CONFERENCIA l:
TEORÍA DE CATEGORÍAS APLICADA A PROBLEMAS DE SCHEDULING EN INDUSTRIA 4.0
Disertante
Resumen
La Industria 4.0 transforma los sistemas de producción tradicionales mediante CPS, integrando de manera autónoma la toma de decisiones con datos en tiempo real extraídos del entorno físico. El objetivo fundamental es lograr plantas inteligentes y flexibles mediante la conexión de diferentes CPS utilizando el Internet de las Cosas (IoT). Sin embargo, la verdadera integración enfrenta dos retos principales: problemas de interoperabilidad en las interfaces de comunicación y fenómenos emergentes inesperados en los comportamientos conjuntos del sistema.
Estos desafíos pueden ser abordados empleando estructuras de la Teoría de Categorías, específicamente categorías monoidales y categorías de hipergrafos, para modelar la composición de sistemas. La idea central es capturar rigurosamente, mediante las relaciones entre morfismos y objetos, la dinámica conjunta de los CPS cuando se interconectan, asegurando tanto flexibilidad como control sobre los comportamientos globales emergentes.
En contextos industriales, asignar tareas a recursos y reprogramar frente a eventos no previstos es crucial. Tradicionalmente se ataca de manera centralizada, pero los sistemas CPS requieren soluciones distribuidas. El enfoque presentado modela matemáticamente los trabajos, máquinas y operaciones como objetos y morfismos en categorías, introduciendo la noción de tolerancia para la reprogramación inteligente, permitiendo ciertas variaciones sin perder eficiencia ni provocar conflictos globales.
La principal contribución de este enfoque radica en establecer un marco matemático que:
- Permite una descripción escalable y formal de la interconexión de CPS.
- Proporciona garantías de compatibilidad y control de emergencias en sistemas distribuidos.
- Facilita la toma de decisiones descentralizada evitando conflictos entre subsistemas.
Como resultado, se facilita el diseño de sistemas de producción flexibles, autónomos y robustos, capaces de enfrentar los requerimientos de la Industria 4.0, con potencial explícito para el desarrollo de sistemas automáticos de programación avanzada y su implementación en lenguajes formales o modelos de IA avanzada.
CV sintético del disertante
Fernando Tohmé es Investigador Principal de CONICET (Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de Argentina) y Profesor Titular en el Departamento de Economía de la Universidad Nacional del Sur, en Bahía Blanca, Argentina. Es Licenciado en Matemáticas y Doctor en Economía. Fue Fulbright Scholar, ha ocupado posiciones de visita en U.C. Berkeley, Washington University en St. Louis y Endicott College. Su investigación se ha centrado en problemas de decisión, teoría de juegos y optimización en contextos económicos. Actualmente trabaja en una reformulación basada en Teoría de Categorías del surgimiento de orden en distintos contextos. Tohmé ha sido director de tesis de más de dieciocho estudiantes de doctorado en Economía, Ingeniería y Matemáticas. Ha publicado artículos de investigación en revistas revisadas por pares como Synthese, Theory and Decision, Mathematics of Social Sciences, Journal of Applied Logic, Physica A, Artificial Intelligence, Mathematical and Computational Modeling y Annals of Operations Research, entre otras.