Download Redes Neuronales Artificiales en Ingeniería

Programa EXPLORA 2005
Programa Explora: 1000 Científicos, 1000 Aulas
1000 Científicos 1000 Aulas
Redes Neuronales
Artificiales en Ingeniería
Rodrigo Salas
Prof. Depto. Computación,
Universidad de Valparaíso.
e-mail : [email protected]
Página: www.decom-uv.cl/~rsalas
Rodrigo Salas
Universidad de Valparaíso --- Departamento de Computación
Universidad de Valparaíso (www.uv.cl)
Motivación
„
Departamento de
Computación.
http://www.decom-uv.cl
Rodrigo Salas
Universidad de Valparaíso --- Departamento de Computación
En el artículo: “Redes Neuronales que aprenden de la
experiencia” (Investigación y Ciencia 1992), Geoffrey E.
Hinton señala:
Constituye el cerebro una computadora muy notable. Es capaz de
interpretar información imprecisa suministrada por los sentidos a un
ritmo increíblemente veloz. Logra discernir un susurro en una sala
ruidosa, un rostro en una callejuela mal iluminada y leer entre líneas
en una declaración política. Y lo más impresionante de todo: el
cerebro aprende sin instrucciones explícitas de ninguna clase a
crear las representaciones internas que hacen posible tales
habilidades.”
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3
El Cerebro Humano
4
Santiago Ramón y Cajal (1852-1934)
„
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LA TEORÍA NEURONAL
Cajal demostró la
individualidad histológica y
funcional de la célula nerviosa
(La Neurona). También cómo
transcurría la corriente
nerviosa por la célula y cómo
se comunicaban entre sí: por
contigüidad, y no por
continuidad, terminando con la
teoría reticularista que
imperaba en el mundo médico.
Así mismo descubrió la
sinápsis.
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Imágenes de Neuronas Biológicas
Donald Olding Hebb (1904-1985)
„
„
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Modelo Lógico-Neuronal de McCullochs y
Pitts 1943.
La red neuronal biológica
„
Considerado el padre de la
psicología cognitiva.
Hebb Publica el libro "The
organization of the Behavior"
(Hebb, 1949) donde se
describe cómo pueden
aprender las neuronas. Si la
neurona de entrada y la
neurona de salida estaban
ambas activadas entonces se
reforzaba la conexión sináptica
de ambas.
„
En el siguiente video se muestra como una neurona
interactúa con otra para transmitir la señal. [mov]
McCulloch y Pitts (MacCulloch
y Pitts, 1943) publicaban el
artículo "A logical Calculus of
ideas Immanent in Nervous
Activity". La colaboración de
un neurobiólogo y un
matemático genera un modelo
abstracto de neurona en el que
la probabilidad de que una
neurona se activase dependía
de la señal de entrada y de la
sinapsis de conexión.
x1
w1
∑
xm wm
1
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9
Red Neuronal Artificial Feedforward
ŷ
Capa de
γ
2
Salida
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y
+ w0
10
Mixture of Experts (2)
1
Capa
Escondida
Capa de
Entrada
1
x1 x2
x3
xi
xm
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11
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Marvin Minsky
„
„
Computadores de última generación
1951. Marvin Minsky y Dean
Edmons fabrican con tubos,
motores y dispositivos
mecánicos una máquina capaz
de aprender. Para ello se
basaron en las ideas de
McCulloch y Pitts. Aunque
rudimentaria, esta máquina fue
fascinante en su tiempo.
1956. Organizada por Minsky,
John mcCarthy, Nathaniel
Rochester y Claude Shannon
se celebró la primera
conferencia sobre Inteligencia
Artificial.
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Software de Redes Neuronales Artificiales y
Aplicación en el Medio Ambiente
Stuttgart Neural Network Simulator
http://www-ra.informatik.uni-tuebingen.de/SNNS/
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1000 Científicos 1000 Aulas
Episodios Críticos del Contaminante PM10
ICAP
Aplicación de un Modelo
Neuronal para Predicción del
Contaminante PM10 en el
Aire
Trabajo desarrollado por
Alejandra Bustos y Rodrigo Salas
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MP10 µg/m3
24 hrs.
Nivel
Episodio
Bueno
0
0
0
-
101 a 200
Regular
100
150
0
-
201 a 300
Malo
200
195
1
Alerta
301 a 400
Crítico
300
240
2
Preemergencia
401 a 500
Peligroso
400
285
2
Preemergencia
Excede
500
330
3
Emergencia
0 a 100
>501
Categoría
ICAP
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Predicción de los niveles de PM10
1000 Científicos 1000 Aulas
550
500
Aplicación de un Modelo
Neuronal para el
Reconocimiento de Letras del
Lenguaje de Señas.
450
PM10
400
350
300
250
200
Trabajo en desarrollo por
Vivian Avilés y Rodrigo Salas
150
100
50
20
40
60
80
100
120
140
160
Days (March−August)
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Reconocimiento de Letras del Lenguaje de Señas
Procesamiento de la Imagen y Clasificación
Adquisición
de la Imagen
Procesamiento
de la Imagen
Clasificador
Neuronal
Letra
O
O
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1000 Científicos 1000 Aulas
Estrellas de la Vía Láctea
„
Aplicación de un Modelo
Neuronal para el
Astronomía.
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„
„
„
Clasificar Estrellas, Cumulos y
galaxias.
Procesar Imágenes.
Detectar Estrellas Novas.
Obtener Información
Trabajo en desarrollo por
Michel Curé, Rodrigo Salas y Victor Sagredo en
conjunto con la Universidad de Concepción
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¿Cuánta Información?
„
En el proyecto “How much Information?” desarrollado
por la Universidad de California en Berkeley (2000),
ellos intentaron medir la cantidad de información
generada en el mundo cada año.
…
Heavy information overload: the world’s total yearly production of
print, film, optical, and magnetic content would require roughly
1.5 billion gigabytes of storage. This is the equivalent of 250
megabytes per person for each man, woman, and child on earth.
… El costo de almacenaje de información en medios magnéticos
decae rápidamente:
„
„
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Robocup 2050 : Humanos v/s Humanoids
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Se le pide a la niñita escribir 500 veces “No debo
lanzar aviones de papel en clase”
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XI Semana Nacional de la Ciencia y Tecnología.
Muchas gracias
Prof. Mg. Rodrigo Salas Fuentes
[email protected]
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El avance de la computación.
http://www.robocup2004.pt/photosAndVideos/
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2000 gigabyte cuesta menos de US$10.
2005 el costo caerá a menos de US$1
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