|
|
|
NOTIUNI PRIVIND FUNCTIILE MASINILOR INTELIGENTE
1.1 Mecatronica, stiinta masinilor inteligente
Mecatronica este definita simplu "Stiinta masinilor inteligente" . Acesta este si subtitlul revistei internationale "Mechatronics", incepand cu primul numar din 1998.
1.1.1 Notiunea de inteligenta artificiala
Etimologia acorda fiintei inteligente facultatea de asociatie. A fi inteligent, intr-un prim sens, este deci, a putea repeta sau crea in mod liber, legaturi intre obiecte. Aceasta este o viziune mai mult sintetica a inteligentei.
Prin extensie, astazi se gasesc si alte conotatii in acest cuvant: rapiditate, adaptabilitate, facultatea de a analiza, aptitudinea de a invata si de a se perfectiona.
Astfel vorbind despre inteligenta pentru fiintele non-umane sau pentru masini, in mod explicit sau nu, se face numai prin referinta la om. Turing a inteles foarte bine aceasta, cand a elaborat textul: "o masina este inteligenta, daca comportamentul sau seamana cu al omului care o poate inlocui" .
Inteligenta masinilor a fost prevazuta de multa vreme in literatura si cu mult inaintea aparitiei calculatoarelor, a trezit interesul oamenilor de stiinta. Astfel prima denumire a fost de "creier electronic" si cea de "neuroni" , pentru a desemna circuitele.
Ceea ce se numeste azi inteligenta artificiala (I.A.), este, de altfel, departe de a fi perfect clar. Ea se dezvolta in jurul a doi poli: informatica, ca ramura a mecatronicii si stiintele cognitive, izvoare in acelasi timp de convergente si de divergente. In mod curios, problemele cele mai dificile de rezolvat de catre masini, sunt probleme simple pentru om - a purta o discutie, a merge, a conduce o masina.
O definitie general valabila a inteligentei artificiale este greu de elaborat datorita punctelor de vedere diferite, corespunzand adeptilor inteligentei artificiale "usoare" - in care masina ajuta la intelegere - sau inteligentei artificiale "puternice" - cand masina este cea care intelege.
E. Rich: "I.A. este studiul artei de a face calculatorul sa faca lucruri, pentru care
oamenii sunt mai buni pentru moment" .
A.Thayse: " ..este integrarea diferitelor discipline. in vederea rezolvarii problemelor complexe, care constituie obiectul a ceea ce se obisnuieste sa fie numita I.A.".
Una din definitiile inteligentei artificiale, acceptate de comunitatea stiintifica, este cea propusa de catre Marvin Minsky : " Domeniul de cercetare vizand a face masinile sa faca ceea ce, dupa oameni, necesita inteligenta. Nu exista frontiera neta intre psihologie si I.A., deoarece, creierul, este el insusi, un tip de masina" (sau abilitatea unor structuri artificial create de om, de a indeplini aceleasi feluri de functii ca si cele care caracterizeaza gandirea umana). Unii cercetatori definesc inteligenta artificiala ca o reproducere sau duplicare a procesului uman de gandire. Odata cu avantul stiintei moderne, inteligenta artificiala s-a dezvoltat pe doua mari directii: cercetarea psihologica in domeniul gandirii umane si dezvoltarea tehnologica a sistemelor computerizate foarte sofisticate.
Inteligenta artificiala reprezinta o materializare a eforturilor incepute in urma cu peste patru decenii, de a face masinile sa gandeasca la fel de inteligent ca oamenii. Termenul este aplicat sistemelor computerizate si programelor capabile sa indeplineasca functii mult mai complexe decat programarea directa, dar inca departe de actuala gandire.
La baza marii majoritati de variante de inteligenta artificiala sta ipoteza de interpretare a simbolurilor in conformitate cu care activitatea inteligenta poate avea loc prin simpla manipulare a simbolurilor, fara a fi necesara cunoasterea semnificatiilor acestor imboluri.
In prezent, cercetarile in domeniul inteligentei artificiale includ:
Educarea masinii
Educarea masinii reprezinta un proces prin care un calculator invata sa rezolve noi
probleme. In anumite limite, masinile pot invata la fel ca si oamenii, prin intermediul unor exemple cu ceea ce este corect si cu ceea ce este gresit, prin compararea lor. Una din limite este reprezentata de faptul ca masinile nu cunosc ce notiuni ar putea fi relevante pentru o anumita problema, astfel ca cei ce se ocupa de educarea computerelor trebuie sa aiba grija ca masina sa-si concentreze atentia catre elementele specifice care fac distinctia dintre un exemplu bun si unul rau.
O metoda de rezolvare a acestei probleme consta in alegerea cu mare atentie a exemplelor utilizate in procesul de educare astfel incat fiecare sa difere de celelalte doar prin una sau doua insusiri semnificative. O alta metoda de invatare ar fi ca masinile sa incerce sa incadreze fiecare exemplu intr-un set de sabloane sau explicatii predefinite si sa fie asistate de un operator uman care sa le corecteze atunci cand gresesc. O metoda diferita de cele de mai sus este cea in care masina serveste pur si simplu ca "aide-memoire" , tinand o evidenta cu toate situatiile intalnite, astfel ca operatorul uman sa obtina mai usor o lista cu toate cazurile similare celui cu care se confrunta. In fine, atat in cazul algoritmilor genetici, cat si in cel al retelelor neuronale, invatarea se realizeaza adaptandu-se la mediul lor.
Intelegerea limbajului
Vorbirea este alcatuita din sunete complexe, produse de aparatul vocal, constituind modul de comunicare umana cel mai important. Pentru ca un om sa poata percepe vorbirea unui alt om este necesar sa utilizeze cunostintele sale despre limbajul respectiv. Pentru ca o masina sa poata percepe vorbirea este necesar ca ea sa fie "invatata" in mod corespunzator, ceea ce constituie obiectul acestui domeniu al inteligentei artificiale (procesul prin care un computer este invatat sa inteleaga mesajele vorbite). De regula, se desfasoara in doua etape: prima etapa urmareste recunoasterea cuvintelor izolate, iar cea de-a doua, intelegerea propozitiilor formate din mai multe cuvinte (recunoasterea automata a vorbirii). Atunci cand sunt scrise, cuvintele sunt usor de recunoscut. Recunoasterea cuvintelor vorbite este, in schimb, mai dificila.
Chiar daca masina a inteles cuvintele, cea mai grea sarcina este sa inteleaga
semnificatia mesajului din acele cuvinte. Problema consta in dotarea ei cu un minim de
cunostinte pentru a putea pricepe chiar si propozitii foarte simple.
Rationament case (case-based reasoning)
Acesta reprezinta o tehnica de inteligenta artificiala care se bazeaza pe precedent (tehnica de a invata computerele sa se foloseasca de cunoastere pentru a obtine o noua cunoastere, de exemplu prin deductie). Aceasta tehnologie creeaza o baza de date pentru a descrie situatiile anterioare si inregistreaza operatiunile efectuate in fiecare etapa. Cand apare o noua situatie, computerul incearca sa gaseasca o alta, suficient de asemanatoare, in care sa fie valabile aceleasi operatiuni. Este dificil de definit conceptul de similaritate.
Inteligenta artificiala distribuita
Aceasta este o versiune de inteligenta artificiala care pleaca de la ideea ca mai multe inteligente mici pot face mai mult decat o inteligenta mai mare. Inteligenta artificiala distribuita incearca sa rezolve problemele mari prin fragmentarea lor in probleme mai ici si mai simple, fiecare fragment fiind repartizat spre solutionare unui agent separat.
Aceasta conceptie schimba prioritatile de cercetare in domeniul inteligentei artificiale. In loc sa exploateze la maximum fiecare agent, inteligenta artificiala distribuita incearca sa descopere modalitati pentru ca agentii specializati sa-si coordoneze eforturile in directia negocierii, colaborarii si delegarii de responsabilitati.
Cele mai importante campuri de interes in dezvoltarea cercetarii in domeniul inteligentei artificiale sunt: procesarea informationala, recunoasterea formelor, prelucrarea imaginilor, analiza scenelor, vederea artificiala, jocurile pe calculator precum si diagnosticarea medicala.
Diferenta intre inteligenta naturala si cea artificiala
Atributele inteligentei sunt proprietatile de a rationa, de a asimila, de a obtine si aplica cunostinte, de a manipula si comunica idei, de a invata. La om, pe langa ceea ce intalnim in inteligenta artificiala, mai apare fenomenul de constienta. Prin constienta se intelege o realitate obiectiva care descrie surplusul pe care il avem peste inteligenta artificiala. Astfel, inteligenta naturala se deosebeste de cea artificiala prin influenta constientei asupra inteligentei omului.
1.1.2 Arhitectura unei masini inteligente
In continuare, prin masina se intelege un obiect manufacturat care interactioneaza cu mediul sau. Pentru aceasta interactiune fie ca ia din mediu energia necesara si o converteste in energie mecanica si caldura disipata, fie manipuleaza informatii.
Din punct de vedere cronologic, au existat masini simple, conduse de catre un operator uman, masini programate sa se comporte intr-un anumit fel, mai avansate decat primele si, in fine, masini cu proprietati senzoriale, cu capacitate de planificare, recunoastere a formelor,navigare, invatare (cu disponibilitati de prelucrare avansata a informatiilor), numite masini inteligente. Acestea au posibilitatea sa isi modifice comportarea ca o adaptare la modificarile din mediul intern si extern.
In acest context, prin inteligenta se intelege capacitatea unui sistem de a atinge un anumit scop sau de a avea o comportare dorita in conditii de incertitudine.
Sursele de incertitudine sunt reprezentate de aparitia unor evenimente neasteptate si neprevazute si de informatiile incomplete si insuficiente pentru a decide ce trebuie facut. Masinile inteligente, capabile sa ia decizii in aceste conditii de incertitudine, se deosebesc de masinile programate sa desfasoare operatii repetitive, capabile si ele de modificarea propriului comportament dar pe baza unor comenzi date de catre un operator uman.
Definitia inteligentei data mai sus se refera la un nivel de baza al acesteia; nivelele
mai inalte de inteligenta implementata in masini presupun abilitatea de a invata din interactiunea cu mediul, de a se adapta mediului cu scopul de a atinge un anumit obiectiv, de a formula noi obiective. Inteligenta inglobata intr-o masina are rolul de a imbunatati performantele ei functionale, de a face masina mai prietenoasa cu utilizatorul si cu mediul.
Masinile inteligente interactioneaza cu mediul lor prin intermediul unor intrari (informatii, energie, material, actiune mecanica a mediului asupra masinilor) precum si a unor iesiri (informatii, energie, actiuni exercitate de masini asupra mediului).
Masinile inteligente pot opera individual sau conectate in cadrul unor sisteme. In acest ultim caz, performantele globale ale acestor sisteme sunt mai bune decat suma performantelor masinilor componente. De asemenea, masinile inteligente opereaza autonom, fara un control total al operatorului uman dar cu posibilitatea de a colabora cu acesta, opereaza in medii nestructurate, ce pot fi periculoase sau lipsite de confort. Domeniile lor de aplicabilitate sunt variate: inginerie nucleara, industrie alimentara, tehnica aero-spatiala, constructii, transport, inginerie biomedicala, exploatare minereu, gaz, petrol, stingere incendii, aplicatii militare, interventii subacvatice etc.
Dintre tipurile de structuri, pentru masinile inteligente, cea mai adecvata arhitectura este cea de tip retea, prezentata in figura 1.
Aceasta arhitectura raspunde setului de functii pe care le are fiecare masina inteligenta. Astfel, o masina inteligenta cuprinde urmatoarele subsisteme de baza:
a. Subsistemul de perceptie, care are rolul de a colecta, stoca, procesa si distribui informatii despre starea actuala a masinii si a mediului in care opereaza.
b. Subsistemul de cunoas tere, care are rolul de a evalua informatiile colectate de subsistemul de perceptie si de a planifica actiunile masinii.
c. Subsistemul de executie, responsabil cu desfasurarea tuturor actiunilor masinii, pe baza instructiunilor de la celelalte doua subsisteme.
Asa cum este ilustrat in figura 2, instructiunile primite de la subsistemul de cunoastere
determina comportamentul planificat iar cele de la subsistemul de perceptie determina
comportamentul reactiv. In mod obisnuit, acesta din urma este predominant.
d. Subsistemul de autointretinere are rolul de a mentine masina in conditii bune de
functionare. Acest subsistem asigura o monitorizare intermitenta a comportarii masinii pentrua preveni eventualele defecte (autointretinere preventiva) sau pentru a le sesiza imediat ce apar (autodiagnostic). In cazuri particulare autointretinerea poate insemna chiar si autoreparare.
e. Subsistemul de conversie a energiei asigura cantitatea si forma de energie necesara pentru ca toate celelalte subsisteme sa aiba o buna functionare.
Componentele fizice din structura acestor subsisteme sunt: senzorii si traductorii, actuatorii, microprocesoarele, retelele de comunicatii, dispozitivele de intrare/iesire, efectorii finali, sursele de energie etc.
1.2 Definirea functiilor de baza ale unei masini inteligente
Avand in vedere cele prezentate mai sus, in figura 3 sunt aratate functiile de baza ale
unei masini inteligente :
Nu exista metode generale de a determina granitele dintre perceptie, cunoastere si
executie. Aceste functii distincte ale unei masini inteligente nu sunt in mod obligatoriu
implementate ca si componente fizice sau subansamble diferite.
1.2.1 Functia de perceptie
Functia de perceptie asigura necesarul de informatii despre stadiul actual al sistemului si mediului in care opereaza acesta. Pentru realizarea acestei functii se utilizeaza senzori, traductori si sisteme de achizitii de date. Informatiile colectate sunt organizate si pre-procesate pentru a reduce incertitudinea privind starea masinii si a mediului.
Perceptia este, in acelasi timp, si una din functiile importante ale biosistemelor. Multe solutii prin care se materializeaza in tehnica aceasta functie au la baza analogia cu lumea vie.
Organismul uman este un biosistem deschis, aflat intr-un permanent schimb de
energie, substante si informatii cu mediul inconjurator. Schimbul de informatii cu mediul
extern este realizat prin intermediul simturilor: vazul, auzul, simtul tactil, mirosul si gustul. Omul primeste informatii din mediu, in proportie de 1% prin gust, 1, 5% prin simtul tactil, 3,5% prin miros, 11% prin auz si 83% prin vaz.
Pe langa informatiile din mediul extern captate prin cele cinci simturi amintite mai sus, organismul uman culege permanent si informatii din mediul intern, referitoare la starea organismului. Capacitatile senzoriale sporesc prin combinarea informatiilor captate din interiorul si exteriorul organismului.
Recunoasterea constienta a unui stimul ce actioneaza asupra organismului se numeste senzatie. Prin perceptie se intelege procesul de interpretare a senzatiei, de apreciere a caracterului senzatiei. Senzatia este un proces elementar, pe cand perceptia este un proces complex care reclama compararea, diferentierea si integrarea senzatiilor. Perceptia senzoriala si senzitiva presupune convertirea informatiilor purtate de stimulii din mediul extern si intern in informatii purtate de impulsuri nervoase precum si in interpretarea acestora. Prin stimul se intelege un factor fizico-chimic din mediul extern sau intern ale unui organism care, actionand la nivelul celulelor receptoare, provoaca modificari tranzitorii si propagabile ale starii acestora. Se caracterizeaza prin natura (electrica, mecanica, chimica, etc.), tipul variatiei (continua, alternativa, in impulsuri), intensitate, variatie in timp a intensitatii, durata de actiune, intindere spatiala, distributie temporala. Biosistemele obtin informatii referitoare la mediul extern, la starea si functionarea diferitelor subsisteme componente prin intermediul unor structuri specializate, numite analizor. Acestia reprezinta structuri complexe de receptie, transmisie, prelucrare si interpretare a informatiei senzoriale.
1.2.2 Functia de cunoastere
Functia de cunoastere consta in a planifica si initia actiunile masinii, luand in considerare informatia asigurata de perceptie. Cunoasterea se refera la luarea unor decizii privind actiunile pe care le va intreprinde masina. In orice moment de timp subsistemul de cunoastere se afla in fata unei multitudini de viitoare posibile stadii ale masinii. Prin aceasta functie se alege acea evolutie a masinii care sa asigure avantaje pe termen lung (exprimate variat, ca si cheltuieli minime de material, resurse, energie, risc minim de defectare etc.)
Termenul "cunoastere" este utilizat numai pentru acele subsisteme ale masinii care pot lua decizii in conditii variate si incerte. Un bun subsistem de cunoastere este capabil sa invete din propria experienta si astfel sa-si modifice comportarea privind luarea deciziilor.
Putem privi in continuare o analogie a unei masini inteligente cu cea a unui biosistem uman.
Calculatorul are cinci componente hard fundamentale: unitate logica aritmetica, unitate de control, memorie si echipamentele de intrare si iesire. Aceasta structura este similara cu cea a creierului si a sistemului senzorial uman (fig. 4).
Ochii au rolul echipamentelor de intrare, corzile vocale pe cel al dispozitivelor de iesire iar sistemul nervos central asigura rolul de control, memorie si calcule logice. Desi creierul este structurat in acelasi fel ca si un calculator, el este mult mai lent (computerele opereaza cu viteze de 1 milion de ori mai mari). Pe de alta parte, desi creierul are o viteza mai mica, el proceseaza informatiile simultan, in paralel, pe cand majoritatea calculatoarelor indeplinesc functiile secvential, in serie.
In tabelul 1 sunt prezentate comparativ si alte caracteristici ale creierului si computerului.
De remarcat ca printre caracteristicile specifice numai creierului se afla perceptia, inventivitatea, gandirea abstracta, intelepciunea, flexibilitatea, gandirea asociativa, creativa si adaptiva. Calculatoarele sunt, in schimb, mai rapide si mai exacte.
1.2.3 Functia de executie
Functia de executie consta in a initia, controla, desfasura si incheia actiunile masinii, pe baza instructiunilor primite de la cunoastere si de la perceptie. Actiunile masinii constituieinteractiunea masinii cu mediul sau. Elementele principale din structura subsistemului de executie sunt actuatorii.
Desi actuatorii specifici aplicatiilor din mecatronica se realizeaza intr-o mare varietate functionala si constructiva, in general au caracteristica urmatoarea structura (fig. 5):
Conversia energiei de intrare in energie utila de iesire si caldura disipata se realizeaza prin intermediul campurilor electrice, magnetice, ca urmare a unor fenomene fizice: fenomenul piezoelectric, fenomenul magnetostrictiv, fenomenul de memorare a formei, ca urmare a dilatarii corpurilor la cresterea temperaturii, a schimbarilor de faza, a efectului electro-reologic, electrohidrodinamic, de diamagnetism.
Mecanismul actuatorului transforma, amplifica si transmite miscarea facand acordul cu parametrii specifici scopului tehnologic.
Actuatorii utilizati in mecatronica pot fi conceputi ca si actuatori liniari sau rotativi, avand cursa limitata sau teoretic nelimitata, cu un element activ sau cu mai multe elemente active in structura.
Actionarea propriu-zisa este obtinuta pe trei cai distincte, prezentate in fig (6).
Interactiunea campurilor magnetice, a curentului electric cu campuri magnetice precum si interactiunea sarcinilor electrice permit materializarea unor actuatori care au cursa teoretic nelimitata (micromotoare de curent continuu, micromotoare de curent alternativ asincrone si sincrone - in special cu rotor pe baza de magneti permanenti, micromotoare electrostatice), sau limitata (micromotoare liniare de curent continuu, microelectromagneti).
In functie de semnalul de intrare folosit pentru deformarea controlata a elementului activ, actuatorii din aceasta categorie se impart, la randul lor in:
· actuatori comandati termic (prin intermediul unui flux de caldura):
- actuatori pe baza de bimetale;
- actuatori pe baza de aliaje cu memoria formei;
· actuatori comandati electric (prin intermediul intensitatii campului electric):
- actuatori piezoelectrici, cu elemente active din piezocristale, piezoceramici sau piezopolimeri;
- actuatori electroreologici;
· actuatori comandati magnetic (prin intermediul inductiei campului magnetic):
- actuatori magnetostrictivi;
- actuatori pe baza de ferofluide;
· actuatori comandati optic ( optoelectric sau optotermic ):
- actuatori termo- / electro - fotostrictivi;
- actuatori piro - piezoelectrici;
· actuatori comandati chimic:
- muschi artificiali;
alte tipuri de actuatori, bazati pe alte fenomene fizice.
Actuatorii specifici aplicatiilor din mecatronica completeaza gama de elemente de executie utilizate curent in constructia de aparate sau de masini, si anume servomotoarele de curent continuu, motoarele pas cu pas, motoarele electrice sincrone sau asincrone, elementele de executie pneumatice, hidraulice, electro- hidraulice, s.a.m.d. Diversitatea fenomenelor fizice care stau la baza materializarii constructive a actuatorilor prezentati mai sus deschide noi orizonturi in cercetarile privind proiectarea, realizarea si utilizarea acestora si stimuleaza luarea in considerare a noi principii fizice si cautarea a noi materiale cu proprietati deosebite prin intermediul carora sa se raspunda cerintelor de actionare din domeniul mecatronicii.
Prin analogie cu locomotia in lumea vie si sistemele tehnice pot sa se deplaseze intr-un singur mediu sau la limita de separare dintre doua medii. Astfel sistemele mobile se pot deplasa:
- prin tarare, imitand miscarile serpilor, ramei, viermilor etc.;
- prin pasire (de regula, avand 2, 4 sau 6 picioare);
- prin sarituri repetate (avand un picior);
- prin intermediul rotilor (de regula, cu 2, 3 sau 4 roti);
- pe senile;
- pe baza unor solutii hibride (roti si picioare sau roti si senile).
