Eras De La Robotica

MECÁNICA
La mecánica es una teoría científica que estudia el movimiento de los cuerpos y sus causas, o bien el equilibrio, es decir, la falta de movimiento.
ERAS DE LA MECÁNICA
Mecánica Clásica
Su cuyo desarrollo moderno se considera generalmente iniciado por Newton (1686: Philosophiae Naturalis Principia Mathematica) y continuado hasta nuestros días por diversos matemáticos y científicos:Juan, Daniel y Jacobo Bernouilli, L. Euler, J.D’Alembert, J.L. Lagrange, W. Hamilton, ente otros. Los modelos newtonianos, enunciados por Isaac Newton, y desarrollados algo más tarde por Euler, fueron los primeros que lograron explicar satisfactoriamente al mismo tiempo el movimiento de los cuerpos celestes (observaciones de Kepler y otros sobre el movimiento de los planetas) y el de los cuerpos aescala humana (observaciones de Galileo sobre la caída de los cuerpos).
La Mecánica Relativista
Suple la inexactitud de la mecánica clásica para velocidades próximas a la de la luz (teoría de la relatividad restringida) o para campos gravitatorios muy intensos (teoría de la relatividad generalizada). Ha sido propuesta por Albert Einstein en este mismo siglo, e involucra una complejidad matemáticanotablemente mayor.
Mecánica Cuántica
Surge de las observaciones de las partículas elementales, en las que intervienen acciones —productos de energía por tiempo— tan pequeñas que son comparables a la constante de Planck (Et ˜ h). En estos casos se aplica el principio de indeterminación de Heisenberg, que establece la imposibilidad de medir de manera precisa la posición y velocidad de lapartícula al mismo tiempo, valores que conocemos tan solo de manera probabilista. También ha sido propuesta este mismo siglo (Congreso de Solvay de Bruselas en 1927), por un grupo de científicos entre los que destacan L. de Broglie, E. Schrodinger y P. Dirac.
REDES NEURONALES
Existen numerosas formas de definir a las redes neuronales; desde las definiciones cortas y genéricas hasta las que intentanexplicar más detalladamente qué son las redes neuronales. Por ejemplo:
1) Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos.
2) Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos procesales organizados en niveles.
3) un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan informaciónpor medio de su estado dinámico como respuesta a entradas externas.
4) Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.
Características de las Redes Neuronales
Aprendizaje Adaptativo: Capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia inicial.
 Auto-organización: Una red neuronal puede crear su propia organización o representación de la información que recibe mediante una etapa de aprendizaje.
 Tolerancia a fallos: La destrucción parcial de una red conduce a una degradación de su estructura; sin embargo, algunascapacidades de la red se pueden retener, incluso sufriendo un gran daño.
 Operación en tiempo real: Los cómputos neuronales pueden ser realizados en paralelo; para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener esta capacidad.
 Fácil inserción dentro de la tecnología existente: Se pueden obtener chips especializados para redes neuronales que mejoran su capacidad enciertas tareas. Ello facilitará la integración modular en los sistemas existentes.
Estructuras de las Redes Neurales
Las redes neuronales artificiales están compuestas de gran cantidad de procesadores conectados entre si y actuando en paralelo.
Los modelos neuronales biológicos son mucho más complejos que los modelos computacionales actuales.
El comportamiento de la red esta determinado por su...