Sistemas neuro difusos aplicados al control automático

En los últimos años el análisis de los problemas de la Ingeniería de Control ha generado en los investigadores un interés hacia técnicas no convencionales (variable compleja, análisis en el espacio de estados) que permitan resolver problemas que presentan los sistemas del mundo real, esto es principalmente, las no linealidades y la variancia en el tiempo. En ayuda de las técnicas clásicas aparecieron los sistemas apoyados en Inteligencia Artificial para poder dotar a los controladores de habilidades casi humanas como la generalización y el aprendizaje, pero muchas veces al costo de grandes plataformas computacionales, como las de los Sistemas Expertos tan conocidos por la Ingeniería de Computación. Hoy en día nos enfrentamos a una nueva revolución en las Técnicas de Control Inteligente con el desarrollo de estructuras similares a la naturaleza misma del pensamiento humano. Así, se puede decir que las Redes Neuronales son la abstracción matemática del hardware del cerebro humano, con una asombrosa capacidad de aprendizaje pero a la vez extremadamente complejas. En este aspecto aparece el otro gran protagonista de esta revolución, capaz de procesar de una forma relativamente sencilla la información del mundo real, añadiéndole algo que durante siglos se consideró rígido e inflexible: el valor de verdad. En efecto, los sistemas basados en Lógica Difusa, considerados por algunos como el software del cerebro, procesan la información asumiendo que en el mundo real los límites entre conjuntos o clases no están tan claramente definidos como lo están en el mundo de las matemáticas. Esta suposición tan sencilla como traída de los cabellos les significa a estos sistemas el ser capaces de manejar sistemas tan enormes como los Sistemas Expertos pero a un costo computacionalmente mas económico, y además, de una manera tan “sencilla” que puede ser interpretada por el lenguaje natural con el que nos comunicamos las personas.

• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad Tecnológica de Bolívar
• Repositorio: Repositorio Institucional UTB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/702
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12585/702
• Palabra clave: Ingeniería eléctrica; Ingeniería electrónica; Control automático; Redes neurales (computadores)
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/