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Dise帽o e implementaci贸n de estrategias self-x en una arquitectura de control cognitivo artificial (ISCOSI_87/1314)
Los procesos de microfabricaci贸n son complejos procesos f铆sicos que
est谩n continuamente cambiando en un entorno din谩mico. En este contexto,
el principal objetivo es el desarrollo de tecnolog铆as computacionales
y algoritmos con el fin de permitir un comportamiento de los
procesos de microfabricaci贸n m谩s r谩pido, auto organizado y auto optimizado
por medio de sistemas de control inteligente. En este trabajo
dise帽amos e implementamos una arquitectura cognitiva artificial para
controlar los procesos de fabricaci贸n. Adem谩s, los aspectos del hardware
se han tenido en cuenta con el fin de desplegar la arquitectura
desarrollada en una plataforma hardware de bajo coste para reducir
los gastos de los equipos.
Este trabajo est谩 basado en una metodolog铆a con seis pasos principales.
Primero, hemos dise帽ado una arquitectura cognitiva artificial
inspirada en la aproximaci贸n Modi ed Shared Circuits Model, usando
UML. Despu茅s de esto, la arquitectura ha sido desarrollada en Java.
Una vez que la arquitectura ha sido implementada la hemos instanciado
con el fin de probarla a trav茅s de estudios de simulaci贸n y experimentos
reales en una instalaci贸n industrial. Otros objetivos de este trabajo
son la instanciaci贸n con un algoritmo offline de optimizaci贸n basado
en el m茅todo de entrop铆a cruzada y un algoritmo online de aprendizaje
basado en Q-learning. De este modo hemos construido una instaciaci贸n
con capacidades de auto optimizaci贸n y auto aprendizaje. Es importante
destacar el uso de sistemas de inferencia borrosa y sistemas de
inferencia borrosa neuronal adaptados (ANFIS) escritos en C/C++,
invocados desde Java gracias a la tecnolog铆a SWIG.
Adem谩s, hemos dotado a la instanciaci贸n de la capacidad de ejecutarse
en un entorno distribuido basado en el middleware ZeroC Ice. En
consecuencia, la instanciaci贸n se ejecutar a en dos Raspberry Pi, con
la unidad cognitiva y la ejecutiva desplegadas en cada una de ellas.
Tambi茅n hemos usado el servicio IceGrid para dotar a la instanciaci贸n
de la habilidad de descubrir los equipos sin tener que introducir manualmente
las direcciones IP.
Desde nuestra experiencia, la principal contribuci贸n de este trabajo
es, adem谩s del dise帽o y la implementaci贸n de la arquitectura cognitiva
artificial, la evaluaci贸n del rendimiento usando estudios de simulaci贸n
y pruebas en tiempo real en una instalaci贸n industrial de microfabricaci
贸n. El objetivo de estos experimentos es comprobar la idoneidad
de las funciones implementadas en la arquitectura y demostrar su capacidad
de control ejecut谩ndose en una hardware de bajo coste.
Con ando en los resultados experimentales hemos demostrado que
el control cognitivo artificial produce buenos resultados y promete
oportunidades para tratar con sistemas complejos incluso ejecut谩ndose
en m谩quinas de poca potencia. Pero m谩s importante es que este trabajo
nos ofrece una base y un marco de trabajo computacional que
habilitar a nuevas funciones para mejorar la arquitectura cognitiva artificial que hemos desarrollado.Micromanufacturing processes are complex physical processes which
are continuously changing in a dynamic environment. In this context
the main objective is the development of computational technologies
and algorithms in order to enable faster, self-organized, self-optimized
behavior of micromanufacturing processes by means of intelligent control
systems. In this work we design and implement an arti cial cognitive
architecture for controlling manufacturing processes. Moreover,
hardware aspects are also considered in order to deploy the developed
architecture on low-cost platform hardware in order to reduce the cost
of the hosts.
This work is based on a methodology with six main steps. Firstly,
we have designed an arti cial cognitive architecture, inspired in the
Modi ed Shared Circuits Model approach, using UML. After that, the
architecture is developed and implemented in Java. Once the architecture
is developed, we have built an instantiation of the architecture
in order to test it by simulation studies and actual experiments in an
industrial setup. Other targets of this work are the instantiation with
an o -line optimization algorithm based on cross-entropy method and
an on-line learning algorithm based on Q-learning method. Thereby
we have built an instantiation with self-optimization and self-learning
capabilities. It is important to note that inference models are fuzzy
inference systems and Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems (ANFIS)
models written in C/C++, invoked from Java by means of the
SWIG technology.
In addition, we have provide the instantiation with the feature of
running in a distributed environment on the basis of ZeroC Ice middleware.
Thus the instantiation will run in two Raspberry Pi, with
the cognitive unit and the executive unit deployed in each low-cost
computing platform. We have also used the IceGrid service to provide
the instantiation with the ability of discovering host without having to
enter manually their IP addresses.
From the best of our knowledge, one of the main contributions of
this work is not only the design and implementation of the arti cial
cognitive control architecture but also to assess the performance using
simulation studies and real time tests in an industrial setup of
micromanufacturing plan. The goal of theses experiments is to check
the suitability of the functions implemented in the architecture and to
demonstrate its control capability running in a low-cost hardware.
Relying on the experimental results we have demonstrated that the
arti cial cognitive control yields good results and promising opportunities
to deal with complex systems even running in a low power machine
as the Raspberry Pi. But most important is that this work give us the
basement and the computational framework to enable new functions
in order to improve the developed arti cial cognitive architecture
Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.
Hoy en d铆a, las principales l铆neas de investigaci贸n tanto en Europa como de EEUU a nivel industrial, abordan aspectos como la interacci贸n hombre-robot y dotar de inteligencia a las m谩quinas, y por tanto tienen un papel fundamental a la hora de desarrollar cualquier propuesta. Una manera de dotar a las m谩quinas de conocimiento de la operaci贸n que realizan y su interacci贸n con el resto del flujo productivo es la utilizaci贸n de arquitecturas de control inteligente artificial. A pesar que dichas arquitecturas est谩n dentro de las 谩reas de investigaci贸n priorizadas, a煤n existen muchas restricciones para su aplicaci贸n en la industria de manera general. En este trabajo se propone la emulaci贸n de las experiencias socio-cognitivas del ser humano para la toma de decisiones a escala industrial. Las t茅cnicas basadas en L贸gica Borrosa, la optimizaci贸n heur铆stica y las t茅cnicas de auto-aprendizaje desempe帽an cada d铆a un papel m谩s importante a la hora de crear los diferentes niveles o capas dentro del sistema. En este trabajo se implementa una arquitectura de control cognitiva artificial enfocada en cuatro aspectos fundamentales: capacidades de auto-aprendizaje y auto-optimizaci贸n para la estimaci贸n; portabilidad y escalabilidad basada en plataformas computacionales de bajo coste; conectividad basada en middleware y enfoque basado en modelos para la estimaci贸n y predicci贸n de estados. Finalmente se muestran algunos ensayos de validaci贸n en un proceso de microtaladrado que muestran una buena respuesta transitoria y un error de estado estacionario aceptable. Sin lugar a dudas, con la arquitectura de control cognitivo artificial propuesta se sientan las bases para su futura aplicaci贸n en una instalaci贸n industrial
Artificial cognitive control with self-x capabilities: A case study of a micro-manufacturing process
Nowadays, even though cognitive control architectures form an important area of research, there are many constraints on the broad application of cognitive control at an industrial level and very few systematic approaches truly inspired by biological processes, from the perspective of control engineering. Thus, our main purpose here is the emulation of human socio-cognitive skills, so as to approach control engineering problems in an effective way at an industrial level. The artificial cognitive control architecture that we propose, based on the shared circuits model of socio-cognitive skills, seeks to overcome limitations from the perspectives of computer science, neuroscience and systems engineering. The design and implementation of artificial cognitive control architecture is focused on four key areas: (i) self-optimization and self-leaning capabilities by estimation of distribution and reinforcement-learning mechanisms; (ii) portability and scalability based on low-cost computing platforms; (iii) connectivity based on middleware; and (iv) model-driven approaches. The results of simulation and real-time application to force control of micro-manufacturing processes are presented as a proof of concept. The proof of concept of force control yields good transient responses, short settling times and acceptable steady-state error. The artificial cognitive control architecture built into a low-cost computing platform demonstrates the suitability of its implementation in an industrial setup