Una incursión al aprendizaje profundo para la regulación de procesos

Abstract

Un modelo que representa un proceso físico suele estar compuesto por ecuaciones de conservación, mecanismos de transferencia y ecuaciones cerradas. Estas ecuaciones varían en el grado de certeza. Este artículo describe la incorporación de modelos físicos y empíricos. La parte empírica está construida por Aprendizaje Profundo. Este trabajo describe los principios que han impulsado al Aprendizaje Profundo como herramienta complementaria para la aproximación de la ingeniería de procesos cuando se utiliza para el control basado en modelos. Además de la estabilidad y precisión para hacer frente a perturbaciones no medidas, una estrategia robusta es utilizar el Aprendizaje por Refuerzo. Por lo tanto, también se describen los principios de esta estrategia.