Fondements de base sur la robotique, Intelligence artificielle.

DESARROLLO DEL TALLER DE TECNOLOGIA
FUNDAMENTOS BASICOS SOBRE LA ROBOTICA
1. ETIMOLOGIA DE LA ROBOTICA
El gran público conoció la palabra robotic a través de la obra R.U.R. (Rossum’s Common Robots) del dramaturgo checo KarelČapek , que se estrenó en 1921. 2 La palabra se escribía como “robotnik”.
Cependant, no fue este autor Čapek quien inventó la palabra. En una breve carta escrita a la editorial del Diccionario Oxford, atribuye a su hermano Josef la creación del término. En un artículo publicado en la revista checa Lidovénoviny en 1933, explicó que originalmente los quiso llamar laboři (del latín labor, trabajo). Cependant, no le gustaba la palabra y pidió consejo a su hermano Josef, que le sugirió “roboti”. La palabra robota significa literalmente trabajo labor y figuradamente “travail acharné” en tchèque et dans de nombreuses langues slaves, traditionnellement robota désignait la période de travail qu'un serf devait accorder à son seigneur, généralement 6 mois de l'année. La servitude a été interdite en 1848 en Bohême , donc lorsque Čapek a écrit R.U.R., l'utilisation du terme robota s'était déjà étendue à plusieurs types de travail, mais le sens obsolète de “servitude” continuait d'être reconnu.
Le mot robotique , utilisé pour décrire ce domaine d'étude, a été inventé par l'écrivain de science-fiction Isaac Asimov. La robotique concentre 6 domaines d'étude: La mécanique, la gestion automatique, l'électronique, l'informatique, et la physique et les mathématiques comme sciences fondamentales.
2. ORIGINE ET DÉVELOPPEMENT DE LA ROBOTIQUE
Le mot robot a été utilisé pour la première fois en 1921, lorsque l'écrivain tchèque Karel Capek (1890 – 1938) présente au théâtre national de Prague son œuvre Rossum’s Universal Robotic (R.U.R.). Son origine vient du mot slave robota, qui se réfère au travail effectué de manière forcée.
Dans le but de concevoir une machine flexible, adaptable à l'environnement et facile à utiliser, George Devol, pionnier de la Robotique Industrielle, a breveté en 1948, un manipulateur programmable qui fut le germe du robot industriel.
En 1948 R.C. Goertz du Argonne National Laboratory a développé, dans le but de manipuler des éléments radioactifs sans risque pour l'opérateur, le premier télémanipulateur. Celui-ci consistait en un dispositif mécanique maître-esclave. Le manipulateur maître, reproduisait fidèlement les mouvements de celui-ci. L'opérateur, en plus de pouvoir observer à travers un épais verre le résultat de ses actions, sentait à travers le dispositif maître, les forces que l'esclave exerçait sur l'environnement.
Des années plus tard, en 1954, Goertz utilisa la technologie électronique et le servocommande en substituant la transmission mécanique par électrique et développa ainsi le premier télémanipulateur avec servocommande bilatérale. Un autre des pionniers de la télémanipulation fut Ralph Mosher, ingénieur chez Basic Electric qui en 1958 développa un dispositif nommé Useful-Man, consistant en deux bras mécaniques téléopérés via un maître de type exosquelette. Avec l'industrie nucléaire, a lo largo de los años sesenta la industria submarina comenzó a interesarse por el uso de los tele manipuladores.
A este interés se sumo la industria espacial en los años setenta.
La evolución de los tele manipuladores a lo largo de los últimos años no ha sido tan espectacular como la de los robots. Recluidos en un mercado selecto y limitado(industria nuclear, militar, espacial, and many others.) son en general desconocidos y comparativamente poco atendidos por los investiga- dores y usuarios de robots. Por su propia concepción, un tele manipulador precisa el mando continuo de un operador, y salvo por las aportaciones incorporadas con el concepto del control supervisado y la mejora de la tele presencia promovida hoy día por la realidad digital, ses capacités n'ont pas beaucoup changé par rapport à celles de leurs origines.
Le remplacement de l'opérateur par un programme informatique qui contrôlerait les mouvements du manipulateur a donné naissance au concept de robotique.
Le premier brevet d'un dispositif robotique a été demandé en mars 1954 par l'inventeur britannique C.W. Kenward. Ce brevet a été délivré au Royaume-Uni en 1957, cependant, c'est George C. Devol, ingénieur américain, inventeur et auteur de plusieurs brevets, il a jeté les bases de la robotique industrielle moderne. En 1954, Devol a conçu le concept d'un dispositif de transfert d'articles programmable, qui a été breveté aux États-Unis en 1961.
En 1956, Joseph F. Engelberger, director de ingeniería de la división aeroespacial de la empresa Manning Maxwell y Moore en Stanford, Conneticut. Juntos Devol y Engelberger comenzaron a trabajar en la utilización industrial de sus maquinas, fundando la ConsolidatedControlsCorporation, que más tarde se convierte en Unimation(Universal Automation), e instalando su primera maquinaUnimate (1960), en la fabrica de General Motors de Trenton, Nueva Jersey, en una aplicación de fundición por inyección.
Otras grandes empresas como AMF, emprendieron la construcción de maquinas similares (Versatran- 1963.
En 1968 J.F. Engelberger visito Japón y poco más tarde se firmaron acuerdos con Kawasaki para la construcción de robots tipo Unimate. El crecimiento de la robótica en Japón aventaja en breve a los Estados Unidos gracias a Nissan, que formo la primera asociación robótica del mundo, la Asociación de Robótica industrial de Japón (JIRA) en 1972. Dos años mas tarde se formo el Instituto de Robótica de América (RIA), que en 1984 cambio su nombre por el de Asociación de Industrias Robóticas, manteniendo las mismas siglas (RIA.
Por su parte Europa tuvo un despertar más tardío. En 1973 la firma sueca ASEA construyo el primer robot con accionamiento totalmente eléctrico, en 1980 se fundo la Federación Internacional de Robótica con sede en Estocolmo Suecia.
La configuración de los primeros robots respondía a las denominadas configuraciones esférica y antropomórfica, de uso especialmente valido para la manipulación. En 1982, le professeur Makino de l'Université Yamanashi au Japon, développe le concept de robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) qui cherche un robot avec un nombre réduit de degrés de liberté (trois ou quatre), un coût limité et une configuration orientée vers l'assemblage de pièces.
La définition du robot industriel, comme une machine qui peut effectuer un nombre divers de travaux, automatiquement, par une programmation préalable, n'est pas valide, car il existe de nombreuses machines à commande numérique qui remplissent ces exigences. Une particularité des robots est leur structure de bras mécanique et une autre leur adaptabilité à différents préhenseurs ou outils. Une autre caractéristique spécifique du robot, est la possibilité d'exécuter des travaux complètement différents et, même, prendre des décisions en fonction des informations provenant du monde extérieur, au moyen du programme opérationnel adéquat dans son système informatique.
On peut distinguer cinq phases importantes dans le développement de la robotique industrielle:
1. Le laboratoire ARGONNE conçoit, en 1950, des manipulateurs maître-esclave pour manipuler des matériaux radioactifs.
2. Unimation, fondée en 1958 par Engelberger et aujourd'hui absorbée par Westinghouse, réalise les premiers projets de robots au début des années soixante de notre siècle, installant le premier en 1961 et par la suite, en 1967, un ensemble d'entre eux dans une usine de General Motors. Trois ans plus tard, l'implantation des robots commence en Europe, particulièrement dans le domaine de la fabrication automobile. Japón comienza a implementar esta tecnología hasta 1968.
trois. Los laboratorios de la Universidad de Stanford y del MIT acometen, en 1970, la tarea de controlar un robot mediante computador.
quatre. En el año de 1975, la aplicación del microprocesador, transforma la imagen y las características del robotic, hasta entonces grande y costoso.
5. A partir de 1980, el fuerte impulso en la investigación, por parte de las empresas fabricantes de robots, otros auxiliares y diversos departamentos de Universidades de todo el mundo, sobre la informática aplicada y la experimentación de los sensores, cada vez mas perfeccionados, potencian la configuración del robot inteligente capaz de adaptarse al ambiente y tomar decisiones en tiempo actual, adecuarlas para cada situación.
En esta fase que dura desde 1975 hasta 1980, la conjunción de los efectos de la revolución de la Microelectrónica y la revitalización de las empresas automovilísticas, produjo un crecimiento acumulativo del parque de robots, cercano al 25%.
La evolución de los robots industriales desde sus principios ha sido vertiginosa. En poco mas de 30 años las investigaciones y desarrollos sobre robótica industrial han permitido que los robots tomen posiciones en casi todas las áreas productivas y tipos de industria. En pequeñas grandes fabricas, los robots pueden sustituir al hombre en aquellas áreas repetitivas y hostiles, adaptándose inmediatamente a los cambios de producción solicitados por la demanda variable.
trois. DEFINICIONES DE ROBOTICA
La robótica es una ciencia rama de la tecnología, que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano que requieren del uso de inteligencia. Las ciencias y tecnologías de las que deriva podrían ser: el álgebra, los autómatas programables, las máquinas de estados, la mecánica la informática.
La robótica es la rama de la tecnología que se dedica al diseño, construcción, operación, disposición estructural, manufactura y aplicación de los robots La robótica combina diversas disciplinas como son: la mecánica , l'électronique , l'informatique , Intelligence artificielle , la ingeniería de control y la física Otras áreas importantes en robótica son el álgebra , los autómatas programables y las máquinas de estados
La robótica es la ciencia y la técnica que está involucrada en el diseño, la fabricación y la utilización de robots Un robotic es, por otra parte, una máquina que puede programarse para que interactúe con objetos y lograr que imite, en cierta forma, el comportamiento humano animal.
quatre. IMPACTO DE LA ROBOTICA
El ser humano desde sus inicios a buscado la manera de adaptarse y modificar su estilo de vida, desde las condiciones más difíciles ha surgido la manera de facilitar la condición de vida humana, de mejorar su calidad y de facilitar maneras productivas de trabajos que reduzcan el esfuerzo físico del hombre en sus tareas cotidianas. La robótica, Selon ce qui est décrit, c'est la science qui étudie la conception et la construction de machines intelligentes, C'est un ensemble de connaissances théoriques et pratiques qui permettent de développer la pensée de réaliser et d'automatiser des systèmes basés sur des structures poly-articulées. Ces machines sont fabriquées avec une certaine capacité intellectuelle et sont destinées à la production industrielle pour remplacer la participation réelle de l'être humain dans certaines tâches. De manière impressionnante, les systèmes robotiques sont capables de recevoir des informations, de comprendre leurs fonctions et de les exécuter avec précision.
Rien ne naît de rien, Des questions surgissent pour comprendre ce concept révolutionnaire qui est apparu dans la vie de l'être humain. Para comprender este avance de la ciencia y de la alta tecnología, il est nécessaire de remonter à ses origines. Le terme Robot, est un mot tchécoslovaque dont la signification est 'travailleur serviteur', il est apparu avec l'œuvre 'Les Robots Universels de Rossum' de Karel Čapek. Depuis l'époque grecque ancienne, on a tenté de créer des dispositifs ayant un mouvement infini et qui n'auraient pas besoin d'être contrôlés par les humains. Pour les XVIIe et XVIIIe siècles, Jacques de Vaucanson, a construit les automates humanoïdes appelés fabriqués avec des mécanismes d'horlogerie. L'évolution continue entre débats, incertitude et efforts constants.
5. LOIS DE LA ROBOTIQUE
Dans la science-fiction, les trois lois de la robotique sont un ensemble de règles écrites par Isaac Asimov , que la mayoría de los robots de sus novelas y cuentos están diseñados para cumplir. En ese universo, las leyes son “formulaciones matemáticas impresas en los senderos positrónicos del cerebro” de los robots (líneas de código del programa de funcionamiento del robotic guardadas en la ROM del mismo). Aparecidas por primera vez en el relato Runaround ( 1942 ), establecen lo siguiente:
1. Un robotic no puede hacer daño a un ser humano , par inaction, permettre qu'un être humain souffre de dommages.
2. Un robotic debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entrasen en conflicto con la Primera Ley.
trois. Un robot doit protéger sa propre existence dans la mesure où cette protection n'entre pas en conflit avec la Première et la Deuxième Loi. 1
Cette rédaction des lois est la manière conventionnelle dont les humains dans les histoires les énoncent; leur forme réelle serait celle d'une série d'instructions équivalentes et beaucoup plus complexes dans le cerveau du robot.
Asimov attribue les trois Lois à John W.. Campbell , qui les aurait rédigées lors d'une conversation tenue le 23 décembre 1940. Cependant, Campbell soutient qu'Asimov les avait déjà pensées, et qu'ils les ont simplement exprimées tous les deux d'une manière plus formelle.
Les trois lois apparaissent dans un grand nombre d'histoires d'Asimov, puisqu'elles apparaissent dans toute sa série des robots, así como en varias historias relacionadas, y la serie de novelas protagonizadas por LuckyStarr También han sido utilizadas por otros autores cuando han trabajado en el universo de ficción de Asimov, y son frecuentes las referencias a ellas en otras obras, tanto de ciencia ficción como de otros géneros.
6. LA ROBOTICA EN LA ACTUALIDAD
Actuellement, los robots comerciales e industriales son ampliamente utilizados, y realizan tareas de forma más exacta más barata que los humanos. También se les utiliza en trabajos demasiado sucios, peligrosos tediosos para los humanos. Los robots son muy utilizados en plantas de manufactura, montaje y embalaje, en transporte, en exploraciones en la Tierra y en el espacio, cirugía, armamento, recherche dans les laboratoires et dans la production de masse de biens industriels de consommation.
D'autres applications incluent le nettoyage des déchets toxiques, exploitation minière, recherche et secours de personnes et localisation de mines terrestres.
Il existe un grand espoir, surtout au Japon , que les soins à domicile pour la population âgée puissent être assurés par des robots.
Les robots semblent devenir moins chers et plus petits, une tendance liée à la miniaturisation des composants électroniques utilisés pour les contrôler. De plus, beaucoup de robots sont conçus dans des simulateurs bien avant d'être construits et d'interagir avec des environnements physiques réels. Un bon exemple de ceci est l'équipe Spiritual Machine, 12 un equipo de 5 robots desarrollado totalmente en un ambiente virtual para jugar al fútbol en la liga mundial de la F.I.R.A.
Además de los campos mencionados, hay modelos trabajando en el sector educativo, servicios (par exemple, en lugar de recepcionistas humanos 14 vigilancia) y tareas de búsqueda y rescate.
Actuellement, los robots comerciales e industriales son ampliamente utilizados, y realizan tareas de forma más exacta más barata que los humanos. También se les utiliza en trabajos demasiado sucios, peligrosos tediosos para los humanos. Los robots son muy utilizados en plantas de manufactura, montaje y embalaje, en transporte, en exploraciones en la Tierra y en el espacio, cirugía, armamento, recherche dans les laboratoires et dans la production de masse de biens industriels de consommation.
D'autres applications incluent le nettoyage des déchets toxiques, exploitation minière, recherche et secours de personnes et localisation de mines terrestres.
Il existe un grand espoir, especialmente en JAPÓN, que el cuidado del hogar para la población de edad avanzada pueda ser desempeñadoo por robots.
Les robots semblent devenir moins chers et plus petits, une tendance liée à la miniaturisation des composants électroniques utilisés pour les contrôler. De plus, muchos robots son diseñados ensimuladores mucho antes de construirse y de que interactúen con ambientes físicos reales. Un buen ejemplo de esto es el equipo Non secular Machine, un equipo de 5 robots desarrollado totalmente en un ambiente virtual para jugar al fútbol en la liga mundial
Además de los campos mencionados, hay modelos trabajando en el sector educativo, servicios (par exemple, en lugar de recepcionistas humanos vigilancia) y tareas de búsqueda y rescate.
7. CRONOLOGIA DE LA ROBOTICA
La que a continuación se presenta es la clasificación más común:
1ª Generación.
2ª Generación.
Robots de aprendizaje. Repiten una secuencia de movimientos que ha sido ejecutada previamente por un operador humano. La façon de le faire est via un dispositif mécanique. L'opérateur effectue les mouvements requis tandis que le robot le suit et les mémorise.
3ᵉ génération.
Robots avec contrôle sensoriel. Le contrôleur est un ordinateur qui exécute les ordres d'un programme et les envoie au manipulateur pour qu'il effectue les mouvements nécessaires.
4ᵉ génération.
robots intelligents. Ils sont similaires aux précédents, mais possèdent en plus des capteurs qui envoient des informations à l'ordinateur de gestion sur l'état du processus. Cela permet une prise de décision intelligente et le contrôle du processus en temps réel.
8. ÉTIMOLOGIE DES ROBOTS
Le mot cybernétique provient du grec Κυβερνήτης (kybernetes) et signifie “art de piloter un navire”, bien que Platon l'ait utilisé dans La République avec le sens de “art de diriger les hommes” “art de gouverner”. Éste es un término genérico antiguo pero aún usado para muchas áreas que están incrementando su especialización bajo títulos como: sistemas adaptativos, intelligence artificielle, sistemas complejos, teoría de complejidad, sistemas de control, aprendizaje organizacional, teoría de sistemas matemáticos, systèmes d’aide à la décision, dynamique des systèmes, théorie de l’information, recherche opérationnelle, simulation et ingénierie des systèmes.
9. DÉFINITIONS DES ROBOTS
Un robotique , est un agent artificiel mécanique numérique. C’est une machine utilisée pour effectuer un travail automatiquement et qui est contrôlée par un ordinateur. Bien que le mot 'robotique' puisse être utilisé pour des agents physiques et des agents virtuels de logiciel programmé , ces derniers sont appelés ” bots ” pour les différencier des autres.
Un robot est une machine programmable capable de manipuler des objets et d’effectuer des opérations qui auparavant ne pouvaient être réalisées que par des êtres humains. La robotique peut être à la fois un mécanisme électromécanique physique et un système logiciel virtuel. Les deux coïncident en donnant la sensation de disposer de capacités de réflexion et de résolution, bien qu'en réalité, ils se limitent à exécuter les ordres dictés par les personnes.
Un robot est une entité mécanique artificielle virtuelle. En pratique, il s'agit normalement d'un système électromécanique qui, par son apparence, ses mouvements, donne la sensation d'avoir un but propre. L'indépendance créée dans ses mouvements fait que ses actions sont la raison d'une étude raisonnable et approfondie dans le domaine de la science et de la technologie. Le mot robotic peut se référer à la fois à des mécanismes physiques et à des systèmes virtuels de logiciels programmés, bien qu'il soit généralement fait référence aux seconds avec le terme de bots.
10. CLASSIFICATION ET TYPES DE ROBOTS
TYPES DE ROBOTS
1.- Robots en mode lecture, qui régénèrent une séquence d'instructions enregistrées, comme un robot utilisé pour le revêtement par pulvérisation ou le soudage à l'arc. Ces robots ont communément une gestion en boucle ouverte.
2.- Robots contrôlés par des capteurs, ceux-ci ont une gestion en boucle fermée des mouvements manipulés, et prennent des décisions basées sur les données obtenues par les capteurs.
3.- Robots contrôlés par la vision, où les robots peuvent manipuler un objet en utilisant des informations provenant d'un système de vision.
4.- Robots contrôlés de manière adaptative, où les robots peuvent reprogrammer automatiquement leurs actions sur la base des données obtenues par les capteurs.
5.- Robots dotés d'intelligence artificielle, donde las robots utilizan las técnicas de inteligencia artificial para hacer sus propias decisiones y resolver problemas.
6.- Los robots médicosson,principalement,prótesis para disminuidosfísicos que se adaptan al cuerpo y están dotados de potentes sistemas de mando. Con ellos se logra igualar al cuerpo con precisión los movimientos y funciones de los órganos extremidades que suplen.
7.- Los androides son robots que se parecen y actúan como seres humanos. Los robots de hoy en día vienen en todas las formas y tamaños, pero a excepción de los que aparecen en las ferias y espectáculos, no se parecen a las personas y por tanto no son androides. Actuellement, los androides reales sólo existen en la imaginación y en las películas de ficción.
eight.- Los robots móviles.- Están provistos de patas, ruedas u orugas que los capacitan para desplazarse de acuerdo su programación. Elaboran la información que reciben a través de sus propios sistemas de sensores y se emplean en determinado tipo de instalaciones industriales, sobre todo para el transporte de mercancías en cadenas de producción y almacenes. Des robots de ce type sont également utilisés pour la recherche dans des lieux difficiles d'accès et très éloignés, comme c'est le cas de l'exploration spatiale et des recherches ou sauvetages sous-marins.
CLASSEMENT DES ROBOTS
ANDROÏDES
Los androides son robots que se parecen y actúan como seres humanos. Los robots de hoy en día vienen en todas las formas y tamaños, pero a excepción de los que aparecen en las ferias y espectáculos, no se parecen a las personas y por tanto no son androides. Actuellement, los androides reales sólo existen en la imaginación y en las películas de ficción.
MOBILES
Les robots mobiles sont équipés de pattes, ruedas u orugas que los capacitan para desplazarse de acuerdo su programación. Elaboran la información que reciben a través de sus propios sistemas de sensores y se emplean en determinado tipo de instalaciones industriales, sobre todo para el transporte de mercancías en cadenas de producción y almacenes. Des robots de ce type sont également utilisés pour la recherche dans des lieux difficiles d'accès et très éloignés, comme c'est le cas de l'exploration spatiale et des recherches ou sauvetages sous-marins.
ZOOMORPHES
Robots caractérisés principalement par leur système de locomotion qui imite divers êtres vivants. Les androïdes pourraient également être considérés comme des robots zoomorphes.
MÉDICAUX
Les robots médicaux sont, principalement, prothèses pour personnes handicapées qui s'adaptent au corps et sont dotées de puissants systèmes de commande. Avec eux, il est possible d'égaliser avec précision les mouvements et fonctions des organes ou des membres qu'ils remplacent.
INDUSTRIELS
Les robots industriels sont des dispositifs mécaniques et électroniques destinés à réaliser automatiquement certains processus de fabrication ou de manipulation. Ils sont actuellement les plus fréquents. Le Japon et les États-Unis dominent la fabrication et la consommation de robots industriels, le Japon étant le numéro un.
TÉLÉOPÉRATEURS
Il y en a beaucoup “des parents des robots” qui ne correspondent pas exactement à la définition précise. Un exemple est celui des téléopérateurs. Selon la façon dont on définit un robot, les téléopérateurs peuvent ne pas être classés comme des robots. Les téléopérateurs sont contrôlés à distance par un opérateur humain. Quand ils peuvent être considérés comme des robots, on les appelle “télérrobots”. Quelle que soit leur classe, les téléopérateurs sont généralement très sophistiqués et extrêmement utiles dans des environnements dangereux tels que les déchets chimiques et le désamorçage de bombes. Les robots téléopérateurs sont définis par la NASA comme:Dispositifs robotiques avec des bras manipulateurs et des capteurs ayant un certain degré de mobilité, contrôlés à distance par un opérateur humain de manière directe via un ordinateur.
HYBRIDES
Ces robots correspondent à ceux difficiles à classer dont la structure résulte d'une combinaison de celles exposées précédemment.
Il convient de dire que bien que la classification précédente soit la plus connue, il en existe une autre non moins importante où l'on prend davantage en compte la puissance du logiciel programmé dans le contrôleur, ce qui est déterminant pour l'utilité et la flexibilité du robotique dans les limites de la conception mécanique et de la capacité des capteurs.
Selon cette position, les robots ont été classés en fonction de:
– leur génération
– niveau du langage de programmation.
Ces classifications reflètent la puissance du logiciel dans le contrôleur, en explicite, l'interaction sophistiquée des capteurs. La génération d'un robot est déterminée par l'ordre historique des développements en robotique. Cinq générations sont normalement attribuées aux robots industriels. La troisième génération est utilisée dans l'industrie, la quatrième se développe dans les laboratoires de recherche, et la cinquième génération est en recherche.
onze. IMPACTO DE LA ROBOTICA
L'être humain depuis ses débuts a cherché le moyen de s'adapter et de modifier son style de vie, desde las condiciones más difíciles ha surgido la manera de facilitar la condición de vida humana, de mejorar su calidad y de facilitar maneras productivas de trabajos que reduzcan el esfuerzo físico del hombre en sus tareas cotidianas. La robótica, Selon ce qui est décrit, c'est la science qui étudie la conception et la construction de machines intelligentes, c'est un ensemble de connaissances théoriques et pratiques qui permettent de développer l'idée de réaliser et d'automatiser des systèmes basés sur des structures poly-articulées. Ces machines sont fabriquées avec une certaine capacité intellectuelle et sont destinées à la production industrielle pour remplacer la participation réelle de l'être humain dans certaines tâches. De manière impressionnante, les systèmes robotiques sont capables de recevoir des informations, de comprendre leurs fonctions et de les exécuter avec précision.
Rien ne naît de rien, Des questions surgissent pour comprendre ce concept révolutionnaire qui est apparu dans la vie de l'être humain. Para comprender este avance de la ciencia y de la alta tecnología, il est nécessaire de remonter à ses origines. Le terme Robot, est un mot tchécoslovaque dont la signification est 'travailleur serviteur', il est apparu avec l'œuvre 'Les Robots Universels de Rossum' de Karel Čapek. Depuis l'époque grecque ancienne, on a tenté de créer des dispositifs ayant un mouvement infini et qui n'auraient pas besoin d'être contrôlés par les humains. Pour les XVIIe et XVIIIe siècles, Jacques de Vaucanson, a construit les automates humanoïdes appelés fabriqués avec des mécanismes d'horlogerie. L'évolution continue entre débats, incertitude et efforts constants pour atteindre ce qui a plus tard été connu sous le nom d'intelligence artificielle.
12. GÉNÉRATIONS DE ROBOTS
PREMIÈRE GÉNÉRATION
Ils effectuent une tâche selon une série d'instructions préalablement programmées, qu'ils exécutent de manière séquentielle. Ce type de robots dispose de systèmes de contrôle en boucle ouverte, par conséquent, ils ne tiennent pas compte des variations pouvant se produire dans leur environnement.
DEUXIÈME GÉNÉRATION
Ce type tient compte des variations de l'environnement. Ils disposent de systèmes de gestion en boucle fermée, avec des capteurs leur permettant d'acquérir des informations sur le milieu dans lequel ils se trouvent et d'adapter leur action en conséquence.
TROISIÈME GÉNÉRATION
Ils possèdent la capacité de planification automatique des tâches; ce sont des robots adaptables à différents environnements, capables de se reprogrammer automatiquement, en fonction des données fournies par les capteurs.
Les recherches actuellement menées en robotique visent le développement de la quatrième génération de robots, qui vise à la création de systèmes capables de prendre des décisions et de résoudre des problèmes par eux-mêmes. C'est ce qu'on a appelé intelligence artificielle.
treize. NOUVELLES GÉNÉRATIONS DE ROBOTS
Du 27 octobre au trois novembre 2010, Kuka Robots présente à Ok 2010 Quantec, une nouvelle génération de robots. Avec une large gamme composée de quinze robots standards avec plusieurs options de montage, La série Quantec assure qu'il existe le robot adéquat pour chaque application et client spécifique. Pour la première fois, une seule famille de robots couvre complètement les modèles de charge utile de 90 à 300 kg avec des portées de 2 500 à 3 100 mm. L'automatisation est facilitée par la plus grande flexibilité dans la planification du système et la phase de conception, réduisant le travail de conception et avec une meilleure planification de la sécurité.
Les robots de la série Quantec, de Kuka, se caractérisent par un poids inférieur de 160 kg et un volume réduit de 25%, tout en maintenant la même portée et charge utile. Ils sont les plus compacts de leur catégorie, réduisant les besoins en espace et ouvrant de nouveaux champs pour des applications potentielles, même dans des espaces restreints. Ils permettent même la conception de cellules compactes dans la gamme de charge utile élevée.
Les composants les plus légers de la série Quantec permettent une meilleure performance, et même des temps de cycle plus courts, ainsi qu'une plus grande rigidité. La nouvelle série de robots impressionne par une grande répétabilité de précision et de posture de +/-- 0,06 mm.
Les robots de la série Quantec continuent de se caractériser par la qualité et la robustesse habituelles des produits Kuka. La série a été conçue sur la base d'un concept de pièces communes, avec seulement quatre variantes de moteurs et d'engrenages. Tous les modèles ont le même modèle pour le montage de la base, le même que celui de la série précédente, et une bride identique au niveau du poignet. Pour cette raison, la série Quantec est à 100 % compatible avec les conceptions existantes de cellules basées sur la série 2000. Le design de la série a minimisé les contours perturbateurs, et son poignet compact offre une meilleure accessibilité même dans des espaces restreints.
Kuka suit activement une approche à trois niveaux pour la protection de l'environnement: dans les processus internes au sein de l'entreprise elle-même, dans son portefeuille de produits, et dans l'automatisation intelligente de la séquence de production compétitive de technologies vertes, comme les cellules solaires, les véhicules utilisant de nouvelles sources d'énergie plus respectueuses de l'environnement.
La société s'est fixée pour objectif, dans la mesure du possible, une production durable avec le moindre impact possible sur les ressources naturelles de notre planète. Un exemple pratique: KUKA est le premier fabricant de robots au monde à utiliser de la peinture écologique et nautique pour ses systèmes de robot. Les économies annuelles d'énergie qui dépassent en moyenne 8 % par robot fabriqué ont été réalisées dans la production au cours des cinq dernières années. La cellule photovoltaïque sur les toits de l'usine fournit de l'électricité.
Avec le KR C4, une autre des nouveautés du salon, Kuka lance sur le marché un système de contrôle qui intègre le robot, mouvement, contrôle des séquences et des processus. Mais ce n'est pas tout. Encore plus important est le fait que le contrôleur de sécurité complet est parfaitement intégré dans le système de gestion du KR C4. C’est-à-dire, le KR C4 exécute toutes les tâches immédiatement.
Dans le nouveau système de contrôle, Kuka a renoncé à un matériel restrictif et l'a remplacé par des fonctions logicielles intelligentes. Par conséquent, le concept se caractérise par sa transparence absolue et sa future compatibilité. Les interfaces conventionnelles sont remplacées par un flux de données lié, permettant ainsi une communication directe entre les modules individuels de contrôle du KR C4.
Le concept du KR C4 fournit une base solide pour l'automatisation future. L'élimination systématique d'un matériel limité et son remplacement par des éléments d'usage courant, normes de l'industrie, comme 'multi-core'’ et technologie Ethernet, offrent un énorme potentiel en développement et performance. Basé sur ces technologies, les systèmes de bus basés sur Ethernet, comme ProfiNet Ethernet/IP, peuvent être intégrés facilement en tant que fonctions de logiciel programmé. De cette manière, le concept de KR C4 bénéficiera automatiquement des futurs progrès en développement et performance. Cette nouvelle approche, en appliquant les processus de management comme fonctions de logiciel programmé, réduit le nombre de modules matériels de 35 % et les connecteurs et câbles de 50 %.
Pour la première fois, Le contrôle complet de la sécurité est parfaitement intégré dans le système de contrôle du KR C4 sans matériel propre. Les fonctions de sécurité et les communications sont appliquées sur la base de protocoles Ethernet.
Le concept de sécurité dans le KR C4 se concentre sur l'utilisation de la technologie multi-core, De cette manière, le système à double canal nécessaire pour les applications de sécurité est assuré. De plus, le système offre bien plus qu'une simple surveillance des fonctions. En effet, ce concept permet d'influencer le mouvement et la vitesse du robot de manière sûre. La suppression des composants limitateurs matériels et la capacité d'expansion illimitée des interfaces de sécurité basées sur logiciel préparent le terrain pour l'application de nouveaux concepts révolutionnaires de sécurité dans l'automatisation. Particulièrement dans le domaine de la coopération entre l'humain et le robot, où à l'avenir de nouveaux capteurs seront utilisés. Lesquels nécessiteront en tout cas de nombreuses entrées et sorties. L'architecture du KR C4 donne à Kuka Roboter GmbH la flexibilité nécessaire pour les intégrer.
14. CARACTÉRISTIQUES DES ROBOTS
Les robots possèdent trois caractéristiques qui leur sont propres:
– planification
– apprentissage.
La capture de l'information sensorielle est fondamentale, surtout la reconnaissance des formes ou des objets, ce qui a donné un grand essor aux recherches sur la vision artificielle. Beaucoup des tâches qu'ils accomplissent impliquent un niveau élevé de complexité et de prise de décisions, activités qu'un automate ne peut pas réaliser, puisqu'elles supposent des principes d'action considérés comme “intelligents” c'est pourquoi ce domaine s'est constitué comme l'un des plus importants de l'IA (L'intelligence artificielle).
D'autre part, si nous comparons les robots aux humains, nous pouvons distinguer les caractéristiques suivantes:
- Les robots peuvent être plus forts, ce qui leur permet de soulever des poids considérables et d'appliquer des forces plus importantes.
-No se cansan y pueden trabajar fácilmente las 24 hs. del día y los 7 días de la semana. No necesitan descansos y rara vez se enferman.
-Son consistentes. Una vez que se han instruido para realizar un trabajo pueden repetirlo, prácticamente de forma indefinida, con un alto grado de precisión. El desempeño humano tiende a deteriorarse con el paso del tiempo.
-Son casi completamente inmunes a su ambiente. Pueden trabajar en entornos extremadamente fríos calientes, en áreas donde existe el peligro de gases tóxicos radiación.
-Manipulan objetos con temperaturas muy elevadas. Son capaces de trabajar en la oscuridad.
Diversas investigaciones entre usuarios industriales muestran las razones de la industria para la incorporación de robots
La lista de prioridades de la industria japonesa es la siguiente:
-ahorro de mano de obra
-mejoramiento de las condiciones laborales-mayor flexibilidad
-facilidad del control de la producción
-otros.
Une étude dans l'industrie allemande a conduit à la liste de priorités suivante:
– augmentation de la productivité
– rendement de l'investissement - amélioration de la qualité
- conditions de travail plus humaines
15. COMPOSANTS DES ROBOTS
Un robotique est composée des éléments suivants: structure mécanique, transmissions, actionneurs, capteurs, éléments terminaux et contrôleur. Bien que les éléments utilisés dans les robots ne leur soient pas exclusifs (les machines-outils et de nombreuses autres machines utilisent des technologies similaires), les hautes performances exigées des robots ont conduit à l'utilisation d'éléments aux caractéristiques spécifiques.
La constitución física de la mayor parte de los robots industriales guarda cierta similitud con la anatomía de las extremidades superiores del cuerpo humano, ce qui fait que, en ocasiones, para hacer referencia a los distintos elementos que componen el robot, se usan términos como cintura, hombro, brazo, codo, muñeca, et ainsi de suite.
Los componentes principales de un robotic son los siguientes:
MANIPULADOR
Mecánicamente, es el componente principal. Está formado por una serie de elementos estructurales sólidos eslabones unidos mediante articulaciones que permiten un movimiento relativo entre cada dos eslabones consecutivos. Las partes que conforman el manipulador reciben, entre autres, los nombres de: corps, brazo, muñeca y actuador final ( elemento terminal). A este último se le conoce habitualmente como aprehensor, garra, pinza gripper.
CONTROLADOR
DISPOSITIFS D'ENTRÉE ET DE SORTIE DE DONNÉES
Les plus courants sont: clavier, moniteur et boîtier de commandes (teach pendant). Les dispositifs d'entrée et de sortie permettent d'introduire et, à son tour, de voir les données du contrôleur. Pour envoyer des instructions au contrôleur et pour enregistrer des programmes de contrôle, On utilise couramment un ordinateur supplémentaire. Il est nécessaire de préciser que certains robots ne possèdent qu'un de ces composants. Dans ces cas, un des composants d'entrée et sortie permet la réalisation de toutes les fonctions.
DISPOSITIFS SPÉCIAUX
Parmi ceux-ci se trouvent les axes qui facilitent le mouvement transversal du manipulateur et les stations d'assemblage, qui sont utilisées pour maintenir les différentes pièces de travail.
seize. ARCHITECTURE DES ROBOTS
Il existe différents types et classes de robots, entre ellos con forma humana, de animales, de plantas incluso de elementos arquitectónicos pero todos se diferencian por sus capacidades y se clasifican en 4 formas:
1. ANDROÏDES
Robots con forma humana. Imitan el comportamiento de las personas, su utilidad en la actualidad es de solo experimentación. La principal limitante de este modelo es la implementación del equilibrio en el desplazamiento, pues es bípedo.
2. MOBILES
Se desplazan mediante una plataforma rodante (ruedas); estos robots aseguran el transporte de piezas de un punto a otro.
3. ZOOMORPHES
Es un sistema de locomoción imitando a los animales. La aplicación de estos robots sirve, surtout, para el estudio de volcanes y exploración espacial.
quatre. POLIARTICULADOS
Mueven sus extremidades con pocos grados de libertad Su principal utilidad es industrial , para desplazar elementos que requieren cuidados.
17. PARTES DE UN SISTEMA ROBOTIZADO
En définitive, un robotic ha evolucionado como una réplica de sus creadores, salvando las distancias. El conjunto guarda cierta similitud con nuestro propio cuerpo.
Manos y brazos se ven reflejados en las partes mecánicas: el manipulador y la herramienta. Los músculos serían los actuadotes y las terminaciones nerviosas, los reguladores.
El cerebro (equivalente del controlador) es el encargado de enviar las órdenes a los músculos a través de las terminaciones nerviosas y de recibir información a mediante los sentidos (capteurs).
Enfin, la manera de pensar y actuar vendría determinada por el software de control residente en la computadora.
18. IMÁGENES DE GENERACIONES DE ROBOTS
FONDEMENTS DE BASE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
1. DÉFINITIONS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Capacité de raisonner d'un agent non vivant. John McCarthy, a inventé le terme en 1956, l'a définie: “C'est la science et l'ingénierie de fabriquer des machines intelligentes, en particulier des programmes informatiques intelligents.”Pour expliquer la définition précédente, entendez un Agent intelligent qui permet de penser, d'évaluer et d'agir conformément à certains principes d'optimisation et de cohérence, pour atteindre un certain objectif final. Selon le concept précédent, la rationalité est plus basique et donc plus appropriée que l'intelligence pour définir la nature de l'objectif de cette discipline.
C'est une combinaison de la science de l'informatique, physiologie et philosophie, aussi normale et large que cela, c'est qu'elle réunit plusieurs domaines (robotique, systèmes experts, par exemple), qui ont en commun la création de machines pouvant penser. La de thought construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Les tâches qui ont été étudiées sous ce point de vue incluent les jeux, traduction de langues, compréhension des langues, diagnostic de pannes, robotique, fourniture de conseils d'experts sur divers sujets.
La inteligencia está vinculada a saber elegir las mejores opciones para resolver algún tipo de problema. Existen diversos tipos de inteligencia según sus atributos y procesos, como la inteligencia operativa, la inteligencia biológica la inteligencia psicológica. Artificial, por otra parte, es un adjetivo que señala aquello hecho por mano, arte ingenio del hombre. Lo artificial también permite nombrar a lo no natural falso. La notion d'intelligence artificielle a été développée en référence à certains systèmes créés par les êtres humains qui constituent des agents rationnels non vivants
2. HISTOIRE ET ÉVOLUTION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L'histoire de l'Intelligence Artificielle a traversé diverses situations:
• Le terme a été inventé en 1956, à la conférence de Dartmouth , un congrès au cours duquel des prévisions triomphalistes à dix ans ont été faites mais jamais réalisées, ce qui a entraîné l'abandon presque complet des recherches pendant quinze ans.
• En 1980, l'histoire s'est répétée avec le défi japonais de la cinquième génération d'ordinateurs, qui a donné lieu à l'essor des systèmes experts mais n'a pas atteint beaucoup de ses objectifs, ce qui a provoqué une nouvelle interruption dans ce domaine dans les années quatre-vingt-dix.
• Aujourd'hui, on est aussi loin de réussir le célèbre test de Turing qu'au moment où il a été formulé: Il y aura Intelligence Artificielle lorsque nous ne serons pas capables de distinguer entre un être humain et un programme informatique dans une conversation à l'aveugle.
•Comme anecdote, beaucoup de chercheurs sur l'IA soutiennent que “l'intelligence est un programme capable d'être exécuté indépendamment de la machine qui l'exécute, ordinateur cerveau”.
Les jeux mathématiques anciens, comme celui des Tours de Hanoï (vers 3000 av. J.-C.), démontrent l'intérêt pour la recherche d'une boucle résolutive, une IA capable de gagner en le minimum de mouvements possibles.
En 1903 Lee De Forest invente le triode , también llamado bulbo válvula de vacío Podría decirse que la primera gran máquina inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, composé de 18.000 valves à vide, en tenant compte du fait que le concept d' “intelligence” est un terme subjectif qui dépend de l'intelligence et de la technologie que nous possédons à cette époque.
En 1937, Turing a publié un article ayant une grande répercussion sur les “Nombres Calculables”, qui peut être considéré comme l'origine officielle de l'informatique théorique.
Dans cet article, il introduisit le concept de Machine de Turing , une entité mathématique abstraite qui formalisa le concept d'algorithme et se révéla être la précurseur des ordinateurs numériques. Avec l'aide de sa machine, Turing put démontrer qu'il existe des problèmes insolubles, dont aucun ordinateur ne sera capable de résoudre la solution, c'est pourquoi il est considéré comme le père de la théorie de la calculabilité. Il est également considéré comme le père de l'intelligence artificielle grâce à son célèbre Test de Turing , qui permettrait de vérifier si un programme informatique peut être aussi intelligent qu'un être humain.
En 1951, William Shockley invente le transistor à jonction. L'invention a rendu possible une nouvelle génération d'ordinateurs beaucoup plus rapides et plus petits.
En 1956, le terme a été inventé “intelligence artificielle” à Dartmouth lors d'une conférence convoquée par McCarthy, à laquelle ont assisté, entre autres, Minsky ,Newell et Simon. Lors de cette conférence, des prévisions triomphalistes à dix ans furent faites, mais jamais réalisées, ce qui provoqua l'abandon presque total des recherches pendant quinze ans.
En 1980, l'histoire s'est répétée avec le défi japonais de la cinquième génération, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, ce qui a provoqué une nouvelle interruption dans ce domaine dans les années quatre-vingt-dix.
En 1987, Martin Fischles et Oscar Firschein ont décrit les attributs d’un agent intelligent. En essayant de décrire avec un plus grand champ d’action (no sólo la comunicación) les attributs d’un agent intelligent, la IA se ha expandido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enorme y diferenciada. Ces attributs de l’agent intelligent sont:
1.Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.
2.Tiene la capacidad de obtener conocimiento, c'est-à-dire, apprendre.
three.Puede resolver problemas, même en divisant des problèmes complexes en problèmes plus simples.
4.Entiende. Possède la capacité de donner du sens, si possible, à des idées ambiguës et contradictoires.
5.Planifica, prédit les conséquences, évalue des alternatives (comme dans les jeux d'échecs)
6.Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.
8.Puede ser unique, créant même de nouveaux concepts et idées, et jusqu'à en utilisant des analogies.
9.Puede generalizar.
eleven.Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
Nous pouvons donc dire que l'IA inclut des caractéristiques humaines telles que l'apprentissage, l'adaptation, le raisonnement, l'autocorrection, l'amélioration implicite, y la percepción modular del mundo. Ainsi, nous pouvons parler non seulement d'un objectif, sino de muchos, dependiendo del punto de vista utilidad que pueda encontrarse a la IA.
Beaucoup de chercheurs en IA soutiennent que “l'intelligence est un programme capable d'être exécuté indépendamment de la machine qui l'exécute, ordinateur cerveau”.
3. OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
“Desarrollar una máquina inteligente capaz de aprender a través de la experiencia, reconocer las limitaciones de su conocimiento, exhibir verdadera creatividad, tomar sus propias decisiones e interactuar con el medio que la rodée”
“Hacer que las computadoras sean capaces de mostrar un comportamiento que sea considerado como inteligente por parte de un observador humano (Turing test)”.
“Elevar el Coeficiente Intelectual de las máquinas (machine-IQ)”
“Développer les capacités de l'ordinateur au-delà de son usage traditionnel précis”.
quatre. BUTS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Les premières recherches sur l'intelligence artificielle étaient principalement dirigées vers la découverte d'une technique commune pour la résolution de problèmes. Cette tentative à grande échelle a été abandonnée et les recherches actuelles sont dirigées vers la conception de nombreux programmes pour ordinateurs capables d'imiter les processus de prise de décision des experts, comme les médecins, chimistes, basés sur les connaissances des spécialistes dans chaque domaine, sont maintenant utilisés pour diagnostiquer des maladies, identifier des molécules chimiques, localiser des gisements de minéraux et même concevoir des systèmes de fabrication. Des recherches sur la perception ont été appliquées aux robots et certains ont été conçus pour être capables de “voir”. Le but ultime consiste à créer un système capable de reproduire toutes les facettes de l'intelligence humaine.
5. IMPORTANCE DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Les ordinateurs sont fondamentaux aujourd'hui dans nos vies, affectant tous les aspects de celles-ci. L'intelligence artificielle est créée par la mise en œuvre dans les ordinateurs de mécanismes de calcul utilisant des programmes fixes et contenant une série de règles qui les font fonctionner.
Cela permet aux ordinateurs d'être créés en machines artificielles qui accomplissent des tâches monotones, répétitives et simples de manière plus efficace et efficiente qu'un être humain. Estudios sobre trabajos tareas repetitivas han demostrado que el ser humano no le agrada este tipo de trabajo y al pasar el tiempo son más susceptibles a cometer errores en el mismo. Para situaciones complejas el objetivo se hace más complejo debido a que la inteligente artificial dada a las computadoras tiene dificultad en entender ciertas situaciones problemas específicos y cómo reaccionar a estas. También ocurre que dentro de un problema tienen la variabilidad del mismo y no pueden adaptarece a un cambio que pueda ocurrir.
Ces problèmes sont de la plus haute importance pour l'Intelligence Artificielle qui cherche à améliorer, apprendre, comprendre et le raisonnement du comportement des ordinateurs dans des situations complexes. El campo de la ciencia de Inteligencia Artificial está todavía en etapas de crecimiento comparadas con otras ramas de computadoras pero poco a poco el estudio del comportamiento humano dará paso para aplicar estos conocimientos a las computadoras y estas lograr de manera primitiva razonas sobre diferentes situaciones.
La complejidad en aplicarle conocimientos del ser humano a las computadoras es la capacidad de estos de ser impredecible y las maneras diferentes que se actúa ante una posible situación y estas reacciones hacen que no se pueda implementar un patrón dentro de la memoria de una computadora. Jusqu'à présent, il n'existe pas la possibilité de prédire et de stocker tout type de comportement d'un être humain dans toutes les situations auxquelles il est confronté au cours de son existence.
6. FINALIDADES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La finalité de l'intelligence artificielle consiste à créer des théories et des modèles qui montrent l'organisation et le fonctionnement de l'intelligence. Actuellement, le plus grand effort dans la recherche de l'intelligence artificielle se concentre sur le développement de systèmes de traitement de données capables d'imiter l'intelligence humaine, réalisant des tâches nécessitant apprentissage, résolution de problèmes et prises de décisions. Parfois appelée intelligence de la machine, l'intelligence artificielle IA (Intelligence Artificielle) couvre une vaste gamme de théories et de pratiques.
Le but que les machines et ordinateurs imitent les compétences humaines comme: la reconnaissance d'objets, couleurs distances, dans d'autres cas imiter les réactions affectives et les représenter par des gestes.
Suivant cette ligne de recherche, des systèmes comme Deep Blue ont été conçus, programme d'échecs, implémenté sur un IBM en 1996, que contaba con un algoritmo de inteligencia artificial. Para probar el sistema, se invitó al campeón mundial de ajedrez, Kasparov, a competir conDeep Blue. La victoria correspondió al ser humano. Al año siguiente, se le volvió a invitar y fue derrotado por Deep Blue, debido a que el sistema había aprendido sus propias técnicas. En d'autres termes, Kasparov había jugado contra él mismo.
Así como este proyecto, ingenieros y científicos de todo el mundo están realizando un sinnúmero de investigaciones cuyos fines van desde reproducir comportamientos de insectos hasta imitar la mente del hombre mismo. Las aplicaciones para estos sistemas son diversas.
Par exemple, pueden poseer un uso industrial: adaptados a máquinas industriales, éstas logran una productividad mayor que la de un ser humano; pues realizan, con mayor velocidad y sin cometer errores, las mismas tareas que desempeña un obrero. Cependant, estos sistemas también pueden emplearse con fines destructivos, como es el caso de las armas de guerra.
7. DÉVELOPPEMENT DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L'intelligence artificielle, communément abrégé en IA, es una parte de la tecnología y la ciencia que se encarga de diseñar sistemas robóticos que puedan tomar decisiones; c'est-à-dire, que muestren cierto tipo de inteligencia robótica para resolver determinado tipo de problemas. Si bien aún falta mucho para desarrollar máquinas pensantes, Au cours des dernières années, d'importants progrès ont été réalisés à cet égard, mais comment le développement de l'intelligence artificielle est-il apparu?
Pour connaître les origines de l'intelligence artificielle, nous devons remonter à 1943, lorsque le mathématicien Walter Pitts et le neurophysiologiste Warren McCulloch ont présenté le premier travail de recherche où l'on parlait d'IA et où ils mentionnaient des concepts de physiologie humaine de base, la manière dont les neurones fonctionnent dans notre cerveau et la théorie computationnelle d'Alan Turing, entre otras cosa.
La importancia del trabajo presentado por Pitts y McCulloch se centra en que fue el primer trabajo de la historia enfocado en la IA, además que el análisis del cerebro humano que hicieron implica entenderlo como si fuese un organismo computacional, y por último, propusieron laconstrucción de computadoras a semejanza de las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Es de esta manera que la más grande contribución de Pitts y McCulloch al desarrollo de la inteligencia artificial fue que fundaron las bases de las redes neuronales artificiales.
Trece años después, allá por 1958, un ingeniero de nombre Josehp Engelberger diseñó y construyó el primer robotic industrial de la historia, conocido como Unimate, raison pour laquelle il a été nommé le père de la robotique. Cependant, selon Engelberger lui-même, ce qui l'a inspiré à construire son robot, ce sont les histoires de science-fiction écrites par le biochimiste et écrivain russe Isaac Asimov.
C'est exact, la science-fiction au fil de son histoire a anticipé de nombreux développements futurs, bien qu'elle ait certainement échoué dans certaines de ses idées; le fait est qu'Asimov est un de ces auteurs que l'on pourrait considérer comme un visionnaire, car une grande partie de ce qu'il a écrit dans ses œuvres s'est réalisée, surtout en ce qui concerne les robots et la robotique.
C'est en 1942 qu'Asimov a publié son livre Runaround, dans lequel il exprimait pour la première fois ses désormais célèbres Lois de la Robotique, avec lesquelles on obligeait les robots à rester sous les ordres des humains.
8. CARACTÉRISTIQUES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Applicabilité aux données et problèmes mal structurés, sans les techniques d'Intelligence Artificielle, les programmes ne peuvent pas travailler avec ce type de problèmes. Un exemple est la résolution de conflits dans des tâches orientées vers des objectifs comme dans la planification, le diagnostic de tâches dans un système du monde réel: avec peu d'informations, avec une solution proche et pas nécessairement exacte.
Les systèmes experts, qui reproduisent le comportement humain dans un domaine étroit de connaissance, sont des programmes aussi variés que ceux qui diagnostiquent des infections sanguines et indiquent un traitement, ceux qui interprètent des données sismologiques en exploration géologique et ceux qui configurent des équipements complexes de haute technologie.
De telles tâches réduisent les coûts, réduisent les risques de manipulation humaine dans des zones dangereuses, améliorent la performance du personnel inexpérimenté, et améliorent le contrôle de qualité surtout dans le domaine commercial.
9. PRINCIPALES DOMAINES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Les définitions précédentes impliquent que, pour être considérées comme intelligentes, les machines doivent montrer certaines compétences, suffisamment complexes pour être traitées comme des domaines indépendants. La manière d'aborder chacun de ces domaines est souvent si différente, qu'il est difficile d'en reconnaître une origine commune.
1- Traitement du langage naturel
trois- Robotique
8- Perception et reconnaissance de motifs
9- Auto-apprentissage
Représentation des connaissances sous forme de structures de données
Exploration de l'espace des états:
Recherche de solutions à des problèmes modernisés avec des graphes
Heuristique:
Avec l'aide d'un expert humain
Diagnostic:
11. DOMAINES D'APPLICATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Les domaines d'application de l'intelligence artificielle peuvent être divisés en deux, selon le contenu de l'étude, selon les outils et techniques utilisés. Ils sont développés ci-dessous.
(A) CONTENU
Puisque les êtres humains et d'autres animaux, et aussi les robots intelligents et d'autres artefacts, ont une grande variété de capacités, toutes très complexes et difficiles à expliquer ou à modéliser, tant au niveau scientifique qu'ingénierie, l'IA a généré plusieurs sous-domaines, traitant des aspects particuliers de l'intelligence.
(B) TECHNIQUES
Étant donné que les applications de l'IA sont nombreuses et très diverses, certains des sous-domaines sont regroupés autour des techniques pertinentes à chaque type de problème.
A. SOUS-DOMAINES BASÉS SUR LE CONTENU
Perception, notamment la vision, mais aussi la perception auditive et tactile, et, plus récemment, le goût et l'odorat. Cela se décompose en l'étude des différents types de processus incluant la transduction physique, l'analyse et la reconnaissance des motifs, la segmentation et “l'analyse syntaxique” complexe des données sensorielles, l'interprétation et la gestion de l'attention. Ceci est un énorme sous-domaine et peut être divisé en champs spécialisés selon la modalité sensorielle, le type de choses perçues, les formes de représentation utilisées, si la perception est purement guidée par les données inclut des processus top-down, les mécanismes utilisés (par exemple neuronaux ou symboliques), l'architecture plus large qui contient le système sensoriel, et le domaine d'application.
Traitement du langage naturel, incluida la producción y la interpretación de la lengua hablada y escrita, ya sea manuscrita, impresa electrónica en todo (por ejemplo el correo electrónico).
Apprentissage et développement, y compris les processus d'apprentissage symbolique (par exemple la règle d'induction), l'utilisation des réseaux neuronaux (parfois décrite comme sous-symbolique), l'utilisation d'algorithmes évolutionnaires, systèmes d'auto-épuration, et divers types d'auto-organisation.
Planification, résolution de problèmes, conception automatique: donné un problème complexe et une collection de ressources, restrictions et critères d'évaluation créer une solution qui respecte les restrictions et qui la fasse bien soit optimale selon les critères établis, si cela n'est pas possible proposer quelques bonnes alternatives.
Variété de raisonnement: Cela inclut l'étude à la fois du raisonnement causal de sens commun et du raisonnement expert spécialisé. Le premier inclut également l'étude du raisonnement analogique, l'inférence avec rétractation, raisonnement basé sur des cas. Le dernier inclut la logique et le raisonnement mathématique, y compris la conception de démonstrateurs de théorèmes et de systèmes d'inférence, soit dans l'intention de modéliser diverses classes de capacités inférentielles et mathématiques humaines, à des fins pratiques, par exemple, boîtes à outils en algèbre symbolique, raisonnement dans les robots et systèmes de gestion autonomes.
Étude des représentations: la recherche des propriétés formelles des différents types de représentations, les mécanismes nécessaires à leur fonctionnement, et le type de tâches pour lesquelles elles sont bonnes ou mauvaises. Cela peut inclure l'étude des ontologies de divers types. Il est parfois affirmé que certains mécanismes n'utilisent aucune représentation (par exemple les réseaux neuronaux), alors qu'en réalité ils sont un type spécial de représentation, par exemple, numérique et continue, par opposition à structurelle et discrète.
Techniques et mécanismes de mémoire: analyse des besoins des divers types de mémoire, y compris de grands entrepôts de connaissances contenant divers types, que ce soit pour modéliser la connaissance humaine à utiliser dans divers types d'applications.
Systèmes multi-agents: l'étude des divers types de communication (linguistique et non linguistique, explicite et implicite, intentionnelle et non intentionnelle), les types de coopération et de conflit, reconnaissance des plans et intentions des autres, et beaucoup d'autres. Certaines études sur les systèmes multi-agents concernent la compréhension des interactions sociales humaines, tandis que d'autres se préoccupent de la conception d'applications impliquant plusieurs robots ou plusieurs systèmes logiciels concurrents. Certains systèmes multi-agents sont proposés comme une architecture pour un agent intelligent unique et complexe.
Mécanismes affectifs: Pendant les années 90, il y a eu un intérêt croissant pour le rôle de la motivation et des émotions dans l'intelligence. Cela est parfois étudié comme un sujet propre, et, parfois, comme partie de l'étude d'architectures complètes pour des systèmes intelligents autonomes. Une théorie normale devrait représenter une grande variété d'états affectifs et de processus, y compris les désirs, préférences, antipathies, plaisirs, douleurs, objectifs à long terme, intentions, idéaux, valeurs, attitudes, humeurs, et bien plus encore. Un des débats actuels concerne la question de savoir si les émotions sont nécessaires à l'intelligence, si elles sont simplement des effets secondaires, de nouvelles caractéristiques des mécanismes requis pour d'autres fonctions.
Robotique: un des sous-champs les plus anciens de l'IA. Parfois étudié dans le but de produire de nouveaux types de machines utiles, et, parfois, car concevoir entièrement des robots de travail fournit un banc d'essai pour l'intégration des théories et techniques de différents sous-domaines de l'IA, par exemple, perception, apprentissage, mémoire, moteur de contrôle, planification, et ainsi de suite. C’est-à-dire, il s'agit d'un contexte pour explorer des concepts concernant des systèmes complets. Parfois, les concepteurs de robots essaient de montrer que certains types de mécanismes ne sont pas nécessaires dans les systèmes avec un certain type d'intelligence, par exemple, montrant ce que les robots peuvent faire sans utiliser les capacités de planification et de délibération.
Développement de langages et d'outils.
Architectures de systèmes complets. Jusqu'au milieu des années 80, la majorité des travaux en IA concernait des formes spécifiques de représentation et des algorithmes spécifiques pour réaliser une certaine tâche. Depuis lors, on a accordé une importance croissante à l'architecture dans laquelle de nombreux et différents mécanismes se combinent pour fournir un système avec de nombreux types de fonctionnalités distinctes, souvent plusieurs mécanismes actifs simultanément.
La recherche est un autre sujet qui aurait dû être mentionné auparavant, la recherche d'une solution à un problème dans un espace de possibilités est un sujet récurrent en IA. beaucoup de formes différentes de recherche ont été étudiées, en relation avec les différentes formes de représentation, différents domaines du problème et différentes exigences (par exemple, La solution doit-elle être optimale, l'objectif est satisfaisant? Si elle n'est pas suffisamment satisfaisante, et qu'il est très difficile d'atteindre l'optimal, peut-il suffire de trouver une solution qui est garantie de se trouver proche de l'optimal, dans certaines limites?)
Les ontologies ont reçu une attention appréciable après qu'il ait été démontré qu'il ne suffit pas de spécifier les formes de représentation utilisées par un système intelligent. Il est également important d'étudier quel type de choses devrait être représenté. Une spécification d'ontologie est une spécification du type de choses qui doivent exister: deux personnes partageant une ontologie peuvent, néanmoins, être en désaccord sur les choses qui existent réellement ontologie pourrait permettre, quelles lois régissent leur comportement. (Ce sujet est étroitement lié aux anciennes théories philosophiques sur ce qui existe et ce qui pourrait exister.) Le développement d'une ontologie comme résultat de l'interaction avec un certain environnement est une classe importante d'apprentissage. Ce qui précède ne prétend pas être une liste complète. Il existe de nombreux autres domaines secondaires qui pourraient être énumérés.
B. SOUS-DOMAINES D'APPLICATION DE L'IA
Il existe un ensemble très ouvert de domaines d'application de l'IA. Les suivants ne sont que des exemples, et non une liste complète:
IA dans l'éducation: inclut divers types de systèmes tuteurs intelligents et systèmes de gestion des étudiants. Les applications particulières incluent le diagnostic des lacunes dans les connaissances de l'étudiant, divers types de tuteurs d'exercices et de pratiques, notation automatique des exercices de programmation, et ainsi de suite.
IA dans les mathématiques: conception d'outils pour aider avec différentes classes de fonctions mathématiques, maintenant si utilisés que l'on ne reconnaît plus comme produits de l'IA.
IA dans l'industrie du divertissement: l'IA est de plus en plus utilisée dans les jeux vidéo et les systèmes de gestion et de génération de personnages synthétiques, que ce soit dans l'interaction par texte avec la génération de films avec des avatars animés interactifs dans des mondes virtuels.
IA en biologie: il y a beaucoup de problèmes compliqués en biologie où des systèmes informatiques plus ou moins intelligents sont en cours de développement, par exemple, analyse de l'ADN, prévision de la structure de repliement de molécules complexes, la prédiction, l'élaboration de modèles de processus biologiques, évolution, développement d'embryons, comportements des différents organismes.
IA dans la loi: par exemple, systèmes experts pour aider les avocats, los sistemas para dar asesoramiento jurídico y ayuda a los no letrados.
IA en la arquitectura, el diseño urbano, la gestión del tráfico: herramientas para ayudar a resolver problemas de diseño que presentan múltiples restricciones, ayudar a predecir el comportamiento de las personas en los nuevos entornos, herramientas para analizar los patrones de los fenómenos observados. En Internet y otras tecnologías de comunicación modernas, se denomina avatar a una representación gráfica, generalmente humana, que se asocia a un usuario para su identificación. Los avatares pueden ser fotografías dibujos artísticos, et certaines technologies permettent l'utilisation de représentations tridimensionnelles.
IA dans la littérature, l'art et la musique: l'identification des auteurs, la modélisation des processus de génération et la reconnaissance, les applications d'enseignement.
IA dans la détection et la prévention de la criminalité: par exemple, détection de contrefaçons, apprentissage pour détecter des indices de corruption policière, programme logiciel pour contrôler les transactions sur le Web, aider à planifier les opérations de la police, recherche dans des bases de données policières de preuves que les crimes sont commis par la même personne, etc..
IA dans le commerce: le Web a permis que l'une des zones de plus forte croissance en termes de nombre d'applications développées soit le commerce, especialmente el comercio electrónico y el uso de agentes software de distintas clases para proporcionar, buscar, analizar interpretar información, tomar decisiones, négocier avec d'autres agents, et ainsi de suite.
IA dans l'espace: la gestion à distance des véhicules spatiaux et des robots autonomes.
IA dans les activités militaires: Ceci peut être le domaine dans lequel la majeure partie des fonds a été dépensée et où il n'est pas facile d'apprendre des détails.
Il en existe plusieurs et elles sont:
Traitement des Langages Naturels:
Systèmes Experts:
Systèmes auxquels on implémente de l'expérience pour obtenir des déductions proches de la réalité.
Robotique:
Navigation de robots mobiles, Contrôle de bras mobiles, Assemblage de pièces, et ainsi de suite.
Problèmes de Perception:
Vision et Parole, la reconnaissance vocale, détection de fautes par le biais de la vision, les diagnostics médicaux, et ainsi de suite.
Apprentissage:
Mais l'intelligence artificielle a également de nombreuses applications commerciales dans le monde d'aujourd'hui. Voir:
Paramètres:
Sélection de la distribution des composants d'un système informatique.
Pronostic:
Interprétation et analyse:
Surveillance:
Équipements, surveillance des processus, fabrication et gestion des processus scientifiques, menaces militaires, fonctions vitales des patients hospitalisés, données financières sur des bandes perforées par téléscripteur, rapports industriels et gouvernementaux.
Planification:
Gestion des actifs et passifs, gestion de portefeuille, analyse de crédits et de prêts, contrats, programmation des travaux d'atelier, gestion de projets, planification d'expériences, production de cartes de circuits imprimés.
Interfaces intelligentes:
Matériel (fiscal) d'instrumentation, programmes informatiques, bases de données multiples, tableaux de bord.
Systèmes de langage naturel:
Interfaces avec des bases de données en langage naturel, gestion des impôts (aides à la comptabilité), conseil en matière juridique, planification des fermes, conseil en systèmes bancaires.
Systèmes de conception:
Intégration de microcircuits à très grande échelle, synthèse de circuits électroniques, usines chimiques, bâtiments, ponts et barrages, systèmes de transport.
Systèmes de vision par ordinateur:
Développement de logiciels:
Programmation automatique.
Programmes de reconnaissance vocale pour réserver des billets d'avion pour un vol.
Systèmes experts qui contrôlent le bon fonctionnement d'une navette spatiale.
Systèmes experts pour le diagnostic des maladies.
Protection contre la fraude sur les cartes de crédit et les comptes via des systèmes de réseaux neuronaux systèmes experts.
Détection de petites anomalies invisibles à l'œil humain sur les radiographies.
Systèmes de messagerie vocale.
Dans le monde des jeux vidéo.
Rivaux avec un comportement logique.
Traduction automatique de documents.
Systèmes qui pensent comme les humains:
Ces systèmes essaient d'imiter la pensée humaine; par exemple les réseaux neuronaux artificiels L'automatisation des activités que nous associons aux processus de pensée humaine, activités comme la prise de décision , résolution de problèmes, apprentissage
Systèmes qui agissent comme des humains:
Ces systèmes essaient d'agir comme les humains; c'est-à-dire, imitent le comportement humain; par exemple la robotique L'étude de la façon de faire en sorte que les ordinateurs effectuent des tâches qui, pour le moment, les humains accomplissent mieux.
Systèmes qui pensent rationnellement:
C’est-à-dire, avec logique (idéalement), tentent d'imiter ou d'émuler la pensée logique et rationnelle de l'être humain; par exemple les systèmes experts L'étude des calculs qui rendent possible la perception , raisonner et agir.
Systèmes qui agissent rationnellement (idéalement):
SYMBOLES VS MÉTHODES NUMÉRIQUES
La première période de l'Intelligence Artificielle, appelée sub-symbolique, date d'environ 1950 à 1965. Cette période a utilisé des représentations numériques ( sub-symboliques) de la connaissance. Bien que la majorité des livres sur l'Intelligence Artificielle mettent l'accent sur le travail réalisé par Rosenblatt et Widrow avec les réseaux neuronaux pendant cette période, la réalité est qu'une autre école sub-symbolique importante de la connaissance existe également à la même époque et ce sont les algorithmes évolutifs.
L'école classique au sein de l'Intelligence Artificielle, utilise des représentations symboliques basées sur un nombre fini de primitives et de règles pour la manipulation de symboles. La période symbolique est considérée approximativement comprise entre 1962 et 1975, suivie d'une période dominée par les systèmes basés sur la connaissance de 1976 à 1988. Cependant, dans cette deuxième période, les représentations symboliques (par exemple, réseaux sémantiques, logique du prédicat, etc.) siguieron siendo parte central de dichos sistemas.
La programmation logique a ses origines les plus proches dans les travaux de J. A. Robinson qui propose en 1965 une règle d'inférence qu'il appelle résolution, par laquelle la démonstration d'un théorème peut être réalisée de manière automatique.
La résolution est une règle qui s'applique à un certain type de formules du Calcul des Prédicats du Premier Ordre, appelées clauses et la démonstration de théorèmes selon cette règle d'inférence se fait par réduction à l'absurde.
D'autres travaux importants de cette époque qui ont influencé la programmation logique, ont été ceux de Loveland, Kowalski et Inexperienced, qui conçoit un prouveur de théorèmes qui extrait de la preuve la valeur des variables pour lesquelles le théorème est valide.
Ces mécanismes de preuve ont été étudiés avec beaucoup d'enthousiasme pendant une époque, mais, en raison de leur inefficacité, ils ont été relégués jusqu'à la naissance de Prolog, qui apparaît en 1971 à l'Université de Marseille, France.
16. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CONVENTIONNELLE
Elle est également connue sous le nom d'IA symbolico-déductive. Il est basé sur l'analyse formelle et statistique du comportement humain face à différents problèmes:
Qui ont autonomie et peuvent s'auto-réguler et se contrôler pour s'améliorer.
Computational intelligence (également connue sous le nom d'IA sous-symbolique-inductive et IA forte) involves iterative learning development (. iterative modifications of parameters in connectionist systems). Learning is carried out based on empirical data. Certaines méthodes de cette branche incluent:
Machine à vecteurs de support:
Systèmes permettant la reconnaissance de motifs génériques de grande puissance.
Réseaux neuronaux:
Modèles de Markov cachés:
Systèmes flous:
Techniques pour parvenir au raisonnement sous incertitude. Il a été largement utilisé dans l'industrie moderne et dans des produits de consommation de masse, comme les lave-linge.
Informatique évolutive:
18. L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET HUMAINE
Il est remarquable de voir comment aujourd'hui la technologie s'est développée jusqu'à des points peut-être inimaginables il y a quelques décennies… il y a seulement quelques années. La variedad y rapidez de las funciones de una PC nos llevan a pensar…serán nuestros cerebros inferiores a las máquinas…?
Creo que si a alguien le hacen esta pregunta y debe responder en una manera impulsiva y rápida, esta podría llegar a decir que las maquinas son más inteligentes”. Ce ne serait pas une réponse totalement incorrecte, de nos jours, les machines effectuent, par exemple, des calculs mathématiques extrêmement compliqués en quelques secondes, elles recherchent également des informations en quelques secondes. Cela pourrait amener les gens à répondre inconsidérément que les machines sont les plus intelligentes.
Personnellement, j'ose critiquer cette réponse. Le fondement est simple, nous savons que les êtres humains ne sommes pas parfaits, il n'y aura jamais un moment où nous ne commettrons même pas la plus petite erreur; c'est pourquoi quelque chose d'imparfait ne peut pas faire quelque chose de parfait. Vous m'expliquez ?? Simplifié. Microsoft n'a-t-il pas de défauts ? ? Cela a été confirmé par Pablo dans la soumission précédente, et je suppose que les autres systèmes d'exploitation ont aussi des défauts, aunque quizás sean pequeñas no estén descubiertas.
Otro de mis argumentos es la variedad de lo que llamamos inteligencia. No es solamente todo aquello que tenga que ver con ciencias de algún tipo. Existe también lo que el llamado inteligencia emocional, es decir ese tipo de inteligencia que abarca las capacidades de reconocer las emociones propias y ajenas. Supongo que una maquina no puede determinar el estado de animo de una persona.
1. ÉLÉMENTS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
En verdad, L'intelligence artificielle consiste en l'assimilation des processus inductifs et déductifs du cerveau humain. Cette tentative d'imitation se heurte à de sévères restrictions matérielles. Un ordinateur n'est pas un cerveau; sa complexité électronique se trouve à une distance abyssale de la complexité neurologique cérébrale supérieure. L'intelligence artificielle accepte le défi de l'imitation des processus du cerveau en appliquant beaucoup d'ingéniosité pour tirer parti des moyens dont elle dispose et qui sont élaborés.
Quelle que soit l'application dont il s'agisse, l'IA repose sur les deux éléments suivants:
Stratégies de comportement intelligent.
Savoir.
Ces éléments forment une construction cohérente: sont forme et contenu, structure et matière. Le premier élément est celui des stratégies de comportement intelligent; se conjugue dans la disposition de règles pour formuler de bonnes inférences, conjectures et, aussi, dans son utilité pour la recherche d'une solution à la question ou tâche posée. Ainsi, les stratégies représentent la partie structurelle formelle.
Par opposition, le deuxième élément signifie le matériel, le contenu, et, par conséquent, varie dans chaque cas de manière plus profonde; il s'agit du savoir. En réalité, on ne peut pas prétendre rassembler le savoir, mais les savoirs. Par exemple, chaque système expert possède en mémoire toutes les connaissances distinctives qu'aurait un spécialiste dans la matière, qu'il s'agisse d'un médecin, d'un avocat ou d'un chimiste. Le savoir recueilli a un caractère spécialisé et atteint un volume conceptuel considérable.
2. APPROCHES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
En principio el trabajo se hará desde un enfoque filosófico, ya que nos centramos en el conocimiento y superación de límites humanos, artístico, ya que, también se puede hacer una lectura del arte cibernético a través de la teoría de la complejidad y de las tecnologías de la cognición, pero también tendrá una vertiente biológica debido a que las ciencias cognitivas son de gran interdisciplinariedad y abarcan campos como ; la psicología cognitiva, neurolingüística, neurofisiología.
Sistemas que actúen como humanos (enfoque del test de Tú ring)
Las criticas suelen subrayar el hecho de que habría que caracterizar lo que es actuar como humanos. Pour cela, desde luego, el sistema debe contar con una base de conocimiento (simbólico) y un proceso que debe utilizar lenguaje pure, algo que todavía no hace. Otro grupo de críticas contra este enfoque viene dado por el hecho de que olvida aspectos tan esenciales en el actuar humano como las emociones, los sentimientos, la moral, etc..
Sistemas que piensen como humanos (enfoque cognitivo)
Para lograr construir esta clase de sistemas, habría que partir de una determinada definición del pensar. La principal tarea, para este enfoque, seria formalizar un modelo del pensamiento.
Systèmes qui pensent rationnellement (approche logique)
Les ancêtres de cette approche sont Aristote et la logique classique. Selon ce paradigme, le rationnel est de raisonner logiquement.
Systèmes qui agissent rationnellement (approche de l'agent rationnel)
Ceci est une approche intégratrice d'apprentissage et de raisonnement.
trois. L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LES SENTIMENTS
Le concept d'IA est encore trop flou. En le contextualisant, et en tenant compte d'un point de vue scientifique, on pourrait englober cette science comme étant chargée d'imiter une personne, et non son corps, mais imiter le cerveau, dans toutes ses fonctions, existantes chez l'humain inventées sur le développement d'une machine intelligente.
Parfois, en appliquant la définition de l'Intelligence Artificielle, on pense à des machines intelligentes sans sentiments, que «Obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado.
Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».
Aunque, pour le moment, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo related a las emociones con el objeto de saber -en cada instante y como mínimo- qué hacer a continuación.
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones».
Ainsi, on pourrait équiper un robot de dispositifs qui contrôlent son environnement interne; par exemple, qu'ils «ressentent la faim» lorsqu'ils détectent que leur niveau d'énergie diminue, qu'ils «ressentent la peur».
quatre. PRINCIPALES BRANCHES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Voici une liste de certaines des nombreuses qui existent dans l'étude de l'Intelligence Artificielle et même beaucoup de celles-ci sont considérées comme des concepts clés par beaucoup.
Intelligence Artificielle Logistique
Systèmes avec programmation qui ont une base de données avec des connaissances communes sur le monde qui les entoure et qui contiennent des informations sur la façon de réagir à des situations spécifiques. Le but de ces systèmes est de représenter en phrases des solutions à des problèmes à l'aide d'un langage mathématique tel que l'algorithme. L'accent est mis sur l'analyse des informations et la réaction de celles-ci selon leur source de données.
Recherche
Les systèmes d'intelligence artificielle, pour beaucoup d'entre eux, se basent sur l'examen d'un grand nombre de possibilités dans la recherche d'une solution de mouvement par le système. Un exemple de ceux-ci est la capacité d'analyser un mouvement de pièces dans un jeu d'échecs, où il évalue des millions de possibilités en une seconde et selon le raisonnement de celui-ci prend sa décision.
Représentation:
Les systèmes vont illustrer dans leurs tâches des faits du monde qui les entourent et ceux qui ont les connaissances suffisantes pour pouvoir représenter l'information dans un langage mathématique.
Inférer:
Les systèmes, dans certaines occasions, obtiennent des données qui sont faisables mais parfois elles n'existent pas pour pouvoir comprendre le processus de décision. Si cela est ainsi, le système basé sur les actions passées peut arriver à déduire certaines tâches solutions selon des calculs mathématiques faits par le système. Pour y parvenir, il doit avoir été dans des situations similaires, sinon il ne réagira pas à la situation. C'est ce que l'on appelle Inférence Monotone où l'on arrive à une conclusion en écartant les alternatives et selon la situation, on peut changer.
La connaissance, le bon sens et le raisonnement
Bien qu'ils soient vraiment loin de l'être humain en ce qui concerne ces capacités, le but de toute l'Intelligence Artificielle commence et se termine ici. On mentionne cela parce que faire en sorte qu'un ordinateur puisse analyser et réagir à différentes situations est le but commun de tout ce domaine.
Apprentissage par expérience
Les systèmes vont apprendre à réagir et à agir en fonction des situations passées, c'est-à-dire que le système prendra en compte les décisions passées pour réagir aux situations actuelles. Au fur et à mesure qu'il acquiert de l'expérience dans des situations similaires, il les archive dans sa base de données comme mémoire.
Planification
Les systèmes dans ce domaine contiennent des données qui comprennent une série de niveaux et selon l'information contenue dans ces niveaux, le système réagit à la situation. Le système réagit à la situation en fonction du niveau où se situe la situation en particulier et cherche dans sa base de données les alternatives pour celle-ci.
Épistémologie
C'est l'étude des différents savoirs que l'on possède pour résoudre des problèmes dans notre environnement.
Ontologie
Étude des choses existant dans le monde, où l'on étudie les différentes classes d'objets et leur relation avec l'environnement qui les entoure.
Programmes génétiques
Ce sont des systèmes qui ont une programmation technique qui résout des tâches en fonction des alternatives utilisées précédemment dans d'autres tâches ou problèmes.
5. AVENIR DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L'intelligence artificielle (IA) elle est aussi ancienne que l'informatique et a généré des idées, techniques et applications qui ont permis de résoudre des problèmes difficiles.
Loin de s'arrêter là, l'avenir de cette technologie passe par de nouvelles avancées comme le développement de logiciels qui rendent notre vie plus facile, nous aidant à prendre des décisions dans des environnements complexes et nous permettant de résoudre des problèmes difficiles.
Dans ce contexte, les chercheurs mettent de plus en plus l'accent sur la création de systèmes capables d'apprendre et de montrer des comportements intelligents sans le carcan de tenter de reproduire un modèle humain. Ceci est au moins l'une des principales conclusions du Quatrième Séminaire International sur les Nouveaux Sujets en Intelligence Artificielle, organisé récemment par le groupe SCALAB du département d'Informatique de l'Université Carlos III de Madrid (UC3M).
Dans ce cadre, cinq scientifiques de premier plan ont présenté leurs dernières avancées dans leurs travaux de recherche sur différents aspects de l'IA. Les intervenants ont abordé des questions allant des aspects les plus théoriques, comme des algorithmes capables de résoudre des problèmes combinatoires, jusqu'aux robots qui raisonnent sur les émotions, systèmes utilisant la vision pour effectuer le suivi des activités de joueurs automatiques qui apprennent comment gagner dans une situation donnée.
Les différentes contributions lors de ce séminaire ont clairement montré que ce domaine technologique est très actif et apporte des solutions à des secteurs très divers. De plus, de nouvelles lignes de recherche s'ouvrent constamment et il reste encore une grande marge d'amélioration dans le transfert de connaissances entre les chercheurs et l'industrie.
De même, la rencontre a mis en évidence l'avenir prometteur de l'IA, qui, selon les chercheurs du groupe SCALAB, envisage une explosion du nombre d'appareils capables de capturer et de traiter des informations, ce qui, aux côtés de la croissance de la capacité de calcul, les progrès des algorithmes, déclenchent les possibilités d'application pratique.
Entre autres choses, l'IA permettra des avancées dans le développement de systèmes capables de comprendre automatiquement la situation et le contexte à partir de données de capteurs et de systèmes d'information et d'établir des plans d'action, dans des applications de soutien à la prise de décision en conditions dynamiques. Ceci est dû, selon les chercheurs, aux progrès rapides et à la disponibilité de technologies de capteurs qui fournissent un flux continu de données sur l'environnement, des informations qui doivent être traitées de manière appropriée dans un nœud de fusion de données et d'informations. Et également au développement de techniques sophistiquées de planification de tâches permettant de composer des plans d'action, exécuter ces plans, vérifier leur bonne exécution, rectifier les plans en cas d'échec et apprendre des erreurs commises.
Ces technologies ont permis la mise en place d'une large gamme d'applications telles que les systèmes de surveillance intégrés, surveillance et détection des anomalies, reconnaissance des activités, systèmes de téléassistance, planification de la logistique des transports, et ainsi de suite. Selon Antonio Chella, professeur à l'Université de Palerme et expert en Intelligence Artificielle, l'avenir de l'IA impliquera de découvrir un nouveau sens au mot intelligence. Jusqu'à présent, a été comparée au raisonnement automatique dans les systèmes logiciels, mais à l'avenir, l'IA couvrira des concepts plus audacieux comme l'incarnation de l'intelligence dans les robots, les émotions et surtout la conscience.
6. TEST DE TURING
Le Regardez de Turing ( Test de Turing) est un test proposé par Alan Turing pour démontrer l'existence de l'intelligence dans une machine. Il a été présenté en 1950 dans un article (Équipements et intelligence informatique) pour la revue Mind, et reste l'une des meilleures méthodes pour les partisans de l'intelligence artificielle.
Il se fonde sur l'hypothèse positiviste que, si une machine se comporte dans tous les aspects comme intelligente, alors elle doit être intelligente.
Le test consiste en un défi. On suppose un juge situé dans une pièce, une machine et un être humain dans d'autres. Le juge doit découvrir quel est l'être humain et quelle est la machine, les deux étant autorisés à mentir en répondant par écrit aux questions que le juge leur poserait. La thèse de Turing est que si les deux joueurs étaient suffisamment habiles, le juge ne pourrait pas distinguer qui était l'être humain et qui était la machine. Aucune machine n'a encore passé cet examen dans une expérience avec méthode scientifique.
En 1990, un concours a été lancé, le Prix Loebner, une compétition annuelle entre programmes informatiques qui suit la norme établie dans le test de Turing. Un juge humain est confronté à deux écrans d'ordinateur, l'un d'eux étant sous le contrôle d'un ordinateur, et l'autre sous le contrôle blog sur l'intelligence artificielle d'un humain. Le juge pose des questions aux deux écrans et reçoit des réponses. Le prix est doté de 100.000 dollars américains pour le programme qui réussit le test, et un prix de consolation pour le meilleur programme annuel.
La première et unique fois qu'un juge a confondu une machine avec un humain a eu lieu en 2010, quand le robot Suzette, de Bruce Wilcox, a réussi le test.
Il existe un autre test similaire, proposé par John Searle et popularisé par Roger Penrose: l' “chambre chinoise”, pour argumenter que la machine n'a pas passé le test de Turing. En essence, c'est pareil en forme, mais il se réalise avec des personnes enfermées dans une pièce et il est nécessaire que celles-ci ne connaissent pas la langue dans laquelle se déroule la conversation. Pour cela, on utilise un dictionnaire qui permet de formuler une réponse à une question donnée, sans comprendre les symboles.
En conséquence, se argumenta que por mucho que una persona sea capaz de enviar una cadena de símbolos en chino relacionada con otra cadena recibida, no quiere decir que sepa chino, sino que sabe aplicar un conjunto de reglas que le indican lo que ha de enviar. Falta la semántica en el proceso y por eso es muy cuestionada como inteligencia artificial, puesto que equipara una máquina pensante con una que parece que piensa. Ray Kurzweil prédit que l'ordinateur réussira le test de Turing vers 2029, basé sur le concept de singularité technologique.
7. LA VIE ARTIFICIELLE
La vie artificielle est l'étude de la vie et des systèmes artificiels qui présentent des propriétés similaires à celles des êtres vivants, à travers des modèles de simulation. Le scientifique Christopher Langton a été le premier à utiliser le terme à la fin des années 1980 lors de la “Première Conférence Internationale sur la Synthèse et la Simulation des Systèmes Vivants” (également connue sous le nom de Vie Artificielle I) au Laboratoire National de Los Alamos en 1987.
Le domaine de la vie artificielle est un lieu de rencontre pour des personnes d'autres domaines plus traditionnels tels que la linguistique, la physique, mathématiques, philosophie, psychologie, informatique, biologie, anthropologie et sociologie dans lesquelles il serait inhabituel de discuter des approches théoriques et computationnelles.
En tant que domaine, a une histoire controversée; John Maynard Smith a critiqué certains travaux sur la vie artificielle en 1995 les qualifiant de “science sans faits”, et n'a généralement pas reçu beaucoup d'attention de la part des biologistes.
Cependant, la récente publication d'articles sur la vie artificielle dans des revues à large diffusion,comme Science et Nature est une preuve que les techniques de vie artificielle sont de plus en plus acceptées par les scientifiques, au moins comme méthode d'étude de l'évolution.
Étude de systèmes artificiels montrant des comportements caractéristiques des systèmes vivants réels. Terme inventé à la fin des années 80 par Christopher Langton lors de la première conférence sur le sujet au Los Alamos Nationwide Laboratory en 1987, sous le nom de “Conférence internationale sur la synthèse et la simulation de programmes vivants”.
Les chercheurs en vie artificielle sont souvent divisés en 2 grands groupes:
La position “forte” défend que la vie est un processus qui peut être abstrait de tout support concret.
La position “douce” nie la possibilité qu'il puisse exister un processus vivant en dehors de la chimie du carbone. Les chercheurs qui travaillent dans cette ligne tentent d'imiter des processus liés à la vie pour comprendre des phénomènes simples.
L'objectif de l'étude de la vie artificielle n'est pas seulement de créer des modèles biologiques d'êtres vivants, mais d'étudier les principes fondamentaux de la vie elle-même. Ces principes peuvent être étudiés même à travers des modèles pour lesquels il n'existe pas d'équivalent physique direct.
huit. SYSTÈMES INTELLIGENTS ET TYPES
Systèmes intelligents
Es un programa de computación que reúne características y comportamientos asimilables al de la inteligencia humana animal.
L'expression “système intelligent” il est parfois utilisé pour des systèmes intelligents incomplets, par exemple pour une maison intelligente un système expert.
Un système intelligent complet comprend “des sens” qui lui permettent de recevoir des informations de son environnement. Il peut agir, et a une mémoire pour archiver le résultat de ses actions. Il a un objectif et, en inspectant sa mémoire, il peut apprendre de son expérience. Il apprend comment améliorer sa performance et son efficacité.
TYPES
Para que un sistema inteligente pueda ser considerado completo, debe incluir diversas funcionalidades que incluyan:
l'Intelligence:
Il existe de nombreuses définitions de “intelligence”. Pour des usages pratiques nous utilisons celle-ci: L'intelligence est le niveau du système à atteindre ses objectifs.
Systématisation:
Un système fait partie de l'univers, avec une extension limitée dans l'espace et le temps. Les parties du système ont davantage, plus fortes, corrélations avec d'autres parties du même système; qu'avec des parties en dehors du système.
Objectif:
Un objectif est une certaine situation que le système intelligent souhaite atteindre. Normalement, il y a de nombreux niveaux d'objectifs, Il peut y avoir un objectif principal et de nombreux sous-objectifs.
Capacité sensorielle:
Un sens est la partie du système qui peut recevoir des communications de l'environnement. Les sens sont nécessaires pour que le système intelligent puisse connaître son environnement et agir de manière interactive.
Conceptualisation:
Un concept est l'élément de base de la pensée. C'est le stockage physique, matériaux d'information (dans les neurones électrons). Tous les concepts de la mémoire sont interconnectés en violet. La capacité de conceptualiser implique le développement de niveaux d'abstraction.
Règles d'action:
Une règle d'action est le résultat d'une expérience, le résultat de l'interprétation de sa propre mémoire. Relie situation et conséquences de l'action.
Mémoire:
La mémoire est un stockage physique de concepts et de règles d'action. Cela inclut l'expérience du système.
Apprentissage:
L'apprentissage est probablement la capacité la plus importante d'un système intelligent. Le système apprend des concepts à partir de l'information reçue des sens. Apprenez les règles de conduite à partir de son expérience. L'action, parfois faite au hasard, elle est stockée avec sa valeur. Une règle d'action augmente en valeur si elle a permis la réalisation d'un objectif. L'apprentissage inclut la fixation de concepts abstraits, sur la base d'exemples concrets et la création de concepts composés contenant les concepts des parties d'un objet. L'apprentissage est aussi la capacité de détecter des relations (des schémas) entre la partie “situation” et la partie “situation future” d'une règle d'action.
9. RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS
Un réseau neuronal artificiel violet (RNA) est un schéma de calcul distribué inspiré de la structure du système nerveux des êtres humains. L'architecture d'un réseau neuronal est formée en connectant plusieurs processeurs élémentaires, étant un système adaptatif qui possède un algorithme pour ajuster ses poids (paramètres libres) pour atteindre les exigences de performance du problème basé sur des échantillons représentatifs.
Par conséquent, nous pouvons indiquer qu'une RNA est un système de calcul distribué caractérisé par:
Un ensemble d'unités élémentaires, chacune desquelles possède de faibles capacités de traitement.
Une structure dense interconnectée utilisant des liens pondérés.
Paramètres libres qui doivent être ajustés pour satisfaire les exigences de performance.
Un haut degré de parallélisme.
Il est important de souligner que la propriété la plus importante des réseaux neuronaux artificiels est leur capacité à apprendre à partir d'un ensemble de motifs d'entraînement, c'est-à-dire, Il est capable de trouver un modèle qui ajuste les données. Le processus d'apprentissage, également connu sous le nom d'entraînement du réseau, peut être supervisé ou non supervisé.
L'apprentissage supervisé consiste à entraîner le réseau à partir d'un ensemble de données et de motifs d'entraînement composé de motifs d'entrée et de sortie. L'objectif de l'algorithme d'apprentissage est d'ajuster les poids du crimson w de manière à ce que la sortie générée par le ANN soit la plus proche possible de la sortie réelle donnée une certaine entrée. C’est-à-dire, le purple neuronal tente de trouver un modèle au processus inconnu qui a généré la sortie et. Cet apprentissage s'appelle supervisé car le modèle de sortie est connu, ce qui joue le rôle de superviseur de la pink.
En revanche, dans l'apprentissage non supervisé, on ne présente qu'un ensemble de modèles au ANN, et l'objectif de l'algorithme d'apprentissage est d'ajuster les poids du pink de manière à ce que le crimson trouve une certaine structure configuration présente dans les données.
10. IMAGES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
FONDAMENTAUX DE LA RÉALITÉ NUMÉRIQUE
1. DÉFINITIONS DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE
La réalité numérique fait référence aux simulations informatiques du monde réel à travers des images tridimensionnelles et des composants externes tels qu'un casque pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec la simulation. Les utilisateurs se déplacent dans une réalité virtuelle comme s'ils étaient dans un monde réel.
2. HISTOIRE ET ÉVOLUTION DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE
L'essor de la réalité numérique a été précédé d'une longue période de recherches intensives. Actuellement, la réalité virtuelle se manifeste dans une multiplicité de systèmes permettant à l'utilisateur de faire l'expérience “artificiellement”, cependant, elle a eu diverses contributions parmi lesquelles se distinguent:
En 1958 la Philco Corporation desarrolla un sistema basado en un dispositivo visible de casco controlado por los movimientos de la cabeza del usuario.
En el inicio de los 60, Ivan Sutherland y otros crean el casco visor HMD mediante el cual un usuario podía examinar, moviendo la cabeza, un ambiente gráfico. Simultáneamente Morton Heilig inventa y opera el Sensorama.
Para 1969, Myron Krueger creó ambientes interactivos que permitían la participación del cuerpo completo, en eventos apoyados por computadoras.
En 1969 la NASA puso en marcha un programa de investigación con el fin de desarrollar herramientas adecuadas para la formación, con el máximo realismo posible, de posteriores tripulaciones espaciales.
En el inicio de los 70, Frederick Brooks logra que los usuarios muevan objetos gráficos mediante un manipulador mecánico.
A fines de los 70, en el Media Lab. del instituto tecnológico de Massachusetts MIT, se obtiene el mapa filmado de Aspen, una simulación de vídeo de un paseo a través de la ciudad de Aspen, Colorado. Un participante puede manejar por una calle, bajarse y hasta explorar edificios.
También en los 70, Marvin Minsky acuña el término “TELEPRESENCIA”, para definir la participación física del usuario a distancia.
William Gibson, al inicio de los eighty, publica la novela ” Neuromancer” donde la trama se desarrolla en base a aventuras en un mundo generado por computadora al que denomina CIBERESPACIO.
Las empresas Disney producen la película “TRON”.
Tom Zimmerman inventa el Dataglove.
Jaron Lanier acuña le terme de Réalité Numérique, concrétisant la variété de concepts qui étaient utilisés à cette époque.
En 1984, Michael McGreevy et ses collègues de la NASA développent des lunettes de données avec lesquelles l'utilisateur peut désormais regarder l'intérieur d'un monde graphique affiché sur ordinateur.
Après 1980 apparaît le HOLODECK dans la série de TÉLÉVISION Star Trek; c'est un environnement généré par ordinateur, avec des figures holographiques pour le divertissement de l'équipage.
Pour le début des années quatre-vingt-dix, les systèmes de réalité numérique émergent des environnements de laboratoire en quête d'applications commerciales.
Pour l'année 1995, les simulateurs de vol, des plus parfaits, comme ceux utilisés par Thomson-Militaire Dassault, hasta los videojuegos para microordenadores son en sí aplicaciones de la realidad virtual, cuyo fin es situar a la persona en situaciones comparables a la experiencia real.
Un grupo de investigadores de IBM desarrolla un prototipo informático para la creación de realidad virtual. Este sistema generaba modelos del mundo real basados en representaciones tridimensionales y estereoscópicas de objetos físicos con los que pueden interactuar varias personas simultáneamente.
trois. ORIENTACION DE LA REALIDAD
Actuellement, se plasma en una multiplicidad de sistemas, el más conocido es la empresa norteamericana VPL Analysis, junto con la que la NASA que trabaja en el desarrollo de sus propias aplicaciones.
Se desarrolló una arquitectura básica para el desarrollo de una variedad casi ilimitada de laboratorios virtuales. Así también, en otros campos, como la medicina, economía y exploración espacial, utilizan los laboratorios virtuales para una gran variedad de funciones. Exemple, los cirujanos pueden realizar operaciones simuladas para ensayar las técnicas más complicadas. Los arquitectos pueden hacer que sus clientes, dándoles la oportunidad de que abran las puertas las ventanas y enciendan apaguen las luces de la obra a realizar.
En ingeniería se desarrollan aplicaciones para aéreo-industria, industria automovilística (en modelos electrónicos de vehículos para probar confort, opciones, etc.).
Actuellement, la realidad digital se plasma en una multiplicidad de sistemas, el más conocido de los cuales es el que ha desarrollado la empresa norteamericana VPL Analysis (Visual Programming Language), con la que la NASA trabaja en estrecha colaboración en el desarrollo de sus propias aplicaciones.
Se desarrolló una arquitectura básica para el desarrollo de una variedad casi ilimitada de laboratorios virtuales. En ellos, los científicos de disciplinas muy diversas son capaces de penetrar en horizontes antes inalcanzables gracias a la posibilidad de estar ahí: dentro de una molécula, en medio de una violenta tormenta en una galaxia distante.
Profesionales de otros campos, como la medicina, economía y exploración espacial, utilizan los laboratorios virtuales para una gran variedad de funciones. Los cirujanos pueden realizar operaciones simuladas para ensayar las técnicas más complicadas, antes de una operación real. Los economistas exploran un modelo de acción de un sistema económico para poder entender mejor las complejas relaciones existentes entre sus distintos componentes.
Les astronautes ont la possibilité de voler au-dessus de la surface simulée d'une planète inconnue et de ressentir la sensation qu'ils auraient s'ils y étaient.
Los arquitectos pueden hacer que sus clientes, enfilés dans des casques et des gants, visitent les étages-pilotes dans un monde de Réalité Virtuelle, leur donnant la possibilité d'ouvrir les portes, les fenêtres et d'allumer ou d'éteindre les lumières de l'appartement. D'autre part, permet l'anticipation des erreurs de conception et des expériences physiques avec des environnements non construits.
Dans le but de simplifier les communications avec les investisseurs d'autres pays, a été entièrement modélisé dans le système VPL, le projet d'aménagement du port de Seattle. Les deux parties jouent ainsi leurs cartes virtuelles dans le projet, sobrevolando los canales y obras portuarias y acercándose a ellas para apreciar los detalles con sólo flexionar los dedos.
El ámbito científico no se queda al margen, investigadores de la Universidad de Carolina del Sur estudian moléculas complejas, desplazando grupos de átomos mediante un instrumento, una simbiosis entre los punteros (del tipo del ratón) y el Dataglove.
En el área de defensa y de la investigación espacial nuclear, donde se han producido los avances más espectaculares. Thomson-Militaire dispone de un sistema utilizado para simulaciones calificadas de alto secreto. El CNRS y la Comexe poseen, asimismo equipos que les permiten realizar simulaciones en medios hostiles: reparaciones en el interior de un reactor nuclear, par exemple, la NASA realiza prácticas de montaje de satélites a distancia utilizando técnicas de Realidad Digital.
En Francia Videosystem utiliza el sistema Jaron Lanier para aplicaciones de apoyo a largometraje en cuanto a las cámaras, vestuario de actores, escenarios y otros.
La empresa británica W-Industries dispone de un sistema propio de realidad digital, bautizado con el nombre de Virtuality, el cual es utilizado para videojuegos, en el área de defensa y medicina, así como en la Arquitectura y diseño utilizando una versión para UNIX del software CAD.
En educación y adiestramiento se da la exploración de lugares y cosas inaccesibles por otros medios. Creación de lugares y cosas con diferentes cualidades respecto a los que existen en el mundo real. Interaction avec d'autres personnes, situées dans des zones éloignées, ayant des intérêts communs. Collaboration à la réalisation de projets avec des étudiants du monde entier.
En ingénierie, des applications sont développées pour l'industrie aéronautique, industria automovilística (en modelos electrónicos de vehículos para probar confort, opciones, et ainsi de suite.).
4. CARACTÉRISTIQUES DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE
Répond à la métaphore de 'monde' qui contient des objets et fonctionne selon des règles du jeu qui varient en flexibilité selon son engagement avec l'Intelligence Artificielle.
Elle s'exprime en langage graphique tridimensionnel.
Ouvre des alternatives où la seule limite est l'imagination de l'homme.
5. OBJECTIFS DE LA RÉALITÉ DIGITALE
Aujourd'hui, il existe de nombreuses applications de environnements de réalité virtuelle, avec un succès dans de nombreux cas. En estos entornos el individuo solo debe preocuparse por actuar, ya que el espacio que antes se debía imaginar, es facilitado por medios tecnológicos.
Néanmoins, muchos expertos coinciden en señalar que es posible que dentro de algunos años, pueda llegarse a lograr este objetivo, y que la realidad virtual se convierta en una materia cotidiana, gracias a la evolución del mercado orientado al desarrollo de equipamiento acorde y asequible.
6. CLASIFICACION DE LA REALIDAD
SISTEMAS VENTANAS (Window on World Techniques):
Se han definido como sistemas de Realidad Digital sin Inmersión.
Algunos sistemas utilizan un monitor convencional para mostrar el mundo digital. Estos sistemas son conocidos como WOW (Window on a World) y también como Realidad Digital de escritorio.
Estos sistemas tratan de hacer que la imagen que aparece en la pantalla luzca real y que los objetos, en ella representada actúen con realismo.
SISTEMAS DE MAPEO POR VIDEO:
Este enfoque se basa en la filmación, mediante cámaras de vídeo, de una más personas y la incorporación de dichas imágenes a la pantalla del computador, donde podrán interactuar – en tiempo real – con otros usuarios con imágenes gráficas generadas por el computador.
Ainsi, las acciones que el usuario realiza en el exterior de la pantalla (ejercicios, bailes, et ainsi de suite.) se reproducen en la pantalla del computador permitiéndole desde fuera interactuar con lo de dentro. El usuario puede, a través de este enfoque, simular su participación en aventuras, deportes y otras formas de interacción física.
Une autre possibilité intéressante du mappage vidéo consiste en la rencontre interactive de deux utilisateurs ou plus à distance, pouvant être séparés par des centaines de kilomètres.
Ce type de systèmes peut être considéré comme une forme spécifique de système immersif.
SYSTÈMES IMMERSIFS:
Les systèmes de Réalité Virtuelle les plus perfectionnés permettent à l'utilisateur de se sentir immergé dans l'intérieur du monde numérique.
Le phénomène d'immersion peut être expérimenté selon 4 modalités différentes, selon la stratégie adoptée pour générer cette illusion. Elles sont:
À) L'opérateur isolé
b) La cabine privée
d) La caverne (cave)
Ces systèmes immersifs sont généralement équipés d'un casque-visière HMD. Este dispositivo está dotado de un casco máscara que contiene recursos visuales, en forma de dos pantallas miniaturas coordinadas para producir visión estereoscópica y recursos acústicos de efectos tridimensionales.
Una variante de este enfoque lo constituye el hecho de que no exista casco como tal, sino un visor incorporado en una armadura que libera al usuario del casco, suministrándole una barra (como la de los periscopios submarinos) que permite subir, bajar controlar la orientación de la imagen obtenida mediante el visor.
Otra forma interesante de sistemas inmersivos se basa en el uso de múltiples pantallas de proyección de gran tamaño dispuestas ortogonalmente entre sí para crear un ambiente tridimensional caverna (cave) en la cual se ubica a un grupo de usuarios. De estos usuarios, hay uno que asume la tarea de navegación, mientras los demás pueden dedicarse a visualizar los ambientes de Realidad Digital dinamizados en tiempo real.
SISTEMAS DE TELEPRESENCIA (Telepresence):
Esta tecnología vincula sensores remotos en el mundo real con los sentidos de un operador humano. Los sensores utilizados pueden hallarse instalados en un robot en los extremos de herramientas tipo Waldo. De esta forma el usuario puede operar el equipo como si fuera parte de él.
Esta tecnología posee un futuro extremadamente prometedor. La NASA se propone utilizarla como recurso para la exploración planetaria a distancia.
La tele presencia contempla, obligatoriamente, un grado de inmersión que involucra el uso de control remoto, pero tiene características propias lo suficientemente discernibles como para asignarle una clasificación specific.
SISTEMAS DE REALIDAD MIXTA AUMENTADA:
Al fusionar los sistemas de tele presencia y realidad digital obtenemos los denominados sistemas de Realidad Mixta. Aquí las entradas generadas por el computador se mezclan con entradas de telepresencia y/ la visión de los usuarios del mundo real.
Este tipo de sistema se orienta a la estrategia de realzar las percepciones del operador usuario con respecto al mundo real. Para lograr esto utiliza un tipo esencial de HMD de visión transparente (see trouhg), que se apoya en el uso de una caminadora que es una pantalla especial, la cual es transparente a la luz que ingresa proveniente del mundo actual, pero que a la vez refleja la luz apuntada a ella mediante los dispositivos ópticos ubicados en el interior del HMD.
En este sentido se percibe un prometedor mercado para los sistemas de Realidad Mixta en industrias y fábricas donde el trabajador debe llevar a cabo operaciones complejas de construcción mantenimiento de equipos e instrumentos.
SISTEMAS DE REALIDAD DIGITAL EN PECERA:
Este sistema combina un monitor de despliegue estereoscópico utilizando lentes LCD con obturador acoplados a un rastreador de cabeza mecánico. El sistema resultante es superior a la easy combinación del sistema estéreo WOW debido a los efectos de movimientos introducidos por el rastreador.
SISTEMAS DE REALIDAD VIRTUAL MULTIPLE:
Este sistema combina estímulos visuales, auditivos, táctiles, de movimientos, con aplicaciones de I.A y percepción que hace que el mundo virtual casi sea actual Ej.: los nuevos sistemas de entrenamiento del ejército norteamericano.
7. DIFERENCIA ENTRE LO ACTUAL Y LO DIGITAL
Desde hace un tiempo el concepto marketiniano de Reputación On-line, está muy presente como un elemento clave en la estrategia de comunicación. Hay un cierto miedo, a que la reputación caiga velozmente debido a la potencia de difusión de un canal como internet.
Se supone que es sencillo para alguien opinar en foros, criticar acertadamente desprestigiar por sistema una empresa, una marca una persona. Existe la sensación de que las marcas están todavía más expuestas en el terreno digital. En mi opinión, el rumor, la crítica, el bulo existía antes de que tuviéramos acceso a las medios modernos con los que hoy nos comunicamos.
Internet lleva ya los suficientes años con nosotros para haber pasado por diferentes etapas. En todos estos años, hemos ido aprendiendo a sacar partido de los recursos que nos ofrece. Hemos hecho búsquedas de todo tipo para resolver las dudas que nos asaltaban (gracias a Google por existir). Compramos cualquier artículo en cualquier lugar del mundo, incluso regateamos (Ebay).
Buscamos trabajo lo contratamos (portales de empleo como Infojobs). Planificamos nuestros viajes mirando siempre que referencias y recomendaciones nos da la red. Entregamos momentos, photos, vídeos, opiniones, et ainsi de suite. Una cantidad de información, impensable hace poco tiempo.
Ahora compartimos con el resto de la purple quienes somos, que hacemos, que nos gusta, con quien nos gusta estar… Y esto supone un cambio de enfoque notable.
La separación entre nuestra actividad digital y la actual, antes estaba mucho más marcada. Me atrevería a decir que actualmente, esa línea es difusa.
Y es que hoy en día nos encontramos en una fase más adulta. En la que nos presentamos en web, como somos realmente, olvidando la época de usar nombres inventados y personalidades dudosamente creíbles.
Actualmente buscamos la autenticidad, a la persona las personas que hay detrás de lo digital, y una consecuencia positiva es que somos más tolerantes con la no perfección de lo humano. Entendemos y comprendemos los posibles errores y aceptamos mejor las disculpas. La empatía gana en importancia.
Par conséquent, vemos que existe una fusión de los dos mundos anteriormente separados. Lo físico y lo digital están unidos. Este hecho, influye en la comunicación de las organizaciones de cualquier tamaño, que no pueden permitirse dar un mensaje equivocado de quienes son. La sociedad demanda transparencia, cercanía, diálogo y las entidades que no sepan entenderlo, estarán alejándose de su público objetivo.
Trabajar en una comunicación coherente, para que seamos reconocibles, fiables y respetables no es una opción, el que no lo haga toma el riesgo de quedarse solo, y estamos en un mundo, sin ningún género de duda, cada día más social.
8. Sistemas inmersos
Para poder hablar de sistemas inmersos debemos hablar un poco de cómo se entiende el concepto de un sistema inmerso, podemos decir del mismo que es un sistema basado en un microprocesador cuyos componentes físicas e informáticas (hardware y software) están desarrollados, diseñados y optimizados para poder resolver un problema de manera más eficiente tratando de reducir costos y mejorando el rendimiento del proceso.
También podemos citar de los mismos que su funcionamiento es similar a los de una pequeña computadora donde para poder resolver fines más concretos se reduce la velocidad de respuesta ajustándolos a resolver los problemas concretos que son necesarios para poder resolver de manera más eficiente una actividad.
Los sistemas inmersos tienen gran cantidad de aplicaciones, que van desde controles industriales fabricación de equipos médicos, de télécommunication qui ont besoin de systèmes plus efficaces pour pouvoir résoudre des problèmes plus spécifiques, nous pouvons citer par exemple la maximisation d'un récepteur de signaux audio pour pouvoir recevoir des signaux prédéfinis de meilleure qualité et offrir un meilleur service à leurs utilisateurs.
L'important des systèmes immergés est la capacité à améliorer la performance d'un équipement ou à en créer un autre à des fins spécifiques pour améliorer sa performance, l'ensemble des nouveaux composants qui est inséré dans un système le transforme en un nouveau système immergé.
Nous pouvons nous rendre compte que parler de systèmes immergés, c'est parler d'innovation, développement, amélioration, recherche et essais, como estudiantes de ingeniería nosotros tener que conseguir la habilidad de construir, desarrollar y supervisar el funcionamiento y sobre todo creación de un sistema inmerso, al asegurarnos que podemos construir uno podemos estar satisfechos con la calidad de profesionales que llegamos a hacer.
Podemos brindar con la creación de sistemas inmerso lo que se quiere una mejora continua en las especificaciones (tipo de proceso) en la calidad y que se encuentre avalado por un costo que lo mantenga competitivo.
Lo que generalmente caracteriza a un sistema inmerso es el ingenio del que lo construye, ya que se deben hacer modificaciones adaptaciones que no se encuentran estipuladas, uno debe inventarse pero esto solo se logra mediante investigación de lo que queremos mejorar, ya que solo lo podemos mejorar si lo conocemos a la perfección tratando de romper sus barreras de aplicación mediante la adaptación del mismo.
9. TIPOS DE INMERSION
inmersiones simples,
inmersiones continuadas
Inmersiones simples:
Son aquellas que dejan pasar 12 horas, entre inmersión e inmersión.
Inmersiones continuadas:
El tiempo de espera entre inmersión e inmersión es de menos de 10 minutos.
Para las tablas de compresión este tipo cuenta como simple, tomando la máxima profundidad alcanzada en cualquiera de las inmersiones, y sumando los tiempos de las inmersiones.
Inmersiones sucesivas repetitivas:
Son aquellas que han pasado más de 10 minutos pero menos de 12 horas entre inmersión e inmersión realizadaTiempo de inmersión y velocidad de ascenso
Le temps est mesuré depuis le début de la descente jusqu'au moment où nous revenons à la surface.
10. TYPES DE RÉALITÉ NUMÉRIQUE
La réalité numérique peut être de deux types:
Immersive
La Réalité Virtuelle Immersive:
elles sont souvent liées à un environnement tridimensionnel créé par des ordinateurs, qui est manipulé à travers des casques, des gants ou d'autres dispositifs qui capturent la position et la rotation de différentes parties du corps humain.
La Réalité Virtuelle non immersive:
La réalité virtuelle non immersive utilise des moyens comme ceux actuellement proposés sur le Web dans lesquels on peut interagir en temps réel avec différentes personnes dans des espaces et des environnements qui en réalité n'existent pas, sans besoin de dispositifs supplémentaires à l'ordinateur. offre un nouveau monde à travers une fenêtre de bureau. Cette approche non immersive présente plusieurs avantages par rapport à l'approche immersive tels que: faible coût et adoption facile et rapide par les utilisateurs. Les dispositifs immersifs sont coûteux et généralement l'utilisateur préfère manipuler l'environnement numérique à l'aide de dispositifs familiers tels que le clavier et la souris plutôt qu'avec des casques lourds et des gants.
onze. APPLICATION DE LA RÉALITÉ DIGITALE
Au début, la réalité digitale a été utilisée principalement pour des applications militaires, même de divertissement, Cependant, Au cours des dernières années, les domaines dans lesquels elle est utilisée se sont diversifiés. Dans les sections précédentes, Il a été fait mention des différents types de réalité digitale et de leurs domaines d'influence, aquí se explora más a fondo los distintos proyectos que existen relacionadas con esta tecnología. Se describirán proyectos de distintos tipos: visualización -una de las facetas más fascinantes de la realidad virtual-, manipulación de robots, médecine, entre autres.
Realidad virtual en la IngenieríaDentro de las áreas de ingeniería hay proyectos de manipulación remota como lo son la manipulación de robots, procesos de ensamblado, tambien existen áreas dedicadas al desarrollo de prototipos virtuales. Todas estas aplicaciones facilitan la automatización dentro de diferentes áreas.Manipulación remota de robots Es claro que los robots dan una gran aportación a los procesos de ensamblado de la industria. L'ajout de la fonctionnalité de manipulation à distance ouvre des possibilités pour l'amélioration de ce type de processus, puisqu'il est possible d'avoir un robot qui exécute des processus définis et dont la manipulation est effectuée depuis un endroit différent de celui où il se trouve physiquement. Les applications font partie d'une nouvelle approche de la gestion des processus et reflètent les nouvelles tendances actuelles, où les lieux deviennent plus proches et la distance cesse d'être un problème à considérer. Ce projet est un type de réalité immersive.
Réalité numérique en océanologie : en utilisant la réalité virtuelle dans des projets d'océanologie, il est possible de visualiser une structure tridimensionnelle de la surface de l'océan, où l'on peut modéliser, par exemple, le comportement des larves, avoir une simulation de la façon dont le vent affecte les vagues, ou observer des phénomènes comme El Niño ou La Niña, en observant les températures, la direction du vent, la vitesse.
Réalité numérique dans les musées et planétariums La réalité numérique joue un rôle important dans la connaissance, elle est utilisée par les musées, les planétariums et les centres scientifiques. Ces centres réalisent des expositions virtuelles où l'on peut faire des visites de temples anciens, palais, galaxies, apprendre dans divers domaines de connaissance, entre autres. Dans certains projets réalisés dans ces centres, on expérimente avec des situations plus quotidiennes avec lesquelles les visiteurs (principalement les jeunes et les enfants) peuvent s'identifier, par exemple, on peut concevoir une montagne russe(roller coaster) et ensuite expérimenter le voyage comme si l'on était physiquement sur la montagne, ainsi, tout en profitant du voyage, on peut apprendre des lois de la physique. Une autre approche donnée à la réalité virtuelle, est celle d'expérimenter des visites virtuelles de lieux et de temples anciens qui, pour une raison quelconque, ne sont pas accessibles à l'utilisateur (destruction, restauration).
Parmi les usages les plus courants que les architectes donnent à la réalité numérique, il y a la modélisation virtuelle de leurs conceptions de maisons et de bâtiments, où, en plus de réaliser les conceptions traditionnelles comme les plans et les maquettes, ils élaborent un modèle tridimensionnel interactif, où leurs clients peuvent contempler d'une manière plus “actuelle” los diseños inclusive adentrarse en estos edificios casas y recorrerlos libremente, teniendo así una visión mas clara de las ideas que se tratan de expresar.
12. USOS ACTUALES DE REALIDAD VIRTUAL
Los usos actuales más frecuentes de la realidad digital son los siguientes:
Entrenamiento de pilotos, astronautas, soldados, et ainsi de suite…
Medicina educativa, por ejemplo para la simulacion de operaciones
CAD (diseños asistido por ordenador). Permite ver e interactuar con objetos antes de ser creados, con el evidente ahorro de costes.
Creación de entornos digital (museos, tiendas, aulas, et beaucoup d'autres…).
Tratamiento de fobias. (aerofobia, aracnofobia, claustrofobia, and so forth..)
Juegos, Cine 3D y todo tipo de entretenimiento.
treize. EQUIPOS UTILIZADOS PARA LA REALIDAD VIRTUAL
Para visión
La realidad digital en el área de la visión trabaja básicamente con dos tipos de implementos: cascos y growth, este último es un equipo que consiste en un brazo mecánico que sostiene un show a través del cual al girarlo se puede observar el entorno del mundo virtual en el cual se está; debido a que su peso es soportado por el brazo mecánico y no por el usuario, como ocurre con el casco, este puede ser un equipo de mayor complejidad y contenido electrónico, lo cual se traduce en ventajas tales como la obtención de una mejor solución.
Características de estos equipos para visión:
Visión estereoscópica:
Es la sensación de ver una determinada imagen en 3 dimensiones, esto se logra haciendo una representación igual para cada ojo de la imagen que se va a observar, estas representaciones son posteriormente proyectadas desde un mismo plano y separadas una distancia que está determinada por la distancia a la cual se encuentra el observador del plano de las imágenes. Desde este punto de vista, también existen equipos de visión monocular a través de los cuales se visualizan los objetos en la forma routine.
Binoculares:
Son equipos que constan de una pantalla individual para cada ojo, para el funcionamiento de la visión estereoscópica, es necesario tener un equipo que tenga esta característica; para equipos de visión monoscópica esta característica es opcional. De même, también existen equipos monoculares, lesquels consistent en un seul écran pour les deux yeux.
Pour interagir
Actuellement, la réalité digitale utilise des gants et des vêtements comme moyen pour interagir dans un environnement numérique, pour y parvenir, ces dispositifs se comportent initialement comme des dispositifs d'entrée qui permettent à l'ordinateur de connaître la position de l'utilisateur dans l'environnement virtuel, de même, ils permettent à l'utilisateur de se situer dans le milieu et d'interagir avec lui et dans certains cas de recevoir certains stimuli où ces dispositifs deviennent des dispositifs de sortie.
Certaines sensations ou stimuli que l'on peut recevoir sont:
Sensation de tenir un objet qui a été pris dans l'environnement numérique:
Cela est réalisé grâce à des coussinets qui se gonflent dans le gant et donnent la sensation de percevoir un poids.
On peut aussi percevoir la rugosité et la forme propres aux objets situés dans l'environnement numérique:
Ce qui est possible grâce au fait que certains dispositifs possèdent des parties en alliages à mémoire qui, après des variations de température, prennent les formes qui leur ont été préalablement imprimées.
Pour l'audition
Les écouteurs sont l'équipement de base utilisé pour écouter les sons propres à un environnement virtuel.
Variantes de ces équipements pour ajouter:
Écouteurs conventionnels:
Ce sont les écouteurs d'usage le plus courant, à travers ceux-ci on entend le son simulé des objets sans identifier auditivement leur point de localisation.
14. ÉLÉMENTS DE BASE DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE
Le casque de réalité virtuelle: (L'utilisateur le place sur sa tête)
Ce casque t'empêche de voir ce qui t'entoure. En te mettant un écran devant chaque œil. Les images qui apparaissent sur les deux écrans sont légèrement différentes, de sorte que l'effet est que l'utilisateur peut voir un relief.
Une manette avec des boutons:
En appuyant sur le bouton, il se déplacera dans la direction où il regarde à ce moment-là.
Un capteur de position (est dans le casque de réalité virtuelle)
Pour identifier où il regarde, lequel est connecté à l'unité de contrôle, il mesure ta position.
Tant le casque de vision que la commande de contrôle sont connectés à un ordinateur.
15. MÉCANISMES DE BASE DE LA RÉALITÉ DIGITALE
Il existe sept mécanismes généralement utilisés dans les applications de la réalité digitale. Ce sont:
Graphiques tridimensionnels (3D):
Techniques de stéréoscopie:
Cette technique permet à l'utilisateur non seulement de percevoir les indices de profondeur, mais aussi de voir l'image en relief. Cela est dû au fait que l'image perçue par chaque œil est légèrement différente, ce qui permet au cerveau de comparer les deux images et de déduire, à partir des différences relatives.
Simulation de comportement:
La simulation dans le monde digital n'est pas pré-calculée, l'évolution, elle est calculée en temps réel.
Facilités de navigation:
C'est le dispositif de gestion, qui vous permet d'indiquer ce que vous voulez naviguer, cela se fait à travers un joystick ou les touches de contrôle de l'ordinateur, cela peut aussi se faire lorsque vous bougez la tête, à ce moment le système détecte l'action et déplace l'image à l'écran.
Techniques d'immersion:
Consistent à vous isoler des stimuli du monde actuel, en étant privé de sensations provenant du monde réel, vous perdez la référence avec laquelle vous pouvez comparer les sensations que produit le monde numérique.
Combinaisons virtuelles:
Consistent à reproduire les stimuli au moyen d'une combinaison en latex qui transmet des impulsions électriques simulant la réalité créée et donnant au sens du toucher la perception que le numérique est réel.
Voyages virtuels:
Consistent à t'isoler des stimuli du monde réel et à se plonger totalement dans des interfaces virtuelles, où tu reçois des stimuli visuels, auditifs et de mouvement qui font vivre la VR comme une expression actuelle et d'apprentissage multiple, souvent, l'utilisateur peut être presque séparé du réel et faire que ce qu'il vit en VR devienne sa réalité construite.
16. COMPOSANTS D'UN SYSTÈME DE RÉALITÉ DIGITALE
Dans un système de réalité digitale, on peut distinguer des éléments matériels et des éléments logiciels.
Les composants matériels les plus importants sont l'ordinateur, les périphériques d'entrée et les périphériques de sortie.
Les composants logiciels les plus importants sont le modèle géométrique 3D et les programmes de simulation sensorielle (simulation visuelle, auditif, tactile, ), simulation physique (mouvement de la caméra virtuelle, détection des collisions, calcul des déformations, ), et collecte de données. La figure suivante illustre les composants d'un système typique de réalité digitale:
Nous allons maintenant décrire brièvement chacun de ces composants:
Périphériques d'entrée (capteurs)
Les périphériques d'entrée se chargent de capturer les actions du participant et d'envoyer ces informations à l'ordinateur. Les périphériques d'entrée les plus fréquents en réalité digitale sont les positionneurs (qui permettent au système de connaître en temps réel la position et l'orientation de la tête, de la main, de tout le corps de l'utilisateur), les gants (qui permettent de détecter le mouvement des doigts de la main) et les microphones (qui enregistrent la voix du participant).
Periféricos de salida (efectores)
Los periféricos de salida se encargan de traducir las señales de audio, vidéo, et ainsi de suite. generados por el computador en estímulos para los órganos de los sentidos (sonido, imágenes, ). Los efectores se clasifican según el sentido al que va dirigido: existen efectores visuales (cascos estereoscópicos, pantallas de proyección, ), y de audio (sistemas de sonido, altavoces, ) de fuerza y tacto (dispositivos táctiles), y del sentido del equilibrio (plataformas móviles).
Computador
El computador se encarga de llevar a cavo la simulación de forma interactiva, basándose en el modelo geométrico 3D y en el software program de recogida de datos, simulación física y simulación sensorial. Parce que le processus le plus critique en réalité virtuelle est la simulation visible (synthèse d'images à partir de modèles 3D), les ordinateurs utilisés pour la réalité numérique sont des stations de travail avec des performances graphiques avancées, où la plupart des étapes du processus de visualisation sont implémentées par matériel.
Modèle géométrique 3D
Étant donné qu'un système de réalité numérique doit permettre d'explorer la scène de manière interactive et de voir le monde numérique sous n'importe quel point de vue, il est nécessaire de disposer d'une représentation géométrique 3D de ce monde, qui permet de faire les calculs d'images, génération de son spatial, calcul des collisions, etc.. aux modules que nous décrirons plus loin.
Software program de tratamiento de datos de entrada
Los módulos de recogida y tratamiento de datos se encargan de leer y procesar la información que proporcionan los sensores. Esto incluye los controladores de los dispositivos físicos, así como los módulos para el primer tratamiento de los datos suministrados. Par exemple, los datos de posición y orientación de la cabeza del usuario normalmente se tienen que transformar para expresarlas en un sistema de coordenadas de la aplicación y se deben filtrar para evitar saltos repentinos como consecuencia de lecturas erróneas de los valores de posición. Los sistemas que permiten la comunicación con el ordenador mediante órdenes orales requieren un sistema de reconocimiento de voz. D'autres systèmes utilisent un schéma de communication basé sur des gestes de la main (une sorte de langage des signes mais plus simple) et qui nécessite la reconnaissance des gestes à partir d'une séquence de mouvements.
Logiciel de simulation physique
Les modules de simulation physique sont chargés de réaliser les modifications pertinentes dans la représentation numérique de la scène, en fonction des actions de l'utilisateur et de l'évolution interne du système. Par exemple, si le module de collecte de données indique que l'utilisateur doit effectuer le geste correspondant pour ouvrir une porte, le système doit appliquer la transformation géométrique correspondante à l'objet du modèle 3D qui représente cette porte. Estos módulos varían mucho dependiendo de la aplicación concreta. La función más básica consiste en calcular en tiempo actual los parámetros de la cámara virtual de acuerdo con los movimientos del usuario, aunque también puede encargarse del cálculo de colisiones, deformaciones, comportamiento y otras actualizaciones que afecten a la evolución en el tiempo del entorno virtual representado.
Software program de simulación sensorial
Estos módulos se encargan de calcular la representación digital de las imágenes, sonidos, et ainsi de suite. que el hardware se encargará de traducir a señales y finalmente a estímulos para los sentidos. Entre los módulos de simulación sensorial, lo más importante es el de simulación visual, que se basa en algoritmos de visualización en tiempo real del modelo geométrico. Los algoritmos de visualización que se utilizan en realidad digital son parecidos a los que se han descrito en los capítulos anteriores pero, dado que el rendimiento es crítico, se utilizan técnicas de aceleración de imagen con el propósito de reducir al mínimo posible el tiempo de generación de cada fotograma. Respecto a la simulación auditiva, es preciso comentar que la generación de sonido realista requiere tener en cuenta las propiedades acústicas de los objetos y que los algoritmos son tan complicados como los algoritmos de visualización. Respecto a la simulación táctil, es necesario distinguir entre los dispositivos que proporcionan sensación de tacto (a menudo limitado a la mano), sensación de contacto (también limitado a la mano) y realimentación de fuerza (impiden u ofrecen resistencia a hacer movimientos con la mano cuando ésta choca virtualmente con un objeto virtual). En tout cas, es imprescindible que el sistema sea capaz de detectar en tiempo actual las colisiones que se puedan producir entre la mano del usuario y los objetos de la escena, ya que es esto evento el que activa los dispositivos hardware apropiado.
17. SISTEMAS DE REALIDAD AUMENTADA
Una modelo anuncia ropa interior en el panel publicitario de una parada de autobús. Una usuaria se acerca, appuyez sur l'image et l'écran vous montre sur une carte où se trouve le magasin le plus proche pour acheter ces vêtements. C'est un exemple de réalité augmentée, un système qui permet d'incorporer des informations virtuelles dans la réalité en superposant des couches de données liées à une image préexistante. Ces techniques sont déjà utilisées comme compléments pédagogiques lors de visites dans des musées, mais aussi dans des systèmes militaires et dans des procédures médicales; en architecture comme loisir. Maintenant elles débarquent sur les mobiles.
Afin de pouvoir appliquer des solutions de réalité augmentée, des appareils spécifiques sont nécessaires, comme des écrans transparents et tactiles, des lunettes spéciales, des téléphones mobiles. Dans un futur proche, Cependant, on pourra utiliser des applications de réalité augmentée à l'intérieur d'une lentille de contact. Cela ouvrira la porte à de nombreux services et applications publicitaires pour le consommateur, plus proches de la science-fiction que de la technologie de pointe actuelle.
Il n'est pas étonnant que des films du genre comme 'Minority Report'’ aient permis de découvrir sur grand écran les usages possibles des systèmes de réalité augmentée, même avant que ces systèmes ne soient disponibles sur le marché. La scène dans laquelle l'acteur Tom Cruise reçoit dans son œil une publicité personnalisée au fur et à mesure qu'il passe devant les panneaux en est la preuve.
La réalité augmentée (RA) est le terme utilisé pour définir une vision directe ou indirecte d'un environnement physique du monde réel, dont les éléments se combinent avec des éléments virtuels pour la création d'une réalité mixte en temps réel. Il s'agit d'un ensemble de dispositifs qui ajoutent des informations numériques aux informations physiques déjà existantes, c'est-à-dire, ajouter une partie synthétique virtuelle au réel. C'est la principale différence avec la réalité numérique, puisqu'elle ne remplace pas la réalité physique, mais superpose les données informatiques sur le monde actuel.
Avec l'aide de la technologie (par exemple, en ajoutant la vision par ordinateur et la reconnaissance d'objets) les informations sur le monde réel autour de l'utilisateur deviennent interactives et numériques. Les informations artificielles sur l'environnement et les objets peuvent être stockées et récupérées comme une couche d'information par-dessus la vision actuelle du monde.
La réalité augmentée en recherche explore l'application d'images générées par ordinateur en temps réel à des séquences vidéo comme un moyen d'élargir le monde réel. La recherche inclut l'utilisation d'écrans portés sur la tête, un spectacle virtuel placé sur la rétine pour améliorer la visualisation, et la construction d'environnements contrôlés à partir de capteurs et d'actionneurs.
18. APPLICATION DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE DANS L'ÉDUCATION
Au fil des ans, les étudiants et les enseignants de tous les niveaux ont été confrontés à un problème préoccupant: certain areas of education are difficult to assimilate and teach. In search of a solution to this problem, in recent years interest has increased in an important branch of computing that was created in the sixties and developed since the late eighties, called “Virtual Reality”, “VR”.
En effet, digital reality has important applications in regular education because there are indications that it considerably stimulates the learning process through the so-called effect of “immersion” generated by the computer and thanks to which students can fully interact with an artificial environment using the senses of touch, hearing, and sight through special devices that are connected to the computer, tales como “guantes de datos” y pequeños monitores de video dentro de un casco (fotografía 1).
Estos aparatos tienen sensores que detectan el movimiento en forma precisa, repercutiendo en el mundo virtual en el que los estudiantes interactúan. El ciberespacio es también utilizado en RV, este concepto engloba a los mundos virtuales y a la Web, constituye un espacio en el que los usuarios pueden almacenar los mundos virtuales e intercambiar información, en el ciberespacio, donde pueden actuar como participantes activos. Gracias a elementos como estos, los estudiantes pueden aprender prácticamente cualquier área del conocimiento utilizando esta tecnología.
En la actualidad en el Perú funcionan cerca de 70 universidades y existen gran cantidad de expedientes presentados a CONAFU, pour demander l'autorisation de fonctionnement des universités à travers tout le Pérou.
Nos universités tentent de répondre au besoin pressant de professionnalisation dans de larges segments de la jeunesse péruvienne, mais la seule chose vraie qu'elles font est de masquer le chômage des jeunes, car en sortant diplômés, après plus de cinq ans de préparation, ils se trouvent face à une réalité crue et dure: Il n'y a pas d'emploi
En raison d'une préparation insuffisante et parce que beaucoup de ces universités, étant gérées comme n'importe quelle entreprise, dont les objectifs sont le profit, leur produit social, leurs diplômés, ne sont pas suffisamment compétitifs pour pouvoir s'insérer sur le marché du travail.
La proliferación de universidades privadas en el Perú ha generado todo un advertising de posicionamiento de éstas por lograr la mayor población estudiantil dentro de los diferentes segmentos A, B, C y D de los estratos poblacionales.
Las universidades en el Perú deberían considerar que su producto social: leurs diplômés, deben estar preparados y competitivos para desenvolverse en un mundo tecnológico, donde el cambio y donde los conceptos de educación, preparación, formación y de valores están velozmente cambiando.
Las universidades en el Perú, si bien son transmisoras del conocimiento, ya no son los únicos. Definitivamente la Universitas” deben interrelacionarse con el sector productivo de la nación para que estén adecuadas a la realidad.
No quedan dudas sobre el impacto del fenómeno de la globalización en las relaciones humanas y en las transacciones de todo tipo, pero paradójicamente; hasta ahora la educación es el único sector que ha resistido frontal y tenazmente a la globalización.
No existe una educación international”, se siguen defendiendo actitudes localistas, centralizadoras y cuando se proponen modificaciones en los programas de educación para integrar las nuevas tecnologías digitales, las mismas autoridades, por razones de una no entendida tecnofobia, buscan que todo cambie para que nada cambie”. El acceso masivo a la educación es un fenómeno positivo en sí mismo pero que no asegura calidad de ésa.
El tema del presente artículo es como la educación digital, con la utilización de sus prótesis tecnológicas sirve para unir el proceso educativo al mundo.
La tecnología se desarrolla a una velocidad tan grande que es difícil determinar sus rumbos, su calidad y sus aplicaciones educativas. Por otro lado la educación se mueve tan lentamente que la brecha entre la tecnología y el proceso educativo se hace cada día más amplia
Las nuevas tecnologías electrónicas han creado soportes verdaderamente prodigiosos para transmitir todo tipo de información que eran inimaginables hace una década en el campo de la educación, la adecuación de estas formas a los contenidos educativos es aún demasiado lenta por no decir nula.
Según la UNESCO a la fecha han existido cinco duplicaciones del conocimiento humano, desde que apareció el Hombre en la tierra; en la actualidad los conocimientos científicos y técnicos se multiplican por dos aproximadamente cada cinco años y en el siguiente milenio (por los años 2020) se estima que cada 73 días el conocimiento aumentará el doble.
19. FORMAS DE LA REALIDAD DIGITAL
En contraposición de la realidad concreta física se encuentra la realidad digital. La realidad concreta puede ser percibida por todos los sentidos: vista, oído, olfato, tacto y gusto. Mientras que la realidad digital solo puede ser percibida por la vista y el oído en algunos casos y por la conciencia en otros.
Las diferentes formas de la realidad digital son:
À) La simulation par ordinateur:
Cette modalité est obtenue par la génération par ordinateur d'un ensemble d'images qui sont observées par l'utilisateur à travers un casque équipé d'un viseur spécial. Certains équipements sont complétés par des combinaisons et des gants équipés de capteurs conçus pour simuler la perception de différents stimuli, qui intensifient la sensation de réalité. Son application, bien que centrée initialement dans le domaine des jeux vidéo, s'est étendue à de nombreux autres domaines, como la medicina, simulation de vol, et beaucoup d'autres.
b) Les écrans de télévision et de cinéma:
Avec une technologie moins compliquée et plus accessible au public, les images, vidéos et films nous offrent une réalité virtuelle simple et en deux dimensions.
c) L'imagination et la chromnesie:
Sans l'utilisation d'aucune technologie et toujours à portée de main, notre esprit nous offre un univers rempli de formes, les couleurs, sonidos, odeurs, saveurs et sensations tactiles. Ceci pour l'imagination. À travers la cromnésie, nous pouvons percevoir et représenter le temps et la durée. Aucune technologie conçue jusqu'à présent ne l'offre.
Le pouvoir de l'imagination est tel que lorsque un sujet imagine une action, les mêmes régions cérébrales sont activées que lorsqu'il la réalise réellement. Les sportifs sont ceux qui connaissent le mieux ce pouvoir depuis longtemps. On peut s'entraîner mentalement, mettre en œuvre les attitudes appropriées et affiner les réflexes en répétant seulement mentalement l'épreuve future.
La réalité concrète est constituée de diverses qualités caractéristiques qui génèrent dans le cerveau les sensations correspondantes. Avec la réalité numérique, ces caractéristiques sont séparées et manipulées pour produire un effet de réalité.
20. FUTUR DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE
L'avenir n'est pas écrit, mais il est certain que les communautés virtuelles conquerront des connaissances technologiques plus grandes et meilleures. Si dans les prochaines années le cyberespace est utilisé plus efficacement, il est possible qu'il dépasse dans toutes ses dimensions l'univers actuel. Tout cela changera la vie des humains dans de nombreux aspects.
Dans un avenir pas très lointain, il existera des décors virtuels dans lesquels les acteurs se déplaceraient comme sur une scène réelle, obteniendo respuesta en tiempo actual de los objetos del atrezzo digital, evitando así construirlos realmente.
21. IMÁGENES DE REALIDAD VIRTU
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