¡Más rápido que el navegador!Similitudes entre Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica
Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica tienen 7 cosas en común (en Unionpedia): Ingeniería de control, Ingeniería electromecánica, Ingeniería en automatización y control industrial, Instrumentación industrial, Red neuronal artificial, Regulación automática, Robótica.
Ingeniería de control
La ingeniería de control es la disciplina de la ingeniería que aplica la teoría de control para diseñar, planificar y desarrollar dispositivos y sistemas con comportamientos deseados.
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Ingeniería electromecánica
La Ingeniería Electromecánica es la aplicación híbrida que surge de la combinación sinérgica de distintas áreas del conocimiento, como el electromagnetismo, la electrónica, la electricidad y la mecánica.
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Ingeniería en automatización y control industrial
La Ingeniería en Automatización y Control Industrial es una rama de la ingeniería de sistemas que aplica la integración de tecnologías de vanguardia que son utilizadas en el campo de la automatización y el control automático industrial, las cuales son complementadas con disciplinas paralelas al área, tales como: los sistemas de control y supervisión de datos, la instrumentación industrial, el control de procesos y las redes de comunicación industrial etc.
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Instrumentación industrial
Instrumentación industrial: es el grupo de elementos que sirven para medir, sobrevivir, convertir, transmitir, controlar o registrar variables de un proceso con el fin de optimizar los recursos utilizados en este.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Regulación automática
La regulación automática es una rama de la ingeniería que se ocupa del control de un proceso en un estado determinado; por ejemplo, mantener la temperatura de una calefacción, el rumbo de un avión o la velocidad de un automóvil en un valor establecido.
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Robótica
La robótica es una ciencia que aglutina varias ramas tecnológicas: la rama de la ingeniería mecánica, de la ingeniería electrónica y de las ciencias de la computación, ocupándose del diseño, construcción, operación, estructura, manufactura y aplicación de los robots.
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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas
- En qué se parecen Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica
- Qué tienen en común Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica
- Semejanzas entre Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica
Comparación de Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica
Automatización industrial tiene 41 relaciones, mientras Ingeniería mecatrónica tiene 119. Como tienen en común 7, el índice Jaccard es 4.38% = 7 / (41 + 119).
Referencias
En este artículo se encuentra la relación entre Automatización industrial e Ingeniería mecatrónica. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:
