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Starting from the deep transformations that have been assumed in the centers and institutions of higher education, to face the contemporary socio-cultural demands resulting from the boom in the use of ICT; in which emerging and disruptive technologies emerge in various processes; and as a continuation of the policies of the Cuban state, the innovative project "The University of Matanzas towards digital transformation" is initiated. Consequently, the research aims to socialize the partial results achieved in this direction, focused on the creation of a digital ecosystem for the management of science, technology and research, supported by technological platforms and applications. From its implementation emerges the need to prepare teachers, from virtual training, for its use. The research is developed with a qualitative methodological approach and the analytical-synthetic, inductive-deductive, modeling and quality management techniques of human talent were used., A partir de las profundas transformaciones que se han asumido en los centros e instituciones de educación superior, para afrontar las demandas socioculturales contemporáneas resultantes del auge en el uso de la TIC; en las que irrumpen las tecnologías emergentes y disruptivas en diversos procesos; y como continuidad de las políticas del estado cubano, se inicia el proyecto innovador “La Universidad de Matanzas hacia la transformación digital”. En consecuencia, la investigación tiene como objetivo socializar los resultados parciales alcanzado en esta dirección, centrados en la conformación de un ecosistema digital para la gestión del área Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI), soportado en soluciones informáticas para la gestión de sus procesos. La investigación se desarrolla con un enfoque metodológico cualitativo y se emplearon los métodos analítico-sintético, inductivo-deductivo, análisis del producto de la actividad y la modelación.

[EN] This Doctoral Thesis is focused on the design and implementation of an artificial cognitive architecture, biologically inspired with strategies of self-learning and self-optimization to carry out monitoring and control tasks. Firstly, the foundations rely on the nexus between the paradigm of internal model control and the cerebellum-brain connectivity as the pillar of human intelligence. The main hypothesis is precisely that internal model control through the braincerebellum connectivity is a unique component of human intelligence. The second principle is based on the shared circuits model and the capacities to emulate socio-cognitive skills of human beings. Three key issues have been addressed in this Thesis, as follows: the development and refinement of a gradient-free method to enable multi-objective self-optimization, the development of a reinforcement learning strategy to carry out self-learning and finally, the experimental evaluation and validation in two manufacturing processes at the micro-scale (i.e., micro-milling and micro-drilling). In summary, the fundamental technical contribution from this Doctoral Thesis is the use of the minimum possible sensory information (force and vibration signals) and the minimum cutting conditions information (cutting speed, feed rate per tooth and axial cutting deep) in order to monitor and to perform control actions to guarantee high surface finish quality and to extend the useful life of the tool in micromachining process. This technical result represents an unprecedented qualitative leap in micromachining industrial research., [ES] Esta Tesis Doctoral está enfocada hacia el diseño e implementación de una arquitectura cognitiva artificial, de inspiración biológica, dotada de estrategias de autoaprendizaje y autooptimización para realizar tareas de monitorización y control. En primer lugar, el fundamento nace en el nexo entre el paradigma del control por modelo interno y la conectividad cerebrocerebelo como base de la inteligencia humana. La principal hipótesis radica precisamente en que el control por modelo interno a través de la conectividad cerebro-cerebelo es un componente único de la inteligencia humana. El segundo principio está basado en el modelo de los circuitos compartidos y la emulación de las capacidades y experiencias socio-cognitivas de los seres humanos. Tres cuestiones esenciales han sido el desarrollo y perfeccionamiento de un método libre de gradiente para permitir la auto-optimización multiobjetivo, el desarrollo de una estrategia de aprendizaje por refuerzo para el autoaprendizaje, y finalmente la evaluación experimental y validación en dos procesos esenciales en la micro-escala (microfresado y microtaladrado). De forma resumida, la contribución técnica fundamental de esta Tesis Doctoral es que a partir de la mínima información sensorial posible (señales de aceleración y señales de fuerzas) y de la mínima cantidad de información sobre las condiciones de corte (velocidad de corte, avance por diente y penetración axial), se puede monitorizar en tiempo real el estado del proceso de corte en la micro-escala y realizar acciones de control para garantizar buenos acabados superficiales y alargar la vida útil de la herramienta. Este resultado técnico supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación.