La memoria di progetto del 2014
MAGNIFIC: controllo industriale e reti neurali
Nel mio percorso con LBopto, il lavoro sui sistemi laser si intrecciò con MAGNIFIC, un progetto sviluppato con ECH di Madeira e dedicato a un controllore industriale con reti neurali implementate su FPGA.
MAGNIFIC significa “Madeira Global Neural Interactive FPGA Industrial Controller”. La memoria descrittiva, versione 11.0 del 9 aprile 2014, presenta ECH — Electronics and Computer Highlights — come promotore e Madeira Interactive Technologies Institute e Universidade da Madeira come co-promotori.
La memoria descrive una proposta di ricerca, con attività, prototipi e verifiche previste. In questa pagina gli obiettivi sono distinti dai risultati effettivamente attestati: il documento non viene usato per dichiarare concluso ogni sviluppo pianificato.
L’idea: adattare il controllore al processo
La proposta affianca un regolatore convenzionale PI a un modello neurale ricorrente, utilizzato per prevedere il comportamento del processo su più passi. L’obiettivo è adattare i parametri di controllo al variare delle condizioni operative, anziché affidarsi soltanto a una taratura fissa.
La memoria discute controllo predittivo, reti neurali e apprendimento, includendo backpropagation through time e metodi alternativi di aggiornamento dei pesi. Le FPGA sono indicate come piattaforma per realizzare le funzioni neuronali mediante VHDL, Verilog o schemi.
Tre processi industriali per le prove
Taglio laser
Movimento X-Y, messa a fuoco, otturatore, frequenza degli impulsi e corrente del laser.
Perforazione e formatura
Processi con dinamiche, masse e sollecitazioni differenti, previsti per valutare l’adattabilità del controllore.
Il progetto non riguarda quindi soltanto la sorgente laser: considera il coordinamento tra ottica, attuatori, sensori e controllo del processo industriale.
Hardware, software e interfaccia operatore
MAGNIFIC Box
Modulo di controllo con una o più FPGA, interfacce di comunicazione e funzioni per configurazioni e parametri della rete neurale.
Software di sistema
Interfaccia FPGA, raccolta dei dati dei processi e modulo di controllo in tempo reale, affiancati da una GUI prevista in Java.
Il documento distingue progettazione del modello, simulazione, trasferimento sulla FPGA, integrazione e prove sul processo. La raccolta dei dati è parte del percorso di apprendimento e verifica.
Il mio contributo nel piano di lavoro
La memoria assegna a Luigi Loreti attività di supervisione hardware, sviluppo del controllore laser e delle interfacce con pantografo, fuoco e otturatore, oltre all’integrazione dei risultati della rete neurale nel controllore FPGA.
Nel piano compaiono anche Domenico Possamai per l’integrazione industriale e Morgado Dias per la supervisione della parte neurale e FPGA, insieme ai ricercatori coinvolti.
Il legame con il lavoro sui laser in fibra
Nel mio racconto questo percorso si collega al lavoro per una società di Pordenone su laser in fibra per il taglio, intorno a 1050 nm e fino a 1 kW. Questi valori sono un’informazione autobiografica fornita per il sito: non sono qui attribuiti alla memoria come specifica definitiva della MAGNIFIC Box.
La documentazione ricevuta permette di descrivere ECH e i partner accademici; non identifica in modo univoco il nome della società di Pordenone, che potrà essere aggiunto quando confermato.
Una continuità nel mio percorso
Il collegamento tra reti neurali e FPGA si inserisce nello stesso filo conduttore dei miei altri progetti: costruire architetture capaci di elaborare segnali e adattare il comportamento di un sistema alle esigenze dell’applicazione.
Fonte: memoria descrittiva MAGNIFIC, 9 aprile 2014, versione 11.0, fornita dall’autore. Le figure riprodotte sono quelle del documento. Le previsioni economiche, i costi e le tabelle del personale non sono ripubblicati in questa sintesi.
