Il settore dell’elettronica è ancora nella sua infanzia . Come tale , tanto esplorazione deve ancora essere fatto . Ciò è particolarmente vero per ingegneria di controllo , poiché molta ricerca deve essere fatto nel campo dei sistemi di controllo intelligenti . Esplorando le varie idee , si sviluppano i progressi tecnologici nel campo dell’intelligenza artificiale in cui è applicata ai sistemi di controllo . Perdita di comunicazione

Perdita di comunicazione tra esseri umani e macchine porta ad una perdita di controllo . L’ Air Force predator drone precipitato in Afghanistan nel 2010 , ed è indagato . La NASA ha perso una sonda marziana nel 2006 a causa di una perdita di comunicazione . L’intelligenza artificiale non ha ancora affrontare pienamente questa area della comunicazione perduta . I computer di bordo , in una perdita di evento di comunicazione , devono chiedere e rispondere a se stesso la domanda: ” Che cosa faccio adesso ? ” Nel caso predatore , se sono stati programmati i computer per tornare alla base di partenza se la comunicazione è stato perso , forse non sarebbe schiantato . Nel caso della NASA , i computer di bordo avrebbero potuto essere programmati per orbitare intorno semplicemente Marte finché non sarà ripristinato comunicazione . Questa zona fa una buona idea tesi , dal momento che la programmazione deve tenere conto della contingenza della comunicazione perduta .

New Incoming Dati

Gli esseri umani prendono decisioni spesso basate su dati incompleti e regolare nuovamente la decisione secondo i nuovi dati provenienti pollici , ad esempio , si deve andare al lavoro . Si inizia a piovere leggermente , in modo da mettere i tergicristalli su ” slow “. Comincia a piovere più forte , in modo da mettere i tergicristalli sul “veloce “. Piove ancora più difficile e la strada diventa allagata , in modo da tirare su . Queste tre semplici decisioni effettivamente possono essere suddivise in centinaia di micro -decisioni , basate su di voi dell’apprendimento precedente. Uno di questi micro- decisione era esattamente quello che tempo fa a trasformare i tergicristalli . Sistemi di intelligenza artificiale potrebbero essere programmati per agire su nuovi dati e regolare nuovamente l’output sulla base di dati in entrata freschi . Ad esempio , una sonda della NASA viene inviato a Giove . Il suo radar di bordo rileva un asteroide dritto e riaggiusta l’angolo di volo per evitare l’asteroide . Altri esempi si possono ha approfondito , come un pilota automatico che rileva un vento laterale o un radar automobile intelligente che rileva un’altra vettura durante la guida attraverso la nebbia .

Fuzzy Logic

Fuzzy Logic è una filosofia che unisce i concetti di perdita di comunicazione , agendo su dati incompleti e agire su dati “zona grigia” senza una risposta chiara sì o no . Un sistema robot deve agire su tutti questi ingressi ambigui con un’uscita definita . Secondo il Seattle Robotics Society , professore Lotfi Zadeh presso l’Università della California a Berkley credeva che gli esseri umani non hanno bisogno di precisi input precisi , ma sono in grado di uscite di controllo altamente adattativo . Nell’esempio predatore , comunicazione supporre è stato perso . Se il computer di bordo aveva un sistema Fuzzy Logic , potrebbe continuare a raccogliere dati , seguire il terreno variando la sua altitudine , completare la sua missione e il volo di ritorno a casa base . Sulla via del ritorno , se si incontra un vento di testa o di vento laterale , potrebbe riaggiustare la sua traiettoria di volo di conseguenza. Indirizzi fuzzy logic tutte le variabili in gioco . Nella tua tesi , discutere di ciò che deve essere fatto in modo un sistema di controllo utilizza Fuzzy Logic come input e sviluppa le uscite di successo .