Introdução: Há poucos anos, parecia que a economia de mão de obra era o fator que impulsionava os principais fabricantes a investigar a automação. O retorno sobre o investimento foi calculado em grande parte pelo número de pessoas que a automação substituiria. E se esse ROI fosse inferior a alguns

O córtex cerebral é a parte do cérebro que processa as imagens. Os seres humanos têm o maior córtex cerebral em comparação com outros mamíferos. Essa visão superior é uma das características evolutivas que deram aos humanos uma vantagem sobre os outros animais. Os biólogos evolucionistas tentam desv

Glitches com câmeras de visão de máquina, sensores não calibrados ou sombras imprevisíveis podem levar a erros potencialmente caros e perigosos em sistemas de IA industriais. No entanto, os pesquisadores estão desenvolvendo algoritmos à prova de erros, bem como medidas simples que podem ser tomadas

A lógica difusa pode não soar como o meio mais confiável de implementar um sistema de controle complexo. No entanto, a capacidade dos sistemas de lógica fuzzy de trabalhar com dados imprecisos e implementar a experiência de especialistas torna-os uma ferramenta poderosa em aplicações de controle mod

Usando controladores lógicos programáveis ​​(PLCs) para células de robô As células do robô geralmente requerem um controlador para executar partes da célula que geralmente não fazem parte do escopo de trabalho do robô. Um controlador, geralmente um controlador lógico programável (PLC), controla po

Os controladores lógicos difusos estão, literalmente, ao nosso redor. Dos sistemas de travagem anti-bloqueio às máquinas de lavar que limpam as nossas roupas. Mas eles funcionam mesmo? E quais são os benefícios de usá-los? Figura 1. A usinagem moderna freqüentemente depende de lógica difus

Talvez o Santo Graal da ciência da computação tenha sido descoberto no dia em que nossas máquinas puderem escrever seus próprios programas. A programação genética (GP) é um paradigma de aprendizado de máquina relativamente novo que representa um passo nessa direção. A GP é muito promissora no domí

A revolução do computador começou com a fundação dos circuitos integrados (IC) na década de 1960. O IC encontrou seu caminho em muitas indústrias ao longo do último meio século. Hoje, existem vários dispositivos de computação usados ​​em vários setores. Inicialmente, o software costumava ser o fac

A robótica industrial não tem escassez de marcas, modelos, cores, formas e tamanhos. Mas quando se trata de projetos mecânicos, muitas semelhanças são vistas em todas as marcas. Braços de robôs articulados industriais são freqüentemente vistos como a imagem de uma instalação de manufatura de alta

Ter carro costumava ser parte fundamental para facilitar o acesso ao transporte. Hoje, é possível convocar um carro com um aplicativo de telefone e um carro estará disponível. Você não precisa se preocupar com manutenção, conservação, danos, seguro ou semelhantes. Isso é possível por meio de servi

A Primeira Revolução Industrial começou no século 18 com a invenção e o avanço das máquinas a vapor. Outros avanços tecnológicos trouxeram a produção em massa e a automação. Essas tecnologias representaram as três primeiras evoluções da revolução industrial, sendo a Indústria 4.0 a época em que vive

Neste ponto da série de programação genética (GP), aprendemos sobre o que é programação genética e como ela representa as informações, como os operadores genéticos funcionam em algoritmos evolutivos e como trabalharam através da evolução de um programa de classificação por meio de regressão simbólic

Os sensores de distância a laser têm vários usos nas indústrias de robótica e automação. Eles podem abranger muitas facetas diferentes da indústria, mas este artigo se concentra em retrofits de células para tecnologia desatualizada usando sensores de distância a laser como sensores de posição. Ess

Podemos melhorar bastante o desempenho de um Perceptron adicionando uma camada de nós ocultos, mas esses nós ocultos também tornam o treinamento um pouco mais complicado. Até agora, na série AAC sobre redes neurais, você aprendeu sobre classificação de dados usando redes neurais, especialmente da

Este artigo apresenta as equações que usamos ao realizar cálculos de atualização de peso e também discutiremos o conceito de retropropagação. Bem-vindo à série da AAC sobre aprendizado de máquina. Acompanhe a série até agora aqui: Como realizar a classificação usando uma rede neural:o que é o

Este artigo discute a configuração do Perceptron que usaremos em nossos experimentos com treinamento e classificação de redes neurais, e também examinaremos o tópico relacionado de nós de polarização. Bem-vindo à série de artigos técnicos de rede neural All About Circuits. Na série até agora - com

Este artigo o conduz passo a passo por um programa Python que nos permitirá treinar uma rede neural e realizar classificações avançadas. Esta é a 12ª entrada na série de desenvolvimento de rede neural da AAC. Veja o que mais a série oferece abaixo: Como realizar a classificação usando uma rede n

Este artigo explica por que a validação é particularmente importante quando estamos processando dados usando uma rede neural. A série da AAC sobre o desenvolvimento de redes neurais continua aqui com uma análise da validação em redes neurais e como os NNs funcionam no processamento de sinais. C

Neste artigo, usaremos exemplos gerados pelo Excel para treinar um Perceptron multicamadas e, em seguida, veremos como a rede funciona com exemplos de validação . Se você está procurando desenvolver uma rede neural Python, você está no lugar certo. Antes de mergulhar na discussão deste artigo sobr

Este artigo fornece diretrizes para configurar a parte oculta de um Perceptron multicamadas. Até agora, nesta série sobre redes neurais, discutimos NNs de Perceptron, NNs multicamadas e como desenvolver tais NNs usando Python. Antes de prosseguirmos para a discussão de quantas camadas e nós oculto