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Fisicomimética

La fisicomimética es inteligencia computacional basada en la física . La palabra deriva de physike (φυσική, que en griego significa "la ciencia de la física") y mimesis (μίμησις, que en griego significa "imitación").

Descripción general

En respuesta a la creciente preocupación por el elevado coste, fragilidad y vulnerabilidad de los vehículos robóticos monolíticos, se ha producido una tendencia hacia el desarrollo de redes distribuidas de vehículos pequeños y económicos. La capacidad de estas redes para controlar y detectar dinámicamente las condiciones ambientales manteniendo al mismo tiempo la rentabilidad, la robustez y la flexibilidad se considera uno de sus mayores activos.

Las redes de sensores dinámicos son sumamente necesarias para diversas tareas, como búsqueda y rescate, vigilancia, defensa perimetral, localización y mapeo de peligros químicos y biológicos, telescopios espaciales virtuales, ensamblaje automatizado de sistemas microelectromecánicos y cirugía médica (por ejemplo, con nanobots).

La tecnología central utilizada para alcanzar estos objetivos es un enfoque novedoso conocido como "física artificial" o "fisicomimética". Con la fisicomimética, los agentes robóticos perciben y reaccionan a fuerzas físicas artificiales. Al sintetizar las fuerzas virtuales apropiadas, se pueden lograr de manera efectiva varios comportamientos importantes impulsados ​​por tareas, como antenas distribuidas en forma de red, defensa perimetral y vigilancia dinámica. Además, los sistemas se autoorganizan, pueden autorrepararse y son tolerantes a fallas. [1] [2] [3] Recientemente, el paradigma se ha adaptado a la optimización de funciones. [4] [5] [6] [7]

La motivación de este enfoque es que cualquier sistema diseñado utilizando las leyes de la física es susceptible de toda la gama de herramientas de análisis empírico, analítico y teórico que utilizan los físicos. Este enfoque fue introducido por primera vez por los profesores William Spear y Diana Spears en el Laboratorio de Investigación Naval y la Universidad de Wyoming. El primer artículo sobre este enfoque fue publicado por ellos en 1999 en la Conferencia Internacional IEEE sobre Información, Inteligencia y Sistemas. El título era "Uso de la física artificial para controlar agentes". [8]

Véase también

Referencias

  1. ^ Spears, W., Spears, D., Hamann, J., Heil, R. "Control distribuido basado en la física de enjambres de vehículos". Autonomous Robots 17, 137–162 (2004)
  2. ^ Ellis, C., Wiegand, RP "Restricciones de actuación y control físico artificial". Actas de la Novena Conferencia Internacional sobre Resolución de Problemas Paralelos a partir de la Naturaleza, 389–398 (2008)
  3. ^ Kazadi, S., Lee, JR, Lee, J. "Física artificial, ingeniería de enjambre y el método hamiltoniano". Actas del Congreso Mundial de Ingeniería y Ciencias de la Computación, 623–632 (2007)
  4. ^ Xie, LP, Zeng, JC, Cui, ZH "Uso de la física artificial para resolver problemas de optimización global". La 8.ª Conferencia Internacional IEEE sobre Informática Cognitiva, 502-508 (2009)
  5. ^ Xie, LP, Zeng, JC "Una optimización global basada en el marco fisicomimético". Cumbre mundial sobre computación genética y evolutiva, 609–616 (2009)
  6. ^ Mo, SM, Zeng, JC "Análisis del rendimiento del algoritmo de optimización de física artificial con topologías de vecindad simples". Conferencia internacional sobre inteligencia computacional y seguridad, 155-160 (2009)
  7. ^ Wang, Y., Zeng, JC "Un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en optimización de física artificial". Control and Decision 25(7), 1040–1044 (2010)
  8. ^ Spears, WM, Gordon, DF "Uso de la física artificial para controlar agentes". Conferencia internacional IEEE sobre información, inteligencia y sistemas, 281-288 (1999)

Enlaces externos