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AVANCE DE LAS REDES NEURONALES EN LA INDUSTRIA

Día a día vivimos en un mundo globalizado, lleno de grandes cambios de todo tipo, tecnológicos, económicos, científicos, sociales, ambientales, etc. En todo este mundo moderno es necesaria la utilización de métodos que faciliten los medios de producción. Los grandes avances de I. A. aplicada a sistemas de producción han hecho que día a día la industria, en su constante búsqueda por mejorar su competitividad, logre sus objetivos con más rapidez y calidad; sin embargo, esto en muchos de los casos desplaza gran cantidad de mano de obra, lo que lleva consigo un deterioro social que se ve reflejado en los indicadores globales de desempleo y niveles de pobreza.

Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta ciencia , entre las cuales tenemos redes neuronales aplicadas al control de la calidad donde la red evalúa si determinado producto cumple o no con las especificaciones demandadas, control del proceso químico en el grado de acidez, algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades que trata de la asignación de trabajos en máquinas, los autómatas programables que se usan para la optimización de sistemas de producción, en fin, todavía queda mucho por descubrir con respecto a las aplicaciones de esta ciencia.

Básicamente lo que pretende la inteligencia artificial es crear una máquina secuencial programada que repita indefinidamente un conjunto de instrucciones generadas por un ser humano. Hoy en día se sabe bien qué las redes neuronales son y qué pueden rendir. Si se puede combinar este conocimiento con la experiencia en aplicaciones industriales, se pueden lograr rendimientos al nivel de las capacidades de las redes neuronales.

En la actualidad mucho se sigue investigando en los grandes laboratorios tecnológicos educativos y privados; sin dejar de lado los notables avances en sistemas de visión por computadora (aplicados por ejemplo, para la clasificación de artículos revueltos -tornillería o piezas marcadas por códigos de colores, por citar un caso-), control robótico autónomo, aplicaciones de lógica difusa, etc. Sin embargo, la Inteligencia Artificial sigue en su gran mayoría acotada por su dominio tecnológico, y poco ha podido salir al mercado del consumidor final o a la industria.

La incorporación de agentes de decisión inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos y autómatas programables para optimización de sistemas de producción es una tendencia activa en el ambiente industrial de países con alto desarrollo tecnológico y con una gran inversión. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen como función principal controlar de manera independiente, y en coordinación con otros agentes, componentes industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, y operaciones de mantenimiento, entre otras.

Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la industria a nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la optimización de los parámetros de operación del sistema. Para tal efecto, el uso de técnicas inteligentes paramétricas y no paramétricas para el análisis de datos es de gran interés. Hay muchas aplicaciones diferentes en el área de las telecomunicaciones, tanto en el procesamiento de los señales como en el control del tráfico, en el diseño de las arquitecturas de las redes de comunicación y en la gestión de redes de telecomunicación.

Gran parte de la investigación de redes neuronales enfoca en modelos de redes individuales. Pero en las aplicaciones industriales típicas se prefiere un punto de vista del nivel del sistema entorno.

Redes neuronales particulares forman parte de un sistema más extenso que contiene aún más técnicas de procesamiento

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