Investigacion Del Chip Neuronal

UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA, UNIDAD AZCAPOTZALCO



DIVISION DE CIENCIAS BASICAS E INGENIERIA



UEA: TECNOLOGIA ELECTRONICA



PROYECTO: EL CHIP NEURONAL



ALUMNO: COLIN GARCIA IRINEO



MATRICULA: 210304343



TRIMESTRE: 12I








México, D.F. ,15 Marzo de 2012

















Introducción
El cerebro humano es el sistema de cálculomás complejo que conoce el hombre. El ordenador y el hombre realizan diferentes clases de tareas, la operación de reconocer el rostro de una persona resulta una tarea sencilla para el hombre y difícil para el ordenador, mientras que la contabilidad de una empresa es tarea ardua para un experto contable y una sencilla rutina para un ordenador básico.
La capacidad del cerebro humano de pensar,recordar y resolver problemas ha inspirado a muchos científicos intentar o procurar modelar en el ordenador el funcionamiento del cerebro humano, profesionales de diferentes campos como la ingeniería, filosofía, fisiología y psicología han unido sus esfuerzos debido al potencial que ofrece esta tecnología encontrando diferentes aplicaciones en sus respectivas profesiones.
De esta manerainvestigadores ha perseguido la creación de un modelo en el ordenador que iguale o adopte las distintas funciones básicas del cerebro. El resultado ha sido una nueva tecnología llamada Computación Neuronal o también Redes Neuronales Artificiales. El resurgimiento del interés en esta nueva forma de realizar los cálculos tras décadas de olvido se debe al extraordinario avance y éxito tanto en el aspectoteórico como de aplicación que se está obteniendo estos últimos años.
Características de las redes neuronales artificiales
Las Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) son sistemas de procesamiento de la información cuya estructura y funcionamiento están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano [1]. Están constituidas por elementos simples deprocesamiento llamados nodos o neuronas que están organizados en capas. Cada neurona está conectada con otras neuronas mediante enlaces de comunicación, cada uno de los cuales tiene asociado un peso. Los pesos representan la información que será usada por la red neuronal para resolver un problema determinado.
Las ANN presentan una serie de características propias del cerebro, por ejemplo aprenden de laexperiencia, es decir, son sistemas adaptivos que aprenden a llevar a cabo ciertas tareas mediante un entrenamiento con ejemplos ilustrativos. Por medio de un entrenamiento, son capaces de generar una representación interna del problema a resolver, por esta razón se dice que son auto organizadas. Asimismo, dicho entrenamiento, debe servirle a la red para que pueda responder adecuadamente cuando seles presente situaciones a las que no habían sido expuestas anteriormente, es decir, son capaces de generalizar[1] de casos anteriores a casos nuevos. Esto permite a la red responder correctamente no sólo ante informaciones nuevas o novedosas, sino también ante informaciones distorsionadas o incompletas, abstraen[2] las características principales de una serie de datos. Algunas ANN son capaces deabstraer la esencia de un conjunto de entradas que aparentemente no presentan aspectos comunes o relativos.


Principios de las redes neuronales [1]
a) Aprendizaje adaptativo: puede modificarse constantemente con el fin de adaptarse a nuevas condiciones de trabajo, es decir, son sistemas dinámicos. De esta forma, no es necesario elaborar un modelo a priori, ni establecer funcionesprobabilísticas.
b) Auto organización: modificación de la red completa con el fin de llevar a cabo un objetivo específico, una red puede responder a situaciones que no había experimentado antes, pero que puede inferir sobre la base de su entrenamiento, útil en casos donde la información de entrada es poco clara o se encuentra incompleta.
c) Tolerancia a fallos: sistemas que poseen cierta robustez, ya...