"Control Co-Design": soluciones para el reto energético de nuestra generación
Prof. Mario García Sanz
Más información"Requisitos de calidad de datos para una IA imparcial y confiable"
Prof. Francisco Herrera Triguero
Más información"Automática, tecnología clave de la agenda digital"
Más informaciónPlenaria
Universidad De La Rioja. Edificio Quintiliano. Aula Magna. Miércoles. 19:00 horas
ARPA-E Program Director and Professor at Case Western Reserve University (US)
Energía es el reto de nuestra generación. La producción convencional de energía, tal y como la conocemos, está llegando a su fin. En el ultimo año, tanto Europa como EEUU han propuesto objetivos de energías renovables muy atrevidos y complejos. En EEUU el gobierno ha lanzado un doble reto: Red eléctrica 100% limpia para el año 2035, y emisiones netas de carbón cero para el año 2050. Necesitamos soluciones de energía limpia, con alto factor de capacidad, regulables automáticamente, atractivas económicamente, y capaces de ser implementadas a gran escala.
El control automático juega un papel central en estos complejos retos. Durante las últimas décadas, los ingenieros de control se han centrado en desarrollar teorías de control y algoritmos para regular sistemas automáticamente. Estos esfuerzos de control se encuentran generalmente en la última etapa de un proceso de diseño secuencial, donde los diferentes departamentos trabajan de manera independiente y secuencial hacia el diseño de nuevos productos y sistemas. Aunque conveniente, esta estrategia no puede encontrar soluciones óptimas cuando los proyectos incluyen subsistemas multidisciplinares que interactúan dinámicamente entre sí.
Esta presentación introduce un enfoque diferente, llamado “Control Co-Design” (CCD). Siguiendo una estrategia de ingeniería concurrente que enfatiza las interacciones dinámicas y las soluciones de control automático desde el principio del diseño, el CCD propone nuevos mecanismos y paradigmas de control para modificar la dinámica del sistema y alcanzar soluciones óptimas que no se podrían lograr de manera secuencial. Tras una introducción de conceptos y métricas, la presentación revisa la aplicación de metodologías de CCD al diseño de soluciones radicalmente nuevas para turbinas eólicas flotantes y convertidores de energía de mareas, ríos y corrientes oceánicas, y resume algunos de los principales proyectos de los programas ATLANTIS y SHARKS, desarrollados por el ponente, en la Agencia de Investigación ARPA-E, en el Departamento de Energía del gobierno de los Estados Unidos (DOE).
Plenaria
San Millán de la Cogolla. Monasterio de Yuso. Jueves: 12:00 horas
Instituto Andaluz de Investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional. Universidad de Granada
La inteligencia artificial (IA) ha madurado como tecnología, lo que plantea la necesidad de establecer marcos de trabajo para una IA responsable, justa, inclusiva, confiable, imparcial y segura. La IA responsable permite establecer un marco de trabajo para hablar de IA confiable (que genere confianza), de minimización del sesgo de los datos, y de gestión del riesgo en aquellos escenarios donde el uso de sistemas de IA deba estar regulado (Ley europea de AI).
En un sistema de IA los datos son esenciales porque componen la representación del entorno necesaria para aprender, interpretar y razonar sobre la realidad, y permiten tomar las decisiones más adecuadas en función de ellos. En todos los casos la calidad de los datos es fundamental para garantizar el correcto diseño de los modelos de IA en este contexto.
En esta conferencia analizaremos la importancia de los datos desde diferentes prismas: los problemas de sesgo y falta de calidad de los modelos cuando aquellos no son de calidad, los requisitos europeos establecidos en las normas reguladores europeas (Data Act y AI Act) y el uso de técnicas de preprocesamiento para mejorar la calidad de los datos y por ende la de los modelos.
Mesa redonda
San Millán de la Cogolla. Monasterio de Yuso. Jueves: 12:45 horas
Rodolfo E. Haber Guerra
Centro de Automática y Robótica. Consejo Superior de Investigaciones Científica - Universidad Politécnica de Madrid
José Luis Guzmán Sánchez
Automática, Robótica y Mecatrónica - Universidad de Almería
Francisco Javier Martín Arista
Director del Máster "Procesamiento del lenguaje e inteligencia artificial" - Universidad de La Rioja
Concepción A. Monje Micharet
RoboticsLab - Universidad Carlos III de Madrid.
Mesa redonda
Universidad De La Rioja. Edificio Quintiliano. Aula Magna. Viernes: 10:00 horas
José Ignacio Castresana Ruiz-Carrillo
Delegado de la Presidencia para el Plan de Transformación de La Rioja. Gobierno de La Rioja
Manuel Dominguez González
Supervisión, Control y Automatización de Procesos Industriales. Universidad de León
Roberto Gonzalo
Director Técnico y de I+D de Nidec-Arisa
Arturo García Forcada
Director de Innovación de Standard Profil Spain
Juan Francisco Blanes Noguera
Instituto Universitario de Automática e Informática Industrial. Universidad Politécnica de Valencia
Masterclass
Universidad de La Rioja. Edificio Politécnico. Sala 1. Jueves: 9:00 horas
Información e InscripcionesMasterclass
Universidad de La Rioja. Edificio Politécnico. Sala 2. Jueves: 9:00 horas
Responda rápidamente a los cambios de mercado con tecnologías flexibles que respaldan un enfoque modular para la fabricación.
Las tendencias de los consumidores están cambiando y los ciclos de vida de los productos son cada vez más cortos. Como resultado, los fabricantes tienen que adaptarse cada vez más a las necesidades individuales de los clientes. Para seguir siendo rentables, necesitan tener líneas de producción flexibles que puedan hacer frente a cambios rápidos de productos, modificaciones individuales y lotes pequeños. Los robots colaborativos pueden ayudarlos a lograr sus objetivos, especialmente si pueden usarse en un entorno móvil, es decir, combinados con robótica móvil.
Las líneas de producción tradicionales solo funcionan como un sistema completo. Están diseñados para productos específicos que normalmente se fabrican en grandes cantidades. Este enfoque no permite la personalización específica de productos; y la producción en serie también puede ser un problema. En muchas aplicaciones, se puede introducir una mayor flexibilidad si la línea de producción tradicional se divide en celdas individuales. Con dichos módulos de proceso, por ejemplo, los productos se pueden personalizar y los módulos se pueden reorganizar si es necesario. Si no se produce un producto específico, los otros módulos de proceso pueden seguir funcionando.
Los robots móviles aseguran el flujo de mercancías
Para garantizar un flujo de mercancías flexible y fiable entre los módulos individuales, se pueden utilizar sistemas de transporte sin conductor (AMR) o robots móviles. Esto resuelve el problema de productos cada vez más variables que se producen en pequeñas cantidades; condiciones de producción en constante cambio; o el suministro justo a tiempo de diferentes componentes.
El siguiente paso: robots colaborativos
La siguiente etapa hacia una mayor flexibilidad de producción implica el uso de robots colaborativos o cobots. Estos están diseñados para la interacción directa con personas dentro de un espacio de colaboración definido (según DIN EN ISO 10218-1 e ISO/TS15066) y son útiles para una gran cantidad de aplicaciones en una amplia variedad de industrias. Pueden llevar a cabo muchas tareas diferentes, desde simples aplicaciones de recogida y colocación para manipulación, clasificación y paletización de piezas hasta carga de máquinas, preparación de pedidos, embalaje y pruebas.
Por lo tanto, el uso de cobots y robots móviles es otro elemento fundamental en el concepto de "automatización innovadora" de Omron para la industria de fabricación flexible del futuro, en la que el hombre y la máquina trabajan juntos en armonía. Las máquinas liberan a las personas de tareas monótonas o estresantes y les permiten concentrarse en sus competencias básicas..