Qualquer pessoa que tenha estudado o campo da ciência e da engenharia deveria ter ouvido a palavra “controle” uma vez. Em particular, “controle automático” é freqüentemente usado no campo da ciência e da engenharia. O campo do controle é tão profundo que um livro especializado pode ser escrito por si só, mas desta vez, vamos dar uma breve olhada em “O que é controle?”. Discutiremos a diferença entre controle automático e controle manual, a diferença entre controle de feedback e controle de feed-forward, e a relação entre inteligência artificial e computação edge , que se tornaram populares nos últimos anos.
O que é controle? Controle automático e controle manual
Qual é a definição de controle? “Controle” é definido como “manipulando e ajustando o sistema para atingir o estado desejado”. Ou seja, trabalhar com o sistema para levá-lo ao estado desejado ou para mantê-lo.
O “controle” pode ser dividido, grosso modo, em dois tipos. “Controle manual” e “controle automático”. Controle manual significa que os humanos trabalham no sistema. Em outras palavras, ele é definido como “intervenção humana nas operações e ajustes realizados no sistema”. Por exemplo, se estiver frio e geralmente uma fogueira, e o fogo for tão pequeno que não esquente, então “controle” é aumentar a quantidade de lenha para fazer o fogo maior. Neste caso, considera-se que o ser humano controla o tamanho da fogueira ajustando a quantidade de controle da “quantidade de lenha” com o “tamanho do fogo” como a quantidade alvo para o “sistema de aquecimento” da fogueira pode fazer.
Por outro lado, o controle automático está trabalhando automaticamente no sistema. Em outras palavras, ele é definido como “realizar operações e ajustes no sistema sem intervenção humana”. Por exemplo, quando está quente e o ar condicionado está ligado, os humanos só ajustam a temperatura. Então, o ar condicionado ajusta automaticamente a temperatura para alcançar ou manter essa temperatura. Neste caso, pode-se considerar que o “sistema de resfriamento” chamado de ar condicionado controla automaticamente a temperatura com a temperatura definida como a quantidade desejada e a quantidade de circulação do refrigerante como a quantidade de controle.
Método de controle clássico, controle de feedback, e controle de avanço
No exemplo acima, a quantidade de ar condicionado acima, a quantidade de circulação de refrigerante é controlada como a quantidade de controle para a quantidade fixada como meta. Em outras palavras, a quantidade atual (temperatura ambiente) é medida por um sensor, e a quantidade controlada (quantidade de circulação de refrigerante) é determinada pela comparação com a quantidade alvo (temperatura ambiente definida). E, repetindo isto, a quantidade atual se aproxima gradualmente da quantidade alvo. Em outras palavras, o método de controle é usado para aproximar a quantidade atual da quantidade alvo, comparando a quantidade atual com a quantidade alvo e adicionando a diferença à quantidade atual. Tal método de controle é chamado de controle de feedback. Isto ocorre porque a diferença é alimentada de volta à quantidade atual e adicionada.
O controle de feedback é um método de controle muito comum e amplamente utilizado. No entanto, em princípio, tem a desvantagem de haver um atraso antes que a quantidade atual atinja a quantidade desejada. Por exemplo, leva tempo para atingir a temperatura definida do banho, e leva tempo para que a temperatura do ar condicionado se estabilize.
Por outro lado, há o controle de alimentação. O controle feedforward é um método de controle que prevê a ocorrência de um distúrbio e a quantidade de controle quando há um distúrbio no sistema ou quando a quantidade de controle necessária pode ser prevista com antecedência e adiciona a quantidade de controle correspondente. Muitas vezes utilizado além do controle de feedback. Por exemplo, o controle feedforward pode ser usado para determinar uma quantidade aproximada de controle, e o controle de feedback pode ser usado para ajuste fino. A inteligência artificial também pode ser usada para prever a quantidade de controle.
Como exemplo específico, em vez de medir a temperatura atual do banho e compará-la com a quantidade controlada, é possível prever com antecedência e produzir a quantidade controlada proporcional a ela. Isto encurta o tempo necessário para atingir a temperatura definida.
Controle automático e inteligência artificial
Alguns condicionadores de ar e banhos recentes ajustam automaticamente a temperatura ideal quando você pressiona o “Botão Aleatório”. Tal controle não pode ser alcançado apenas com o controle clássico de feedback ou com o controle de alimentação. Isto porque é necessário coletar vários fatores ao mesmo tempo para determinar a quantidade de controle, a fim de determinar a temperatura ótima. Por exemplo, ao definir a temperatura de um banho, é necessário coletar fatores como clima, temperatura e umidade, assim como a temperatura do banho para fazer um julgamento abrangente e determinar a quantidade de controle do banho.
Além disso, ao utilizar células de combustível domésticas, que se generalizaram recentemente, é necessário determinar a quantidade ótima de controle, considerando a quantidade de geração de energia e a quantidade restante do tanque, além da temperatura da água quente. Portanto, há mais fatores a considerar do que os aquecedores de água tradicionais. E os fatores que precisam ser considerados tendem a aumentar à medida que novas tecnologias se tornam disponíveis. Sob tais circunstâncias, está se tornando necessário realizar não apenas o controle sobre o valor-alvo, mas também o controle “ótimo” sobre todo o sistema.
Como resposta a tais exigências de controle “ótimo”, a inteligência artificial, especificamente o aprendizado profundo por redes neurais, é freqüentemente introduzida para tomar decisões abrangentes. As redes neurais podem determinar a quantidade de controle ao julgar de forma abrangente vários fatores ao mesmo tempo. Além disso, o tremendo desenvolvimento de hardware e software nos últimos anos abriu perspectivas brilhantes em termos de velocidade. Embora o aprendizado seja necessário, os benefícios de poder determinar a quantidade ideal de controle para um grande número de fatores são enormes. Como uma tecnologia que complementa o controle de feedback convencional e o controle feedforward, ela se tornará indispensável para a futura tecnologia de controle.
Controle automático e edge computação
No exemplo acima, demos exemplos de aparelhos de ar condicionado e aquecedores de água que não requerem muita velocidade de controle, mas mesmo nestes exemplos, é melhor ter uma alta velocidade de controle. Então, e em relação a outras áreas? Especialmente nas áreas de sistemas industriais e automóveis, é necessária mais velocidade para o controle. Tomando como exemplo o controle do motor de um carro, o controle é realizado em unidades de poucos milissegundos. Da mesma forma, nos sistemas de produção, os sistemas de controle exigem velocidade. Desde o advento da computação em nuvem, o uso da nuvem vem aumentando em vários campos industriais, mas o gargalo é sua velocidade. Não é fácil, em termos de velocidade, realizar o sistema de controle mencionado acima apenas pela computação em nuvem. Portanto, edge computação, que é vantajosa em termos de velocidade em relação à computação em nuvem, é considerada eficaz.
O futuro do controle automático
O controle automatizado é na verdade um campo muito antigo que se diz ter sido mecanicamente realizado até o final do século XVIII. Antigamente, estes controles automáticos eram realizados de forma análoga. O método clássico de controle foi estabelecido nesta era analógica. Atualmente, ele é digitalizado e utilizado, mas de agora em diante, a inteligência artificial o complementará. O controle automatizado, que mudou gradualmente sua forma ao incorporar novas tecnologias, ainda está sendo atualizado por tecnologias como a inteligência artificial e a computação edge .
