REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Consisten en unidades de               

procesamiento que intercambian

datos o información.

Se utilizan para reconocer patrones,

incluyendo imágenes, manuscritos 

y secuencias de tiempo.

Tienen la capacidad de aprender

y mejorar su funcionamiento.

se pueden conectar muchas unidades

mejorando la velocidad y rendimiento.

tiene gran versatilidad en cuanto

a utilidades.

Debido a estas propiedades es que se pude encontrar utilizando las redes de procesos computacionales realizando tareas enfocadas a la industria de cualquier tipo, permite controlar y realizar trabajos de operaciones complejas como el diagnostico de problemas o fallas de grandes maquinarias mediante a los centros de control, en estos centros es donde se puede monitorear una fabrica o empresa completa, están encargados de la seguridad y funcionamiento de da cada organización hoy en día, si observamos con cuidado los sistemas computacionales o de telecomunicaciones permiten controlar todos los medios de comunicación, el pilotaje o navegar de naves es dirigido también por torres de control, las empresas donde existe automatización, el mercado bursátil, los institutos científicos, las paginas de Internet, todos tienen en común que grandes redes de procesos están entrelazadas para poder realizar estas funciones, las redes se comunican entre ellas, permiten mejorar la eficiencia, son mucho mas poderosas a interactuar para la realización de un computo, calculo, interpretación, modelacion, diagnostico, control, ejecución de una tarea.

REDES NEURONALES ARTIFICIALES

El cerebro humano es el sistema más complejo que conoce el hombre, conformado por centrales de procesos lógicos e interpretativos, está dotado del más amplio poder de procesamiento, su red neuronal conformado por millones de neuronas que interactúan unas con otras generando recuerdos, pensamientos, emociones, ideas, raciocinio, lógica etc., sin duda aún tenemos mucho por conocer y explicar pues sabemos relativamente poco del funcionamiento de nuestro cerebro.

Dilucidando estos misterios es donde nos hemos dado cuenta de las propiedades y beneficios que podrían brindar las aplicaciones de principios cerebrales para realizar tareas altamente especializadas, dando paso a una revolución en cuanto a la ingeniería de datos, informática, industrial, de telecomunicaciones, militar entre muchas otras.

En este blog explicaremos sobre las ANN (artificia neural net Works) de sus siglas en ingles: redes neuronales artificiales y la aplicación de estas en lactualidad.

En un principio básico lo que buscan es imitar y utilizar las propiedades cognitivas del cerebro, las cuales son:

Aprender: poder recopilar información útil mediante experiencias anteriores, generar habilidades ante la realización de una tarea.

Generalizar: poder establecer ejemplos, reglas o patrones generales en datos y situaciones.

Abstraer: dividir para obtener información de una parte de la generalidad, es poder focalizarse en un contexto o situación específica concentrando el procesamiento en esta.

Comparacion de una neurona y una Ep(elementos de procesos)

COMO FUNCIONAN LAS EP Y DONDE PODEMOS UTILIZARLAS

Las neuronas intercambian señales eléctricas para poder interactuar funcionalmente, es así como funcionan los procesadores artificiales, tienen puertos de entrada y salida llamados buffer, y el centro de proceso es donde se aplican parámetros, sumas, amplificaciones y reducciones de señales electrónicas, pero para poder llamarle red debemos considerar una vasta cantidad de pequeños procesadores dedicados a el procesamiento en conjunto de datos.

Utilizando este sistema capaz de procesar mediante algoritmos tan complejos como las tareas de carácter visual, o de interpretación podemos aplicarlos como hardware para sistemas operativos autónomos, inteligencia artificial,  procesamiento visual – auditivo, procesador de lenguajes, predicción o anticipación patrones etc.

Aplicado a la computación es posible crear softwares de simulación muy complejos como los de utilización en los modelados físicos de sucesos, también se dan en los aceleradores de hardware que permite procesar más rápido al simplificar los comando debido a las redes artificiales, otra aplicación se da  junto a los chips de silicio con capacidades de procesamiento superiores,  conexiones y sinapsis de (proceso)

Una de las más importantes aplicaciones de estas redes de proceso son las supercomputadoras:

Tianhe-2 está formado por 16.000 nodos cada uno de los cuales tiene 2 procesadores Intel Xeon Ivy Bridge y 3 coprocesadores para acelerar los cálculos Xeon Phi. Esto hace un total de 3.120.000 cores de cálculo,  384.000 Xeon y 2.736.000 cores en los coprocesadores Phi. Es una novedad que tenga 3 coprocesadores por nodo pues lo habitual son uno o dos. Estos cores le dotan de un rendimiento teórico ejecutando operaciones matemáticas de 54,9 PFLOPS (Peta=10^15 FLoating-point Operation Per Second, 1.000.000.000.000.000 operaciones matemáticas por segundo) y en el benchmark LINPACK alcanza un rendimiento real de 33,9 PFLOPS, esto gracias a la conexión de sus procesadores como un todo, esta supercomputadora está dedicada sistemas de seguridad nacional, y simulaciones físicas de datos, trabaja con algoritmos supercomplejos debido a la característica podemos afirmar que es lo más parecido a una red neuronal humana, conformada por billones conexiones, sin duda una maravilla moderna derivada del estudio y la comprensión de los procesos neuronales.