Robot industrial
Introducción: Hace apenas unos años, parecía que el ahorro de mano de obra era el factor impulsor que llevaba a los fabricantes a investigar la automatización. El retorno de la inversión se calculaba principalmente por el número de personas que la automatización reemplazaría. Y si ese ROI era menos
La corteza cerebral es la parte del cerebro que procesa imágenes. Los seres humanos tienen la corteza cerebral más grande en comparación con otros mamíferos. Esta visión superior es uno de los rasgos evolutivos que dio a los humanos una ventaja sobre otros animales. Los biólogos evolutivos intentan
Fallos en cámaras de visión artificial, sensores no calibrados o sombras impredecibles pueden llevar a errores potencialmente costosos y peligrosos en sistemas industriales de IA. Sin embargo, los investigadores están desarrollando algoritmos a prueba de errores, así como medidas simples que pueden
La lógica difusa puede no sonar como el medio más confiable para implementar un sistema de control complejo. Sin embargo, la capacidad de los sistemas de lógica difusa para trabajar con datos imprecisos e implementar la experiencia de expertos la convierte en una herramienta poderosa en aplicaciones
Uso de controladores lógicos programables (PLC) para celdas robóticas Las celdas robóticas a menudo requieren un controlador para ejecutar partes de la celda que no están generalmente en el alcance de trabajo del robot. Un controlador, usualmente un controlador lógico programable (PLC), controla pue
Los controladores de lógica difusa están, literalmente, a nuestro alrededor. Desde sistemas de frenos antibloqueo hasta las lavadoras que limpian nuestra ropa. Pero, ¿realmente funcionan? ¿Y cuáles son los beneficios de usarlos? Figura 1. El mecanizado moderno a menudo depende de la lógica d
Quizás el Santo Grial de la informática se haya descubierto el día en que nuestras máquinas puedan escribir sus propios programas. La programación genética (PG) es un paradigma de aprendizaje automático relativamente nuevo que representa un paso en esa dirección. La PG tiene una gran promesa en el á
La revolución informática comenzó con la invención de circuitos integrados (CI) en la década de 1960. El CI encontró su camino en muchas industrias durante el último medio siglo. Hoy, hay varios dispositivos informáticos utilizados en diversos sectores. Inicialmente, el software solía ser el facilit
La robótica industrial no tiene escasez de marcas, modelos, colores, formas y tamaños. Pero cuando se trata de diseños mecánicos, se ven muchas similitudes en todas las marcas. Los brazos robóticos articulados industriales a menudo se ven como la imagen que retrata una instalación de fabricación de
Poseer un coche solía ser una parte fundamental del acceso fácil al transporte. Hoy, se puede llamar un coche con una aplicación en el teléfono, y un coche estará disponible. No necesita preocuparse por mantenimiento, conservación, daños, seguros, etc. Esto es posible gracias a servicios como Uber y
La Primera Revolución Industrial comenzó en el siglo XVIII con la invención y el avance de las máquinas de vapor. Otros avances tecnológicos trajeron la producción en masa y la automatización. Estas tecnologías representaron las tres primeras evoluciones de la revolución industrial, con la Industria
En este punto de la serie de programación genética (PG), hemos aprendido qué es la programación genética y cómo representa la información, cómo funcionan los operadores genéticos en los algoritmos evolutivos, y hemos trabajado en la evolución de un programa de ordenación mediante regresión simbólica
Los sensores de distancia láser tienen numerosos usos en las industrias de robótica y automatización. Pueden abarcar muchas facetas diferentes de la industria, pero este artículo se centra en la modernización de celdas para tecnología obsoleta utilizando sensores de distancia láser como sensores de
Podemos mejorar enormemente el rendimiento de un Perceptrón agregando una capa de nodos ocultos, pero esos nodos ocultos también complican un poco el entrenamiento. Hasta ahora en la serie de AAC sobre redes neuronales, ha aprendido sobre clasificación de datos usando redes neuronales, especialmente
En este artículo presentamos las ecuaciones precisas usadas para cálculos de actualización de pesos y explicamos cómo la retropropagación habilita a un perceptrón multicapa (MLP) para aprender de datos. Bienvenido a la serie integral de aprendizaje automático de AAC. Póngase al día con la serie hast
Construyendo un Perceptrón para Clasificación: Arquitectura, Sesgo y Activación Bienvenido a la serie de redes neuronales de All About Circuits. Nuestras publicaciones previas han cubierto los fundamentos teóricos de las redes neuronales: Cómo Realizar Clasificación Usando una Red Neuronal: ¿Qué es
Este artículo lo guía a través de un programa Python que entrena una red neuronal para clasificación avanzada. Esta es la 12ª entrada en la serie de desarrollo de redes neuronales de AAC. Vea qué más ofrece la serie abajo: Cómo Realizar Clasificación Usando una Red Neuronal: ¿Qué es el Perceptrón?
Por Qué la Validación Importa en Procesamiento de Señales Basado en Redes Neuronales En esta continuación de la serie de redes neuronales de AAC, profundizamos en el papel crucial de la validación al aplicar redes neuronales a tareas de procesamiento de señales del mundo real. Cómo Realizar Clasifi
En este artículo, mostraremos cómo generar datos de entrenamiento en Excel, entrenar un perceptrón multicapa en Python y validar su rendimiento. Si busca desarrollar una red neuronal en Python, está en el lugar correcto. Antes de sumergirse en la preparación de datos basada en Excel, considere revis
Este artículo ofrece guías basadas en evidencia para configurar la porción oculta de un Perceptrón Multicapa. En publicaciones previas de esta serie cubrimos redes Perceptrón, arquitecturas multicapa e implementaciones prácticas en Python. Antes de decidir la profundidad y amplitud de sus capas ocul
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