Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions
Los avances en los sistemas genťicos difusos, en particular el desarrollo de la metodologa̕ del ℓrbol Genťico Difuso, han permitido el desarrollo de Inteligencias Artificiales basadas en la lg̤ica difusa que pueden aplicarse a problemas increb̕lemente complejos. La capacidad de tener un rendimient...
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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions |
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MARC
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| 001 | vpro20982 | ||
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| 008 | 200507s2020 ck # g## #001 0#eng#d | ||
| 020 | |a 2167-0374 (versin̤ electrn̤ica) | ||
| 022 | |||
| 040 | |a CO-BoINGC | ||
| 041 | 0 | |a eng | |
| 245 | 1 | 0 | |a Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions |
| 246 | |a Inteligencia artificial basada en la genťica difusa para el control de vehc̕ulos ařeos de combate no tripulados en misiones simuladas de combate ařeo | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2020 | ||
| 520 | 3 | |a Los avances en los sistemas genťicos difusos, en particular el desarrollo de la metodologa̕ del ℓrbol Genťico Difuso, han permitido el desarrollo de Inteligencias Artificiales basadas en la lg̤ica difusa que pueden aplicarse a problemas increb̕lemente complejos. La capacidad de tener un rendimiento y una eficiencia computacional extremos, as ̕como de ser robustos ante las incertidumbres y la aleatoriedad, adaptables a escenarios cambiantes, verificados y validados para seguir las especificaciones de seguridad y las doctrinas operativas a travš de mťodos formales, y fc̀ilmente diseądos y aplicados son sl̤o algunos de los puntos fuertes que aporta este tipo de control. Dentro de este libro blanco, los autores presentan ALPHA, una Inteligencia Artificial que controla los vuelos de los Vehc̕ulos Ařeos de Combate No Tripulados en misiones de combate ařeo dentro de un entorno de simulacin̤ de extrema fidelidad. Hasta el da̕ de hoy, esto representa la aplicacin̤ ms̀ compleja de una Inteligencia Artificial basada en una lg̤ica difusa a un problema de control de Vehc̕ulos Ařeos de Combate No Tripulados. Mientras el desarrollo est ̀en curso, la versin̤ de ALPHA presentada en el interior fue evaluada por el Coronel (retirado) Gene Lee, quien describi ̤a ALPHA como "la IA ms̀ agresiva, sensible, dinm̀ica y creb̕le que se ha visto hasta la fecha". La calidad de estos resultados preliminares en un problema que no sl̤o es complejo y lleno de incertidumbres, sino que tambiň contiene una fuerza hostil inteligente y sin restricciones tiene implicaciones significativas para este tipo de Inteligencia Artificial. Este trabajo aąde inmensamente al conjunto de pruebas de que esta metodologa̕ es una solucin̤ ideal para una muy amplia gama de problemas.Introduccin̤La investigacin̤ de los Vehc̕ulos Ařeos de Combate No Tripulados (UCAV) ha permitido que el estado del arte de la operacin̤ remota de estas tecnologa̕s avance significativamente en los tiempos modernos, aunque centrǹdose principalmente en los escenarios de impacto en tierra. En el contexto del combate aire-aire, los plazos de milšimas de segundo para decisiones crt̕icas inhiben la operacin̤ remota de los UCAV. Ms̀ all ̀de esto, dado un tiempo de reaccin̤ visual humano promedio de 0,15 a 0,30 segundos, y un tiempo an͠ ms̀ largo para pensar en planes p̤timos y coordinarlos con fuerzas amigas, hay una enorme ventana de mejora que una Inteligencia Artificial (IA) puede capitalizar. Mientras que muchos defensores de un aumento de las capacidades autn̤omas anuncian la capacidad de diseąr aeronaves que puedan realizar maniobras de alts̕ima potencia, as ̕como el beneficio de reducir el riesgo para nuestros pilotos, este libro blanco se centrar ̀principalmente en el aumento de las capacidades de toma de decisiones en tiempo real.Hay una serie de obstc̀ulos para que un sistema sea una IA efectiva en este contexto. Las principales dificultades de desarrollo para este tipo de problema son el gran nm͠ero de entradas y salidas que hay que considerar, as ̕como la incertidumbre y el carc̀ter aleatorio inherentes al problema. | |
| 650 | \ | \ | |a Lg̤ica difusa |
| 650 | \ | \ | |a Inteligencia artificial |
| 650 | \ | \ | |a Ingeniera̕ aeroespacial |
| 650 | \ | \ | |a Algoritmos (Computadores) |
| 650 | \ | \ | |a Programacin̤ genťica (Ciencia de la computacin̤) |
| 650 | \ | \ | |a Fuzzy logic |
| 650 | \ | \ | |a Artificial intelligence |
| 650 | \ | \ | |a Aerospace engineering |
| 650 | \ | \ | |a Computer algorithms |
| 650 | \ | \ | |a Genetic programing (Computer science) |
| 650 | \ | \ | |a Sistemas genťicos difusos; ℓrbol Genťico Difuso; Inteligencias Artificiales; Programa ALPHA; Vuelos de los Vehc̕ulos Ařeos de Combate No Tripulados |
| 650 | \ | \ | |a Genetic fuzzy systems; Genetic Fuzzy Tree methodology; Artificial Intelligences; ALPHA Program; Unmanned Combat Aerial Vehicle |
| 700 | \ | \ | |a Carroll David |
| 700 | \ | \ | |a Clark Matthew |
| 700 | \ | \ | |a Ernest Nicholas |
| 700 | \ | \ | |a Lee Gene |
| 700 | \ | \ | |a Cohen Kelly |
| 700 | \ | \ | |a Schumacher Corey |
| 700 | \ | \ | |a Longdom Publishing |
| 856 | |z Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/inteligencia-artificial-basada-en-la-genetica-difusa-para-el-control-de-vehiculos-aereos-de-combate-no-tripulados-en-misiones-simuladas-de-combate-aereo- | ||