Una red neuronal artificial (ANN) se basa en el cerebro donde las neuronas están conectadas en patrones complejos para procesar datos de los sentidos, establecer recuerdos y controlar el cuerpo. Una red neuronal artificial (ANN) es un sistema basado en el funcionamiento de redes neuronales biológicas o también se define como una emulación del sistema neuronal biológico.

Red neuronal artificial

Las redes neuronales artificiales (ANN) son parte de la inteligencia artificial (IA) y esta es la área de informática que está relacionado en hacer que las computadoras se comporten de manera más inteligente. Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) procesan datos y exhiben algo de inteligencia y se comportan exhibiendo inteligencia de tal manera como reconocimiento de patrones, Aprendizaje y generalización.

Una red neuronal artificial es un modelo computacional programado que tiene como objetivo replicar la estructura neuronal y el funcionamiento del cerebro humano.

Antes de conocer las Redes Neuronales Artificiales, en un principio necesitamos estudiar qué son las redes neuronales y también sobre la Estructura de Neuron.

Definición de redes neuronales:

Las redes neuronales se definen como los sistemas de neuronas interconectadas. Las neuronas o células nerviosas son los componentes básicos del cerebro que son las redes neuronales biológicas. La estructura de Neuron es como se muestra a continuación.

Estructura de la neurona

Las redes neuronales artificiales son las herramientas computacionales que se modelaron a partir de los cerebros. Está formado por una estructura interconectada de neuronas producidas artificialmente que funcionan como vías para la transferencia de datos. Los investigadores están diseñando redes neuronales artificiales (ANN) para resolver una variedad de problemas en el reconocimiento, la predicción, la optimización, la memoria asociativa y el control de patrones.

Las redes neuronales artificiales se han descrito como la segunda mejor forma de formar neuronas interconectadas. Estas redes neuronales artificiales se utilizan para modelar cerebros y también para realizar tareas computacionales específicas. Una aplicación de ANN exitosa tendrá la capacidad de reconocimiento de caracteres.

Estructura de la red neuronal

Introducción a las redes neuronales:

Un sistema informático se compone de una serie de elementos de procesamiento sencillos y altamente interconectados que procesan información a entradas externas con su respuesta de estado dinámico. Una neurona tiene la capacidad de producir una respuesta lineal o no lineal. Una red artificial no lineal está formada por la interconexión de neuronas no lineales. Los sistemas no lineales tienen entradas que no serán proporcionales a las salidas.

Introducción a las redes neuronales

Aplicaciones de las redes neuronales artificiales:

Se han utilizado aplicaciones de redes neuronales artificiales en el campo de la energía solar para modelar y diseñar una planta generadora de vapor solar.
Son útiles en el modelado de sistemas, como en la implementación de mapas complejos e identificación de sistemas.
Los ANN se utilizan para estimar las cargas de calefacción de los edificios, el factor de intercepción del colector cilindro-parabólico y la relación de concentración local.
Las ANN se utilizan en diversas aplicaciones en control, robótica, reconocimiento de patrones, previsión, medicina, sistemas de energía, fabricación, optimización, procesamiento de señales y ciencias sociales / psicológicas.
También se han utilizado para la predicción de flujos de aire en una sala de pruebas con ventilación natural y para la predicción del consumo de energía de edificios solares.
Pueden manejar datos ruidosos e incompletos y también pueden lidiar con problemas no lineales.
El uso de redes neuronales artificiales en sistemas de ventilación y aire acondicionado, refrigeración, modelado, calefacción, previsión de carga, control de sistemas de generación de energía y radiación solar.

Una aplicación de red neuronal artificial proporciona una forma alternativa de abordar problemas complejos, ya que se encuentran entre las tecnologías de procesamiento de señales más nuevas. Las redes neuronales artificiales ofrecen soluciones reales que son difíciles de igualar con otras tecnologías. La solución basada en redes neuronales es muy eficiente en términos de desarrollo, tiempo y recursos.

La implementación de software de una red neuronal se puede realizar con sus ventajas y desventajas.

Ventajas:

Una red neuronal puede realizar tareas en las que no puede realizar un programa lineal.
Cuando falla un elemento de la red neuronal, puede continuar sin ningún problema por su naturaleza paralela.
Una red neuronal no necesita ser reprogramada a medida que aprende a sí misma.
Se puede implementar de forma sencilla y sin ningún problema.
Como sistemas inteligentes y adaptativos, las redes neuronales son sólidas y sobresalen en la resolución de problemas complejos. Las redes neuronales son eficientes en su programación y los científicos están de acuerdo en que las ventajas de usar ANN superan los riesgos.
Se puede implementar en cualquier aplicación.

Desventajas:

los red neuronal requiere entrenamiento para operar.
Requiere un alto tiempo de procesamiento para grandes redes neuronales.
La arquitectura de una red neuronal es diferente de la arquitectura e historia de los microprocesadores por eso hay que emularlos.

Una red neuronal artificial se desarrolla con un procedimiento sistemático paso a paso que optimiza un criterio comúnmente conocido como regla de aprendizaje. Los datos de entrenamiento de entrada / salida son fundamentales para estas redes ya que comunican la información que será necesaria para descubrir el punto de funcionamiento óptimo. La naturaleza no lineal de la red neuronal hace que sus elementos de procesamiento sean flexibles en su sistema.

Una red neuronal artificial es un sistema y este sistema es una estructura que recibe una entrada, procesa los datos y proporciona una salida. La entrada en la matriz de datos será el sonido WAVE, un dato de un archivo de imagen o cualquier tipo de datos que se puedan representar en una matriz. Una vez que se presenta una entrada a la red neuronal, la respuesta objetivo requerida se establece en la salida y de la diferencia de la respuesta deseada junto con la salida del sistema real se obtiene un error. La información de error se retroalimenta al sistema y realiza muchos ajustes a sus parámetros en un orden sistemático que se conoce comúnmente como la regla de aprendizaje. Este proceso se repite hasta que se acepta la salida deseada.

Se observa que el rendimiento depende en gran medida de los datos, por lo que los datos deben procesarse previamente con algoritmos de terceros, como los algoritmos DSP.

Beneficios de las redes neuronales artificiales:

Las redes neuronales artificiales son flexibles y adaptables.
Las redes neuronales artificiales se utilizan en sistemas de reconocimiento de secuencias y patrones, procesamiento de datos, robótica, modelado, etc.
ANN adquiere conocimiento de su entorno adaptándose a parámetros internos y externos y resuelve problemas complejos y difíciles de gestionar.
Generaliza el conocimiento para producir respuestas adecuadas a situaciones desconocidas.
Flexibilidad: las redes neuronales artificiales son flexibles y tienen la capacidad de aprender, generalizar y adaptarse a situaciones en función de sus hallazgos.
No linealidad: esta función permite que la red adquiera conocimientos de manera eficiente mediante el aprendizaje. Esta es una clara ventaja sobre una red tradicionalmente lineal que es inadecuada cuando se trata de modelar datos no lineales.
Una red de neuronas artificiales tiene una mayor tolerancia a fallos que una red tradicional. Sin la pérdida de datos almacenados, la red es capaz de regenerar una falla en cualquiera de sus componentes.
Una red de neuronas artificiales se basa en Adaptive Learning.

Tipos de redes neuronales artificiales:

Existen diferentes tipos de redes neuronales artificiales (ANN): según las funciones de la red y la neurona del cerebro humano, una red neuronal artificial o ANN realiza tareas de manera similar. La mayoría de las redes neuronales artificiales tendrán cierta semejanza con contrapartes biológicas más complejas y son muy efectivas en sus tareas previstas, por ejemplo, segmentación o clasificación. Tipos de redes neuronales artificiales

“Control de velocidad del motor de CA trifásico ”

Tipos de redes neuronales artificiales

Comentarios ANN - En este tipo de RNA, la salida vuelve a la red para lograr los resultados mejor evolucionados internamente. La red de retroalimentación retroalimenta información sobre sí misma y es muy adecuada para resolver problemas de optimización, según el Centro Lowell de Investigación Atmosférica de la Universidad de Massachusetts. Las ANN de retroalimentación son utilizadas por las correcciones de errores del sistema interno.

Feed Forward ANN - Una red de alimentación hacia adelante es una red neuronal simple que consta de una capa de entrada, una capa de salida y una o más capas de neuronas.A través de la evaluación de su salida mediante la revisión de su entrada, la potencia de la red se puede notar en base al comportamiento del grupo de se deciden las neuronas conectadas y la salida. La principal ventaja de esta red es que aprende a evaluar y reconocer patrones de entrada.

ANN Clasificación-Predicción –Es el subconjunto de ANN feed-forward y el ANN de clasificación-predicción se aplica a escenarios de minería de datos. La red está capacitada para identificar patrones particulares y clasificarlos en grupos específicos y luego clasificarlos en 'patrones novedosos' que son nuevos para la red.

Una red neuronal artificial es una simulación computacional de una red neuronal biológica, que poseen el comportamiento de las neuronas y las señales eléctricas en las que se comunican entre la entrada, como los ojos o las terminaciones nerviosas de la mano, y la salida del cerebro, como reaccionar. a la luz, al tacto o al calor.

Los científicos estaban investigando en el diseño de redes neuronales artificiales y la creación de inteligencia artificial sobre la forma en que las neuronas se comunican semánticamente.

Software de red neuronal:

Los simuladores de redes neuronales son aplicaciones de software que se utilizan para simular el comportamiento de redes neuronales artificiales o biológicas.Se centran en uno o en un número limitado de tipos específicos de redes neuronales.La simulación de redes neuronales a menudo proporciona una predicción más rápida y precisa en comparación con otros análisis de datos. métodos ya que estas redes neuronales juegan un papel importante en el proceso de minería de datos.

Software de red neuronal

Por lo general, son independientes y no tienen la intención de generar redes neuronales que deban integrarse en otro software. Los simuladores suelen tener alguna forma de visualización incorporada para supervisar el proceso de formación. Algunos simuladores también visualizan la estructura física de las redes neuronales. El concepto de red neuronal se utiliza ampliamente para el análisis de datos. Con la ayuda del software de redes neuronales artificiales, se pueden realizar pronósticos de series de tiempo, aproximación de funciones y análisis de regresión. El alcance de las redes neuronales es la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones, el pronóstico, prácticamente ilimitados. sistemas de control automático y muchos otros.

Una red neuronal no tiene la necesidad de ser 'reprogramada' una vez que aprende algo similar a lo humano.

Simulación de redes neuronales

El objetivo principal y la intención detrás del desarrollo de las ANN es que expliquen el modelo de computación artificial con la neurona biológica básica y perfilen las arquitecturas de red y los procesos de aprendizaje mediante la presentación de redes de alimentación directa multicapa. Se sugiere que las redes neuronales artificiales se pueden utilizar para modelar en otros campos de producción de energía. ¿Por qué sería necesaria la implementación de redes neuronales artificiales? Si tiene alguna consulta, simplemente comente a continuación o visite nuestro sitio.

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