AGENTE: ACONDICIONADOR DE

AIRE INTELIGENTEMary BermeoDiana PomaEdwin Maza

INTRODUCCIÒN Hoy en día el cambio climático es una realidad, cada vez tendrá

mas incidencia en nuestras vidas.

Una de las medidas que resuelva de manera oportuna, es la utilización de un acondicionador de aire, los mismos que proporcionan calefacción o refrigeración, dependiendo del caso; estos pueden estar ubicados en los hogares, vehículos, aviones, salas, etc.

¿Te gustaría tener un AAI, que brinde un servicio confortable de manera completamente automática?. Una área de estudio emergente es la IA , en donde se propone la creación de agentes inteligentes capaces de percibir en su entorno, actuar y tomar decisiones de manera razonable, siendo también capaces de seguir aprendiendo para un futuro.

OBJETIVOBrindar al usuario una solución rápida e inteligente para mitigar los problemas de climatización.

¿QUÉ ES UN ACONDICIONADOR DE AIRE INTELIGENTE?

Es el proceso más completo de tratamiento de aire-ambiente, capaz de percibir su entorno en tiempo real, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, y correcta tendiendo a maximizar un resultado confortable.

FUNCIONAMIENTO Controlará de forma automática las moléculas

de aire para subir o bajar la temperatura del mismo.

Controlar la cantidad de agua en el aire, generando un ambiente cálido o fresco, dependiendo de las necesidades del entorno.

Estará controlado mediantes diferentes tipos de sensores de acuerdo a cada necesidad.

Realizará su propia auto-limpieza (Renovación y Filtrado)

AMBIENTE DE TAREA

MEDIDAS DE RENDIMIENTO

ENTORNO ACTUADORES SENSORES DE:

PROPIEDADES

Disponible Salas de computo

Regular la Humedad Humedad Parcialmente Observable

Confortable Medios de Transporte

Controlar la Temperatura

temperatura Estocástico

Seguro Casas/ fabricas

Controlar Presión del Ambiente

presión Dinámico

Maximizar Beneficios

Salas de Servidores

Suministrar respuesta rápido

Caudal de Aire Episódico

Minimizar Energía

Salas de conferencia

Arquitectura del AAI

CONTROL DEL AAI Requiere modificaciones frecuentes de sus ajustes

internos para acciones de control óptimo. Usualmente los usuarios son responsables por su

trabajo, por lo tanto sus experiencias y conocimientos determinan el rendimiento del sistema.

Puede anticipar cualquier perturbación, de este modo provee acciones apropiadas para lograr un confort térmico para todos los usuarios.

Las perturbaciones e incertidumbres en el agente incluyen al clima, ocupantes (occupancy patterns), cambios ambientales, uso de las variaciones o funciones del espacio y varios factores externos, todo esto afecta a la operación del sistema. Sin embargo algunos de ellos pueden ser basados en predicciones sobre información apriori.

TÉCNICAS A UTILIZAR EN EL DESARROLLO DE LA SOLUCIÓN DEL

AGENTE AAI La lógica difusa se constituye como un lenguaje que traslada

sentencias naturales a un formalismo matemático.

Existen cuatro pasos básicos para desarrollar un controlador difuso:

  definir el modelo funcional y las características de la

operación. definir las superficies de control. escribir las reglas que relacionan los valores de entrada

con las propiedades de salida del modelo. seleccionar un método de defuzzificación.

Después se continúa con el proceso de simulación y depuración del sistema.

SOLUCIÒN Para la solución del problema se aplica la estrategia

heurística de búsqueda no informada. En la simulación se utiliza nodos que representan el estado

de las variables en que se encuentra el espacio del entorno. Como se menciona anteriormente, existen seis estados de

las variables tales como: Muy frio Frio Medio frio Medio caliente Caliente Muy caliente

De acuerdo a la percepción que el agente obtenga, tomara la respectiva decisión para cada nodo basado en lo que ha aprendido.

SISTEMA DE CONTROL PARA EL MANEJO DEL AIRE

Dentro de un modelo de software de un sistema de manejo del aire, hay parámetros significativos que son capaces de caracterizar el estado del acondicionador de aire, los mismos que son:

Tm - Sala de temperatura bajo control RHm – Sala humedad relativa bajo control Psup – Presión de aire detrás del suministro de aire más húmedo Pn - Presión de aire agotado Pmix – Presion de aire fresco Tsup – temperatura de suministro de aire Xsup – Contenido de humedad de suministro de aire msup – suministro de rangos de flujo de aire

REDES NEURONALES ARTIFICIALES

En general, una red neural es hecha por un conjunto de nodos (llamadas neuronas) organizada en capas. Cada nodo es interconectado hacia otros nodos en la siguiente capa a través de enlaces.

La primera capa es llamada capa de entrada por la que ingresa toda la información, mientras que la ultima capa es la de salida de la red. Existen capas entre estas llamadas capas ocultas.

El algoritmo que se utilizo para el proyecto del agente AAI es un algoritmo genético en Redes neuronales, el cual permite ayudar a entrenar a las redes neuronales, ya que se puede utilizar en cualquier tipo de problema, utiliza básicamente el principio de evolución natural.

IMPLEMENTACIÒN DEL ALGORITMO

Para hacer evolucionar a las redes lo más común es la utilización de un algoritmo genético en conjunción con una red neuronal.

Por tanto en el agente AAI se ha utilizado el algoritmo citado, ya que estos son excelentes en la búsqueda en un espacio de estados, por tanto la búsqueda de los pesos para una red neuronal es una aplicación ideal.

A continuación podemos ver parte del código que se ha utilizado en la programación del Agente acondicionador de Aire Inteligente.

BASES DE CONOCIMIENTO EN RDF

Un RDF es un lenguaje para representar información sobre recursos en la World Wide Web.

El lenguaje RDF es muy útil en situaciones en las que la información necesita ser procesada por aplicaciones que intercambian información legible por máquina, más que por humanos

RDF puede utilizarse en diferentes áreas como en la recuperación de recursos para los buscadores, robots y agentes inteligentes.

La figura 7 nos presenta la ontología del Acondicionador de Aire Inteligente en el cual describe el comportamiento que hará el Agente Inteligente.

Continuando con el tema una descripción RDF es un conjunto de proposiciones simples (también llamadas sentencias o declaraciones) y una proposición se conoce también como una tripleta, porque está compuesta de 3 cosas: un sujeto, un predicado y un objeto.

En el caso de nuestro agente Inteligente podemos observar cada uno de los nodos de información conectados por líneas, a continuación podemos observar como en nuestra tripleta cumple con los tres elementos: sujeto, predicado y objeto.

CONCLUSIONES Se requiere primeramente, como es en el caso

de este estudio, saber cómo funciona normalmente un acondicionador de Aire, para luego en base al estudio de IA, poder crear un Acondicionador de Aire Inteligente(AAI)

De acuerdo a l objetivo planteado este producto debe satisfacer un ambiente confortable y adecuado al entorno donde se encuentre.

Alcanzar al máximo un rendimiento, cumpliendo siempre con las características de Disponibilidad, Seguridad y Confortabilidad para el Usuario.

CONCLUSIONES

Con respecto a la complejidad del agente se ha tomado la técnica lógica difusa, la cual permite representar este tipo de modelos.

El algoritmo que se adapta a nuestro agente es el de Algoritmo Genético; el mismo que lo recomiendan, quienes trabajan con la técnica de lógica difusa.

Para el cálculo d los parámetros se utilizan algunas fórmulas recomendadas por investigadores con experiencia en el tema de climatización.

Anexos

GRACIAS

REFERENCIAS [1]Leung Tse Wai, Development of Intelligent Air –

Conditioning. Disponible en: http://dspace.cityu.edu.hk/handle/2031/3861

[2] Daikin, The Next Generation of Air Conditioning Systems. Disponible en: http://www.daikin.com/

[3] Graniery Juan. Redes neuronales y Lógica Difusas. Disponible en:

http://www.blogger.com/feeds/6888739744695098298/posts/default

[4] Grafico de Redes Neuronales. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Redes_neuronales.

[5] Deng Hu Bing. Ice Storage Air – Conditioning System of Intelligent Control. Disponible en: http://www.academypublisher.com/proc/iwisa09/papers/iwisa09p526.pdf