En l'àmbit de l'automatització industrial, l'equilibri entre rendiment operatiu i eficiència energètica representa un dels reptes més complexos per als sistemes de control basats en intel·ligència artificial. Tradicionalment, els enfocaments d'aprenentatge per reforç (RL) recorren a recompenses escalars ponderades manualment, un procés que depèn excessivament de la intuïció de l'enginyer, consumeix molt de temps i rarament descobreix les solucions òptimes de compromís. Davant d'aquesta limitació, l'optimització bayesiana multiobjectiu (MOBO) emergeix com una alternativa poderosa per explorar de forma sistemàtica el front de Pareto, reduint dràsticament el nombre d'avaluacions necessàries i revelant polítiques diverses que maximitzen tant el rendiment com l'estalvi energètic. Aquest mètode, avaluat en plataformes físiques com el Quanser Aero 2, demostra que amb funcions d'adquisició com qEHVI s'obtenen fronts de Pareto més amplis i de major qualitat que els mètodes de mostreig uniforme, cosa que permet implementar controladors energèticament conscients en sistemes mecatrònics complexos.
Per a les empreses que busquen adoptar aquestes capacitats, comptar amb un soci tecnològic especialitzat marca la diferència. A Q2BSTUDIO desenvolupem aplicacions a mida que integren models d'intel·ligència artificial per resoldre problemes multiobjectiu com el descrit. Combinem les nostres solucions de programari a mida amb serveis cloud AWS i Azure per escalar els processos d'optimització, i oferim serveis d'intel·ligència de negoci amb Power BI per visualitzar els fronts de Pareto obtinguts. A més, implementem agents IA capaços d'ajustar dinàmicament les polítiques de control, tot això recolzat per ciberseguretat robusta i una plataforma d'IA per a empreses llesta per a producció. El nostre enfocament permet a les organitzacions no només automatitzar la cerca de compensacions òptimes, sinó també integrar aquests resultats en els seus fluxos de treball reals, accelerant la transició cap a una indústria més intel·ligent i sostenible.
L'automatització del descobriment del front de Pareto mitjançant optimització bayesiana no és només una tècnica acadèmica; és una eina pràctica que ja pot aplicar-se en entorns productius. Si la seva empresa busca desplegar controladors RL eficients, optimitzar processos amb múltiples objectius o simplement explorar com la intel·ligència artificial pot transformar la seva operació, a Q2BSTUDIO comptem amb l'experiència i les capacitats tècniques per acompanyar-lo en cada pas del camí.
