Los ingenieros de mecatrónica (también conocidos como ingenieros de sistemas de control) modelan explícitamente sistemas electromecánicos complejos, a menudo construyendo representaciones de nivel de ecuación diferencial de estos sistemas desde cero.
El aprendizaje automático se trata de tratar de “aprender” tales modelos a partir de observaciones del sistema, evitando el complejo ejercicio de construcción de modelos. De todos modos, a medida que los sistemas ciberfísicos se vuelven más grandes y complejos, cada vez es más difícil (hasta imposible) modelarlos explícitamente, mientras que ML permite el control de estos sistemas más sofisticados.
Es por eso que a menudo los programas de licenciatura en sistemas de control tienen cursos como “Fuzzy Logic” (que es una tecnología desarrollada en los primeros días de la IA simbólica para hacer frente a las incertidumbres, y debe descartarse a favor de los modelos probabilísticos), incluso las redes neuronales. Puede encontrar varios buenos ejemplos de problemas de sistemas de control que los enfoques de control tradicionales no pudieron resolver en el último medio siglo, ahora son atacados por técnicas de IA como el aprendizaje de refuerzo profundo aplicado a la manipulación robótica.
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https://arxiv.org/pdf/1610.00633…
De hecho, los departamentos universitarios de sistemas de control superior / mecatrónica / cibernética ya están contratando profesores en IA. Tengo experiencia en visión artificial y aprendizaje automático, y me ofrecieron un puesto de facultad de visión de robot en el ITK de NTNU, que es el departamento de sistemas de control líder en Europa. El mismo departamento recientemente contrató profesores completos para las sillas de IA y Big Data. ¡Esto debería decirte hacia dónde se dirige la mecatrónica!
