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08/30/2019

¿Cómo el “Machine Learning” está transformando la producción industrial?

¿Cómo el “Machine Learning” está transformando la producción industrial_ (1)Cuando se trata de aplicaciones industriales, es seguro afirmar que el Machine Learning está modificando más y más modelos dentro de la industria manufacturera, pero ¿cómo?

Una pregunta que a menudo se hace sobre el Machine Learning (en adelanten ML) es cuántas aplicaciones industriales se pueden tener en cuenta en el contexto. Bueno, francamente, esa es la pregunta equivocada. El ML no es un dispositivo que se conecte a una línea de producción y hace que la línea de producción funcione mejor que antes. El ML es un proceso que necesita entradas de muchos dispositivos para alimentar datos a fin de que éstos puedan ser recopilados, evaluados y utilizados para aumentar el conocimiento sobre cómo una línea de producción produce los productos y las piezas que fabrica. Ese conocimiento puede ser utilizado para determinar cómo la línea de producción puede tener un mayor rendimiento de piezas, operar a un menor costo y funcionar de manera más confiable.

De esta manera, el ML transforma una operación industrial en un sistema de sistemas que pueden llevar los productos al mercado más rápidamente y a un menor costo, de manera que la empresa propietaria pueda seguir siendo competitiva en su mercado y mantener a sus clientes satisfechos con la entrega de los productos que desean. Generará más beneficio invertir primeramente en usar un sistema asociado al ML que el crear productos más “innovadores” con el objetivo de tener clientes más satisfechos.

Aprendizaje de máquinas basado en procesos: una solución de ingeniería de sistemas complejos

"El ML es el estudio científico de los algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar una tarea específica de forma eficaz sin utilizar instrucciones explícitas, basándose en patrones e inferencias. Es visto como un subconjunto de la inteligencia artificial. Los algoritmos del ML construyen un modelo matemático basado en datos de muestra, conocidos como "datos de entrenamiento", para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para realizar la tarea".

Modifiquemos el concepto del ML y llamémoslo "ML basado en procesos". Esto nos permite llegar al meollo del asunto al identificar la tecnología industrial que tuvo que crearse o modificarse debido al deseo de utilizar algoritmos informáticos de aprendizaje de máquina para permitir la era de la fabricación inteligente.

El ML utiliza datos, o más explícitamente, datos de entrenamiento, para enseñar a su algoritmo informático qué esperar de las máquinas de producción que está monitorizando para obtener esos datos de entrenamiento, basándose en el reconocimiento e inferencia de patrones para desarrollar la capacidad del algoritmo para tomar decisiones y hacer predicciones sin tener que escribir código para ser programado explícitamente para realizar esa tarea.

Los datos de entrenamiento se recopilan, procesan y evalúan en una secuencia estructurada de pasos para prepararlos y usarlos en el algoritmo de aprendizaje de la máquina. Esa secuencia estructurada de pasos es un proceso, y la creación de ese proceso introduce nuevas tecnologías que incluyen:

  • Dispositivos IoT para crear datos
  • Redes para almacenar y procesar datos
  • Los computadores procesan la información para limpiar los datos y garantizar su precisión y relevancia.

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Aplicaciones y transformaciones industriales atribuidas al Machine Learning

La lista de nuevas tecnologías que pueden ser atribuidas al ML es exhaustiva y no es posible cubrirla en su totalidad en este artículo. De este modo, abordaremos las cuestiones de más alto nivel que son más fácilmente identificables.

Mantenimiento Predictivo. La posibilidad de poder predecir las interrupciones de la línea de producción antes de que se produzcan es de un valor incalculable para el fabricante. Permite al gerente programar el tiempo de inactividad en el momento más favorable y eliminar el tiempo de inactividad no programado. Los tiempos de inactividad no programados afectan el margen de beneficio y también pueden resultar en la pérdida de su base de clientes. También interrumpe la cadena de suministro, provocando la gestión del exceso de existencias. La necesidad de traer mano de obra adicional a través de su apoyo de ingeniería de campo de terceros también puede costar mucho dinero.  Un estudio de PwC, "Digital Factories 2020: Shaping the Future of Manufacturing", predice que se espera que la adopción del aprendizaje de máquinas para permitir el mantenimiento predictivo aumente entre los fabricantes en un 38% debido a la capacidad de aumentar el margen de beneficios mediante la eliminación de paradas laborales no programadas.

El modo exacto en que se modifican los modelos de negocio de fabricación depende de varios factores, pero la división de las redes informáticas de los sensores operativos y de las plantas seguirá siendo estándar, ya que la fiabilidad de la red no puede verse comprometida.

Convergencia IT/OT/Seguridad de la red. El desarrollo del aprendizaje de la máquina también impulsará muchas modificaciones del modelo de negocio en los procedimientos operativos estándar del fabricante. Esto es especialmente cierto en la composición organizativa de la empresa.

La red informática se ubicará junto con los sensores operativos en la maquinaria de producción, de modo que los datos puedan recogerse y enviarse al almacén de datos como datos de formación con fines de aprendizaje de la máquina.

Los operadores y técnicos de planta se verán afectados de forma significativa si la red no es fiable o si, por alguna razón, es hackeada por un ataque de denegación de servicio, lo que detendrá la producción. Los sensores y dispositivos de OT se verán afectados tanto como la red de TI y las computadoras. IndustryWeek confirma estas cuestiones.

Considerado un concepto amplio en el campo del análisis de datos, los procesos de producción de formación de la fuerza de trabajo están proyectados para ser cada vez más flexibles, transparentes e intuitivos. Blockchain en la fabricación, IIoT (el Internet Industrial de las Cosas), y la industria de la robótica cada uno continúa utilizando el aprendizaje de la máquina a su favor.

Manufactura inteligente y Diseño e innovación digital. El objetivo final de la inteligencia artificial y el ML es permitir el desarrollo de un gemelo digital de la planta de producción. La creación del gemelo digital se llevaría a cabo como un esfuerzo en el marco de un proceso de ingeniería de sistemas basado en modelos (MBSE) utilizando como base los algoritmos de ML y los conocimientos adquiridos. El gemelo digital serviría como plataforma para ejecutar escenarios hipotéticos para aprender lo que no sabemos hoy en día. El gemelo digital también puede servir como un modelo de extremo a extremo para ser utilizado en el diseño de piezas de mayor confiabilidad y en el ajuste de las interacciones entre las máquinas de la línea de producción para mejorar el rendimiento. Las posibilidades son infinitas.

Conectando todas estas ideas, los sistemas ciberfísicos industriales son la principal tecnología habilitadora, que se refiere a un paradigma emergente basado en datos y centrado en la creación de inteligencia de fabricación utilizando redes omnipresentes en tiempo real y flujos de datos operativos. Estos sistemas ciberfísicos permiten que los objetos y procesos que residen en el mundo físico (por ejemplo, las instalaciones de fabricación) estén estrechamente acoplados y evaluados mediante análisis predictivos avanzados (por ejemplo, modelos de aprendizaje por máquina), y modelos de simulación en el mundo cibernético, para realizar operaciones autoconfigurables. Por lo tanto, esta investigación presenta un sistema ciberfísico industrial basado en el paradigma emergente de la computación, que puede integrar modelos de aprendizaje de máquinas codificadas en PMML listas para la producción en las operaciones de la fábrica, y adherirse a las preocupaciones de diseño de la Industria 4.0 sobre descentralización, seguridad, privacidad y confiabilidad (Peter, O'Donovan, Gallagher, Bruton, & O'Sullivan, 2018).

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El resto de la historia

Si indagamos más profundamente en artículos de gran valor, hay miles de otros impactos que el ML tendrá en centro de fabricación inteligente y en los procesos industriales que hacen que todo funcione. Otros temas de interés a tratar:

  1. Fabricación optimizada de semiconductores que puede utilizar el análisis de la causa raíz para reducir los costes de las pruebas.
  2. Control de calidad y métricas generales de efectividad de los equipos midiendo la disponibilidad, rendimiento y calidad de ensamblaje de estos utilizando redes neuronales mejoradas que pueden aprender las debilidades de las máquinas y minimizar su efecto en la producción.
  3. Construir una cadena de suministro conectada. La logística siempre será un pilar fundamental de cualquier operación de fabricación. Los procesos de gestión de inventario pueden mejorarse significativamente utilizando técnicas de ML.

Con todo esto, el aprovechamiento del ML se está convirtiendo en una práctica estándar en algunas industrias. Al comprender los beneficios del aprendizaje con máquinas, los profesionales industriales pueden mantenerse por delante de la competencia que aún no hayan dejado las obsoletas y anticuadas prácticas de manufactura.

Por: Joseph Zulick. Escritor y gerente de MRO Electric and Supply.

Tomado de:

https://www.machinedesign.com/industrial-automation/how-machine-learning-transforming-industrial-production

Traducido por: Gustavo Andrés Campos Avendaño

Facultad de Matemáticas e Ingenierías

Fundación Universitaria Konrad Lorenz

08/23/2019

Segundo Congreso Internacional de Logística

Segundo Congreso Internacional de Logística

Los próximos miércoles 28 y jueves 29 de agosto tendremos el Congreso Internacional de Logística que coorganiza nuestra universidad con el apoyo de otras Instituciones, este año tendrá lugar en la Fundación Universitaria del Área Andina.

Para los estudiantes de Ingeniería Industrial de la jornada nocturna es obligatoria la asistencia el día jueves 29, quienes tengan clases a las 8:0 contarán con permiso académico. La participación del miércoles será opcional. 

Fecha del evento: 28 y 29 de agosto de 2019

Horario: 6.00pm a 9.00pm

Lugar del evento: Auditorio Pablo Oliveros Marmolejo Cra 14 No. 70-34 Piso 5

Recibirán su respectivo certificado de asistencia.

Estimados estudiantes los invitamos a diligenciar el formulario que encuentran en el siguiente link de inscripción:

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc9Wb3gSMzhdRsuEq-vFDWamoKddjdgBkP5uDEdceDuqnCT8g/viewform

Agenda del evento:

Agenda congreso Internacional

Nelson Armando Vargas Sánchez

Director Programas de Ingeniería

Facultad de Matemáticas e Ingenierías

Fundación Universitaria Konrad Lorenz

08/21/2019

Curso de acreditación en SolidWorks II

Solid

Tomado de: https://www.pinterest.dk/pin/384917099398740613

Propósito:

La Facultad de Matemáticas e Ingenierías tiene el gusto de invitarlos a participar de la segunda versión del curso de preparación para la certificación en SolidWorks (CSWA),

El principal objetivo de este curso es guiar a los estudiantes que poseen conocimientos básicos en esta herramienta para que certifiquen oficialmente sus conocimientos.

Dirigido a:

Cualquier estudiante o profesional del sector con una experiencia mínima de seis (6) a nueve (9) meses de uso de SOLIDWORKS y conocimientos básicos de los fundamentos y métodos de ingería.

Productos:

SOLIDWORKS recomienda a los candidatos que revisen los tutoriales online de Piezas, ensamblajes y dibujos como requisito previo, y que dediquen al menos 45 horas de clase al aprendizaje o al uso de SOLIDWORKS con ayuda de principios y métodos de diseño básicos.

El examen CSWA está dividido en cinco categorías principales. Habrá dos preguntas para las categorías “Teoría básica y teoría del dibujo” y “Análisis y teoría del modelado avanzados”, así como una pregunta por cada una de las categorías restantes: “Modelado de piezas”, “Modelado y análisis avanzado de piezas” y “Modelado de ensamblajes”.

Las preguntas incluidas en el examen se elegirán al azar. Las preguntas se refieren a un modelo en profundidad, ilustrado y acotado. La puntuación mínima necesaria para aprobar es de 70 puntos sobre 100.

La siguiente información proporciona directrices generales sobre el contenido con mayor probabilidad de estar incluido en el examen. No obstante, también podrían incluirse otros temas relacionados en una entrega específica del examen.

Temática:

Módulo 1 (2 horas): Teoría básica y teoría del dibujo: 2 preguntas (10 puntos en total)

  • Comprender y aplicar conceptos básicos en SOLIDWORKS
  • Reconocer técnicas de modelado en 3D.
  • Calcular material, medidas, propiedades de masa y propiedades de sección.
  • Identificar la función y los elementos de un árbol de diseño de piezas y ensamblajes de FeatureManager®.
  • Determinar las entidades de croquis predeterminadas que se muestran en la barra de herramientas Croquis.
  • Identificar las entidades de croquis predeterminadas que se muestran en la barra de herramientas Croquis.
  • Identificar las herramientas de croquis predeterminadas que se muestran en la barra de herramientas Croquis. Entidades
  • Demostrar el dominio de los formatos de archivo de SOLIDWORKS para entrada y exportación.
  • Usar los temas de la Ayuda de SOLIDWORKS.
  • Saber crear un dibujo a partir de una pieza o ensamblaje.
  • Determinar los procedimientos para insertar un tipo de vista de dibujo y reconocer todos los tipos de vista de dibujo en el árbol de diseño de FeatureManager.
  • Especificar propiedades de documento.

Módulo 2 (4 horas): Modelado de piezas: 1 pregunta (30 puntos)

  • Leer y comprender un documento de dibujo de ingeniería.
  • Identificar el plano de referencia y el origen de pieza, y aplicar una intención de diseño.
  • Aplicar croquis en 2D y 3D.
  • Crear una pieza a partir de una ilustración detallada y acotada.
  • Aplicar funciones de saliente/base extruido, corte extruido, redondeo y chaflán.
  • Calcular las propiedades de masa, volumen y material del modelo creado.
  • Aplicar relaciones y dimensiones geométricas.

Módulo 3 (4 horas): Modelado de ensamblajes: 1 pregunta (30 puntos)

  • Especificar propiedades de documento.
  • Identificar los componentes necesarios para construir el ensamblaje a partir de una ilustración detallada.
  • Determinar el primer componente fijo y su posición.
  • Crear un ensamblaje ascendente con relaciones de posición estándar a partir de una ilustración detallada.
  • Calcular el centro de masa de un ensamblaje.

Módulo 4 (4 horas): Modelado y análisis avanzado de piezas: 1 pregunta (20 puntos)

  • Interpretar la terminología de ingeniería.
  • Crear una pieza avanzada a partir de una ilustración detallada y acotada.
  • Editar croquis en 2D y operaciones.
  • Aplicar saliente/base de revolución, corte de revolución y funciones de matriz lineal y circular.
  • Aplicar relaciones y dimensiones geométricas.

Módulo 5 (4 horas): Modelado y análisis avanzado de piezas: 1 pregunta (20 puntos)

  • Demostrar conocimiento de la terminología usada en ingeniería en relación con el análisis de esfuerzo.
  • Aplicar SOLIDWORKS SimulationXpress a una pieza sencilla.

Certificado CSWA

Una vez que el alumno ha superado el examen CSWA y firmado los acuerdos necesarios, el proveedor de SOLIDWORKS imprimirá su certificado CSWA, donde figurará el ID de certificación de estudios CSWA del candidato y la fecha de validez de la certificación. El certificado CSWA también se puede obtener del centro de exámenes virtual de SOLIDWORKS (SOLIDWORKS Virtual Testing Center):

El examen tendrá una duración de 2 horas

Las temáticas de los módulos son extraídas de la página oficial del SolidWorks

https://www.solidworks.es/sw/education/cswa-academic-exam.htm

Cronograma del proyecto:

Actividad Fecha
Realización de inscripciones hasta el 05 de septiembre
Inicio del curso 10 de septiembre
Clausura 3 de noviembre

Inscripciones:

Enviar correo a :  carlos.suarez@konradlorenz.edu.co

Datos solicitados:  

Nombre, Código, Programa, Correo institucional

 

Adaptación de:

https://www.solidworks.com/es

https://www.grupoabstract.com/solidworks

 

Carlos Suárez Vargas

Técnico de Laboratorio

Laboratorio de Ingeniería Industrial

Facultad de Matemáticas e Ingenierías

Fundación Universitaria Konrad Lorenz

08/16/2019

VISITA A VIDRIO ANDINO

VISITA A VIDRIO ANDINO

Vidrio andino 4

En el pasado período 2019-1, un grupo de 15 personas conformado por estudiantes y docentes de Ingeniería Industrial visitaron la planta de Vidrio Andino, ubicada en las afueras de Bogotá.

En particular, esta planta de producción de vidrio es un referente de producción automatizada, pues sus instalaciones con una longitud de aproximadamente 1 km de longitud, son atendidas por apenas 16 personas. 

En esta visita académica, los asistentes tuvieron la oportunidad de ver de cerca desde el proceso de alimentación de la planta en la boca del horno, a una temperatura de 1600 Grados Centígrados, hasta la salida del producto (placas de vidrio) a una temperatura de 25 Grados Centígrados, pasando por distintos pabellones donde el proceso completo de producción se fracciona en complejos procedimientos físico químicos que involucran actividades complejas de optimización y producción. Por supuesto, las medidas de seguridad industrial son indispensables, dada la exposición de los empleados a ambientes agrestes, de altas temperaturas y riesgos de accidentalidad que son mitigados por estrictas medidas de seguridad que garantizan el funcionamiento adecuado de la planta. 

Esta planta produce alrededor de 600 toneladas de vidrio al mes, con actividades las 24 horas del día, pues la planta no para de producir, dados los costos que acarrea apagar el horno y volverlo a encender; de hecho, se establece una actividad ininterrumpida de 15 años del horno principal.

El proceso de producción del vidrio se realiza en 5 procesos principales:

Vidrio andino 2Imagen tomada de www.vidrioandino.com

  1. Composición: allí se mezclan los materiales que ingresan al horno.
  2. Horno: está construido en material refractario, tiene una capacidad de fundición de 600 toneladas al mes, allí se funde el material ingresado.
  3. Float: allí el vidrio fundido flota sobre una cama de estaño, eso garantiza una superficie casi perfecta.
  4. Extendería: allí el vidrio se baja de temperatura significativamente, preparándose para el proceso de corte.

Adaptación de Adaptación de https://www.youtube.com/watch?v=7CWK875bs3k

Nelson Armando Vargas Sánchez

Director Programas de Ingeniería

Facultad de Matemáticas e Ingenierías

Fundación Universitaria Konrad Lorenz

08/09/2019

Cómo redactar un currículum vitae para una beca

Cómo redactar un currículum vitae para una beca

Se te define por tus metas, dicen. Una educación de buena calidad y un título con un propósito determinado es el sueño de cualquier persona. ¿A quién no le gusta eclipsar a sus compañeros y llevar una vida exitosa orientada a objetivos? Por esta misma razón, hay miles de estudiantes que aspiran a la educación internacional.

Ahora bien, el costo de la educación internacional es muy alto y la gestión de los gastos generales asociados a ella no son juego de niños. Considerando estos factores, cada vez más estudiantes intentan aprovechar los programas de las universidades y los programas de asistencia financiera.

Hay miles de becas disponibles para todos los segmentos de la población para casi todos los tipos de programas de carrera. Una búsqueda exitosa de fondos requiere que el estudiante preste atención a sus habilidades y que de la misma manera aparezca como un candidato fuerte entre sus compañeros solicitantes.

La mayoría de las personas no están familiarizadas con la idea de un currículum para solicitar becas. De hecho, algunos padres que leen esto podrían estar preguntándose qué se supone que tiene el currículum de su hijo de 22 años que come pollo.

Los currículos para solicitar becas no son una parte obligatoria del proceso de solicitud, por lo que parece ser un trabajo innecesario. Pero, es esencial, especialmente si quieres destacarte entre la multitud.

La competencia para ganar una beca es muy alta, así que es mejor presentar tu caso de tal manera que te asegure algunos puntos extra. Un currículum bien preparado te da una buena idea de dónde te encuentras entre los demás candidatos.

Para ayudarle en este paso del proceso de solicitud, hemos anotado algunos "cómos" para escribir un currículum vitae para solicitar una beca.

Conviértete en un gurú de la investigación - Reúne toda la información

El currículum para solicitar una beca requiere un poco de auto-investigación seria. Lo más sensato es reunir toda la información relevante sobre lo que debe figurar en tu currículum y dar forma a la línea de tiempo de tu experiencia de acuerdo con ella.

Elabora una lista de todas las actividades creativas, logros, honores, premios, pasantías, de todo. Luego elabora un análisis crítico de la lista y clasifica la información que vale la pena incluir en tu currículum. Trata de ser lo más preciso posible con las fechas de los eventos.

Ahora, para obtener información adicional, investiga todos los programas posibles y haz una lista de las mejores cualidades requeridas, basándose en la declaración de la visión y la misión, el sitio web y los estudiantes ex-alumnos. Esto es un trabajo un poco difícil para encajar en los criterios requeridos.

Revisa la redacción del texto de tu currículum vitae para que se ajuste mejor a los requisitos del programa, esto le mostrará al comité de selección tu potencial para convertirse en un activo relevante para ellos.

Que comience el juego de formatear - Organizar la información

Después de finalizar la información que estás subiendo, averigüa cómo debe verse. Organiza tus datos de una manera que parezca lo suficientemente objetiva, profesional e impresionante para el comité.

Centra tu información básica en la parte superior de la página, es decir, tu nombre, número de teléfono y dirección de correo electrónico. Si todavías está usando su dirección de correo electrónico de cool-dude, considera cambiarla por tu propio bien.

Crea una dirección que suene profesional con su primernombre.apellido@server.com. Divide tu información en cuatro secciones usando encabezados en negrita: experiencia académica, actividades extracurriculares, experiencia laboral y logros y honores. Casi todos los detalles que necesita anotar en el currículum para solicitar una beca se encuentran en una de estas cuatro categorías.

Ajusta los nombres de los encabezados para que tu currículum se vea aún mejor y más impresionante. Deja espacios entre cada sección para dividir visualmente el currículo general.

La honestidad es la mejor política - se sincero y específico

Escribir un currículum vitae adornado con logros y grandes cosas pueden sonar muy bien para ti. Sin embargo, sólo para que tu currículum se destaque, nunca debes agregar información que no puedas respaldar con pruebas y acciones.

No necesariamente tienes que convertirte en el príncipe Alexander para ganar una beca. Está bien enmarcar tus habilidades, intereses y logros de una manera impresionante, pero mantente honesto mientras lo haces; no escribas esas habilidades y logros que no tienes.

Además, abstente de hablar de tus logros irrelevantes menores, esto no te dará puntos adicionales ante el comité. En cambio, trata de presentar una visión objetiva de tus logros, esto ayudará a los jueces a entender tu conciencia.

Lo que se debe y lo que no se debe hacer: algunos consejos básicos

Escribir un currículum vitae no es lo más difícil del mundo, tu objetivo final debe ser conciso pero minucioso. Utilice un estilo sencillo para proporcionar al comité tu información. Sin embargo, debes tener en cuenta los siguientes consejos:

  • Trata de evitar las frases "yo", ya que estas no se utilizan normalmente en la redacción de currículos. Busca puntos para mantener las cosas simples.
  • Es vital elegir una fuente fácil de leer. Si no estás seguro de cuál elegir, no puedes equivocarte con Arial, Calibri o Verdana. Sólo asegúrate de que el tamaño no exceda el rango de 10 a 12 puntos.
  • Haz una lista de tus logros y experiencias en orden descendente, desde el momento actual hasta el más antiguo.
  • También puedes mencionar por qué estás solicitando la beca de tal o cual cosa y cómo te ayudará a alcanzar tu meta.
  • Abstente de proporcionar información personal como estado civil, afiliación religiosa, opiniones políticas u orientación sexual.
  • Trata de limitar tu currículum a una página, si es posible, porque por lo general sólo reciben una revisión rápida, por lo que es posible que al comité no le guste leer algunos detalles extensos.
  • No te olvides de los toques finales - Edición y revisión. Nunca olvides corregir tu currículum. Recorta palabras adicionales e información innecesaria que no vaya al grano y edítalo para que no contenga errores. Pequeños errores gramaticales o de ortografía arruinarán la impresión y tus posibilidades de selección. Pídele a tu maestro, padre o consejero que lea el currículum por ti.

Puedes sentirte escéptico acerca de escribir tu propio currículum, ya que no estás realmente seguro de ti mismo, pero por favor abstente de pedirle a otra persona que lo escriba por ti. Busca algunos ejemplos para aprender a hacerlo.

Adaptación de https://scholarship-positions.com/how-to-write-a-resume-for-a-scholarship/2019/04/17/

Carlos Alberto Díez Fonnegra

Decano de la Facultad de Matemáticas e Ingenierías

Fundación Universitaria Konrad Lorenz