Indagar Sobre Las Supercomputadoras, La Inteligencia Artificial El Uso De Redes Neurales Y Su Articulacion En Procesos Tecnicos De La Informatica, Para Discutir Sus Posibles Desarrollos A Futuro

Actividad 4: Indagar sobre las supercomputadoras, la inteligencia artificial, el uso de redes neuronales y su articulación con los procesos técnicos de la informática, para discutir sus posibles desarrollos a futuro.

Supercomputadora

Los superordenadores de alto rendimiento fueron esenciales para el desarrollo del programa de armas nucleares modernas, así pues siguieron caminos paralelos la carrera armamentística y los supercomputadores. Desde la construcción de la primera computadora hasta la mitad de la década de los noventa ha existido una idea en la mente de los constructores de ordenadores industriales "cómo hacer un ordenador más potente".

Definición

Una supercomputadora o un superordenador es aquella con capacidades de cálculo muy superiores a las computadoras corrientes y de escritorio y que son usadas con fines específicos. Hoy día los términos de supercomputadora y superordenador están siendo remplazados por computadora de alto desempeño y ambiente de cómputo de alto desempeño, ya que las supercomputadoras son un conjunto de poderosos ordenadores unidos entre sí para aumentar su potencia de trabajo y desempeño.

Características

Velocidad de Proceso: miles de millones de instrucciones de coma flotante por segundo.

Usuarios a la vez: hasta miles, en entorno de redes amplias.

Tamaño: requieren instalaciones especiales y aire acondicionado industrial.

Dificultad de uso: solo para especialistas.

Clientes usuales: grandes centros de investigación.

Penetración social: prácticamente nula.

Parques instalados: menos de un millar en todo el mundo.

Costo: hasta decenas de millones de dólares cada una de ellas.

Principales Usos

Las supercomputadoras se utilizan para abordar problemas muy complejos o que no pueden realizarse en del mundo físico bien sea porque son peligrosos, involucran cosas increíblemente pequeñas o increíblemente grandes.

Ejemplo de Usos Principales Mediante el uso de supercomputadoras, los investigadores modelan el clima pasado y el clima actual y predicen el clima futuro .Los astrónomos y los científicos del espacio utilizan las supercomputadoras para estudiar el Sol y el clima espacial.

Los científicos usan supercomputadoras para simular de qué manera un tsunami podría afectar una determinada costa o ciudad. Las supercomputadoras se utilizan para simular explosiones de supernovas en el espacio. Las supercomputadoras se utilizan para probar la aerodinámica de los más recientes aviones militares. Las supercomputadoras se están utilizando para modelar cómo se doblan las proteínas y cómo ese plegamiento puede afectar a la gente que sufre la enfermedad de Alzheimer, la fibrosis enquistada y muchos tipos de cáncer. Las supercomputadoras se utilizan para modelar explosiones nucleares, limitando la necesidad de verdaderas pruebas nucleares.

Tipos de Supercomputadoras

Existen tres tipos de Supercomputadoras:

Macrocomputadoras:

Las macrocomputadoras son también conocidas como Mainframes. Los mainframes son grandes, rápidos y caros sistemas que son capaces de controlar cientos de usuarios simultáneamente, así como cientos de dispositivos de entrada y salida. Costo va desde los 350000 dólares hasta los millones de dólares. Microcomputadoras: Las microcomputadoras o Computadoras Personales (PC´s) tuvieron su origen con la creación de los microprocesadores. Un microprocesador es "una computadora en un chic", o sea un circuito integrado independiente. Las PC´s son computadoras para uso personal y relativamente son baratas y actualmente se encuentran en las oficinas, escuelas y hogares. Minicomputadoras: En 1960 surgió la minicomputadora, una versión más pequeña de la Macro computadora. Al ser orientada a tareas específicas, no necesitaba de todos los periféricos que necesita un Mainframe, y esto ayudo a reducir el precio y costos de mantenimiento. Una minicomputadora, es un sistema multiproceso (varios procesos en paralelo) capaz de soportar de 10 hasta 200 usuarios simultáneamente. Actualmente se usan para almacenar grandes bases de datos, automatización industrial y aplicaciones multiusuario. Microcomputadoras o PC´s.

Sistemas de Enfriamiento

Muchas de las CPUs usadas en los supercomputadores de hoy disipan 10 veces más calor que un disco de estufa común. Algunos diseños necesitan enfriar los múltiples CPUs a -85 °C (-185 °F). Para poder enfriar múltiples CPUs a tales temperaturas requiere de un gran consumo de energía. Por ejemplo, un nuevo supercomputador llamado Aquasar tendrá una velocidad tope de 10 Teraflops. Mientras tanto el consumo de energía de un solo rack de este supercomputador consume cerca de 10kW. Como comparación, un rack del supercomputador Blue Gene L/P consume alrededor de 40kW.

Ventajas y Desventajas

VENTAJAS DESVENTAJAS

 Es capaz de realizar billones de procesos.

 Son muy grandes. acondicionado industrial

 Puede servir de gran ayuda en distintos ramas como la meteorología.

 Son de un altísimo valor, puede costar 30000 dólares.

 Requieren instalaciones especiales y aire

Impacto Social

Muy importante en el ámbito de la investigación, ya que provee cálculos a alta velocidad de procesamiento, permitiendo, por ejemplo, calcular en secuencia el genoma humano, número Pi, desarrollar cálculos de problemas físicos dejando un margen de error muy bajo, etc.

Redes Neuronales

Las redes neuronales son sistemas ideados como abstracciones de las estructuras neurobiológicas (cerebros) encontradas en la naturaleza y tienen la característica de ser sistemas desordenados capaces de guardar información.

Una neurona típica recibe del orden de 6 000 a 10 000 señales provenientes de otras neuronas y trasmitidas a través de las sinapsis.

Procesos técnicos

Un proceso implica un periodo de tiempo en el que se desarrollan determinadas actividades.

Técnico, por su parte, es lo que está vinculado a la técnica. Puede tratarse de un conjunto de conocimientos que sirve para llegar a una meta.

Un proceso técnico, por lo tanto, está formado por los sucesivos pasos que se llevan a cabo en el marco de un proyecto técnico. Se conoce de esta manera a los esquemas, diagramas y datos que indican cómo producir o modificar algo.

Futuros procesos de la inteligencia artificial

Explica el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. Combina varios campos para crear maquinas que piensan por si solas, su objetivo es que realice cosas que nosotros realizamos y hacemos, pero primero tienen que ser capaces de mantener un dialogo con un ser humano para llamarles inteligentes.

¿Qué son?

Son las computadoras más potentes que existen y se utilizan principalmente en investigaciones en el ámbito científico, simulaciones en la NASA, en meteorología para pronósticos climáticos, en entidades gubernamentales con fines militares, etc.; además son equipos multiusuarios que pueden manejar cientos o miles de terminales.

Usos y aplicaciones de la inteligencia artificial.

Básicamente, la inteligencia artificial es aquella que trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. La inteligencia artificial combina varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear máquinas que puedan pensar por sí solas, lo que origina que hasta la fecha existan varios estudios y aplicaciones, dentro de las que se encuentran las redes neuronales, el control de procesos o los algoritmos genéticos. La idea de construir una máquina que pueda pensar es que realice cosas que nosotros realizamos y hacemos. Pero para que las computadoras se ganen el nombre de inteligentes, primero tienen que ser capaces de mantener, por ejemplo, un diálogo con un ser humano, ya que las computadoras únicamente pueden realizar o hacer lo que se les indique, pero nunca sabrán lo que están realizando pues no están conscientes de lo que hacen.

Historia de la inteligencia artificial

Se cree que los comienzos de la inteligencia artificial (IA en lo sucesivo) ocurrieron al definirse la neurona, en 1943, como un dispositivo binario con varias entradas y salidas. En el año de 1956 se volvió a tocar este tema y se establecieron las bases de la IA como un campo independiente dentro de la informática.

En los años sesenta, la AI no tuvo mucho éxito, pues requería mucho capital y la mayoría de las tecnologías eran propias de los grandes centros de investigación. No fue sino hasta las décadas siguientes que se lograron algunos avances significativos en una de sus ramas, la llamada Sistemas expertos.

Se dice que la AI es un campo que por sus investigaciones trata de ser independiente de la informática, y se define como la técnica de software que los programas utilizan para dar solución a algún t tipo de problema, pero tratando de asemejar el comportamiento inteligente que se observa en la naturaleza; es decir, trata de resolver problemas y tomar decisiones similares a las que toman los seres humanos al afrontar la vida diaria, realizando programas de computadora que aumenten la capacidad o “inteligencia“ de las mismas; el objetivo de las investigaciones de la IA es, aumentar la utilidad de las máquinas y sus procesos.

Así pues, una de las pretensiones de la IA es construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano e intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con una computadora.

Características de la IA

Una de sus características es que incluye varios campos de desarrollo, como la robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, el reconocimiento y aprendizaje de palabras de máquinas o los variados sistemas computacionales expertos, que son los encargados de reproducir el comportamiento humano en una sección del conocimiento.

Tales tareas reducen costos y riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto y el control de calidad en el área comercial.

Redes neuronales dentro de la AI

Las redes neuronales son programas de la AI capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano. Una red neuronal obtiene experiencia analizando automática y sistemáticamente los datos para determinar reglas de comportamiento; con base en ellas, puede realizar predicciones sobre nuevos casos.

Estas técnicas se aplican a problemas de clasificación y series de tiempo e identifican conexiones con cosas que otras técnicas no pueden, porque utilizan relaciones lineales y no lineales.

Neuronas y conexiones sinápticas. Cada neurona puede tener infinitas entradas llamadas dendritas que condicionan el estado de su única salida existente, el axón; éste se puede conectar a una dendrita de otra neurona mediante la sinapsis correspondiente.

En este modelo se considera una neurona que puede ser representada por una unidad binaria; a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de la sinapsis, la cual define el estado de la neurona.

La AI en la robótica

Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada que manda una computadora, la cual ordena al robot que efectúe una determinada acción.

Hoy en día, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención con rapidez, calidad y precisión en los procesos de fabricación encargados de realizar trabajos repetitivos en la fabricación.

Las áreas de investigación de la IA

Son muchas las áreas de la A I que se investigan hoy día. Entre ellas, tenemos las siguientes:

• La representación del conocimiento, que busca en el descubrimiento de métodos expresivos y eficientes describir información sobre aspectos del mundo real.

• Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas estadísticas con el fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.

• El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.

• Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.

• El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración de otras áreas de la I A con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.

• La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el desarrollo de técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos.

• El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes.

• Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje.

• La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también de técnicas para el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada.

Áreas de aplicación de la IA

Pero también hay áreas de aplicación. En efecto, estos procesos de la AI se aplican en los sistemas reales en una gran variedad de ramas y problemas:

• Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos.

• Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de proyectos, robótica simplificada y visión computarizada.

• Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico.

• Ingeniería: diseño, control y análisis.

•Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración, monitorización y ventas.

• Cartografía: interpretación de fotograf ías, diseño, resolución de problemas cartográficos.

• Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química.

• Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento.

• Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales.

• Proceso de datos: educación, interface en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos.

• Finanzas: planificación, análisis, consultoría.

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