Electrónica y Sistemas Embebidos · EMB-111

Sistemas expertos en Python y ESP32

Bases de reglas y motores de inferencia para automatismos deterministas que se pueden auditar.

Disponible Avanzado 7 módulos · 31 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Desarrollo Python, ESP32

IA INDUSTRIA40

Lo que aprenderás

Representar el conocimiento de un proceso como hechos y reglas con condiciones y acciones explícitas.
Implementar un motor de inferencia con encadenamiento hacia delante y hacia atrás en Python.
Resolver conflictos entre reglas aplicables con criterios de prioridad, especificidad y orden.
Registrar la traza de razonamiento para explicar por qué el sistema tomó una decisión concreta.
Portar una base de reglas al ESP32 con estructuras compactas y evaluación en tiempo acotado.
Validar el sistema con casos de prueba que cubran situaciones límite y combinaciones no previstas.

Contenido del curso

7 módulos · 31 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Cuándo conviene un sistema experto 4 clases

Determinismo y auditabilidad frente a modelos aprendidos
Casos industriales típicos
Arquitectura de un sistema basado en reglas
Entorno de trabajo y material

Módulo 2 · Representación del conocimiento 5 clases

Hechos, atributos y valores
Reglas con condiciones y acciones
Recoger conocimiento del personal de proceso
Ambigüedades y reglas contradictorias
Documentar la base de reglas

Módulo 3 · Motor de inferencia en Python 5 clases

Memoria de trabajo y ciclo de inferencia
Encadenamiento hacia delante
Encadenamiento hacia atrás y consultas
Coincidencia de patrones y eficiencia
Pruebas del motor con reglas sencillas

Módulo 4 · Conflictos y explicación 4 clases

Varias reglas aplicables a la vez
Prioridad, especificidad y orden de disparo
Traza de razonamiento paso a paso
Explicar una decisión a quien opera la instalación

Módulo 5 · Llevarlo al ESP32 5 clases

Representación compacta de reglas en memoria
Evaluación con tiempo de ciclo acotado
Lectura de sensores como hechos de entrada
Acciones sobre actuadores y estados seguros
Registro de decisiones en el dispositivo

Módulo 6 · Validación 4 clases

Casos de prueba a partir del conocimiento del proceso
Situaciones límite y combinaciones no previstas
Cobertura de la base de reglas
Mantenimiento cuando el proceso cambia

Módulo 7 · Proyecto de cierre 4 clases

Automatismo completo con reglas sobre ESP32
Traza de decisiones accesible desde el exterior
Documento de justificación del comportamiento
Comparación con una solución por aprendizaje

Requisitos

Programación en Python a nivel de clases, diccionarios y estructuras de datos.
Experiencia programando ESP32 o Arduino con sensores y actuadores.
Conocimiento del proceso que se quiere automatizar o acceso a quien lo conoce.
Una placa ESP32 con algún sensor y actuador para las prácticas.

Descripción

Hay automatismos en los que un modelo aprendido no es aceptable: una instalación con requisitos de seguridad, un proceso sujeto a inspección o un sistema en el que hay que justificar cada actuación. En esos casos hace falta un comportamiento determinista y una explicación clara de por qué el sistema hizo lo que hizo.

El curso construye un sistema experto completo. Primero la representación del conocimiento en hechos y reglas, recogido con el personal que conoce el proceso. Después el motor de inferencia en Python, con encadenamiento hacia delante y hacia atrás, resolución de conflictos entre reglas y traza de razonamiento. Cada decisión queda registrada con las reglas que la produjeron.

La segunda mitad lleva esa base de reglas al ESP32, con estructuras compactas y tiempo de evaluación acotado, y la conecta a sensores y actuadores reales. Se cierra con validación sistemática mediante casos de prueba. Es la alternativa auditable a los enfoques por aprendizaje y complementa de forma directa el curso de lógica difusa.

¿Para quién es este curso?

Ingeniería de control que necesita automatismos justificables ante auditoría o ante inspección.
Perfiles de desarrollo que codifican conocimiento de proceso disperso en condicionales inmantenibles.
Equipos que trabajan en instalaciones donde una decisión no explicable no resulta aceptable.