Explorando la Arquitectura de Sistemas de Producción y Redes Neuronales

1. ¿Qué es la arquitectura de un sistema de producción?

Una estructura que facilita la descripción y ejecución de un proceso de búsqueda.

2. Características de los sistemas de producción

• Monotónico o no monotónico
• Parcialmente conmutativo
• Conmutativo

3. Componentes fundamentales de un sistema de producción

1. Base de hechos
2. Base de conocimiento (reglas de producción)
3. Máquina deductiva
4. Módulo de explicación

4. ¿A qué llamamos mecanismo de control?

Ejecución de reglas para resolver un problema. Ejemplo: Si velocidad > 120, entonces recomendación = disminuye velocidad.

5. ¿A qué se refiere la inteligencia artificial de emparejamiento?

Búsqueda inteligente, saber elegir entre las diferentes reglas que se pueden aplicar.

6. Representación del conocimiento mediante reglas

Permite la búsqueda de aserciones lógicas basadas en una serie de instrucciones.

7. Tipos de métodos de reglas de conocimiento

• Interferencia – Reglas sólidas
• Mamdani – Tipo if_else
• Sugeno – Se basa en valores numéricos

8. ¿Qué son las redes neuronales?

Sistema compuesto por un gran número de elementos básicos, agrupados en capas y que se encuentran altamente interconectados.

9. Características de redes neuronales

• Robustas y tolerantes a fallas
• Flexibles
• Paralelas
• Pueden trabajar con información borrosa

10. Ejemplo de red neuronal

El Neuralbot es un bot para el juego Quake II que utiliza una red neuronal artificial para decidir su comportamiento y un algoritmo genético para el aprendizaje.

11. ¿Qué es una neurona artificial?

Su trabajo es recibir las entradas de las células vecinas y calcular un valor de salida, el cual es enviado a todas las células restantes.

12. Tipos de redes neuronales

1. Aprendizaje supervisado: este compara la salida que proporciona la red con la salida deseada.
2. Aprendizaje no supervisado: estos pueden ser preestablecidos o entrenados adaptativamente.
3. Híbrido: una capa tiene un aprendizaje supervisado y otras tienen no supervisado.

13. Ambientes de aplicación de redes neuronales

Finanzas, negocios, alimentación, energía, medicina, ciencias.

14. ¿Qué es la robótica?

La robótica es una ciencia que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia.

15. Clasificaciones de los avances de la robótica

1. Generación “manipuladores” con un sencillo sistema de control.
2. Generación de robots de aprendizaje, que repiten una secuencia de movimientos.
3. Robots de control sensorizado, donde el controlador es una computadora que ejecuta las órdenes de un programa.
4. Robots inteligentes que permiten una toma inteligente de decisiones y el control del proceso en tiempo real.

16. Desarrollos actuales en robótica

• Poliarticulados: cuentan con articulaciones.
• Móviles: con gran capacidad de movimiento.
• Androides: estos tratan de imitar al humano.
• Zoomórficos: son considerados, en sentido no restrictivo, parecidos a androides.
• Híbridos: son una combinación entre los anteriores.

17. Ejemplos de sistemas robóticos

Octobot, Spotmini, Atlas, Sophia, aves robóticas.