Robot industrial
Introducción: Hace tan solo unos años, parecía que el ahorro de mano de obra era el factor que impulsaba a los fabricantes a investigar la automatización. El retorno de la inversión se calculó en gran medida por la cantidad de personas que reemplazaría la automatización. Y si ese retorno de la inv
La corteza cerebral es la parte del cerebro que procesa las 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 le dio a los humanos una ventaja sobre otros animales. Los biólogos evolucionista
Los fallos con las cámaras de visión artificial, los sensores no calibrados o las sombras impredecibles pueden provocar errores potencialmente costosos y peligrosos en los sistemas de IA industriales. Sin embargo, los investigadores están desarrollando algoritmos a prueba de errores, así como medida
La lógica difusa puede no parecer 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 los expertos los convierte en una herramienta poderosa en las aplica
Uso de controladores lógicos programables (PLC) para celdas de robot Las celdas de robot a menudo requieren un controlador para ejecutar partes de la celda que generalmente no están dentro del alcance de trabajo del robot. Un controlador, generalmente un controlador lógico programable (PLC), contr
Los controladores de lógica difusa están, literalmente, a nuestro alrededor. Desde los sistemas antibloqueo de frenos 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 ló
Quizás el Santo Grial de la informática se haya descubierto el día en que nuestras máquinas puedan escribir sus propios programas. La programación genética (GP) es un paradigma de aprendizaje automático relativamente nuevo que representa un paso en esa dirección. GP es muy prometedor en el ámbito
La revolución informática comenzó con la fundación de los circuitos integrados (IC) en la década de 1960. El CI se abrió camino en muchas industrias durante el último medio siglo. Hoy en día, existen varios dispositivos informáticos que se utilizan en varios sectores. Inicialmente, el software sol
La robótica industrial no tiene escasez de marcas, modelos, colores, formas y tamaños. Pero cuando se trata de diseños mecánicos, se observan muchas similitudes en todas las marcas. Los brazos robóticos industriales articulados a menudo se ven como la imagen que representa una instalación de fabri
Tener un automóvil solía ser una parte fundamental del fácil acceso al transporte. Hoy, uno puede convocar un automóvil con una aplicación de teléfono, y habrá un automóvil disponible. No necesita preocuparse por el mantenimiento, el cuidado, los daños, el seguro o similares. Esto es posible media
La Primera Revolución Industrial comenzó en el siglo XVIII con la invención y el avance de las máquinas de vapor. Los avances tecnológicos adicionales provocaron la automatización y la producción en masa. Estas tecnologías representaron las tres primeras evoluciones de la revolución industrial, con
En este punto de la serie de programación genética (GP), 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 clasificación mediante regresión simbóli
Los sensores de distancia láser tienen numerosos usos en las industrias de la robótica y la automatización. Pueden abarcar muchas facetas diferentes de la industria, pero este artículo se centra en las modificaciones de las celdas para tecnologías obsoletas que utilizan sensores de distancia láser c
Podemos mejorar enormemente el rendimiento de un Perceptron agregando una capa de nodos ocultos, pero esos nodos ocultos también hacen que el entrenamiento sea un poco más complicado. Hasta ahora, en la serie AAC sobre redes neuronales, aprendió sobre la clasificación de datos utilizando redes neu
Este artículo presenta las ecuaciones que usamos al realizar cálculos de actualización de peso y también discutiremos el concepto de retropropagación. Bienvenido a la serie de AAC sobre aprendizaje automático. Ponte al día con la serie hasta ahora aquí: Cómo realizar la clasificación mediante
Este artículo analiza la configuración de Perceptron que usaremos para nuestros experimentos con el entrenamiento y la clasificación de redes neuronales, y también veremos el tema relacionado de nodos de sesgo. Bienvenido a la serie de artículos técnicos sobre redes neuronales Todo sobre circuitos
Este artículo lo lleva paso a paso a través de un programa de Python que nos permitirá entrenar una red neuronal y realizar una clasificación avanzada. Esta es la entrada número 12 en la serie de desarrollo de redes neuronales de AAC. Vea qué más ofrece la serie a continuación: Cómo realizar la
Este artículo explica por qué la validación es particularmente importante cuando procesamos datos mediante una red neuronal. La serie de AAC sobre desarrollo de redes neuronales continúa aquí con una mirada a la validación en redes neuronales y cómo funcionan las NN en el procesamiento de señales.
En este artículo, usaremos muestras generadas por Excel para entrenar un perceptrón multicapa, y luego veremos cómo funciona la red con muestras de validación . Si está buscando desarrollar una red neuronal Python, está en el lugar correcto. Antes de profundizar en la discusión de este artículo so
Este artículo proporciona pautas para configurar la parte oculta de un perceptrón multicapa. Hasta ahora, en esta serie sobre redes neuronales, hemos analizado los NN de Perceptron, los NN multicapa y cómo desarrollar dichos NN utilizando Python. Antes de pasar a discutir cuántas capas y nodos ocu
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