Sistema de inteligencia artificial para el control de androides autónomos

• Autor: Mondragón Contreras, Sergio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Tecnológica de los Andes
• Repositorio: UTEA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utea.edu.pe:20.500.14512/132
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14512/132
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Red neuronal; Androide; Backpropagation; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La inteligencia artificial es una sabiduría para elaborar sistemas autómatas con capacidades para emular y superar la inteligencia y talento humano mediante a un conjunto modelos lógicos, físicos, matemáticos intercomunicados. Las redes neuronales backpropagation son procesadores de cálculos matemáticos que pueden ser representados para emular el razonamiento humano. Una configuración de aproximación para absolver una incógnita, responde a la edificación de redes neuronales interconectadas con aforo para desarrollar singularidades humanas u otro tipo de inteligencias superiores. El modelo neuronal backpropagation, abstrae una aproximación de la función de organización y resolución de eventualidades como cerebro humano. Este modelo matemático es capaz de aprender a través de un aprendizaje supervisado de patrones de conocimiento. Se investigó un sistema que involucran tres disciplinas, ingeniería de sistemas, electrónica y mecánica que sintetizan en un androide semi-autónomo que emula el comportamiento humano como; razonar, hablar, escuchar, movimiento mecánico. Se desarrolló y probó tres sistemas integrados que interactúan sincronizados. Estos sistemas son; un sistema de control (software de control del computador y la placa madre del robot), sistema electrónico (electrónica de control de controladores y fuentes de energía de los motores CC), y un sistema mecánico (mecánica de movimientos).