Bajo el alero del Nodo de Internacionalización de la Facultad de Ingeniería, el pasado 2 de agosto, a través de la modalidad online, la académica de la Universidad de Arizona, Nathalie Risso, expuso respecto al Robust Model Predictive Control for Cyber-physical Systems.
Desde Estados Unidos, la profesora asistente del Departamento de Ingeniería Geológica y Minería, presentó los avances del modelo de Control Predictivo Robusto para Sistemas Ciberfísicos. Entre los temas abordados, se consideró la estructura que compone este modelo, por qué se originó y de dónde vienen las incertidumbres asociadas a este, inspirado inicialmente por los carros de fórmula uno, los vehículos autónomos, los drones, entre otros.
Se explicaron métodos que vienen de la teoría básica del control, que son una extensión matemática para determinar ciertas propiedades de los sistemas, cuyas ecuaciones permiten sacar conclusiones y diseñar condiciones de interés, tales como seguridad y rendimiento. Además, se observaron algunos resultados, y cómo la tecnología e investigación pueden aplicarse en la actualidad.
Según la académica, el concepto es relativamente nuevo, y se define como la integración de los sistemas que requieren computación (cálculo digital, comunicaciones y control de elementos físicos). La gran diferencia con los sistemas dinámico-clásicos, es que existe una fuerte interacción entre el componente físico y el componente de software, y estos no se pueden separar ni aproximar demasiado, porque la esencia del sistema se pierde.
“Una aplicación interesante que conseguimos implementar en la Universidad de Arizona, es la minería en la operación espacial. Este proyecto de la NASA tiene por objetivo diseñar, construir y probar prototipos de escala completa robótica, que nos permitan excavar la superficie de la luna en busca de agua, lo que requiere de gran precisión”, agregó Nathalie.
Respecto a los desafíos pendientes, estos se guardan relación con la representación de conjuntos; que varía en su complejidad, la caracterización/optimización de comportamiento; que conecta la teoría de control con la inteligencia artificial más similar, desarrollar herramientas de simulación integral conocidas por los ingenieros, y trabajar en algoritmos de optimización que sean cada vez más eficientes y se puedan implementar en la realidad.
Es importante destacar que la académica Risso, puso a disposición su investigación para las y los estudiantes de Ingeniería que quieran profundizar en este modelo, mencionando la colaboración para proyectos futuros o tesis en conjunto entre la Universidad del Bío-Bío y la Universidad de Arizona.
Finalmente, el Director del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Dr. Jaime Rohten Carrasco, agradeció la claridad de la presentación, que contó con numerosos asistentes de la comunidad universitaria.
