Hola, soy Nicanor Quijano, Profesor titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Director del Grupo de Investigación en Automatización, Robótica, Control y Producción GIAP. El término control tiene muchos significados y estos varían según la disciplina que se estudie. El término control está ligado al uso de algoritmos y retroalimentaciones en sistemas dinámicos, cuyo comportamiento deseamos que sea automático. Estos sistemas retroalimentados los encontramos en nuestra vida diaria, sin que nos percatemos de ello. Los conceptos de control han sido cruciales en el diseño y desarrollo en la parte aeronáutica, en el uso eficiente de combustible en automóviles, en el desarrollo de vehículos autónomos, en plantas industriales, en sistemas de manufactura con altos estándares de sistemas robóticos e industria 4.0, teléfonos celulares, redes de telecomunicaciones, sistemas de generación de energía renovable no convencional, entre otros. En estos y otros sistemas complejos de la ingeniería, la teoría del control y los sistemas tecnológicos que se han desarrollado, se usan de manera diaria, asegurando un comportamiento confiable, eficiente y costo efectivo en sus operaciones. Por ejemplo, a la hora de navegar por la Internet a diario, sin que tengamos ningún inconveniente, existen una serie de protocolos que permiten el adecuado flujo del tráfico de datos, sin el control esto no sería viable. Para poder lograr un funcionamiento automático en este tipo de procesos, se necesita censar de alguna manera la operación del sistema, compararla con el comportamiento deseado, computar las acciones correctivas que se requiriese, y finalmente, actuar sobre el sistema para que se produzca el cambio deseado. Por lo tanto, para poder tener control, requerimos de la retroalimentación en la que la medida, la computación y la actuación son los elementos básicos que nos permiten lograr la automatización. Una de las vertientes de este gran campo se inspira en la naturaleza, para dar pie al desarrollo de algoritmos, que por medio de esta retroalimentación, nos permita lograr la autonomía de un sistema. Esta área se conoce como "control inteligente", en el cual el término de inteligencia se basa en la inclusión de nociones del ser humano y de la biología. Entre otras nociones, encontramos la toma óptima de decisiones, la planificación, la evolución y el aprendizaje. Múltiples algoritmos se han desarrollado en las últimas décadas, basados en sistemas expertos, redes neuronales, e incluso en la teoría de juegos evolutiva y las dinámicas poblacionales. En este módulo, en primera instancia, mostraremos unos ejemplos en los que se utiliza actualmente el control automático inteligente. Definiremos los conceptos de sistema y de control, utilizando ejemplos de la vida diaria para identificar aquellos elementos de retroalimentación, medida, computación, y acción. Luego nos centraremos en entender qué significa un control inteligente en sistemas, y nos centraremos en un par de técnicas asociadas a la toma de decisiones. La primera se basará en ideas de las redes neuronales artificiales, mientras que la segunda utilizará conceptos de teoría de juegos evolutiva. Esta última aproximación nos permitirá el manejo de múltiples sistemas a la vez, con el fin de que estos sistemas de múltiples agentes logren objetivos deseados por intermedio del concepto de control. En resumen, al finalizar este módulo, queremos cumplir tres objetivos fundamentales. El primero, identificar los elementos fundamentales de un sistema de control retroalimentado, es decir, medida, cómputo y acción. Segundo, conocer el concepto de control inteligente en el que se hace énfasis en la presentación del problema de toma de decisiones. Y por último, manipular un caso de estudio de sistemas de múltiples agentes, en el que el estudiante podrá ver cómo las nociones presentadas afectan el desempeño del sistema bajo diferentes tipos de interacciones. Espero disfruten el contenido de este módulo, que les permitirá conocer de forma preliminar, algunos conceptos de este campo, que es fundamental en la inteligencia artificial.