Sistemas de control:
* Objetivo primario: Para mantener un estado o salida deseado de un sistema físico (planta) manipulando sus entradas. Esto implica detectar el estado actual, compararlo con el estado deseado y luego hacer ajustes para minimizar el error.
* Enfoque: Acción y reacción en el mundo físico. Se trata de actuadores, sensores y la dinámica de los procesos físicos. Piense en termostatos, brazos robóticos, sistemas de piloto automático, etc.
* Métodos: Basado en modelos matemáticos del comportamiento del sistema (por ejemplo, ecuaciones diferenciales) y algoritmos de control (controladores PID, métodos de espacio de estado, etc.). Estos algoritmos a menudo son deterministas y diseñados para garantizar la estabilidad y el rendimiento.
* Manejo de datos: Se trata principalmente de datos del sensor en tiempo real y comandos del actuador. Los datos son a menudo numéricos y relativamente estructurados.
* Inteligencia: Los sistemas de control tradicionales no son inherentemente "inteligentes" en el sentido de la IA. Siguen reglas y algoritmos preprogramados. Sin embargo, los sistemas de control avanzados pueden incorporar elementos de aprendizaje automático para adaptarse a las condiciones cambiantes.
Inteligencia artificial basada en la información:
* Objetivo primario: Procesar e interpretar información para tomar decisiones, resolver problemas o aprender de los datos. Esto puede involucrar diversas tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el juego, etc. Está menos ligado directamente al control de los sistemas físicos.
* Enfoque: Procesamiento de información, razonamiento, aprendizaje y toma de decisiones. Se ocupa del análisis de datos, el reconocimiento de patrones, la representación del conocimiento y el diseño de algoritmos.
* Métodos: Emplea una amplia gama de técnicas, incluido el aprendizaje automático (supervisado, sin supervisión, refuerzo), aprendizaje profundo, sistemas expertos y razonamiento simbólico. Estos métodos a menudo implican modelos probabilísticos o estadísticos.
* Manejo de datos: Se trata de conjuntos de datos grandes, a menudo no estructurados y ruidosos (texto, imágenes, audio, etc.). El preprocesamiento de datos y la ingeniería de características son cruciales.
* Inteligencia: El objetivo central es crear sistemas que exhiban alguna forma de "inteligencia", imitando las habilidades cognitivas humanas.
Superposición y sinergia:
Las líneas se difuminan cuando consideramos sistemas de control avanzados que incorporan técnicas de IA. Por ejemplo:
* Control con ai: Un brazo robot controlado por un modelo de aprendizaje profundo que aprende estrategias de movimiento óptimas de la experiencia. La IA proporciona los "cerebros" para el sistema de control, tomando decisiones sobre cómo lograr el movimiento deseado.
* Control adaptativo: Los sistemas de control que usan el aprendizaje automático para adaptarse a los cambios en el entorno o la dinámica del sistema, mejorando su rendimiento con el tiempo.
* Mantenimiento predictivo: Los modelos de IA analizan los datos del sensor de la maquinaria para predecir fallas potenciales, permitiendo el mantenimiento proactivo y evitando el tiempo de inactividad costoso.
En resumen:los sistemas de control se tratan de * actuar * en el mundo físico basado en un modelo, mientras que AI se trata de * comprender * y * aprender * de la información para tomar decisiones, con este último a menudo aumentando o reemplazando los algoritmos más rígidos de los sistemas de control clásicos. Su combinación conduce a sistemas de control más robustos, eficientes e inteligentes.