Sistemi di controllo:
* Obiettivo primario: Per mantenere uno stato desiderato o l'output di un sistema fisico (impianto) manipolando i suoi input. Ciò comporta il rilevamento dello stato attuale, il confronto con lo stato desiderato e quindi apportando regolazioni per ridurre al minimo l'errore.
* Focus: Azione e reazione nel mondo fisico. Si occupa di attuatori, sensori e dinamica dei processi fisici. Pensa ai termostati, ai bracci robotici, ai sistemi di autopilota, ecc.
* Metodi: Basato su modelli matematici del comportamento del sistema (ad es. Equazioni differenziali) e algoritmi di controllo (controller PID, metodi di spazio-stato, ecc.). Questi algoritmi sono spesso deterministici e progettati per garantire stabilità e prestazioni.
* Gestione dei dati: Si occupa principalmente di dati sui sensori in tempo reale e comandi attuatori. I dati sono spesso numerici e relativamente strutturati.
* Intelligenza: I sistemi di controllo tradizionali non sono intrinsecamente "intelligenti" nel senso dell'IA. Seguono regole e algoritmi pre-programmati. Tuttavia, i sistemi di controllo avanzati possono incorporare elementi dell'apprendimento automatico per adattarsi alle mutevoli condizioni.
Intelligenza artificiale basata sull'informazione:
* Obiettivo primario: Per elaborare e interpretare le informazioni per prendere decisioni, risolvere i problemi o apprendere dai dati. Ciò può comportare diverse attività come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale, il gioco, ecc. È meno direttamente legato al controllo dei sistemi fisici.
* Focus: Elaborazione delle informazioni, ragionamento, apprendimento e processo decisionale. Si occupa dell'analisi dei dati, del riconoscimento dei pattern, della rappresentazione della conoscenza e della progettazione di algoritmo.
* Metodi: Impiega una vasta gamma di tecniche, tra cui l'apprendimento automatico (supervisionato, senza supervisione, rinforzo), apprendimento profondo, sistemi di esperti e ragionamento simbolico. Questi metodi coinvolgono spesso modelli probabilistici o statistici.
* Gestione dei dati: Si tratta di set di dati grandi, spesso non strutturati e rumorosi (testo, immagini, audio, ecc.). La preelaborazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità sono cruciali.
* Intelligenza: L'obiettivo principale è quello di creare sistemi che presentano una qualche forma di "intelligenza", imitando le capacità cognitive umane.
Sovrapposizione e sinergia:
Le linee si sfocano quando consideriamo sistemi di controllo avanzati che incorporano tecniche di intelligenza artificiale. Per esempio:
* Controllo alimentato AI: Un braccio robot controllato da un modello di apprendimento profondo che impara strategie di movimento ottimali dall'esperienza. L'intelligenza artificiale fornisce i "cervelli" per il sistema di controllo, prendendo decisioni su come raggiungere il movimento desiderato.
* Controllo adattivo: I sistemi di controllo che utilizzano l'apprendimento automatico per adattarsi ai cambiamenti nell'ambiente o nelle dinamiche di sistema, migliorando le loro prestazioni nel tempo.
* Manutenzione predittiva: Modelli di AI che analizzano i dati dei sensori dai macchinari per prevedere potenziali guasti, consentendo la manutenzione proattiva e prevenendo costosi tempi di inattività.
In breve:i sistemi di controllo riguardano * di agire * sul mondo fisico in base a un modello, mentre l'IA riguarda * comprendere * e * apprendimento * dalle informazioni per prendere decisioni, con quest'ultimo che spesso aumenta o sostituisce gli algoritmi più rigidi dei sistemi di controllo classici. La loro combinazione porta a sistemi di controllo più robusti, efficienti e intelligenti.
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