¡Hay mucha investigación en sistemas de control en este momento! Es un campo muy activo de investigación aplicada en matemáticas / ingeniería.
Desafortunadamente, hay demasiados temas para que yo sea consciente de todos ellos o incluso enumere todo lo que sé, pero se me ocurren un par de temas importantes.
Control inteligente
- Para un doctorado, ¿la universidad de la que te gradúas importa más que tu propia investigación?
- ¿Cuál es el temperamento típico de una persona en la investigación y desarrollo de ingeniería?
- ¿Qué áreas de exploración espacial se beneficiarían más de la investigación adicional?
- He escuchado a personas decir hacer una investigación antes de invertir / comerciar. ¿Qué debo investigar exactamente? ¿Cómo lo haces?
- ¿Se toman menos en serio los investigadores / académicos con nombres de sonido infantil que los investigadores con nombres de sonido más formal?
Este es, con mucho, el tema más interesante para mí, personalmente. Los sistemas de control se ocupan de diseñar estrategias para modelar y construir sistemas automatizados, y controlarlos.
Mientras que para objetivos y restricciones más simples esto se puede lograr a través de instrucciones matemáticas rigurosas y explícitas (piense en un robot, por ejemplo), para tareas más complejas, el control convencional simplemente no funciona. No puede programar explícitamente un automóvil para que navegue por una carretera mientras obedece las reglas de tránsito en un período de tiempo factible.
Sí, el control tiene algunas estrategias de control más sofisticadas que el control “sin sentido”, como el PID, como el Control predictivo modelo (MPC), que optimiza la entrada del sistema basándose en el análisis de la salida pronosticada del sistema. Pero incluso estos son muy limitados en comparación con las capacidades de la inteligencia artificial y los métodos de aprendizaje automático.
Ahí es donde entra el control inteligente. Integrando nuevas técnicas desde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático hasta el diseño de sistemas de control convencionales. Cosas fascinantes
Control híbrido
Antes del control híbrido, el control se aplicaba estrictamente a sistemas dinámicos discretos o continuos. Pero esto planteó un problema, porque la mayoría de los sistemas de control modernos contienen partes discretas Y continuas, no solo una de las dos.
Por ejemplo, piense en una computadora que usa algún algoritmo para optimizar la entrada de control de un vehículo. La dinámica del vehículo es continua, pero las acciones de la computadora ocurren discretamente.
Dado que la mayoría de los sistemas modernos contienen componentes dinámicos discretos y componentes dinámicos continuos, se desarrolló el control híbrido, que es capaz de modelar sistemas de control híbridos (control para sistemas dinámicos híbridos, donde “híbrido dinámico” significa partes continuas y en constante evolución).
