Optimización de Diseño con Inteligencia Artificial Utilizando Modelos de Orden Reducido

Descripción general

En esta sesión, aprenderás a acelerar la simulación de un modelo complejo (el motor de un vehículo) mediante la sustitución de un modelo de alta fidelidad por un modelo de orden reducido (ROM) aprovechando las técnicas de Inteligencia Artificial. Estos métodos basados en datos utilizan datos de entrada y salida del modelo original de primeros principios de alta fidelidad para construir un ROM que represente con precisión el sistema subyacente. Verás cómo se pueden explorar diferentes enfoques (Machine Learning, Deep Learning, Identificación de Sistemas) para elegir la técnica de IA más adecuada en términos del diseño sistema, desde la precisión del modelo hasta la eficiencia de la implementación.

Aspectos destacados

• Inteligencia Artificial y el Diseño Basado en Modelos – el siguiente nivel en el diseño de sistemas complejos
• ¿Qué son los Modelos de Orden Reducido (ROM)? – equilibrio entre fidelidad, complejidad y rendimiento
• Diferentes tipos de ROM – soluciones a medida de tus necesidades
• Integración de IA en Simulink – sencillo y efectivo
• Cómo desplegar la solución – integra tu IA en el mundo real

Acerca del presentador o presentadores

Miguel Alonso es miembro del equipo de ingeniería de aplicaciones de MathWorks. Su papel en la empresa es proporcionar ayuda técnico a los clientes en el ámbito de la Analítica de Datos e Inteligencia Artificial. Antes de unirse a MathWorks, Miguel adquirió experiencia laboral en distintos sectores de la industria, destacándose por el desarrollo de sistemas de navegación autónoma, visión artificial y modelos mecatrónicos. Sus habilidades y conocimientos se derivan de su formación en ingeniería industrial, que estudió en la Universidad Politécnica de Madrid, y de su especialización en Robótica y Mecatrónica en la universidad de Twente, en los Países Bajos.