IONeuronalNetworks

A RTI FIC I A L
N E U RO N A L
N E TWO R KS
OPERATIONS RESEARCH CLASS
Prof. Luz Estela Ayala Valencia

Ing(c). Sebastián Zapata Ruiz
Ing(c). Héctor Fabio Jiménez Saldarriaga

INGENIERÍA DE SISTEMAS Y
COMPUTACIÓN
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA
DE PEREIRA
2015-2

ARTIFICIAL NEURONAL
NETWORKS
UNA PEQUEÑA EXPLORACI ÓN ORIENTADA PARA LA CLASE DE
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES, CO MO, POR QUE Y PAR A QUE .Héctor F. Jiménez Saldarriaga, Sebastián Zapata Ruiz
hfjimenez@utp.edu.co , sebastzapata93@gmail.com

RESUMEN
En el presente resumen deseamos hacer una descripción breve sobre el uso y
diversificación de los modelos matemáticos, algoritmos utilizados en el campo de las Redes
Neuronales Artificiales o en su término inglés “Artificial Neural Networks” un campo que se
encuentra en pleno auge y desarrolloconstante gracias a la investigación e innovación en
diferentes empresas del sector privado y por supuesto educativo del mundo.
Se presenta las ideas básicas y fundamentales que permitan a los estudiantes de la
presentación conocer la terminología, los conceptos claves y una bibliografía de base
hallada durante la búsqueda exhaustiva de información, presentamos también aplicaciones
actuales ycotidianas, se destacan los principales investigadores, y su trabajo, algunos
modelos matemáticos teórico- prácticos para la exposición magistral en la clase de
investigación de operaciones de la Universidad Tecnológica de Pereira.

INTRODUCCIÓN
El campo de las redes neuronales artificiales vio la luz hace aproximadamente 70 años [1],
inicialmente John McCarthy utilizo por primera vez la palabra deinteligencia artificial [2]
en el año 1956 [3], un área multidisciplinaria que tiene por objeto la creación y diseño de
sistemas autónomos que ofrecen solución a problemas cotidianos de todas las
envergaduras, su principal base es la de simular el comportamiento de seres o agentes
autónomos, mediante el paradigma de la inteligencia humana, o animal. Por tanto se dice
que la inteligencia artificiales la capacidad de razonar de un agente no vivo.
Los científicos de hoy tratan de imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el
humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente (Composición de
Hardware de alto desempeño, Software, Algoritmos Computacionales).
Para el desarrollo de una AI (“Artificial Intelligence”) se puede hacer uso de diferentes técnicas
como:
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por
las acciones posibles.



Algoritmos Genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de
ADN).
2



Redes Neuronales Artificiales.



Razonamiento mediante una lógica (formal análogo al pensamiento abstracto
humano).

En este documento nos centraremos en la Redes Neuronales Artificiales (RNA de ahora
enadelante) un modelo computacional que intenta emular el comportamiento del cerebro
humano [4], presentando una estructura en red en la cual los nodos son la representación
de neuronas, que realizan procesos numéricos e involucran estados de otros nodos según
sus conexiones.
MARCO TEORICO
Las RNA permiten obtener resultados de datos complicados e imprecisos, pueden
utilizarse para extraer patrones ydetectar tramas que son muy difíciles de apreciar por
humanos u otras técnicas computacionales, esto fue posible gracias al primero modelo de
neurona artificial propuesto por McCulloch y Pitts [4] donde se modelaba mediante un
planteamiento matemático una estructura y un funcionamiento simplificado de las
neuronas de nuestro cerebro, considerándolas como dispositivos con n entradas, una
única salida(Ver Fig.1) y sólo dos estados posibles: activa o inactiva, según Kohonen
[5] autor reconocido y destacado en este campo una definición aproximada de RNA es :
“conjuntos de elementos de cálculo simples, usualmente adaptativos, interconectados
masivamente en paralelo y con una organización jerárquica que le permite interactuar
con algún sistema del mismo modo que lo hace el sistema nervioso...