Sistemele tehnologice* sunt elemente de baza in procesul de fabricatie. Intrucat, circa 90% dintre aspectele tehnice si circa 80% dintre cele economice sunt decise la nivelul acestuia, conducerea** sistemelor tehnologice apare ca cea mai importanta parghie pe care managementul o poate folosi pentru asigurarea competitivitatii tehnico-economice. Mai mult, in ultima vreme au avut loc evolutii rapide si semnificative, care au dus la cresterea in continuare a importantei pe care, nu numai managerii, in activitatea lor decizionala, dar si comunitatea stiintifica, o dau conducerii sistemelor tehnologice, facand din aceasta principalul instrument folosit pentru obtinerea performantei.
Scopul proiectului este ca, printr-o abordare conceptuala noua, a problemei conducerii sistemelor tehnologice, sa se ajunga la utilizarea mai completa a capabilitatilor tehnice de care acestea dispun, oferind astfel managementului posibilitati de crestere a performantei tehnico-economice, iar asta, in conditiile satisfacerii noilor cerinte, aparute ca urmare a evolutiilor recente din economie, stiinta, tehnologie si societate.
Prezentul proiect are ca punct de start urmatoarele evolutii, care, din cauza ca au loc la nivel global, genereaza provocari la nivel conceptual.
1. Evolutii ce au loc in economie, tehnica si societate
Astazi in economie, tehnica si societate au loc schimbari profunde, ce pot fi sintetizate astfel [1],[8],[9]:
1. dinamica informatiei, comunicatiei, transportului si cunoasterii genereaza un climat concurential, ce necesita un raspuns rapid la cerintele pietei;
2. consumatorii (nu numai cei din tarile dezvoltate) sunt tot mai rafinati si sunt in asteptarea unei game de produse diversificate, care sa le satisfaca cerintele;
3. creativitatea si inovarea reprezinta bazele competitiei in manufacturarea avansata;
4. dezvoltarea proceselor tehnologice inovative va extinde domeniul de aplicare si va mari importanta manufacturarii;
5. informatia si cunoasterea in toate aspectele manufacturarii, precum si studiul de piata, se cer a fi prezentate intr-o forma usor accesibila in luarea unor decizii.
Ca urmare a acestor evolutii, au fost identificate urmatoarele provocari ale tehnologiei actuale de manufacturare [8],[9],[14],[15]:
1. abordari concurentiale in ceea ce priveste operatiile de manufacturare;
2. integrarea resurselor tehnice si umane in vederea cresterii satisfactiei si performentei fortei de munca;
3. transformarea ”instantanee” a informatiei, culese din diverse surse, in cunoastere, pentru luarea in timp real a deciziilor;
4. reconfigurarea rapida a sistemelor de manufacturare, ca raspuns la schimbarile si oportunitatile aparute.
In general, azi se considera ca validarea si integrarea modelelor, bazata pe informatia la zi, provenita din baze de date distribuite, este cel mai bun suport pentru luarea unor decizii bune si rapide.
2. Evolutii in productia si circulatia cunostintelor
In prezent, datele din monitorizarea sistemelor tehnologice sunt transformate in cunostinte dar numai in cadrul activitatilor de cercetare. Cunostintele sunt apoi difuzate prin sistemul de diseminare (de exemplu prin norme interne sau norme de buna practica ori prin publicare) la cei interesati, pentru a fi aplicate. Circuitul este prea lung si cunostintele ajung cu mare intarziere si in mod indirect sa fie aplicate in functionarea sistemului tehnologic care le-a generat. De aceea, exista preocupari semnificative pentru realizarea unui circuit permanent de transformare online a informatiilor in cunostinte, pentru a genera actiuni, care sa fie implementate imediat si direct in interiorul sistemului.
In documentul programatic elaborat de NSF, cu privire la evolutia domeniului sistemelor de manufacturare [8], se evidentiaza ca o prioritate accelerarea productiei si circulatiei cunostintelor: „...Grand Challenge 3 is to "instantaneously" transform information from a vast array of diverse sources into useful knowledge and effective decisions… Manufacturing enterprises are fundamentally and inescapably dependent on information technology, including the collection, storage, analysis, distribution, and application of information. If the exponential growth of computer and communication technologies (hardware and software) continues at its present rate, businesses of 2020 should be up to the task. The two main challenges will be (1) to capture and store data and information "instantaneously" and transform them into useful knowledge and (2) to make this knowledge available to users (human and machine) "instantaneously" wherever and whenever it is needed in a familiar language and form”.
Aceasta prioritate se regaseste si in documentul Strategic Research Agenda [9] elaborat de Comisia Europeana.
* In continuare, prin sisteme tehnologice vom intelege acele sisteme care se obtin prin organizarea unitara a unui ansamblu de echipamente tehnologice utilizate pentru a desfasura, in mod neintrerupt, una dintre operatiile prin care semifabricatul este transformat in piesa finita. De cele mai multe ori un sistem tehnologic se compune dintr-o masina unealta, la care se ataseaza dispozitiviele necesare, scula si piesa, precum si alte echipamente de control sau auxiliare. In sens mai larg, mai multe masini-unelte, echipamente, scule si piese pot fi integrate intr-un unic sistem tehnologic, acestea neputand functiona separat. In prezentul proiect ne vom referi la sistemele tehnologice de prelucrare a componentelor mecanice si la sensul larg al notiunii.
** Prin conducere vom intelege actiunea in urma careia marimile de stare ale sistemului tehnologic capata o evolutie, in timp si spatiu, impusa. Vom face distinctie intre conducere si management, in sensul ca prima notiune se aplica unui sistem tehnic iar a doua – unuia organizatoric.
3. Evolutii recente din domeniul tehnologiei
Pornind de la faptul ca dictionarul englez al Random House din New York definea tehnologia ca fiind suma modurilor prin care un grup social isi procura si isi asigura materialele necesare propriei civilizatii, se poate deduce ca, în lipsa unei tehnologii adecvate, evolutia omenirii ar fi cu mult mai lenta, daca nu chiar inexistenta. Evolutiile sistemelor tehnologice pe baza cunostintelor dobandite prin tehnologia informatiei s-au bazat pe fluidizarea transferului de informatii, caz în care omul a reconceput mereu sistemele tehnologice.
In tabelul 1, este prezentata o sinteza a evolutiei conceptuale a sistemelor tehnologice. Mai multa informatie înseamna mai multa cunoastere, mai multa cunoastere însemna mai multa putere si capacitate de a planifica viitorul. Intreaga evolutie prezentata in tabel pare a fi fost generata de aceasta asertiune!
Tabelul 1 Sinteza evolutiei conceptuale a sistemelor tehnologice
Nr. crt.
|
Aspectul care evolueaza
|
Sensul evolutiei conceptuale
|
|
Evolutii anterioare
|
Evolutii asteptate
|
1
|
Structurarea componentei hard
|
DMS
|
→
|
FMS
|
→
|
RMS
|
2
|
Structurarea componentei soft
|
CMS
|
→
|
MAS
|
→
|
HMS
|
3
|
Proiectarea programului piesa
|
CAD
|
→
|
CAM
|
→
|
CIB
|
4
|
Executarea programului piesa
|
NC
|
→
|
CNC
|
→
|
BNC
|
5
|
Conducerea ansamblului
sistem – proces
|
manuala
|
→
|
automata
|
→
|
cognitiva
|
  DMS/FMS/RMS – sisteme tehnologice dedicate/flexibile/reconfigurabile;
CMS/MAS/HMS – sisteme tehnologice conventionale/multiagent/holonice;
CAD/CAM/CIB – computer aided design/ manufacturing/bussines;
NC/CNC/BNC – comanda numerica/numerica computerizata/numerica bionica.
4. Evolutii recente din domeniul cognitiei
Principala evolutie ce are loc este aceea ca, folosind rezultatele obtinute in ceea ce priveste modelarea creierului si a cognitiei umane, se incearca imaginarea unor sisteme tehnice cognitive, concepute ca sisteme fizice, inzestrate cu capacitati de reprezentare si de prelucrare a informatiilor. In cazul noii generatii de sisteme tehnologice, propusa in prezentul proiect, realizarea capacitatilor cognitive presupune identificarea mecanismelor si a masurilor de nivel conceptual, ce trebuie aplicate in vederea adaptarii la noua stituatie aparuta.
4.1 Definirea sistemului tehnic cognitiv
Sistemul tehnic cognitiv se defineste ca fiind un sistem de procesare a informatiei, echipat cu senzori si actuatori, integrati intr-un sistem fizic, ce actioneaza in lumea reala, pe baza unei reprezentari a acesteia. Sistemele tehnice cognitive difera de celelalte sisteme tehnice prin faptul ca au capacitati cognitive, care sunt folosite pentru a se controla. Controlul cognitiv dezvolta comportamentul obisnuit si reflexiv, in acord cu intentiile pe termen lung. Capacitatile cognitive, cum ar fi, perceptia, rationamentul, invatarea si planificarea, transforma sistemele tehnice in sisteme “care stiu ce fac” [3].
La nivel strategic, scopul este ca omul sa fie inlocuit, nu numai in activitatile fizice, mari consumatore de energie (mecanizare), sau in activitatile de comanda, la care se cere multa atentie (automatizare), ci si in activitatile de cunoastere a lumii in care are loc activitatea si care influenteaza desfasurarea activitatii lor (constientizarea). In opinia echipei proiectului, astazi incepe trecerea de la automatizare la constientizare, aceasta putand fi considerata cea mai mare provocare, deopotriva a celor din domeniul tehnicii, cat si a celor din domeniul cognitiei. Prezentul proiect este un raspuns la aceasta mare provocare.
Din lipsa de spatiu, in continuare, prezentam doar o sinteza sumara a rezultatelor obtinute in ceea ce priveste sistemele cognitive.
4.2 Axiomele unui sistem cognitiv
Astfel, recent [10] [11], in cognitia umana, a fost construita o baza axiomatica, destinata conceptualizarii.
Considerand sistemul S si universul sistemului U, redam sintetic mai jos structura bazei axiomatice, in legatura si cu Fig.1, care am elaborat-o prin prelucrare dupa Aleksander si Dunmall [10]:
Axioma 1 – Descrierea – Sistemul S are stari perceptuale care descriu parti din U.
Axioma 2 – Imaginatia – Sistemul S are stari interne imaginare, care sunt conectate la parti din U sau genereaza senzatii similare acelor parti. Modelele ce sunt utilizate in mecanismele de predictie au cauzele rezultate din exploatare si pot fi utilizate pentru predictia, postprocesarea si efectuarea unei analize a starii in care se afla.
Axioma 3 – Atentia – Sistemul S este capabil sa selecteze partile din U care sunt descrise sau imaginate. Efectiv utilizate, resursele rationale sau metarationale rare, fac ca acest sistem sa selecteze o parte sau tot fluxul cognitiv, pentru o analiza viitoare.
Axioma 4 – Planificarea – Sistemul S are mijloace de control al secventelor de stare imaginare, pentru a planifica actiuni. Structura sistemului cognitiv, bazata pe principiile prezentate in paragraful urmator, introduce o schema de control cu capabilitati anticipative, pentru generarea actiunilor viitoare.
Axioma 5 – Emotia – Sistemul S are stari afective suplimentare, ce evalueaza actiunile planificate si determina actiunea urmatoare.
Fig.1 Axiomele cognitiei (prelucrare dupa Aleksander si Dunmall [10])
4.3 Principiile unui sistem cognitiv
In tehnica a fost elaborata o baza principiala pentru constructia acelor sisteme industriale, la care se face saltul de la automatizare la constientizare. Cele sapte principii care formeaza aceasta baza sunt [2]:
P1. (cognitia bazata pe modele) – Un sistem se spune ca este cognitiv daca foloseste modelele altor sisteme, in interactiunea lui cu ele. Cognitia umana se bazeaza pe capacitatea creierului de a reprezenta lumea inconjuratoare sub forma unor modele. In baza acestei reprezentari omul actioneaza asupra lumii inconjuratoare in vederea perfectionarii interactiunii lui cu mediul, precum si pentru actualizarea modelelor construite de creier prin cunoastere.
Similar sistemului biologic, in cazul sistemului tehnic cognitiv se va modela self-ul, task-ul si mediul. Pentru o mai buna reprezentare a lumii inconjuratoare, sistemul tehnologic cognitiv va modela nu numai elemente structurale ale lumii reale, ci si interactiunile acestora cu el, sistemul dezvoltandu-si astfel capacitatile cognitive (Fig. 2).
Fig. 2 Arhitectura sistemului cognitiv (prelucrare dupa [17])
P2. (cognitie bazata pe izomorfism) – Sistemul cognitiv este o reprezentare izomorfa a sistemului real. Conform acestui principiu, modelarea interactiunii dintre componente presupune cunoasterea legilor ce guverneaza lumea reala (sistemul tehnic) pentru a fi implementate in sistemul cognitiv (lumea virtuala). Astfel, se stabileste o relatie de izomorfism intre cele doua sisteme.
P3. (comportament anticipativ) – Performanta poate fi majorata daca sistemul are un comportament anticipativ. Sistemul tehnic conventional detecteaza erorile cu ajutorul senzorilor si intervine in corectia acestora, insa nu beneficiaza de un model de conducere care sa utilizeze aceste informatii in viitor, in vederea prevenirii aparitiei acestora. Similar sistemelor biologice, sistemul cognitiv este capabil sa anticipeze aceste erori si, mai mult, sa anticipeze chiar evolutia in timp a modelului. Utilizarea modelelor de predictie va asigura planificarea corectiei modelului in timp, determinand o reactie a sistemului cognitiv la eroarea care poate aparea in viitor. Astfel, pe baza modelelor de control, sistemul cognitiv va fi capabil sa induca un comportament anticipativ atat a self-ului cat si a task-ului tinand cont de modelulul mediului.
P4. (unificarea modelelor in arhitectura sistemului cognitiv) – Performanta poate fi majorata atunci cand actiunea este bazata pe un model unificat al task-ulului, mediului si self-ului. In cazul sistemului tehnic conventional, diversitatea proceselor necesita bucle de control realizate cu ajutorul unor controlere complexe, pentru fiecare proces utilizandu-se subsisteme de modele care se refera la task, self si mediu. La randul lor, aceste subsisteme cognitive interactioneaza intre ele. Intr-un sistem cognitiv acestea sunt unificate.
P5. (perceptia bazata pe model) – Perceptia este o continua modelare a starii sistemului real, asociata cu continua adaptare a modelelor cuprinse in arhitectura sistemului cognitiv, pe baza informatiilor senzoriale obtinute in timp real. Spre deosebire de sistemul clasic, sistemul tehnologic cognitiv dispune de un mecanism de perceptie, capabil sa actualizeze in timp real modelele sistemului, pe baza informatiilor primite din mediu, influentand direct comportamentul acestuia, ca raspuns la procesele ce se desfasoara. In plus, datorita diversitatii task-urilor, si implicit a subsistemelor (vezi principiul anterior), mecanismele de perceptie vor procesa si informatiile primite din interiorul sistemului, realizandu-se astfel un model de conducere bazat pe perceptie.
P6. (sistem constient) – Un sistem este constient daca percepe si planifica in continua adaptare a modelelor folosite pentru perceptie. Sistemul tehnologic constient trebuie sa aiba doua atribute: sa perceapa si sa inteleaga. Perceptia presupune o continua actualizare a modelelor sistemului folosite in generarea proceselor. Constiinta reprezinta pasul urmator in evaluare si predictie automata.
P7. (sistem constientizat) – Un sistem este constientizat daca cunoasterea este generata de continua actualizare a modelelor din intrega arhitectura de control a modelului bazat pe cognitie. In acest caz sistemul este capabil sa evalueze evolutia tuturor modelelor pe care le contine, reprezentarea facandu-se in “minte”. Diferenta majora intre a fi constient si a constientiza rezulta din capacitatea sistemului de a face distinctie intre self si restul lumii. Acest lucru implica agenti constienti care sunt capabili sa inteleaga efectul actiunilor lor asupra lumii inconjuratoare.
5. Modul in care se va fundamenta proiectul pe cercetarile realizate pana in prezent
Primii pasi in implementarea acestei baze principiale si construirea primelor sisteme cognitive artificiale au aparut in domeniul roboticii, obtinandu-se rezultate uneori promitatoare [3]. De asemenea, se depun eforturi de trecere de la automatizare la constientizare in domeniul tehnicilor militare, al structurilor domestice si in domeniul tehnologiilor subacvatice. In toate aceste domenii, rezultatele raportate sunt, in mare masura, extensii ale abordarii din robotica (poate din cauza ca problematicile sunt similare).
Nu sunt raportate in literatura nici un fel de incercari, nici macar incipiente, de trecere de la automatizare la constientizare, in domeniul sistemelor tehnologice. Ca urmare a faptului ca, aria de utilizare a acestora este foarte mare (intreaga industrie de manufacturare a constructiilor mecanice este inclusa in aceasta arie), impactul trecerii la constientizare ar putea fi extrem de important. In plus, este evident faptul ca saltul automatizare -> constientizare, in domeniul sistemelor tehnologice, nu se poate obtine dezvoltand aceasta prima incercare din robotica, ci trebuie sa reprezinte o dezvoltare “ab initio” folosind baza principiala deja elaborata. Prezentul proiect reprezinta o prima actiune in aceasta directie.
Pe de alta parte, demersul stiintific propus in acest proiect se sprijina si pe urmatoarele elemente suport.
Tehnologii suport: i) motoare de actionare complet controlate (pozitie, unghi de rotatie, turatie, acceleratie/franare, cuplu, consum); ii) sisteme incorporate de control, de toate felurile; iii) senzori si traductoare incrementale performante si minituarizate; iv) sisteme de calcul ieftine in raport cu costul sistemului tehnologic si foarte performante.
Metodologie suport: i) metode de modelare – identificare a sistemului tehnologic: polinomiale, armonice, spline, neuronale, bazate pe arbori decizionali, recursive (in special ARMA models) sau general-algoritmice; ii) metode de cautare – optimizare: algoritmi genetici, retele neuronale speciale, PSO (particle swarm optimisation), SA (simulated annealing), ACO (ant colony optimisation); iii) metode de extragere a cunostintelor si rationament, precum: K-NN (K- nearest neighbour algorithm), EM (expectation maximization algorithm), CBR (case based reasoning), VD (Voronoi diagrams), SVM (support vector machine), asociate cu tehnici de tip ML (machine learning), cum ar fi supervised – unsupervised – reinforcement learning sau alte tehnici de tip DM (data mining), in mod deosebit AR (association rules); iv) teorii suport, dintre care RST (rough sets theory) ar putea fi prima retinuta.
Concepte sau paradigme suport: i) sisteme adaptive (sisteme mecatronice cu capacitati de adaptare, indeosebi adaptare la evolutia propriei comportari); ii) sisteme reconfigurabile (la care arhitectura hard include module cu tipologie restransa la extrem si cu universabilitatea extinsa la maximum); iii) sisteme arborescente (la care, dupa fiecare operatie de prelucrare, obiectul prelucrat este considerat ca simplu semifabricat, ce are mai multe variante de a fi prelucrat in continuare); iv) sisteme holonice (a caror structura este ierarhizata holonic iar fiecare holon structural are cele doua atribute definitorii si anume autonomie si cooperativitate, unii holoni fiind si inteligenti).
Aceste tehnologii, metodologii, concepte sau paradigme suport acopera in intregime gama de aspecte care pot aparea atunci cand un sistem tehnologic cognitiv va fi conceput pe baza primelor cinci dintre cele sapte principii prezentate mai sus. Gama de aspecte poate include trecerea de la monitorizare la perceptie, de la modelarea elementelor la modelarea interactiunilor dintre elemente, de la controlul bazat pe deviatie masurata, la control bazat pe deviatie anticipata, de la considerarea doar a self-ului, la luarea in consideratie si a task-ului si a mediului, in general, de la sisteme care “fac ce stiu” la sisteme care “stiu ce fac” (prin acest joc de cuvinte, se poate descrie sugestiv saltul de la automatizare, la constientizare, salt care il propunem in conceperea sistemelor tehnologice).
La nivel mondial, sunt cunoscute preocupari ale catorva centre de cercetare, spre exemplu Intelligent Autonomous Systems, Technische Universitat Munchen din Germania, in domeniul aplicarii principilor cognitiei la sistemele tehnice, cum ar fi vehicule sau roboti. Rezultatele obtinute demonstreaza fezabilitatea acestor principii si sunt incurajatoare in ceea ce priveste considerarea lor ca punct de pornire in noi demersuri stiintifice.
In sinteza, continutul stiintific al proiectului il consideram relevant pentru domeniul sistemelor tehnologice, intrucat: i) se refera la aspecte fundamentale ale domeniului abordat; ii) reprezinta o abordare conceptuala, cu multiple consecinte viitoare; iii) aduce un progres important fata de situatia actuala a domeniului si, in fine, iv) contribuie la dezvoltarea semnificativa a tehnicilor si metodologiilor folosite in domeniu.
De asemenea, avand in vedere cele de mai sus, consideram ca important continutul stiintific al proiectului, mai cu seama observand ca: i) sistemele tehnologice cognitive satisfac exigentele generate de dinamismul fara precedent al mediului industrial si de afaceri, considerat ca fiind actuala mare provocare globala; ii) sistemele tehnologice cognitive reprezinta noua paradigma conceptuala cu care comunitatea stiintifica raspunde provocarii, si anume trecerea de la automatizarea la constientizarea sistemelor tehnice, si, mai mult, iii) abordarea noastra este cuprinzatoare, intrucat ia in considerare atat aspectele tehnologice (legate de proces), cat si cele cognitive (legate de perceptie, rationament, planificare si cunoastere anticipativa) iar in fine, iv) sistemul tehnologic cognitiv, propus in proiect, poate fi, fara nicio dificultate, chiar integrat in sistemele de manufacturare actuale (reconfigurabile, holonice, arborescente), intrucat opereaza cu elemente proprii, de sine statatoare.
Bibliografie
[1] Gamez D- 2007 - Progress in machine consciousness, Consciousness and Cognition 2007
[2] Raúl Arrabales Moreno, Araceli Sanchis de Miguel – 2007 - Applying machine consciousness models in autonomous situated agents, Pattern Recognition Letters, 2007
[3] R. Brachman – 2002 - Systems that know what they’re doing, IEEE Intelligent Systems, pp. 67 – 71, November/December 2002.
[4] James S. Albus and Anthony J. Barbera – 2005 - RCS: A cognitive architecture for intelligent multi-agent systems, Annual Reviews in Control, Volume 29, Issue 1, 2005, Pages 87-99
[5] Miran Brezocnik, Joze Balic, Zmago Brezocnik – 2003 - Emergence of intelligence in next-generation manufacturing systems, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Volume 19, Issues 1-2, February-April 2003, Pages 55-63
[6] Hakan Duman, Hani Hagras, Vic Callaghan – 2007 - Intelligent association selection of embedded agents in intelligent inhabited environments, Pervasive and Mobile Computing, Volume 3, Issue 2, March 2007, Pages 117-157
[7] Yuya Kajikawa, Osamu Usui, Kazuaki Hakata, Yuko Yasunaga, Katsumori Matsushima - 2008 - Structure of knowledge in the science and technology roadmaps, Technological Forecasting and Social Change, Volume 75, Issue 1, January 2008, Pages 1-11
[8] Committee on Visionary Manufacturing Challenges, Commission on Engineering and Technical Systems, National Research Council - Visionary Manufacturing Challenges for 2020, National Academy Press Washington, D.C.,10, ISBN 0-309-06182-2, 10.
[9] Manufuture, Strategic Research Agenda, report of High-Level Group, 2006
[10] Aleksander, I., & Dunmall, B. - 2003 - Axioms and tests for the presence of minimal consciousness in agents, in Journal of Consciousness Studies, 10(4–5), 7–18.
[11] Ricardo Sanz, Ignacio Lopez, Manuel Rodriguez, Carlos Hernandez - 2007 - Principles for consciousness in integrated cognitive control , in Neural Networks, Volume 20, Issue 9, November 2007, 938-946.
[12]An Agile and Adaptive Holonic Architecture for Manufacturing Control, - 2004 - Ph. D. thesis, University of Porto, student: Paulo Leitão, supervisor: Francisco Restivo, 2001-2004.
[13]Paulo Leitão and Francisco Restivo - 2006 - ADACOR: A Holonic Architecture for Agile and Adaptive Manufacturing Control, Computers in Industry, Vol.57, nº 2, pp.121-130, 2006.
[14]Babiceanu R.F and Frank C.F - 2006 - Development and applications of holonic manufacturing system: a survey, Jounal of Intelligent Manufacturing 17,111-131.
[15] Yoram Koren, Galip Ulsoy - 2002 – Reconfigurable manufacturing system having a production capacity method for designing and method for changing its production capacity, in United States Patent, US 6, 349, 237 B1.
[16] Epureanu A., Virgil T. – 2006 - On-Line Geometrical Identification of Reconfigurable Machine Tool Using Virtual Machining, Publicată în revista Enformatica, vol. 15, SPANIA, ISBN 975-00803-4-3.
[17] M. Betz, M. Buss, D. Wollherr – Cognitive technical Systems – What Is the Role of Artificial Intelligence?, COTESYS
[18] Pitariu, H. (Ed.) – 2004 - Ergonomie cognitivă: Teorii, Modele, Aplicaţii. Bucureşti: Matrix.
[19] Miclea, M. – 1994 - Psihologie Cognitivă. Ed. Gloria. Cluj-Napoca
[20] Miclea, M., Curşeu, P. – 2003 - Modele neurocognitive, Ed. ASCR, Cluj-Napoca;
|
ROMANIA
