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La legislación sobre emisiones se ha vuelto cada vez más estricta, lo que ha convertido el desarrollo de nuevos motores de combustión interna en un gran desafío. Las nuevas tecnologías de motores para cumplir con estas regulaciones introducen una dependencia exponencial entre el número de combinaciones de pruebas necesarias para obtener resultados óptimos y el tiempo y los costes que ello conlleva. Esto hace que la tarea de calibración sea muy costosa y prácticamente imposible de llevar a cabo. El uso potencial de redes neuronales entrenadas en combinación con métodos de diseño de experimentos (DoE) para la calibración de motores ha sido objeto de actividades de investigación en los últimos tiempos. El objetivo de este libro es ofrecer una visión general de las diversas aplicaciones de las redes neuronales en la calibración de motores de encendido por chispa. Las aplicaciones identificadas y analizadas incluyen la identificación de sistemas para la creación rápida de prototipos, la detección virtual, el uso de redes neuronales como sustitutos de tablas de consulta, las estrategias de control emergentes y las aplicaciones de diagnóstico a bordo (OBD). También se analizaron los inconvenientes de las redes neuronales, las posibilidades futuras y las alternativas.