de los seres ios es la inteligencia, &ue todos tienen una capacidad o grado distinto de inteligencia, &ue depende de factores biológicos, psicológicos y de desarrollo mental, peroO &ue se entiende realmente por 8nteligencia. 9 continuación se reisar!n algunos conceptos generales sobre inteligencia* 8nteligencia es la aptitud de crear relaciones %sta creación puede darse de manera puramente sensorial, como en la inteligencia animalO tambi'n puede darse de manera intelectual, como en el ser humano, &ue pone en )uego el lengua)e y los conceptos. 8nteligencia tambi'n se la puede conceptuar como la habilidad para ad&uirir, comprender y aplicar conocimientoO o como la aptitud para recordar, pensar y razonar. 8nteligencia podemos tambi'n decir &ue es la capacidad para solucionar problemas lo cual re&uiere de conocimiento y relaciones.
Los conceptos de inteligencia son relatios y ariables pero en general est!n relacionados a la capacidad de crear relaciones y generar conocimiento para aplicarlos en la solución de problemasO est! t!citamente demostrado &ue inteligencia y conocimiento son conceptos #ntimamente ligados. Tinalmente se puede decir &ue el concepto de inteligencia es ariable dependiendo del tipo de inestigadorO es decir los conceptos de inteligencia de un psicólogo, un antropólogo, un abogado u otro profesional pueden ser distintos y !lidos para sus respectias !reas.
Ho eiste una definición concreta de 8nteligencia 9rtificial, pero la mayor#a de los autores coinciden en &ue es, en esencia, lograr &ue una m!&uina tenga inteligencia propia, es decir* 5La inteligencia artificial es una de las !reas m!s fascinantes y con m!s retos de las ciencias de la Computación ya &ue ha tomado a la inteligencia como la caracter#stica uniersalmente aceptada para diferenciar a los humanos de otras criaturas ya sean ias o inanimadas, para construir programas o computadoras inteligentes.7 enta)as Las enta)as &ue se presentan a continuación son en comparación con los epertos humanos
%st!n siempre disponibles a cual&uier hora del d#a y de la noche, y de forma interrumpida. =antiene el humor.
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-ueden duplicarse >lo &ue permite tener tantos ;% como se necesiten?. -ueden situarse en el mismo lugar donde sean necesarios. -ermiten tener decisiones homog'neas efectuadas seg/n las directrices &ue se les fi)en. ;on f!ciles de reprogramar. -ueden perdurar y crecer en el tiempo de forma indefinida. -ueden ser consultados por personas u otros sistemas inform!ticos.
5.=.6. Clasifcaci+n. -or la forma de almacenar conocimiento ;e pueden distinguir sistemas basados en reglas y sistemas basados en probabilidad. 9s# en el primer caso, el conocimiento se almacena en forma de hechos y reglas, mientras &ue el segundo, la base de conocimientos est! constituida por hechos y sus dependencias probabil#sticasO en el primer caso el motor de inferencia opera mediante encadenamiento de reglas hacia atr!s y adelante, mientras &ue el segundo caso opera mediante la ealuación de probabilidades condicionales. Tinalmente tambi'n hay diferencias en la ad&uisición del conocimiento y el m'todo de eplicación. Por la naturaleza de la tarea a realizar
9s# se tiene cuatro posibilidades* @iagnostico o Clasificación* se conocen soluciones y se tratan de clasificarlas o diagnosticarlas en función de una serie de datos. -or e)emplo* sistema de diagnóstico m'dico. =onitorización* an!lisis del comportamiento de un sistema buscando posibles fallos, en este caso es importante contemplar la eolución del sistema pues no siempre los mismos datos dan lugar a id'nticas soluciones. @iseño* se busca la construcción de la solución a un problema, &ue en principio es desconocida, a partir de datos y restricciones a satisfacer. -redicción* se estudia el comportamiento de un sistema Por la interacción del usuario
9poyo* el sistema aconse)a el usuario, &ue mantiene la capacidad de una /ltima decisión. -or e)emplo, el diagnóstico m'dico. Control* el sistema act/a directamente sin interención humana. Critica* ;u misión es analizar y criticar decisiones tomadas por el usuario* Por la limitación de tiempo para tomar decisiones
:iempo ilimitado* por e)emplo, a&uellos &ue emplean conocimiento casual, &ue busca or#genes de un problema &ue ha ocurrido y cuyo an!lisis no necesita ser inmediato. :iempo limitado >tiempo real?* sistemas &ue necesitan actuar controlando o monitorizando
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dispositios y &ue han de tomar decisiones inmediatas frente a los problemas &ue sur)an. -or e)emplo el control de una red de comunicaciones.
Por la %ariabilidad temporal del conocimiento
%st!ticos* la base del conocimiento no se altera durante el proceso de decisión. @in!micos* ocurren cambios en la base de conocimiento durante la toma de decisiones. %stos cambios pueden ser predecibles o impredecibles y adem!s pueden, bien añadir información, bien modificar la información ya e istente.
Por la naturaleza del conocimiento almacenado
asado en eperiencia* el conocimiento se basa en eperiencias o hechos ocasionados conocidos por el eperto, pero sin &ue eiste una causa clara para los efectos &ue se obseran. asado en relaciones causafalta información para tomar decisiones?, @atos inciertos >o no confirmados?, Conocimientos incierto >reglas no siempre alidas?, :erminolog#a ambigua >dobles sentidos, etc.?
5.=.<. DESARROLLOS ACTUALES > APLICACIONES. =edicina Los ;% enfrentan tareas tales como la resolución de problemas, razonamiento autom!tico y aprendiza)e autom!tico. %s t#pico el estudio de estos sistemas inteligentes en dominios espec#ficos del conocimiento, como la medicina. Los programas en esta !rea se pueden clasificar en*
='todos de contestación prefi)ada, formados por algoritmos aritm'ticos lógicos, en los cuales el control y el conocimiento est!n )untos y est!n escritos en lengua)es procedimentales. ='todos estad#sticos &ue se clasificaban en ayesianos, de an!lisis discriminantes y an!lisis secuencial. Contabilidad Las actiidades administratias, financieras y contables tambi'n son campos en los &ue se pueden aplicar los sistemas epertos, pues se realizan
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muchas de las tareas antes descritas y, adem!s, 'stas cumplen la mayor#a de los re&uisitos &ue son necesarios para poder desarrollar un sistema eperto >las tareas re&uieren conocimiento especializado, eisten aut'nticos epertos en la materia, los epertos son escasos, la pericia necesita ser localizada en distintos lugares, la mayor#a de las tareas re&uieren soluciones heur#sticas?. 9hora bien, no en todas las tareas &ue se realizan en el campo de la contabilidad y las finanzas es necesario utilizar los sistemas epertos.
-lanificación financiera e industria de los sericios financieros -lanificación financiera corporatia, planificación financiera personal, an!lisis de inersiones, gestión de tesorer#a, mercado de alores, seguros, banca, concesiones de cr'dito, etc. 9uditor#a Como consecuencia de los grandes cambios producidos en las empresas por el aance tecnológico actual, el traba)o de auditoria se ha isto modificado considerablemente, caracteriz!ndose b!sicamente por los siguientes rasgos* aumento creciente de las normas y procedimientos de auditoriaO normas y procedimientos de auditoria cada ez m!s comple)osO cambios en las normas de 'tica profesional, &ue eigen un mayor control y una mayor calidad en la realización de los traba)os de auditoriaO mayor competición entre las empresas de auditor#a, resultando, como consecuencia de ello, unos honorarios de auditor#a m!s ba)osO ofrecimiento al cliente de nueos sericios > asesoramiento fiscal, inform!tico?O desarrollo de nueos tipos de auditor#a >auditor#a de gestión operatia, auditor#a inform!tica, auditor#a medioambiental?. =ilitar las aplicaciones se centran en*
%lección inteligente de contramedidas electrónicas con el fin de obtener la m!ima efectiidad con unos recursos limitados. Fuiado de eh#culos y proyectiles de forma semiautom!tica. -lanificación estrat'gica. Reconocimiento autom!tico de blancos y aloración de los mismos.
8ndustria los ;% en la industria se aplican principalmente en*
@iagnóstico de control de calidad. @etección y actuación en caso de alarmas y emergencias. Configuración de e&uipos y sistemas ba)o demanda. Feneración de especificaciones y manuales de utilización, mantenimiento y reparación de sistemas fabricados ba)o demanda. Control de procesos industriales. Festión optima de los recursos.
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%lectrónica, inform!tica y telecomunicaciones. Las aplicaciones principales de los ;% son*
@iseño de circuitos de alto grado de integración. ;istemas inteligentes de autodiagnóstico contenidos. Configuración de e&uipos y sistemas. Control de redes de comunicación. -rogramación autom!tica. 9)uste de e&uipos y sistemas. Pptimización de programas de computadoras.
Robótica 9un cuando los robots no son como se les muestra en las pel#culas, realmente pueden llegar a realizar actiidades sorprendentes, sobre todo si son utilizados en la fabricación de productos, donde las tareas son repetitias y aburridas. Los robots son muy solicitados en ambientes peligrosos para el ser humano, como en el mane)o de eplosios, altas temperaturas, atmósfera sin la cantidad adecuada de o#geno y en general ba)o cual&uier situación donde se pueda deteriorar la salud. La mayor#a de los robots tienen un brazo con arias uniones móiles y partes prensiles, donde todos sus elementos son controlados por un sistema de control programado para realizar arias tareas ba)o una secuencia de pasos preestablecidos. Los inestigadores de 89 pretenden adicionar al robot m'todos y t'cnicas &ue le permitan actuar como si tuiera un pe&ueño grado de inteligencia, lo cual pretenden lograr con la con)unción de todas las !reas de la 89.
9eron!utica "n impacto significatio de los ;istemas %pertos es en la aeron!utica, los ;istemas %pertos apoyan a los pilotos a realizar pr!cticas de simulación, control, uelos, diagnósticos, entrenamiento, etc. ;imulación* Las pr!cticas de simulación en la 8ngenier#a aeron!utica son de ital importancia, en este sentido los ;istemas %pertos permiten apoyar de forma m!s precisa los procesos de simulación &ue llean a cabo los practicantes y futuros pilotos. Las pr!cticas de simulación eitan graes accidentes, es decir los practicantes durante su entrenamiento no usar!n aiones o naes reales, sino ar&uitecturas electrónicas y sistemas &ue simulan estas naes, es a&u# precisamente donde los ;istemas %pertos apoyan estas labores, otorgando a los practicantes conocimiento sobre mecanismos de uelo, control, solución de problemas, etc. @iagnósticos* %sta es una de las tareas &ue desempeñan muy bien los ;istemas %pertos, ya &ue estos permiten tener siempre un control, el ;istema en este aspecto )uega un papel muy importante, ya &ue ser! un asistente con una carga masia de conocimiento &ue permitir! detectar y solucionar las fallas del aión o nae. %l eperto humano no siempre tiene de forma clara el conocimiento, ya &ue el conocimiento en
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