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ASIGNATURA: Control Inteligente de procesos
Código: 108212012
Titulación: Ingeniero en Automática y Electrónica Industrial
Profesor(es) responsable(s):
- Juan López Coronado
Departamento:
Ingenieríade Sistemas y Automatica
Tipo (T/Ob/Op): Op
Créditos (T+P):
Curso: 5º
3+1,5
Descriptores de la asignatura según el Plan de Estudios: Control
borroso. Aplicaciones industriales de las redes neuronales. Sistemas expertos en
control y planificación.
Objetivos de la asignatura:
Introducir las técnicas de inteligencia artificial y los procesos cognitivos aplicados a la
resolución de problemas de control, robótica y automatización en general.
Materias relacionadas con esta asignatura:
- Teoría de Sistemas (3º); Ingeniería de Control (4º)
Programa de la asignatura
A. Programa de Teoría:
1. Introducción.
Introducción a la Inteligencia Artificial y a la toma de decisiones. Historia de la
Inteligencia Artificial. Control Inteligente de Sistemas y Procesos. Ejemplos.
2. Técnicas de Modelado.
Procedimientos de modelado aplicados a sistemas cognitivos. Lógica de
proposiciones y lógica de predicados. Necesidad del aprendizaje y la
evolución autónoma en los procesos y sistemas.
3. Razonamiento y representación del conocimiento.
Introducción y justificación. Diferentes tipos de razonamiento simbólico.
Proceso de inferencia. Mantenimiento de la verdad. Validación del
conocimiento. Razonamiento con incertidumbre. Lenguajes de Inteligencia
Artificial.
4. I nt ro du c c i ón a lo s S i st em a s E x p er t o s.
Necesidad de los Sistemas Expertos en la resolución de problemas de control
y automatización. Sistemas Basados en reglas. Estructura mas general de
un sistema basado en reglas. Base de datos. Base de conocimientos. Motor
de inferencia. Principales tipos de motores de inferencia. Aplicaciones en
tiempo real.
5. Introducción a las Técnicas de aprendizaje conexionista.
Introducción al aprendizaje conexionista. Redes neuronales: definición e
historia. Justificación de su aplicación. Fundamentos. Redes monocapa: el
perceptron. Redes multicapa: Backpropagation. Otras redes de última
generación. Sistemas de inspiración biológica.
6. Lógica difusa y controladores neurodifusos.
Breve recorrido histórico. Introducción a la lógica difusa. Elementos básicos
de una arquitectura difusa. Descripción del controlador difuso. Sistemas
neurodifusos y sus aplicaciones.
7. Aplicaciones de los sistemas inteligentes
Integración hardware. Introducción al bus AER. Aplicación al control de
procesos en la industria química y bioquímica. Aplicación al reconocimiento
de patrones. Aplicación a robótica de manipulación y robótica móvil.
Aplicación a la teoría del juego y toma de decisiones.
B. Programa de Prácticas (resumido):
(Añada tantas filas como considere necesario)
Consistirá en la realización de un trabajo dirigido que se realizará a lo largo del
curso.
C. Bibliografía básica:
(De 4 a 8 referencias como máximo)
•
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Inteligencia Artificial Russell-Norgig. Spring Verlag. 2002
Principios de Inteligencia Artificial. Nils J. Nilsson. Diaz de Santos 1997.
Apuntes de clase.
D. Evaluación del alumno:
(Se ruega incluya al menos los siguientes aspectos)
La evaluación del alumno se realizará de forma continua a lo largo del curso a base de
trabajos.
E. Observaciones: