Implementación de una Red Neuronal Artificial como controlador de temperatura en un microcontrolador.

Abstract

Actualmente se cuenta con microcontroladores de bajo costo con capacidades suficientes de procesamiento que coadyuven a la implementación de técnicas de inteligencia artificial en tareas de control. Las Redes Neuronales Artificiales (RNAs) son una técnica de inteligencia artificial que por su capacidad de aprendizaje y adaptabilidad se ha utilizado para su aplicación en el control de plantas no lineales. Una de las RNAs más utilizadas en el desarrollo de control inteligente son las RNAs prealimentadas (Feedforward artificial neural networks). No obstante, uno de los principales retos en la implementación de este tipo de RNAs en microcontroladores consiste en que requieren de la programación de funciones de activación que son funciones continuas en el tiempo, como, por ejemplo, la función sigmoidal o tangente hiperbólica. Aunado a ello, este tipo de RNAs requieren de una etapa de entrenamiento en la que aprendan las relaciones no lineales de la planta a controlar, para lo cual se debe contar con un conjunto de datos que caractericen lo más fiel posible la dinámica de la planta a controlar. Este proceso de entrenamiento de la RNA conlleva un aumento en el tiempo de diseño e implementación del controlador neuronal. En este sentido, existe un tipo de RNA que utiliza ecuaciones recursivas como una alternativa a la implementación de funciones de activación continuas en el tiempo, las cuales se conocen como redes neuronales artificiales B-spline, además de que esta clase de RNA tiene la característica de poder aprender en tiempo real las relaciones no lineales de la planta bajo control. Las RNA B-spline utilizan funciones B-spline como funciones de activación, las cuales se construyen a partir de ecuaciones recursivas por lo que requieren de un procesamiento computacional menor comparado con funciones sigmoidales o tangenciales. En este artículo se propone la implementación de una RNA B-spline en un microcontrolador de bajo costo para el control de temperatura. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de implementar la RNA B-spline en una tarjeta Arduino UNO, lo cual demuestra el potencial uso de este tipo de RNA en el control de sistemas y su implementación en microcontroladores de bajo costo.