[en] Micromanufacturing processes are complex physical processes which are continuously changing in a dynamic environment. In this context the main objective is the development of computational technologies and algorithms in order to enable faster, self-organized, self-optimized behavior of micromanufacturing processes by means of intelligent control systems. In this work we design and implement an arti cial cognitive architecture for controlling manufacturing processes. Moreover, hardware aspects are also considered in order to deploy the developed architecture on low-cost platform hardware in order to reduce the cost of the hosts. This work is based on a methodology with six main steps. Firstly, we have designed an arti cial cognitive architecture, inspired in the Modi ed Shared Circuits Model approach, using UML. After that, the architecture is developed and implemented in Java. Once the architecture is developed, we have built an instantiation of the architecture in order to test it by simulation studies and actual experiments in an industrial setup. Other targets of this work are the instantiation with an o -line optimization algorithm based on cross-entropy method and an on-line learning algorithm based on Q-learning method. Thereby we have built an instantiation with self-optimization and self-learning capabilities. It is important to note that inference models are fuzzy inference systems and Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems (ANFIS) models written in C/C++, invoked from Java by means of the SWIG technology. In addition, we have provide the instantiation with the feature of running in a distributed environment on the basis of ZeroC Ice middleware. Thus the instantiation will run in two Raspberry Pi, with the cognitive unit and the executive unit deployed in each low-cost computing platform. We have also used the IceGrid service to provide the instantiation with the ability of discovering host without having to enter manually their IP addresses. From the best of our knowledge, one of the main contributions of this work is not only the design and implementation of the arti cial cognitive control architecture but also to assess the performance using simulation studies and real time tests in an industrial setup of micromanufacturing plan. The goal of theses experiments is to check the suitability of the functions implemented in the architecture and to demonstrate its control capability running in a low-cost hardware. Relying on the experimental results we have demonstrated that the arti cial cognitive control yields good results and promising opportunities to deal with complex systems even running in a low power machine as the Raspberry Pi. But most important is that this work give us the basement and the computational framework to enable new functions in order to improve the developed arti cial cognitive architecture.

[es] Los procesos de microfabricación son complejos procesos físicos que están continuamente cambiando en un entorno dinámico. En este contexto, el principal objetivo es el desarrollo de tecnologías computacionales y algoritmos con el fin de permitir un comportamiento de los procesos de microfabricación más rápido, auto organizado y auto optimizado por medio de sistemas de control inteligente. En este trabajo diseñamos e implementamos una arquitectura cognitiva artificial para controlar los procesos de fabricación. Además, los aspectos del hardware se han tenido en cuenta con el fin de desplegar la arquitectura desarrollada en una plataforma hardware de bajo coste para reducir los gastos de los equipos. Este trabajo está basado en una metodología con seis pasos principales. Primero, hemos diseñado una arquitectura cognitiva artificial inspirada en la aproximación Modi ed Shared Circuits Model, usando UML. Después de esto, la arquitectura ha sido desarrollada en Java. Una vez que la arquitectura ha sido implementada la hemos instanciado con el fin de probarla a través de estudios de simulación y experimentos reales en una instalación industrial. Otros objetivos de este trabajo son la instanciación con un algoritmo offline de optimización basado en el método de entropía cruzada y un algoritmo online de aprendizaje basado en Q-learning. De este modo hemos construido una instaciación con capacidades de auto optimización y auto aprendizaje. Es importante destacar el uso de sistemas de inferencia borrosa y sistemas de inferencia borrosa neuronal adaptados (ANFIS) escritos en C/C++, invocados desde Java gracias a la tecnología SWIG. Además, hemos dotado a la instanciación de la capacidad de ejecutarse en un entorno distribuido basado en el middleware ZeroC Ice. En consecuencia, la instanciación se ejecutar a en dos Raspberry Pi, con la unidad cognitiva y la ejecutiva desplegadas en cada una de ellas. También hemos usado el servicio IceGrid para dotar a la instanciación de la habilidad de descubrir los equipos sin tener que introducir manualmente las direcciones IP. Desde nuestra experiencia, la principal contribución de este trabajo es, además del diseño y la implementación de la arquitectura cognitiva artificial, la evaluación del rendimiento usando estudios de simulación y pruebas en tiempo real en una instalación industrial de microfabricaci ón. El objetivo de estos experimentos es comprobar la idoneidad de las funciones implementadas en la arquitectura y demostrar su capacidad de control ejecutándose en una hardware de bajo coste. Con ando en los resultados experimentales hemos demostrado que el control cognitivo artificial produce buenos resultados y promete oportunidades para tratar con sistemas complejos incluso ejecutándose en máquinas de poca potencia. Pero más importante es que este trabajo nos ofrece una base y un marco de trabajo computacional que habilitar a nuevas funciones para mejorar la arquitectura cognitiva artificial que hemos desarrollado.