Inteligencia artificial aplicada en la Ingeniería Mecánica

Introducción a lA y su aplicación en la Ingeniería Mecánica

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2. Javier Gramajo López gramajoconsultor@gmail.com +502 4098 6443 CONSULTING
3. Inteligencia artificial aplicada en la Ingeniería Mecánica Javier Gramajo López gramajoconsultor@gmail.com @jgramajo
4. Agenda • Inteligencia Artificial • Vida Artificial • Simulación • Comportamientos sociales o biológicos • Inteligencia de enjambre • Algoritmos genéticos • Redes Neuronales • Cerebro artificial
5. Inteligencia Articial [7] • Es la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, programas informáticos especialmente inteligentes. • Uso de las computadoras para comprender la inteligencia humana, pero IA no solo tiene que limitarse a los métodos que son observables biológicamente. [7] WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE? John McCarthy Computer Science Department November 12, 2007
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8. Videos • IA y robótica • Soy mas fuerte que tú [-]
9. Vida Artificial [8] • Campo de estudio que examinan los sistemas relacionados con la vida, sus procesos y su evolución a través de simulaciones con modelos informáticos, la robótica y la bioquímica. • Soft (software) • Hard (hardware) • Wet (biochemistry) [8] The discipline was named by Christopher Langton, an American computer scientist, in 1986. Wikipedia.
10. Simulación [2] • Imitación de algo real exitente, estado o proceso. • El acto de simular algo general, implica la representación de ciertas características clave o comportamientos de un sistema físico o abstracto seleccionado. [2] Simulation is also used for scientific modeling of natural systems or human systems in order to gain insight into their functioning.
11. Proceso de simulación [3] Definición del sistema Formulación del modelo Colección de datos Implementación del modelo en la computadora Verificación Validación Del Sistema Experimentación Interpretación Docume ntación [3] Etapas para realizar un estudio de simulación
12. Comportamiento biológico o social • Banco de peces • Starlings • Swarm robots • Humanos • Flash mob Chile [4] [4] Adam Greenfield acuñó el término everyware para las tecnologías que incorporan computación ubícua, inteligencia ambiental o medios tangibles, 2004. The Dawning Age of Ubiquitous Computing.
13. Comportamiento social • Todo lo que un organismo hace frente al medio. • Cualquier interacción entre un organismo y su ambiente. ¿Costes y beneficios de vivir en grupo? [5]
14. Comportamiento biológico • La ciencia que estudia la conducta y el comportamiento animal es la etología y la ciencia que estudia la conducta desde el punto de vista de la evolución es la ecología del comportamiento. [ ]
15. Comportamientos emergentes [6] “SQMOS promueve Comportamientos emergentes asociados al uso de tecnologías, de carácter horizontal, que permite a los ciudadanos actuar por una causa común, en lo que Pierre Lévy (1997) denomina Inteligencia Colectiva” “Cuando se trabaja para el bien común, la comunidad se encarga de cuidarte” Javier Gramajo 2012 [6] Sistemas complejos Sistema georeferencial para un estudio de aves en el departamento de Izabal, aplicando un sistema de gestión de conocimiento, Silvana Recinos Herrera, Ana Luisa Muñoz Tello, Javier Gramajo-López, Mayo 2011, Engineering Faculty, USAC. fundaTICs.b
16. Inteligencia de Ejambre [9] • Es el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados y auto-organizados, naturales o artificiales. [9] The expression was introduced by Gerardo Beni and Jing Wang in 1989, in the context of cellular robotic systems.
17. Algoritmos ejambre [10] [10] The concept is employed in work on artificial intelligence. • Ant Colony Optimization (ACO) • Artificial bee colony algorithm • Artificial immune systems
18. Videos comportaminto ejambre [ - ] • Optimización colonia de hormigas(ACO) • Algoritmos colonia d abjeas • Sistemas de inmunidad artificial • Birds-Blender • Ants-Pheromones • Fish-NN
19. Algoritmos genéticos [7] [7] First pioneered by John Holland in the 60s • Simular procesos en los sistemas naturales necesarios para la evolución,especialmente los que siguen los principios propuestos por Charles Darwin de la supervivencia del más apto. • Representan un uso inteligente de una búsqueda al azar dentro de un espacio de búsqueda definido para resolver un problema.
20. Ejemplos Algoritmos genéticos [ ] • Ejemplo 1 • Ejemplo 2 • Ejemplo 3
21. Basados en modelos de cambio genético [ ] • Noción Darwiniana de aptitud (fitness) que influye en generaciones futuras. • Apareamiento que produce descendientes en generaciones futuras. • Operadores genéticos que determinan la configuración genética de los descendientes.
22. Basados en modelos de cambio genético [ ] • Trabajan con un conjunto de parámetros codificados y no con los parámetros mismos. • Inician la búsqueda desde un conjunto de puntos, no de uno solo. • Usan una función a optimizar en lugar de la derivada u otro conocimiento adicional. • Usan reglas de transición probabilísticas no determinísticas.
23. La competencia, el mejor barniz
24. [ ]
25. Neural Networks [ ] • The term was traditionally used to refer to a network or circuit of biological neurons. • The modern usage of the term often refers to artificial neural networks, which are composed of artificial neurons or nodes. • Example • Example USAC
26. The Internet an artificial brain 2019 The future Internet [ ]
27. AI application in mechanical engineering • Optimum design of mechanical systems • Intelligent control • System identification, and damage detection • Solid mechanics • Geomechanics • Material modeling, and smart materials • Structural dynamics • Vibration, and inverse vibration problems. [8] http://journals.sagepub.com/doi/full/10.1155/2014/843730 [9] http://www.instructables.com/topics/Artificial-Intelligence-VS-Mechanical-Engineering/
28. Contacto • Javier Gramajo López • gramajoconsultor@gmail.com • +502 4098 6443 • @jgramajo
29. “Todo lo que ustedes vívidamente imaginen, ardientemente deseen, sinceramente crean y con entusiasmo emprendan... Inevitablemente sucederá.” Imaginen, deseen y construyan para que suceda!!!
30. “No se embriaguen con el éxito y menos con el fracaso.” Javier Gramajo
31. Cuando conocemos nuestras debilidades o limitaciones, a veces creemos que no tendremos éxito en la vida. Simpre habrá alguno que cuente con más dinero, con más experiencia o con más contactos que nosotros, siempre! Pero nuestra gran “fortaleza” está precisamente en ser los “débiles” para luchar incasablemente. Javier Gramajo
32. “Los problemas no existen se generan, en un sistema social cabe entender que no vivimos en entornos aislados donde el problema es generado por o es de otros. Tenemos una responsabilidad de actuar de manera individual enfocados en nuestro entorno con un objetivo transformar para disfrutar, mejorar u optimizar”. Javier Gramajo 2013.
33. Contacto • Javier Gramajo López • gramajoconsultor@gmail.com • +502 4098 6443 • @jgramajo