Redes Neuronales Artificiales

Redes Neuronales Artificiales.

Denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: ANN ( Artificial Neural Networks) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Una de las misiones en una red neuronal consiste en simular las propiedad es observadas en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales (como un circuito integrado, una computadora o un conjunto de válvulas). El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz de dar el cerebro que se caracterizan por su generalización y su robustez.

“Lógica Difusa” es la implementación de otra lógica a diferencia de la lógica tradicional booleana, que se basa en el razonamiento aproximado y el cálculo de palabras, para lograr simplificar y aproximar la descripción del problema de una manera más natural, robusta y eficiente. Por ejemplo la lógica booleana tiene valores de verdad de 0% y 100% únicamente, mientras que la lógica Difusa puede tener valores de verdad de 0%, 25%, 50%, 75% y 100% lo que conlleva a entender sentencias como “Alto”, “Muy Alto”, “Medianamente Alto”, “Poco Alto” y “No Alto”.

“Realidad Virtual” una realidad virtual es la recreación de un mundo artificial en tiempo real que pueden ser captado por diversos canales sensoriales del espectador que navega inmerso a través de dicho mundo, su aplicación como IA radica en el mecanismo de interpretación de la interacción del ambiente virtual, como por ejemplo la luz del sol con respecto a las sombras de objetos, la sensación de velocidad, el rebote de una pelota, el flujo del agua, etc.

“Computación Evolutiva” pertenece también a la rama de la biología, la cual desarrolla programas basados en la analogía de procesos biológicos tales como la selección natural y la evolución, esta idea parte de algoritmos genéticos y de un sistema computacional inmunizado; dentro de sus aplicaciones se encuentra la optimización de problemas,

programación automática y el aprendizaje de máquinas.

Los Algoritmos Genéticos

Son funciones matemáticas que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. Las funciones se diseñan para simular ensoftware, en cuestión de minutos o segundos, lo que sucede en ambientesnaturales durante millones de años.Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que sedebe seguir, para dar solución a un problema específico. Los AlgoritmosGenéticos se inspiran en la evolución biológica y su base genético-molecular.Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola aacciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica(mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una selección deacuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuosmás adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados.Los Algoritmos Genéticos establecen una analogía entre el conjunto desoluciones de un problema, llamado fenotipo, y el conjunto de individuos de unapoblación natural, codificando la información de cada solución en una cadena,generalmente binaria, llamada cromosoma. Los símbolos que forman la cadenason llamados los genes. Cuando la representación de los cromosomas se hacecon cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo. Los cromosomas

La “Teoría del Caos” la cual se caracteriza por ser un conjunto de técnicas utilizadas para examinar y determinar relaciones altamente complejas entre datos que son de un inicio suministrados al azar. Lo importante en este aspecto es comprender los resultados que arroja cada técnica, clasificarlos, y aproximar de la

manera más cercana el comportamiento lógico que

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