Controlador PID (Proporcional-Integral-Derivativo)

Es un algoritmo de control ampliamente utilizado en diversos sistemas debido a su simplicidad y efectividad.

Su propósito principal es ajustar de manera precisa el comportamiento de un sistema en función de una referencia o consigna deseada, minimizando el error en el proceso.

El componente proporcional responde a la magnitud del error presente, siendo su acción directamente proporcional a este.

El componente integral acumula el historial de errores pasados, asegurando que errores residuales pequeños pero persistentes sean eliminados con el tiempo.

El componente derivativo actúa en función de la tasa de cambio del error, proporcionando una acción predictiva que ayuda a prevenir oscilaciones excesivas o sobrecompensaciones.

En el ámbito del machine learning y la inteligencia artificial, este tipo de control puede ser empleado en tareas que requieren optimización de procesos, ajuste de hiperparámetros de algoritmos, o en sistemas autónomos que precisan regulación precisa de sus operaciones.

A pesar de ser un método clásico de control, puede funcionar como un complemento en modelos modernos, especialmente para refinar comportamientos en entornos dinámicos y no lineales.