Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

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Pautas de referencia para el desarrollo del impuesto especial sobre el uso de inteligencia artificial y robótica en México

Kharem Deyanira Omaña Pérez (2023, [Otro, Trabajo de grado, maestría])

Las tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la robótica, representan un reto para los sistemas tributarios actuales, múltiples líneas de investigación señalan la necesidad de gravar la robótica con la finalidad de compensar el detrimento que ésta genera en la sociedad por el desplazamiento laboral. Este artículo tiene la finalidad de analizar los

elementos necesarios para el desarrollo de un impuesto especial sobre el uso de inteligencia artificial y robótica en México. Es importante mencionar que para desarrollar las ideas que sustentan este estudio se hizo uso de la metodología de investigación documental y analítica, la metodología del derecho comparado, con apoyo del método inductivo y deductivo. Derivado de lo anterior podemos encontrar que nuestro país tiene un contexto histórico, cultural y económico

particular donde es necesario aplicar un impuesto a los robots con la finalidad de situar a México en la economía del conocimiento. Sin embargo, dicha medida genera diversas dificultades jurídicas que serán expuestas para generar certeza sobre la legalidad de establecer el gravamen que se propone. Finalmente, se concluye que este fenómeno

requiere de acciones inmediatas no solo en el ámbito jurídico sino en la implementación de políticas públicas por parte del Estado con el objeto de generar bienestar social en la población y abrazar el fenómeno de las tecnologías como la inteligencia artificial y la robótica.

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“Mexico half way of making”: Carlos Chávez and the foundation of the National Institute of Fine Arts (INBA) (1945-1947)

Ana Garduño (2023, [Artículo, Artículo])

I am focusing on the interaction between a cultural agent, Carlos Chávez, and the government elite, related to the circumstances of the enunciation of a public and official organism, INBA (The National Institute of Fine Arts), because I assume that political relations are fundamental to understand a process that endorsed the official culture as an appendage of politics. In spite of its relevance, this subject has not been studied. Based on archival documentation (at the National Archive of Mexico and the archive of INBA) I am examining the cultural policies derived from the foundation of INBA. Due to the current pandemic situation, it was not possible to consult other documental sources. I am formulating that the concept of “high culture” was at the core of a wider conflict between governmental interests and those of representative social actors, and I conclude that this obstacle would have conferred a major political and symbolical importance to the Institute, and consequently, would restrict its budget.

Carlos Chávez INBA Agentes culturales Políticas institucionales Centralización artística HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA Foundation of the National Institute of Fine Arts in Mexico (INBA), Cultural agents Institutional policies Artistic centralization

La inteligencia artificial y sus modelos de redes neuronales

Alejandro E. Rodríguez-Sánchez (2024, [Artículo, Artículo])

Este artículo revisa qué son los modelos en la inteligencia artificial (IA), con especial énfasis en las redes neuronales artificiales y su capacidad para simular y predecir fenómenos complejos. Ejemplifica la aplicación multidisciplinaria de la IA en campos como la astronomía, destacando la imagen del primer agujero negro, y en biología molecular, con los avances de AlphaFold. Se resalta la necesidad de entender los modelos de IA más allá de su función técnica, subrayando su contribución al progreso científico. Concluye que la IA, a través de sus modelos, desempeña un papel crucial en el estudio de las regularidades de la naturaleza y de la sociedad.

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REAL TIME EMBBEDED RGB-D SLAM USING CNNS FOR DEPTH ESTIMATION AND FEATURE EXTRACTION

Marcos Renato Rocha Hernández (2023, [Tesis de maestría])

"A robust and efficient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system is essential for intelligent mobile robots to work in unknown environments. For visual SLAM algorithms, though the theoretical framework has been well established for most aspects, feature extraction and association is still empirically de signed in most cases, and can be vulnerable in complex environments. Also, most of the most robust SLAM algorithms rely on special devices like a stereo camera or depth sensors, which can be expensive and give more complexity to the system, that is why monocular depth estimation is an essential task in the computer vision community. This work shows that feature extraction and depth estimation using a monocular camera with deep convolutional neural networks (CNNs) can be incorporated into a modern SLAM framework. The proposed SLAM system utilizes two CNNs, one to detect keypoints in each im age frame, and to give not only keypoint descriptors, but also a global descriptor of the whole image and the second one to make depth estimations from a single image frame, all using only a monocular camera."

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Reflexiones sobre las causas que limitan el uso de humedales de tratamiento en México

ARMANDO RIVAS HERNANDEZ (2021, [Artículo])

DOI: doi.org/10.24850/b-imta-perspectivas-2021-09

Los humedales de tratamiento son sistemas de tratamiento de aguas residuales que, al emular los procesos de depuración existentes en los humedales naturales, disminuyen la carga contaminante presente en el agua a partir de un cuidadoso diseño ingenieril y una meticulosa construcción. Su uso se ha incrementado durante los últimos 20 años en todo el mundo, debido principalmente a que proporcionan un tratamiento económico, a que su mantenimiento es fácil, su operación sencilla y, sobre todo, son amables con el medio ambiente. En México constituyen el 8% de la infraestructura de tratamiento y su uso va en aumento (Conagua, 2019). Este tipo de humedales encuentran aplicación a nivel familiar, en unidades habitacionales, en zonas rurales y en ciudades medianas con espacio suficiente para su implementación, pues su principal limitante es la disponibilidad de terreno. Consisten en estanques poco profundos que contienen especies vegetales, las cuales realizan la depuración junto con los microorganismos en el agua.

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Algunos aspectos interesantes de sistemas de humedales a escala de laboratorio y de banco en México

Petia Mijaylova Nacheva (2013, [Artículo])

Los países con economías emergentes como México, tanto desde el punto de vista económico como tecnológico encaran problemas de disposición de aguas residuales no tratadas o pobremente tratadas. Los humedales artificiales (HA) o construidos (HC) pueden representar una opción para sus comunidades rurales ya que integran procesos físicos, químicos y biológicos logrando la remoción de contaminantes presentes en las aguas residuales, pudiéndose utilizar una vez tratadas para uso agrícola o industrial. Se realizaron experimentos con reactores a escala de laboratorio y de banco para evaluar el papel que juegan las plantas acuáticas (Phragmites australis, Typha latifolia, Thalia geniculata) en la remoción de contaminantes medidos como demanda química de oxígeno soluble (DQOsoluble), conductividad eléctrica (EC), nitrógeno (N) y evaluando también potenciales de oxidación-reducción o redox (Eh), RA1,2, empleando controles sin macrofitas, RAa,b, todos empacados con escoria volcánica (i.e., tezontle en Náhuatl, la lengua azteca) con capas de diferentes granulometrías.

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Un gen para ti, un gen para mí: flujo genético entre parientes silvestres y plantas domesticadas

Mauricio Heredia Pech MARIANA CHAVEZ PESQUEIRA (2023, [Artículo])

El flujo genético se refiere al movimiento de genes entre individuos o poblaciones. En ocasiones puede darse también entre especies cercanamente emparentadas, como en el caso de las plantas domesticadas y sus parientes silvestres. Los parientes silvestres son de gran importancia para la seguridad alimentaria debido a su gran diversidad genética, que los convierte en una reserva natural de genes. Las consecuencias del flujo genético silvestre-domesticado dependerán de la intensidad y dirección en la que se muevan los genes, siendo la preocupación principal el riesgo que puede existir para el mantenimiento de la diversidad genética de los parientes silvestres.

CONSERVACION DISPERSION DIVERSIDAD GENETICA FUERZA EVOLUTIVA SELECCION ARTIFICIAL BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Inheritance of resistance to Fusarium verticillioides ear rot in maize inbred lines of southern, West and Central Africa origin

Abebe Menkir Cosmos Magorokosho Maryke Labuschagne (2022, [Artículo])

Ear-Rotting Fungi Artificial Inoculation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE FUSARIUM PEST RESISTANCE BREEDING PROGRAMMES FUMONISINS

Neural network assisted composition for piano in jazz

Ismael Medina Muñoz (2023, [Tesis de maestría])

Artificial Intelligence has taken an important role in activities that were once considered exclusively human. Generative AI is a vibrant area of research, with increasing interest in application fields related to the arts. The recent plethora of innovations in fields like visual arts and natural language processing, which are able to engage in dialogue with users, are just two examples of commercial applications that are driving innovation research for big tech giants. It would not be untrue to say that these innovations are shaping mankind’s development.

Music is an investigative field that presents a challenge. Musical theory itself is challenging for humans, and music is as diverse and rich as the cultures in which it has evolved. This research and proposal is intended as a novel approach to creating a generative artificial intelligence that assists in piano composition for jazz tunes. This genre was selected because of the challenge that its richness and complexity for musical execution and interpretation pose.

By using a Recurrent Neural Net to create new sequences of n-notes from an initial n-note set and using a probabilistic approach to set the duration of each note in the produced n-notes set, the generative artificial intelligence described in this document is the piano composer assistant for jazz tunes.

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