インテリジェントコントロールとは何ですか？

インテリジェントコントロールは、学習、意思決定、問題解決に関して、人間の知性を模倣する制御方法です。人間は、問題に近づき、解決する方法を経験し、学び、適応させ、変更することができます。コンピューターエンジニアは、人工知能でその自然知能を再現する方法を探しています。この制御方法の実用的なアプリケーションは、コンピューター技術、軍事アプリケーション、航空アプリケーション、ロボット工学を含むさまざまな分野を対象としています。

ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ベイジアンの確率などの人工知能アプローチはすでに多くありますが、インテリジェントコントロールの分野は依然として制御方法を開発し、作成しています。インテリジェントコントロールは、コンピューターサイエンス、数学、運用研究、および制御理論によってサポートされていますが、ライフサイエンスからもアイデアを得ています。しかし、最も広く知られている制御手法は、ニューラルネットワークとベイですESIAN確率。

ベイジアン確率は、確率解釈としても知られています。この制御方法は、数学アルゴリズムを使用して問題を学習し、数学を適用して問題を解決します。ニューラルネットワークは、システムの識別と制御理論を使用して機能します。音声認識、画像分析、および適応制御に適用されます。おそらく最もよく知られているアプリケーションは、ビデオとオーディオセンサーを使用してユーザーが物理的なアクションを使用してゲームと対話させるコンソールゲームハードウェアであるXbox®Kinect™です。

商業、軍事、および産業用のアプリケーションで、より高度なインテリジェントな制御が必要です。これらの分野での問題は常に発生するため、これらの問題に自己組織化/学習制御が必要です。インテリジェントコントロールにおける実用的なアプリケーションの良い例は、無人航空ナビ無人の航空機がオブジェクトを識別し、それらを回避することを学ぶゲイション。これらの分野でのインテリジェントな制御のための最も人気のあるアプリケーションは、ロボット工学と人工知能です。

ロボット工学と人工知能のフィールドは、インテリジェントコントロールの適用に関してより広く知られています。ロボットは独自のプログラミングで事前にプログラムされているため、科学者と研究者は現在利用可能なものよりも実行可能な制御方法を探しています。ロボット工学の分野の未来はすでにSFでは調査されていますが、現在は、事前にプログラムされた指示に依存しない作業する人工知能を取得しようとしています。インテリジェントコントロールを使用するロボット工学と人工知能の代表的な例は、生体模倣体（CB2）を持つチャイルドロボットです。これは、センサーとプログラミングを介して学習し、人間の子供が発達するように機能するように機能します。また、感情的な表現を記録し、物理学と一致させますl感覚。