Autoajustable

En teoría de control, un sistema autoajustable es capaz de optimizar sus propios parámetros internos de funcionamiento para maximizar o minimizar el cumplimiento de una función objetivo ; normalmente, la maximización de la eficiencia o la minimización del error .

Los términos "autoajuste" y "ajuste automático" suelen referirse al mismo concepto. Muchos grupos de investigación de software consideran que "ajuste automático" es la nomenclatura adecuada.

Los sistemas autoajustables suelen presentar un control adaptativo no lineal . Estos sistemas han sido un sello distintivo de la industria aeroespacial durante décadas, ya que este tipo de retroalimentación es necesaria para generar un control multivariable óptimo en procesos no lineales. En la industria de las telecomunicaciones, las comunicaciones adaptativas se utilizan a menudo para modificar dinámicamente los parámetros operativos del sistema con el fin de maximizar la eficiencia y la robustez.

Algunos ejemplos de sistemas de autoajuste en informática son:

• TCP (Protocolo de Control de Transmisión)
• Microsoft SQL Server (solo implementaciones más recientes)
• FFTW ( Transformada de Fourier más rápida del Oeste)
• ATLAS ( Software de álgebra lineal sintonizado automáticamente )
• libtune (biblioteca de parámetros ajustables para Linux )
• PhiPAC (Software de álgebra lineal autoajustable para RISC )
• MILEPOST GCC (compilador autoajustable basado en aprendizaje automático)

Las mejoras en el rendimiento pueden ser sustanciales. El profesor Jack Dongarra , un científico informático estadounidense, afirma que la autooptimización aumenta el rendimiento, a menudo en un orden del 300%. ^{[ 1 ]}

Los controladores digitales autoajustables son un ejemplo de sistemas autoajustables a nivel de hardware.

Los sistemas de autoajuste suelen estar compuestos por cuatro componentes: expectativas, medición, análisis y acciones. Las expectativas describen cómo debería comportarse el sistema dadas las condiciones externas.

Las mediciones recopilan datos sobre las condiciones y el comportamiento. El análisis ayuda a determinar si se están cumpliendo las expectativas y qué acciones posteriores deben llevarse a cabo. Las acciones comunes incluyen recopilar más datos y realizar una reconfiguración dinámica del sistema.

Los sistemas de control automático autoajustables (autoadaptables) son aquellos en los que la adaptación a condiciones que cambian aleatoriamente se realiza mediante el cambio automático de parámetros o la determinación automática de su configuración óptima. ^{[ 2 ]} En cualquier sistema de control automático no autoajustable existen parámetros que influyen en la estabilidad del sistema y la calidad del control, y que pueden ajustarse. Si estos parámetros permanecen constantes mientras las condiciones de operación (como las señales de entrada o las diferentes características de los objetos controlados) varían sustancialmente, el control puede degradarse o incluso volverse inestable. El ajuste manual suele ser engorroso y, a veces, imposible. En tales casos, el uso de sistemas autoajustables no solo es técnica y económicamente rentable, sino que podría ser el único medio de control robusto . Los sistemas autoajustables pueden incluir o no la determinación de parámetros.

En los sistemas con determinación de parámetros, el nivel de calidad de control requerido se logra mediante la búsqueda automática de un conjunto óptimo (en cierto sentido) de valores de parámetros. La calidad de control se describe mediante una característica generalizada, que suele ser una función compleja, no completamente conocida ni estable, de los parámetros primarios. Esta característica se mide directamente o se calcula a partir de los valores de los parámetros primarios. Posteriormente, los parámetros se varían de forma tentativa. Un análisis de las oscilaciones de la característica de calidad de control causadas por la variación de los parámetros permite determinar si estos tienen valores óptimos, es decir, si dichos valores producen valores extremos (mínimos o máximos) de la característica de calidad de control. Si los valores de la característica se desvían de un extremo, es necesario variar los parámetros hasta encontrar los valores óptimos. Los sistemas autoajustables con determinación de parámetros pueden operar de forma fiable en entornos caracterizados por amplias variaciones de condiciones exógenas.

En la práctica, los sistemas con determinación de parámetros requieren un tiempo considerable para encontrar una sintonización óptima; es decir, el tiempo necesario para la autosintonización en dichos sistemas está limitado inferiormente. Los sistemas de autosintonización sin determinación de parámetros no presentan esta desventaja. En estos sistemas, se utiliza alguna característica de la calidad del control (por ejemplo, la primera derivada temporal de un parámetro controlado). La sintonización automática garantiza que esta característica se mantenga dentro de los límites establecidos. Existen diferentes sistemas de autosintonización sin determinación de parámetros que se basan en el control de procesos transitorios, características de frecuencia, etc. Todos ellos son ejemplos de sistemas de autosintonización de circuito cerrado, en los que los parámetros se corrigen automáticamente cada vez que el valor de la característica de calidad cae fuera de los límites permitidos. Por el contrario, los sistemas de autosintonización de circuito abierto son sistemas con compensación paramétrica, en los que se controla la propia señal de entrada y los parámetros del sistema se modifican según un procedimiento específico. Este tipo de autosintonización puede ser casi instantánea. Sin embargo, para lograr dicha autosintonización es necesario controlar el entorno en el que opera el sistema y se requiere una comprensión suficientemente profunda de cómo el entorno influye en el sistema controlado.

En la práctica, el autoajuste se realiza mediante el uso de hardware especializado o algoritmos de software adaptativos. Dotar al software de la capacidad de autoajuste (adaptarse):

1. Facilita el control de los procesos críticos de los sistemas;
2. Se aproxima a regímenes de operación óptimos;
3. Facilita la unificación del diseño de los sistemas de control;
4. Reduce los plazos de entrega para las pruebas y el ajuste del sistema ;
5. Reduce la criticidad de los requisitos tecnológicos en los sistemas de control al hacer que estos sean más robustos;
6. Ahorra tiempo al personal en la puesta a punto del sistema.

• Uso del razonamiento probabilístico para automatizar la optimización del software
• Frigo, M. y Johnson, SG, "El diseño e implementación de FFTW3", Actas del IEEE, 93(2), febrero de 2005, 216 - 231. doi : 10.1109/JPROC.2004.840301 .
• Optimización de la multiplicación de matrices mediante PHiPAC: una metodología de codificación ANSI C portátil y de alto rendimiento.
• Más rápido que un algoritmo de aceleración. Archivado el 3 de julio de 2018 en Wayback Machine.
• Repensando la arquitectura de los sistemas de bases de datos: Hacia un sistema de bases de datos de estilo RISC autoajustable.
• Software de sistemas de autoajuste archivado el 4 de octubre de 2016 en Wayback Machine.
• Microsoft Research añade tecnología de minería de datos y autoajuste a SQL Server 2000.
• Comparación de técnicas de ajuste automático de TCP para computación distribuida
• Biblioteca de parámetros ajustables para Linux
• Revisión de los métodos de autoajuste mediante relés para el ajuste de controladores tipo PID.