TEXTO EXPOSITIVO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: REDES NEURONALESDesde hace algunos años, se vienen proponiendo nuevos modelos de procesamiento inspirados en las soluciones encontradas por la naturaleza durante millones de años de evolución, y que podrían ayudar a resolver importantes problemas tecnológicos actuales, tales como: visión, habla, funciones motoras, entre otros.
En este texto se explicarán algunos términos usados en la implementación de redes neuronales, se nombrarán algunos ejemplos de sistemas con este tipo de estructura de procesamiento, y en especial, se darán a conocer algunas aplicaciones para resolución de problemas prácticos concretos.
Una definición interesante de red neuronal hace uso del concepto matemático de grafo, objeto consistente en un conjunto finito de nodos, más un conjunto de conexiones establecidas entre ellos. 1.
Fig. 1 Estructura red neuronal.
En general, las neuronas (nodos) se suelen agrupar en unidades estructuradas denominadas B Nsalida (output) y ocultas o intermedias. En la capa de entrada (b,c,d,h), se ingresan los datos o señales, también llamados pesos o weights. En la capa de salida (i,k), se proporciona la respuesta de la red neuronal. En la capa oculta (a,e,f,g,j,l), la cual no tiene contacto con el entorno, es decir, no se conecta directamente con órganos sensores (generadores de los pesos), ni efectores (los que muestran un resultado); se producen los cálculos y procesos.
A continuación se presentarán algunos casos de aplicación a problemas reales:
* Reconocimiento de caracteres: Direcciones escritas en sobres de las cartas (Sinaptycs Silicon Valley).
* Control de procesos industriales: Plantas de producción de acero. Determinación de la calidad del material usado en la confección de los asientos de los vehículos (Citröen), reducción de contaminantes (Ford), detección de averías en el sistema de encendido de los automóviles (Renault).
* Control de aeronaves: Ayuda al piloto en caso de alcance por fuego enemigo (avión de combate F-15), aterrizaje (recientemente una red neuronal ha conseguido el aterrizaje de un avión jumbo sin intervención humana).
En conclusión, las redes neuronales artificiales imitan la estructura del cerebro para reproducir algunas de sus capacidades, como aprender a realizar tareas a partir de ejemplos, evitando así, la necesidad de tener que formalizar los conocimientos.
Bibliografía y conceptos.
James J. V. - Tracking the right clues with exploratory data analysis
Bonifacio Martín del Brío, Alfredo Sanz Molina - Redes neuronales y sistemas difusos
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Miguel -