La física cibernética es un área científica en la frontera de la cibernética y la física que estudia sistemas físicos con métodos cibernéticos. Se entiende por métodos cibernéticos a los métodos desarrollados dentro de la teoría del control , la teoría de la información , la teoría de sistemas y áreas afines: diseño de control, estimación , identificación , optimización , reconocimiento de patrones , procesamiento de señales , procesamiento de imágenes , etc. Los sistemas físicos también se entienden en un sentido amplio; pueden ser de naturaleza viva, sin vida o de origen artificial (ingeniería), y deben haber comprendido razonablemente dinámicas y modelos adecuados para plantear problemas cibernéticos. Los objetivos de investigación en física cibernética se formulan frecuentemente como análisis de una clase de posibles cambios de estado del sistema bajo acciones externas (de control) de una determinada clase. Un objetivo auxiliar es diseñar las acciones de control necesarias para lograr un cambio de propiedad preespecificado. Entre las clases típicas de acciones de control se encuentran funciones que son constantes en el tiempo (análisis de bifurcación, optimización), funciones que dependen únicamente del tiempo ( mecánica de vibraciones , estudios espectroscópicos , control de programas) y funciones cuyo valor depende de mediciones realizadas al mismo tiempo o de instancias anteriores. La última clase es de especial interés ya que estas funciones corresponden al análisis del sistema mediante retroalimentación externa (feedback control).
Hasta hace poco no se había visto ninguna interacción creativa entre la física y la teoría del control (cibernética) y no se había utilizado directamente ningún método de la teoría del control para descubrir nuevos efectos y fenómenos físicos. La situación cambió dramáticamente en la década de 1990 cuando surgieron dos nuevas áreas: el control del caos y el control cuántico .
En 1990, Edward Ott , Celso Grebogi y James Yorke, de la Universidad de Maryland , publicaron un artículo [1] en Physical Review Letters en el que se informaba que incluso una pequeña acción de retroalimentación puede cambiar drásticamente el comportamiento de un sistema no lineal, por ejemplo, convertir movimientos caóticos en periódicos. unos y viceversa. La idea se hizo popular casi de inmediato en la comunidad de la física, y desde 1990 se han publicado cientos de artículos que demuestran la capacidad del control pequeño, con o sin retroalimentación, para cambiar significativamente la dinámica de sistemas reales o modelo. En 2003, este artículo de Ott, Grebogi y Yorke [1] había sido citado más de 1.300 veces, mientras que el número total de artículos relacionados con el control del caos superó los 4.000 a principios del siglo XXI, con entre 300 y 400 artículos publicados por año. en revistas revisadas por pares. El método propuesto en [1] ahora se llama método OGY por las iniciales de los autores.
Posteriormente se propusieron otros métodos para transformar trayectorias caóticas en periódicas, por ejemplo la retroalimentación retardada (método de Pyragas). [2] También se aplicaron numerosos métodos de control no lineales y adaptativos para el control del caos, ver encuestas en. [3] [4] [5] [6]
Es importante que los resultados obtenidos se interpreten como el descubrimiento de nuevas propiedades de los sistemas físicos. Se publicaron miles de artículos que examinan y predicen propiedades de sistemas basados en el uso de control, identificación y otros métodos cibernéticos. En particular, la mayoría de esos artículos se publicaron en revistas físicas y sus autores representaban departamentos de física universitarios. Ha quedado claro que este tipo de objetivos de control son importantes no sólo para el control del caos, sino también para el control de una clase más amplia de procesos oscilatorios. Esto proporciona evidencia de la existencia de un campo emergente de investigación relacionado tanto con la física como con el control, el de la "física cibernética". [7] [8]
Es concebible que la física molecular fuera el área donde aparecieron por primera vez las ideas de control. James Clerk Maxwell presentó un ser hipotético, conocido como el Demonio de Maxwell , con la capacidad de medir las velocidades de las moléculas de gas en un recipiente y dirigir las moléculas rápidas a una parte del recipiente mientras mantiene las moléculas lentas en otra parte. Esto produce una diferencia de temperatura entre las dos partes del recipiente, lo que parece contradecir la Segunda Ley de la Termodinámica . Ahora, después de más de un siglo de vida fructífera, este demonio está aún más activo que en el pasado. En artículos recientes se discuten cuestiones relacionadas con la implementación experimental del demonio de Maxwell, particularmente a nivel de la mecánica cuántica. [9]
A finales de los años 1970 aparecieron los primeros resultados matemáticos para el control de modelos mecánicos cuánticos basados en la teoría de control [10] A finales de los años 1980 y principios de los años 1990 los rápidos desarrollos en la industria del láser condujeron a la aparición de dispositivos ultrarrápidos, por lo que -llamados láseres de femtosegundo. Esta nueva generación de láseres tiene la capacidad de generar pulsos con duraciones de unos pocos femtosegundos e incluso menos (1 fs = seg). La duración de tal pulso es comparable al período de oscilación natural de una molécula. Por lo tanto, en principio se puede utilizar un láser de femtosegundo como medio para controlar moléculas y átomos individuales. Una consecuencia de tal aplicación es la posibilidad de realizar el sueño de los alquimistas de cambiar el curso natural de las reacciones químicas. Surgió una nueva área de la química, la femtoquímica , y se desarrollaron nuevas femtotecnologías . Ahmed Zewail de Caltech recibió el Premio Nobel de Química en 1999 por su trabajo sobre femtoquímica .
Utilizando la teoría de control moderna, se pueden abrir nuevos horizontes para estudiar la interacción de átomos y moléculas, y se pueden descubrir nuevas formas y posibles límites para intervenir en los procesos íntimos del micromundo. Además, el control es una parte importante de muchas aplicaciones recientes a nanoescala, incluidos nanomotores, nanocables, nanochips, nanorobots, etc. El número de publicaciones en revistas revisadas por pares supera las 600 por año.
Los fundamentos de la termodinámica fueron establecidos por Sadi Carnot en 1824. Consideró una máquina térmica que funciona extrayendo calor de una fuente que está en equilibrio térmico a una temperatura y entregando trabajo útil. Carnot vio que, para funcionar continuamente, el motor necesita también un depósito frío con la temperatura , al que se pueda descargar algo de calor. Por simple lógica estableció el famoso '''Principio de Carnot''' : ''Ningún motor térmico puede ser más eficiente que uno reversible que funcione entre las mismas temperaturas''.
De hecho, no era más que la solución a un problema de control óptimo : el máximo trabajo puede extraerse mediante una máquina reversible y el valor del trabajo extraído depende únicamente de las temperaturas de la fuente y del baño. Posteriormente, Kelvin introdujo su escala de temperatura absoluta (escala Kelvin) y dio el siguiente paso, evaluando la eficiencia reversible de Carnot. Sin embargo, la mayor parte del trabajo se dedicó a estudiar sistemas estacionarios en intervalos de tiempo infinitos, aunque para fines prácticos es importante conocer las posibilidades y limitaciones. de la evolución del sistema para tiempos finitos así como bajo otro tipo de restricciones causadas por una cantidad finita de recursos disponibles.
El trabajo pionero dedicado a evaluar las limitaciones de tiempo finito para motores térmicos fue publicado por I. Novikov en 1957, [11] e independientemente por FL Curzon y B. Ahlborn en 1975: [12] la eficiencia a máxima potencia por ciclo de un motor térmico acoplado a su entorno a través de un conductor de calor constante (fórmula de Novikov-Curzon-Ahlborn). El proceso de Novikov-Curzon-Ahlborn también es óptimo en el sentido de una disipación mínima. De lo contrario, si se da el grado de disipación, el proceso corresponde al principio de máxima entropía. Posteriormente, los resultados [12] [11] se ampliaron y generalizaron para otros criterios y para situaciones más complejas basadas en la teoría moderna del control óptimo . Como resultado, surgió una nueva dirección en la termodinámica conocida con los nombres de "termodinámica de optimización", "termodinámica de tiempo finito", termodinámica endorreversible o "termodinámica de control", ver. [13]
A finales de la década de 1990 quedó claro que había surgido una nueva área de la física que se ocupaba de los métodos de control. El término "física cibernética" fue propuesto en. [7] [14] El tema y la metodología del campo se presentan sistemáticamente en. [15] [16]
Una descripción de los problemas de control relacionados con la física cibernética incluye clases de modelos de plantas controladas, objetivos de control (metas) y algoritmos de control admisibles. La metodología de la física cibernética comprende métodos típicos utilizados para la resolución de problemas y resultados típicos en el campo.
Un planteamiento formal de cualquier problema de control comienza con un modelo del sistema a controlar (planta) y un modelo del objetivo de control (meta). Incluso si no se proporciona el modelo de la planta (como ocurre en muchas aplicaciones del mundo real), se debe determinar de alguna manera. Los modelos de sistemas utilizados en cibernética son similares a los modelos tradicionales de física y mecánica con una diferencia: las entradas y salidas del modelo deben especificarse explícitamente. En la literatura relacionada con el control de sistemas físicos se consideran las siguientes clases principales de modelos: sistemas continuos con parámetros agrupados descritos en el espacio de estados mediante ecuaciones diferenciales, sistemas distribuidos (espacio-temporales) descritos mediante ecuaciones diferenciales parciales y sistemas de estados en tiempo discreto. modelos espaciales descritos por ecuaciones en diferencias.
Es natural clasificar los problemas de control según sus objetivos de control. A continuación se enumeran cinco tipos.
La regulación (a menudo llamada estabilización o posicionamiento) es el objetivo de control más común y simple. Se entiende que la regulación conduce el vector de estado (o el vector de salida ) a algún estado de equilibrio (respectivamente, ).
Seguimiento. El seguimiento del estado está impulsando una solución a la función del tiempo preespecificada . De manera similar, el seguimiento de salida conduce la salida a la función de salida deseada . El problema es más complejo si el equilibrio o la trayectoria deseados son inestables en ausencia de una acción de control. Por ejemplo, un problema típico de control del caos se puede formular como el seguimiento de una solución periódica inestable (órbita). La característica clave de los problemas de control de sistemas físicos es que el objetivo debe alcanzarse mediante un control suficientemente pequeño. Un caso límite es la estabilización de un sistema mediante un control arbitrariamente pequeño. La solucion de esta tarea no es obvia si la trayectoria es inestable, por ejemplo en el caso de sistemas caóticos. Ver. [1]
Generación (excitación) de oscilaciones. La tercera clase de objetivos de control corresponde a los problemas de "excitación" o "generación" de oscilaciones. Aquí se supone que el sistema está inicialmente en reposo. El problema es descubrir si es posible llevarlo a un modo oscilatorio con las características deseadas (energía, frecuencia, etc.). En este caso, la trayectoria objetivo del vector de estado no está preespecificada. Además, la trayectoria del objetivo puede ser desconocida o incluso puede ser irrelevante para el logro del objetivo de control. Estos problemas son bien conocidos en las tecnologías eléctrica, radiotécnica, acústica, láser y vibratoria y, de hecho, en cualquier lugar donde sea necesario crear un modo oscilatorio para un sistema. Esta clase de objetivos de control puede estar relacionado con problemas de disociación, ionización de sistemas moleculares, escape de un pozo potencial, caotización y otros problemas relacionados con el crecimiento de la energía del sistema y su posible transición de fase. A veces estos problemas pueden reducirse al seguimiento, pero las trayectorias de referencia en estos casos no son necesariamente periódicas y pueden ser inestables. Además, es posible que la trayectoria del objetivo sólo se conozca parcialmente.
Sincronización. La cuarta clase importante de objetivos de control corresponde a la sincronización (más exactamente, "sincronización controlada" a diferencia de la "autosincronización" o la "autosincronización"). En términos generales, se entiende por sincronización el cambio simultáneo de los estados de dos o más sistemas o, quizás, el cambio simultáneo de algunas cantidades relacionadas con los sistemas, por ejemplo, la ecualización de frecuencias de oscilación. Si la relación requerida se establece sólo de forma asintótica, se habla de "sincronización asintótica". Si la sincronización no existe en el sistema sin control, el problema puede plantearse como encontrar la función de control que asegure la sincronización en el sistema de bucle cerrado, es decir, la sincronización puede ser un objetivo de control. El problema de sincronización se diferencia del problema de control de referencia del modelo en que se permiten algunos cambios de fase entre los procesos que son constantes o tienden a valores constantes. Además, en una serie de problemas de sincronización los enlaces entre los sistemas a sincronizar son bidireccionales. En tales casos no se conoce de antemano el modo límite (modo síncrono) en todo el sistema.
Modificación de los conjuntos de límites ( atractores ) de los sistemas. La última clase de objetivos de control está relacionada con la modificación de algunas características cuantitativas que limitan el comportamiento del sistema. Incluye objetivos tan específicos como
La investigación de los problemas mencionados comenzó a finales de la década de 1980 con trabajos sobre el control de bifurcaciones y continuó con trabajos sobre el control del caos. Ott, Grebogi y Yorke [1] y sus seguidores introdujeron una nueva clase de objetivos de control que no requerían ninguna característica cuantitativa del movimiento deseado. En su lugar, se especificó el tipo cualitativo deseado del conjunto de límites ( atractor ), por ejemplo, el control debería proporcionar al sistema un atractor caótico. Además, el grado deseado de caticidad se puede especificar especificando el exponente de Lyapunov , la dimensión fractal , la entropía , etc. [4] [5]
Además del objetivo de control principal, se pueden especificar algunos objetivos o restricciones adicionales. Un ejemplo típico es el requisito del "control pequeño": la función de control debe tener poca potencia o requerir un pequeño gasto de energía. Esta restricción es necesaria para evitar la "violencia" y preservar las propiedades inherentes del sistema bajo control. Esto es importante para asegurar la eliminación de artefactos y para un estudio adecuado del sistema. En problemas físicos se utilizan tres tipos de control: control constante, control anticipativo y control por retroalimentación. La implementación de un control de retroalimentación requiere dispositivos de medición adicionales que funcionen en tiempo real, que a menudo son difíciles de instalar. Por lo tanto, el estudio del sistema puede comenzar con la aplicación de formas inferiores de control: control constante de tiempo y luego control anticipativo. Luego se pueden estudiar las posibilidades de cambiar el comportamiento del sistema mediante control de retroalimentación.
La metodología de la física cibernética se basa en la teoría del control . Normalmente, algunos parámetros de los sistemas físicos se desconocen y algunas variables no están disponibles para su medición. Desde el punto de vista del control, esto significa que el diseño del control debe realizarse bajo una incertidumbre significativa, es decir, deben usarse métodos de control robusto o control adaptativo . Los teóricos del control y los ingenieros de control han desarrollado una variedad de métodos de diseño para sistemas lineales y no lineales. También se han desarrollado métodos de control parcial, control por señales débiles, etc.
Actualmente, sigue creciendo el interés por aplicar métodos de control en física. Se están desarrollando activamente las siguientes áreas de investigación: [15] [16]
Entre las aplicaciones más importantes se encuentran: control de fusión , control de haces, control en nano y femtotecnologías.
Para facilitar el intercambio de información en el área de la física cibernética se creó la Sociedad Internacional de Física y Control (IPACS). IPACS organiza conferencias periódicas (Conferencias de Física y Control) y apoya una biblioteca electrónica, la Biblioteca Electrónica IPACS y un portal de información, Recursos de Física y Control.
