¿Las máquinas pueden pensar?

Fecha de publicación
Cateogría del artículo Blog Automatas
Visualizaciones del artículo Leído  1079  veces

Marek Lukaszczyk de WEG, explica cómo en la fabricación digital eficiente pronto podrá aprovecharse todo el potencial que brinda la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones de motores y accionamientos eléctricos

¿Las máquinas pueden pensar?

Computing Machinery and Intelligence, la influyente obra de Alun Turing, planteaba la pregunta «¿Las máquinas pueden pensar?». Las investigaciones de Turing demostraron que un ordenador podría simular el comportamiento de cualquier otra máquina digital si dispusiera de memoria y tiempo suficientes.

Marek Lukaszczyk, director de marketing para Europa y Oriente Medio del fabricante de motores y accionamientos WEG, explica cómo este principio ha dado lugar a un entorno de fabricación digital eficiente en el que pronto podrá aprovecharse todo el potencial que brinda la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones de motores y accionamientos eléctricos.

La Inteligencia Artificial, término acuñado originalmente por el académico norteamericano John McCarthy en 1956, implica la creación de algoritmos y programas que permiten a los ordenadores seguir cientos de millones de instrucciones gracias a considerables mejoras en su potencia de procesamiento de datos y a la aparición de Big Data.

De hecho, la IA es un componente clave en las plantas de fabricación existentes en la actualidad. El aprendizaje automático avanzado ha permitido a los ordenadores resolver problemas sin necesidad de seguir una lista exhaustiva de instrucciones. Esto permite entrenar potentes programas basados en redes neuronales para realizar tareas específicas, lo que conlleva un enorme potencial para aplicaciones de motores y accionamientos.

Control del movimiento

Los ingenieros de diseño quieren llevar la potencia de la IA a los motores para conseguir un control avanzado del movimiento. Por ejemplo, se podrían utilizar algoritmos integrados basados en la información proporcionada por sensores inteligentes para aliviar algunas limitaciones comunes en el rendimiento de los motores.

En esencia, estos sistemas comparan un modelo de rendimiento del motor basado en datos con análisis en tiempo real para corregir los problemas de rendimiento con comandos de tensión, generando par cuando se producen fallos de fase. El objetivo de estos sistemas es minimizar el impacto de los fallos de fase, haciéndolos más manejables, especialmente en situaciones de seguridad críticas.

Además, estos motores pueden aumentar el rendimiento del control de movimiento mejorando la eficiencia, la disponibilidad y el consumo de energía. A través del escaneado de motores de WEG puede monitorizarse el rendimiento de los motores con sensores, lo que facilita el mantenimiento predictivo. Una vez instalada en el motor, la tecnología de escaneado de motores de WEG utiliza estos sensores para enviar datos a la nube para su análisis, alertando a los operadores de las tendencias subóptimas de datos.

Qué nos depara el futuro

Antes, la tecnología era sencillamente demasiado cara para medir las temperaturas de un motor eléctrico. Sin embargo, se han desarrollado sensores y, además, ahora son mucho más accesibles.

Por ejemplo, la protección térmica se consigue monitorizando la temperatura de los bobinados del motor. Mediante el uso de sensores de coeficiente de temperatura positiva (PTC) se pueden instalar termistores en los bobinados del motor para protegerlo en caso de bloqueo del rotor, sobrecarga continua y alta temperatura ambiente.

Con vistas al futuro, los científicos del Departamento de tecnología de accionamientos eléctricos y de electrónica de la Universidad de Paderborn intentan desarrollar un software que pueda calcular las temperaturas en determinados puntos. Los investigadores de este proyecto, financiado por la Fundación Alemana de Investigación Científica (DFG), están utilizando IA y aprendizaje automático para buscar nuevos modelos que calculen la temperatura en accionamientos y otras aplicaciones de ingeniería eléctrica.

Esto implica entrenar el software con un método de prueba que examina la funcionalidad de una aplicación sin examinar sus estructuras internas, y mediciones de banco de pruebas para obtener lecturas de temperatura precisas.

Las investigaciones de Turing demostraron que un ordenador podía simular el comportamiento de cualquier otra máquina digital, lo que ha llevado a la fabricación digital que conocemos en la actualidad. La IA tiene un enorme potencial, especialmente en aplicaciones de motores eléctricos y accionamientos, pero la investigación todavía tiene un largo camino por recorrer.




Descargas