Control inteligente

Control: Capacidad de influenciar el comportamiento de algo (objeto o un sujeto) de tal forma que ese algo se comporte de una manera deseada
Inteligencia: El comportamiento inteligente supone percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos
Inteligencia Artificial: Estudio del comportamiento inteligente en las máquinas.
Desarrollo de máquinas que tengan un comportamientointeligente igual o superior al de los humanos
Comprender este comportamiento en hombres o animales
El objetivo de un sistema de control automático es encontrar un dispositivo externo al sistemas dinámico a controlar (el controlador o compensador) que proporcione una señal adecuada al mismo para que la salida del sistema tenga características deseadas.
El Control Inteligente surge cuando paradiseñar o implementar el controlador se utiliza alguna técnica bio-inspirada normalmente del ámbito de la Inteligencia Computacional (RNA, LD, AG)
Cuando usar Control Inteligente
En ambientes variables e inciertos, por su capacidad de adaptación y aprendizaje.
En sistemas autónomos: Tales como naves espaciales, sistemas de exploración y robots (Proyecto mundial de automatización inteligentedel tránsito).
Interacción con sistemas biológicos: Los cuales son No-Lineales, muy vulnerables y su evaluación es difícil
Redes Neuronales Artificiales.
Motivación y origen
El hombre ha soñado con poder conocer e imitar el cerebro humano, considerado por mucho como una máquina perfecta.
Cuando la neurociencia pudo explicar de forma un poco convincente el funcionamiento de la unidad principalde procesamiento de información que posee el cerebro: la neurona; surgió inmediatamente la idea de poder emular dicho funcionamiento con un elemento artificial "La neurona artificial"

Evolución de las aplicaciones
* Refinando la experiencia se mejora el desempeño real
* Algoritmos cuyas decisiones se apartan de las del experto
* Algoritmos que agrupan patrones similares

Por quése ha renovado el interés en el estudio de las RNA
* Emular el comportamiento del cerebro humano (50´s)
* Técnicas de comportamiento más sofisticadas
* Tecnología VLSI hace posible la simulación de RNAs
* Hardware especializado
* Desarrollo de investigación en computación paralela

Interés de investigadores de múltiples disciplinas
* Procesamiento de señales
*Control automática
* Electrónica (Hardware eficiente de emulación)
* Reconocimiento de patrones
* Algoritmia
* Modelado de problemas imprecisos
Objetivo del científico: Diseñar y construir máquinas con cierta inteligencia

Algo de historia

* Primeros intentos:McCulloch and Pitts(1943) desarrollaron modelos de redes neuronales basados en su conocimiento de neurología.
* Susredes se basaban en neuronas simples, consideradas como dispositivos binarios con umbrales fijos.
* Los resultados de sus modelos fue la solución a funciones lógicas elementales tales como "a OR b" y "a AND b".
* Rosenblatt(1958) revitalizó fuertemente el interés y la actividad en esta área cuando diseñó y desarrollo su Perceptrón. .
* Este sistema pudo aprender a conectar y asociarunas entradas dadas a una unidad de salida aleatoria. Los resultados de sus modelos fue la solución a funciones lógicas elementales tales como "a OR b" y "a AND b".
* Widrow and Hoff(1960) proponen el ADALINE que emplea una regla de aprendizaje basada en mínimos cuadrados (LMS).
* En 1969Minsky and Papertescribieron un libro en cual ellos generalizaban las limitaciones de un Perceptrónmono-capa a sistemasmulti-capa.
* En el libro planteaban: "...nuestro intuitivo juicio es que la extensión (a sistemas multicapa) es una tarea estéril".
* El resultado de las afirmaciones de este libro fue el de eliminar la financiación para los investigadores que trabajaban con simulaciones de redes neuronales.


* Durante el final de la década de los 70s y principios de los 80s,...