지능형 제어 란?

지능형 제어는 학습, 의사 결정 및 문제 해결과 관련하여 인간 지능을 모방하는 제어 방법입니다. 인간은 문제에 접근하고 해결하는 방법을 경험하고 배우고 적응하며 변경할 수 있습니다. 컴퓨터 엔지니어는 인공 지능으로 자연 지능을 재현 할 수있는 방법을 찾고 있습니다. 이 제어 방법에 대한 실제 응용은 컴퓨터 기술, 군사 응용, 항공 응용 및 로봇 공학을 포함한 다양한 분야를 대상으로합니다.

신경망, 유전자 알고리즘 및 베이지안 확률과 같은 인공 지능 접근법이 이미 많이 있지만 지능 제어 분야는 여전히 더 많은 제어 방법을 개발하고 개발하고 있습니다. 지능 제어는 컴퓨터 과학, 수학, 운영 연구 및 제어 이론에 의해 지원되며 생명 과학에서 아이디어를 얻습니다. 그러나 가장 널리 알려진 제어 기술은 신경망과 베이지안 확률입니다.

베이지안 확률은 확률 해석이라고도합니다. 이 제어 방법은 수학 알고리즘을 사용하여 문제를 학습 한 다음 수학을 적용하여 문제를 해결합니다. 신경망은 시스템 식별 및 제어 이론을 사용하여 작동합니다. 음성 인식, 이미지 분석 및 적응 제어에 적용됩니다. 가장 잘 알려진 응용 프로그램은 비디오 및 오디오 센서를 사용하여 사용자가 신체 활동을 통해 게임과 상호 작용하도록하는 콘솔 게임 하드웨어 인 Xbox® Kinect ™ 일 것입니다.

상업, 군사 및 산업 응용 분야에서 더욱 지능적인 지능형 제어에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 분야의 문제는 항상 발생하기 때문에 자체적으로 문제를 해결할 수있는 자체 구성 / 학습 제어가 필요합니다. 지능형 제어에 실제 적용되는 좋은 예는 무인 항공기가 무인 항공기가 물체를 식별하고 피하는 법을 배우는 무인 항공 항법입니다. 이 분야에서 가장 지능적으로 제어되는 응용 분야는 로봇 공학과 인공 지능입니다.

로봇 공학 및 인공 지능 분야는 지능형 제어의 적용으로 더 널리 알려져 있습니다. 로봇은 자체 프로그래밍으로 사전 프로그래밍되므로 과학자와 연구원은 현재 사용 가능한 것보다 더 실용적인 제어 방법을 찾고 있습니다. 로봇 공학 분야의 미래는 이미 공상 과학 소설에서 탐구되었지만 현재는 사전 프로그래밍 된 지침에 의존하지 않는 작동 가능한 인공 지능을 얻으려고 노력하고 있습니다. 지능형 제어를 사용하는 로봇 공학 및 인공 지능의 주요 예는 생체 모방 체 (CB2)를 갖춘 아동 로봇이며, 인간의 아동이 개발할 수있는 것처럼 센서와 프로그래밍을 통해 학습하는 안드로이드입니다. 또한 감정 표현을 기록하고 신체적 감각과 일치시킵니다.