[Propuesta de Tesis de Inteligencia Artificial] Propuesta de Tesis de Inteligencia Artificial
En los últimos años, los países desarrollados de todo el mundo han competido para desarrollar proyectos de mecatrónica para mejorar los niveles de productividad de sus países. Los proyectos de mecatrónica también han seguido desarrollándose en la dirección de proyectos de inteligencia, redes y flexibilidad. La perfecta integración con la inteligencia artificial ha traído cambios revolucionarios y sorprendentes beneficios económicos a esta industria. La siguiente es la información relacionada con la tesis de inteligencia artificial y el informe de lectura que he recopilado cuidadosamente. ¡Espero que sea útil para todos! Informe de lectura de tesis sobre inteligencia artificial, parte 1
Exploración de la relación entre la ingeniería mecánica y electrónica y la inteligencia artificial
Resumen En los últimos años, los países desarrollados del mundo han competido para desarrollar la ingeniería mecánica y electrónica. para mejorar sus niveles de productividad. La ingeniería mecánica y electrónica continúa desarrollándose hacia la inteligencia, las redes y la flexibilidad. La perfecta integración de la ingeniería mecánica y electrónica y la inteligencia artificial ha traído cambios revolucionarios y sorprendentes beneficios económicos a esta industria. La perfecta integración de la ingeniería mecánica y electrónica y la inteligencia artificial ha traído cambios revolucionarios y sorprendentes beneficios económicos a esta industria. Este artículo explora esta tendencia desde tres aspectos: la ingeniería mecánica y electrónica, la inteligencia artificial y la integración de ambas.
Palabras clave ingeniería electromecánica; inteligencia artificial; procesamiento de información
0 Introducción
La ingeniería mecánica tradicional generalmente se divide en dos categorías, que incluyen ingeniería energética e ingeniería de fabricación. La ingeniería de fabricación incluye procesos de producción como el mecanizado, el desbaste y el montaje, mientras que la ingeniería de energía incluye varios tipos de generadores. La ingeniería electrónica es una disciplina relativamente nueva en comparación con la ingeniería mecánica tradicional, y las dos se fusionaron gradualmente durante el último siglo. Inicialmente, la ingeniería electrónica y la ingeniería mecánica se combinaban en un modo de separación de bloque a bloque o en un modo de sustitución de funciones. Con el avance continuo de la ciencia y la tecnología, la ingeniería mecánica tradicional y la ingeniería electrónica moderna formaron la ingeniería mecánica y electrónica actual a través de lo orgánico. combinación de disciplinas de tecnología de la información. Con el desarrollo continuo de la tecnología de inteligencia artificial, la ingeniería mecánica y electrónica se ha desarrollado gradualmente desde la conexión de energía tradicional y la conexión de energía cinética hasta la conexión de información, lo que hace que la ingeniería mecánica y electrónica tenga un cierto grado de inteligencia artificial. La ingeniería mecánica y electrónica tradicional ha entrado en un nuevo campo de desarrollo a través de la ciencia y la tecnología modernas. Al mismo tiempo, la tecnología de inteligencia artificial también ha logrado grandes avances a medida que la complejidad de la ingeniería mecánica y electrónica continúa aumentando.
1 Ingeniería mecánica y electrónica
1.1 La historia del desarrollo de la ingeniería mecánica y electrónica
El siglo XX fue el período más glorioso del desarrollo científico, con diversas disciplinas penetrando y complementándose entre sí. La disciplina de la ingeniería mecánica y electrónica también surgió durante este período, es un nuevo sistema teórico y campo de desarrollo que combina la ingeniería mecánica con la ingeniería electrónica, la ingeniería de la información, la tecnología inteligente y la tecnología de gestión. Con el continuo desarrollo de la ciencia y la tecnología, la ingeniería mecánica y electrónica se ha vuelto cada vez más compleja.
El desarrollo de la ingeniería mecánica y electrónica se puede dividir en tres etapas: la primera etapa es la etapa embrionaria con el procesamiento manual como principal productividad. Durante este período, la productividad es baja y la falta de recursos humanos es grave. Restringe el desarrollo de la productividad. Los científicos han estado buscando el cambio y la pobreza, lo que ha llevado al desarrollo de la industria de la maquinaria. La segunda etapa es la etapa de producción de piezas estándar marcada por la producción en cadena. Este método de producción mejora enormemente la productividad y comienza a aparecer la producción en masa. Sin embargo, debido a los altos requisitos de las piezas estándar, la producción carece de flexibilidad y no puede adaptarse a los constantes cambios sociales. necesidades. La tercera etapa es la etapa de la industria mecánica y electrónica moderna con la que ahora estamos familiarizados. El ritmo de vida en la sociedad moderna es rápido y existe una necesidad urgente de métodos de producción de alta tecnología con gran flexibilidad, gran adaptabilidad y tiempos de respuesta cortos. y la alta calidad del producto es la ingeniería mecatrónica. El sistema central de fabricación flexible es el producto de esta etapa. El sistema de fabricación flexible se compone de tres sistemas principales: procesamiento, logística y flujo de información. Puede realizar la automatización del flujo de materiales y el flujo de información basándose en la automatización del procesamiento.
1.2 Características de la ingeniería mecánica y electrónica
La ingeniería mecánica y electrónica es una combinación efectiva de ingeniería mecánica y tecnología electrónica. No solo existe una conexión física dinámica entre las dos, sino también. una conexión de información funcional. También incluye un sistema informático que puede procesar de forma inteligente toda la información mecánica y electrónica. La ingeniería mecatrónica tiene unas características únicas respecto a la ingeniería mecánica tradicional:
①Diferencias en el diseño. La ingeniería mecánica y electrónica no es una disciplina independiente, sino una disciplina integral que contiene la esencia de varias disciplinas.
En el diseño, la ingeniería mecánica y electrónica con la ingeniería mecánica, la ingeniería electrónica y la tecnología informática como núcleo combinarán otras tecnologías de acuerdo con diferentes configuraciones y objetivos del sistema, tales como: tecnología de gestión, tecnología de producción y procesamiento, tecnología de fabricación, etc. Los ingenieros utilizarán una estrategia de arriba hacia abajo al diseñar para integrar estrechamente cada módulo para completar el diseño. 2) Las características del producto son diferentes; La estructura de la mecatrónica es relativamente simple y no tiene demasiadas piezas o componentes móviles. Su estructura interna es extremadamente compleja, pero reduce el tamaño físico, abandona la apariencia voluminosa de la maquinaria tradicional y, en cambio, mejora el rendimiento del producto.
El futuro de la ingeniería mecatrónica pertenece a aquellos que saben cómo utilizar diversas ciencias y tecnologías avanzadas para optimizar la conexión entre la ingeniería mecánica y la tecnología electrónica. En la práctica, optimizar la conexión entre ambas representa la clave de la productividad. . La revolución y el desarrollo de la inteligencia artificial hacen posible esta idea.
2 Inteligencia Artificial
2.1 Definición de Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es una ciencia que combina la cibernética, la teoría de la información, la informática, la neurofisiología, la psicología, la interdisciplinariedad. El campo de la lingüística, la filosofía y otras disciplinas es una de las tres disciplinas más importantes del siglo XXI. El profesor Nelson definió la inteligencia artificial como la inteligencia artificial es una ciencia que estudia cómo representar el conocimiento y cómo adquirirlo y utilizarlo. El profesor Winston cree que la inteligencia artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras completen tareas inteligentes que en el pasado sólo los humanos podían completar. Hasta el momento, no existe una definición unificada de inteligencia artificial. El autor cree que la inteligencia artificial es la investigación científica y tecnológica que amplía, amplía y simula la inteligencia humana a través de las computadoras.
2.2 La historia del desarrollo de la inteligencia artificial
2.2.1 La etapa embrionaria
En el siglo XVII, el científico francés B. Pascal inventó la primera inteligencia artificial del mundo. inteligencia La calculadora que puede realizar operaciones de suma mecánicas causó sensación en el mundo. Después de eso, los científicos de todo el mundo comenzaron a interesarse por perfeccionar esta calculadora hasta que von Neumann inventó la primera computadora. La inteligencia artificial se desarrolló lentamente durante este período, pero acumuló una rica experiencia práctica y sentó una base sólida para la siguiente etapa de desarrollo.
2.2.2 La primera etapa de desarrollo
En la Conferencia de Kanchi organizada en 1956, los estadounidenses utilizaron por primera vez el término "inteligencia artificial", desencadenando así la aparición de la inteligencia artificial. El primer período de vigoroso desarrollo. La inteligencia artificial en esta etapa se centra principalmente en la traducción, la prueba, los juegos, etc. como sus principales tareas de investigación, y ha logrado una serie de logros científicos y tecnológicos. El lenguaje LISP es líder en esta etapa. El rápido desarrollo de la inteligencia artificial en esta etapa hace que la gente crea que los humanos pueden resumir el pensamiento lógico humano a través de la investigación científica y crear máquinas omnipotentes para imitar.
2.2.3 Etapa de frustración
Desde mediados de los años 1960 hasta principios de los 1970, cuando la gente estudiaba en profundidad el mecanismo de funcionamiento de la inteligencia artificial, descubrió que era muy difícil utilizar máquinas. imitar el pensamiento humano Muchos descubrimientos científicos no escapan a los métodos simples de mapeo, y mucho menos al pensamiento lógico. Sin embargo, todavía hay muchos científicos que continúan realizando innovaciones científicas y han logrado logros destacados en la comprensión del lenguaje natural, la visión por computadora, la robótica, los sistemas expertos, etc. En 1972, los científicos franceses descubrieron el lenguaje Prolog, que se convirtió en el lenguaje de inteligencia artificial más importante después del lenguaje LISP.
2.2.4 La segunda etapa de desarrollo
Tomando como punto de inflexión la Quinta Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial de 1977, la inteligencia artificial entró en una etapa de desarrollo basada en el Conocimiento. Ingeniería Penetró rápidamente en varios campos de la inteligencia artificial y promovió la inteligencia artificial a aplicaciones prácticas. Poco después, la inteligencia artificial logró logros notables en el camino hacia la comercialización, mostrando su tenaz vitalidad y amplias perspectivas de aplicación. La visión por computadora, la comprensión del lenguaje natural y los robots inteligentes han logrado grandes avances.
2.2.5 Etapa de desarrollo estable
Debido a la popularización de la tecnología internacional de Internet, la inteligencia artificial se ha desarrollado gradualmente desde un solo sujeto hasta un sujeto distribuido. Hasta hoy, la inteligencia artificial se ha desarrollado. De forma compleja y práctica, puede orientarse a la resolución de múltiples objetivos de múltiples agentes inteligentes.
3 Aplicación de la Inteligencia Artificial en Ingeniería Mecatrónica
El material y la información son los dos factores más arraigados en el desarrollo de la sociedad humana en los inicios de la sociedad humana, debido a la. Bajo nivel de productividad, la sociedad humana se basa principalmente en cosas materiales y solo se basa en el método de recordar cosas con nudos para transmitir información. Sin embargo, con el desarrollo continuo de la productividad social, se descubre constantemente la importancia de la información y la escritura. convertirse en la forma más ideal de transmitir información. En los últimos cincuenta años, la popularización de Internet ha aportado nueva vitalidad a la transmisión de información. Los seres humanos han entrado en la sociedad de la información y el desarrollo de la sociedad de la información es inseparable del desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial. Ya sea en el control de modelos o en el diagnóstico de fallos, la inteligencia artificial desempeña un papel en el procesamiento de información en la ingeniería mecánica y electrónica.
Debido a la inestabilidad del propio sistema mecatrónico, resulta muy difícil describir la relación entre la entrada y la salida del sistema mecatrónico. Tradicionalmente, existen varios métodos de descripción: 1) Métodos de derivación de ecuaciones matemáticas. 2) Métodos para construir bases de reglas; 3) Métodos para aprender y generar conocimiento. Los métodos matemáticos analíticos tradicionales son rigurosos y precisos, pero solo se pueden aplicar a sistemas relativamente simples, como sistemas lineales constantes. Para aquellos sistemas complejos, dado que no se pueden dar fórmulas analíticas matemáticas, solo se pueden completar mediante operaciones. Los sistemas que requiere la sociedad moderna son cada vez más complejos y a menudo procesan varios tipos diferentes de información al mismo tiempo, como información digital proporcionada por sensores e información verbal proporcionada por expertos. Debido a la incertidumbre y complejidad del procesamiento de información mediante inteligencia artificial, los métodos de procesamiento de información de inteligencia artificial basados en el conocimiento se han convertido en una alternativa a los métodos matemáticos analíticos.
Los sistemas establecidos mediante inteligencia artificial generalmente utilizan dos métodos: sistemas de redes neuronales y sistemas de inferencia difusa. El sistema de red neuronal puede simular la estructura del cerebro humano para analizar señales digitales y dar valores de referencia, mientras que el sistema de inferencia difusa analiza señales del lenguaje simulando las funciones del cerebro humano. Cuando se trata de la relación entre entrada y salida, los dos tienen enfoques similares. La similitud es que ambos pueden aproximarse con precisión a una función continua en forma de estructura de red; la diferencia es que el significado físico del sistema de red neuronal no está claro, mientras que el significado físico del sistema de inferencia difusa es claro; usa mapeo punto a punto, mientras que el sistema de inferencia difusa usa mapeo de dominio a dominio; el sistema de red neuronal almacena datos de manera distribuida, mientras que el sistema de inferencia difusa usa el mapeo de dominio a dominio; datos de forma distribuida y se puede utilizar para analizar señales digitales y dar un valor de referencia.
El sistema de red neuronal almacena información de manera distribuida, mientras que el sistema de inferencia difusa almacena información de manera basada en reglas; la entrada del sistema de red neuronal requiere una cantidad relativamente grande de cálculo porque la conexión entre ellos; cada neurona es fija. La entrada y salida del sistema de inferencia difusa son menos precisas y tienen una superficie más suave.
Con el desarrollo continuo de la sociedad, los métodos puros de inteligencia artificial ya no pueden satisfacer las crecientes necesidades sociales, y muchos científicos han comenzado a estudiar sistemas integrales de inteligencia artificial. El sistema integral de inteligencia artificial utiliza un método que combina sistemas de redes neuronales y sistemas de inferencia difusa para complementarse entre sí para obtener una descripción más completa. El sistema de redes neuronales difusas es un ejemplo exitoso. El sistema de red neuronal difusa integra las dos funciones al máximo, permitiendo que la información encuentre un espacio de representación óptimo y completo en cada capa de la red. Las reglas de razonamiento lógico pueden mejorar las funciones de los nodos, proporcionar enlaces funcionales para sistemas de redes neuronales y maximizar las funciones de ambos.
4 Conclusión
El desarrollo continuo de la ciencia no sólo ha traído consigo un alto grado de refinamiento y profundización de las disciplinas, sino también un alto grado de integración entre disciplinas. La inteligencia artificial es el resultado de la intersección y síntesis de varias disciplinas. Siguiendo esta naturaleza, la inteligencia artificial y la ingeniería mecánica y electrónica se integran de forma natural y perfecta. El desarrollo de este nuevo campo liderará la tendencia mundial y promoverá el rápido desarrollo de la productividad. .