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Investigación sobre la relación entre la ingeniería mecánica y electrónica y la inteligencia artificial
En los últimos años, los países desarrollados del mundo han competido para desarrollar la ingeniería mecánica y electrónica con el fin de mejorar la productividad. La ingeniería mecánica y electrónica también avanza hacia la inteligencia, la interconexión 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. Este artículo analiza esta tendencia desde tres aspectos: la ingeniería mecánica y electrónica, la inteligencia artificial y la integración de ambas.
Ingeniería mecánica y electrónica; inteligencia artificial; procesamiento de información
0 Introducción
La ingeniería mecánica tradicional generalmente se divide en dos categorías: energía y manufactura. La ingeniería de fabricación incluye el mecanizado, la fabricación y el montaje de piezas en bruto, y la ingeniería de energía incluye varios generadores. La ingeniería electrónica es una disciplina relativamente nueva en comparación con la ingeniería mecánica tradicional, que se fue fusionando gradualmente durante el último siglo. Inicialmente, la ingeniería eléctrica y la ingeniería mecánica se unieron mediante un modelo de separación bloque por bloque o un modelo de sustitución funcional. Con el avance continuo de la ciencia y la tecnología, la ingeniería mecánica tradicional y la ingeniería electrónica moderna se combinan orgánicamente a través de la tecnología de la información, formando la actual disciplina de ingeniería mecánica y electrónica. 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, a medida que la ingeniería mecánica y electrónica se vuelve cada vez más compleja, la tecnología de inteligencia artificial también ha logrado grandes avances.
1 Ingeniería Mecánica y Electrónica
1.1 Historia del desarrollo de la Ingeniería Mecánica y Electrónica
El siglo XX fue el período más glorioso del desarrollo científico de diversas disciplinas. Se penetraron y complementaron entre sí. Ingeniería mecánica La disciplina de la ingeniería electrónica también surgió durante este período. Es un nuevo sistema teórico y campo de desarrollo que combina ingeniería mecánica, ingeniería electrónica, ingeniería de la información, tecnología inteligente y 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 era baja y los recursos humanos escasos, lo que restringió seriamente el desarrollo de la productividad. Los científicos tuvieron que pensar mucho y buscar cambios, lo que condujo al desarrollo de la industria de la maquinaria. La segunda etapa es la etapa de producción de piezas estándar marcada por la producción en línea de ensamblaje. Este método de producción mejoró enormemente la productividad y comenzó 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 satisfacer las cambiantes necesidades sociales. La tercera etapa es la etapa común de la industria mecánica y electrónica moderna. El rápido ritmo de vida en la sociedad moderna requiere urgentemente métodos de producción de alta tecnología que sean flexibles, adaptables, de ciclo de producción corto y de alta calidad del producto. El sistema de fabricación flexible con ingeniería mecánica y electrónica como núcleo es el producto de esta etapa. El sistema de fabricación flexible consta de procesamiento, logística y flujo de información, y puede realizar la automatización de la logística y el flujo de información basándose en la automatización del procesamiento.
1.2 Características de la Ingeniería Mecatrónica
La ingeniería mecatrónica es una combinación eficaz de ingeniería mecánica y tecnología electrónica. No sólo existen conexiones físicas de energía entre ellos, sino también conexiones funcionales de información. También incluyen un sistema informático que puede procesar de forma inteligente toda la información mecánica y electrónica. En comparación con la ingeniería mecánica tradicional, la ingeniería mecatrónica tiene sus características únicas:
1) Diferencias de 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 núcleos se combinarán con otras tecnologías como la tecnología de gestión, la tecnología de producción y procesamiento y la tecnología de fabricación de acuerdo con diferentes configuraciones y objetivos del sistema.
Los ingenieros adoptarán una estrategia de arriba hacia abajo para integrar estrechamente los módulos y completar el diseño. 2) Las funciones del producto son diferentes. Los productos mecánicos y electrónicos tienen una estructura relativamente simple y no tienen muchas piezas o componentes móviles. Su estructura interna es sumamente compleja, pero reduce el volumen físico y abandona la apariencia tradicional de la maquinaria pesada, pero mejora el rendimiento del producto.
El futuro de la ingeniería mecánica y electrónica pertenece a aquellos que saben cómo utilizar diversas ciencias y tecnologías avanzadas para optimizar la relación entre la ingeniería mecánica y la tecnología electrónica. En aplicaciones prácticas, optimizar la relación entre ellos representa una innovación en productividad, y el desarrollo de la inteligencia artificial hace posible esta idea.
2 Inteligencia Artificial
2.1 Definición de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es una combinación de cibernética, teoría de la información, informática, neurofisiología, psicología, lingüística, an Materia interdisciplinaria que integra la filosofía, es una de las tres grandes disciplinas del siglo XXI. La definición de inteligencia artificial del profesor Nelson es: La inteligencia artificial es una ciencia sobre cómo expresar el conocimiento y cómo obtenerlo y utilizarlo. El profesor Winston cree que la inteligencia artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras realicen un trabajo inteligente que en el pasado sólo los humanos podían hacer. Hasta el momento, todavía no existe una definición unificada de inteligencia artificial. El autor considera que la inteligencia artificial es una ciencia y tecnología que estudia la extensión, expansión y simulación de la inteligencia humana a través de computadoras.
2.2 Historia de la Inteligencia Artificial
2.2.1 Período Emergente
B. En el siglo XVII, el científico francés Pascal inventó la primera máquina del mundo capaz de realizar funciones mecánicas. Además, la calculadora causó sensación en el mundo. A partir de entonces, los científicos de todo el mundo quisieron perfeccionar la calculadora hasta que von Neumann inventó el primer ordenador. Durante este período, la inteligencia artificial se desarrolló lentamente, 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
¿Celebrada en 1956? ¿Charlar? ¿Es esta realmente la primera vez que los estadounidenses lo utilizan? ¿AI? Este término supuso el primer auge de la inteligencia artificial. Las principales tareas de investigación de la inteligencia artificial en esta etapa son la traducción, la prueba y el juego, y se han logrado una serie de logros científicos y tecnológicos. El lenguaje LISP es el mejor en esta etapa. El rápido desarrollo de la inteligencia artificial en esta etapa hace que la gente crea que sólo a través de la investigación científica podemos resumir el pensamiento lógico humano y crear máquinas universales de imitación.
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, descubrieron que utilizar máquinas para imitar el pensamiento humano era Muy difícil. Muchos descubrimientos científicos no rompen con los métodos simples de dibujo, y mucho menos con el pensamiento lógico. Sin embargo, todavía son muchos los científicos que están llevando a cabo oleadas de innovación científica y han conseguido resultados destacados y eficaces en comprensión del lenguaje natural, visión por ordenador, robótica, 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
Con la Quinta Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial en 1977 como punto de inflexión, la inteligencia artificial entró en la etapa de desarrollo basado en el conocimiento, y La ingeniería del conocimiento penetró rápidamente en la inteligencia artificial. Varios campos de la inteligencia promueven la aplicación práctica de la inteligencia artificial. Poco después, la inteligencia artificial logró logros sobresalientes en el camino hacia la comercialización, mostrando su tenaz vitalidad y amplias perspectivas de aplicación. También enfrentó problemas técnicos clave como el razonamiento incierto, la inteligencia artificial distribuida y la representación del conocimiento del sentido común, así como los sistemas expertos y. La visión por computadora, la comprensión del lenguaje natural, los robots inteligentes y otras cuestiones de aplicaciones prácticas han logrado grandes avances.
2.2.5 Etapa de desarrollo estable
Debido a la popularización de la tecnología de Internet, la inteligencia artificial se ha desarrollado gradualmente desde un solo agente hasta un agente distribuido. Hasta el día de hoy, la inteligencia artificial ha evolucionado hasta ser sofisticada y práctica, capaz de resolver múltiples objetivos para múltiples agentes inteligentes.
3 Aplicación de la Inteligencia Artificial en Ingeniería Mecánica y Electrónica
El material y la información son los dos factores más fundamentales en el desarrollo de la sociedad humana.
En los primeros días de la sociedad humana, debido al bajo nivel de productividad, la sociedad humana tomó el material como base principal y se basó únicamente en? ¿Cuerda anudada? Sin embargo, con el continuo desarrollo de la productividad social, se descubre constantemente la importancia de la información y la escritura se ha convertido en la forma más ideal de transmitir información. En los últimos 50 años, la popularización de Internet ha dado nueva vida a la transmisión de información. La humanidad ha entrado en la sociedad de la información. El desarrollo de la sociedad de la información es inseparable del desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial. Ya sea en el establecimiento y control de modelos o en el diagnóstico de fallas, la inteligencia artificial desempeña un papel en el procesamiento de información en la ingeniería mecánica y electrónica.
Debido a la inestabilidad inherente del sistema mecatrónico, es difícil describir la relación entrada-salida del sistema mecatrónico. Los métodos de descripción tradicionales incluyen: 1) el método de derivar ecuaciones matemáticas; 2) el método de establecer una base de reglas; 3) el método de aprender y generar conocimiento; Los métodos matemáticos analíticos tradicionales son rigurosos y precisos, pero sólo pueden aplicarse a sistemas relativamente simples, como los sistemas lineales invariantes en el tiempo. Para esos sistemas complejos, dado que no se pueden dar expresiones analíticas matemáticas, solo se pueden completar mediante operaciones. Los sistemas que requiere la sociedad moderna son cada vez más complejos, procesando a menudo varios tipos diferentes de información al mismo tiempo, como información digital transmitida por sensores, información en lenguaje experto, etc. 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 las matemáticas analíticas.
Los sistemas establecidos por 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, analizar señales digitales y dar valores de referencia; el sistema de inferencia difusa analiza señales del lenguaje simulando las funciones del cerebro humano. Los dos tienen similitudes y diferencias en cómo abordan la relación entre entrada y salida. Las similitudes son: ambos aproximan una función continua con precisión arbitraria en forma de estructura de red; la diferencia es: el significado físico del sistema de red neuronal no está claro, mientras que el significado físico del sistema de inferencia difusa es claro; El sistema utiliza mapeo punto a punto, mientras que el sistema de inferencia difusa usa mapeo de dominio a dominio; los sistemas de redes neuronales almacenan información de manera distribuida, mientras que los sistemas de inferencia difusa almacenan información de manera basada en reglas; La cantidad de cálculo se debe a conexiones fijas entre cada neurona, mientras que los sistemas de inferencia difusa debido a que la conexión del sistema no es fija, la cantidad de cálculo es pequeña. La precisión de entrada y salida del sistema de red neuronal es mayor y presenta una superficie lisa, mientras que el sistema de inferencia difusa tiene menor precisión y presenta forma de escalera.
Con el desarrollo continuo de la sociedad, los métodos simples 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 aprender de las fortalezas de cada uno para obtener una descripción más completa. El sistema de redes neuronales difusas es un ejemplo exitoso. El sistema de red neuronal difusa logra la máxima integración de las dos funciones, permitiendo que la información encuentre el espacio de expresión completo más apropiado entre cada capa de la red. Las reglas de razonamiento lógico pueden mejorar las funciones de los nodos y proporcionar conexiones funcionales para que los sistemas de redes neuronales maximicen sus funciones.
4 Conclusión
El desarrollo continuo de la ciencia trae no sólo 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 múltiples disciplinas. Siguiendo esta naturaleza, la inteligencia artificial y la ingeniería mecánica y electrónica están naturalmente perfectamente integradas. El desarrollo de este nuevo campo seguramente liderará la tendencia mundial y promoverá el rápido desarrollo de la productividad.