Page 34 - Ebook-Jimson Andino-Lorenz Berrones

2.5 Aplicaciones 3 Resultados

Las organizaciones neuronales pueden utilizarse en un Los temas de actualidad al momento según la
gran número y variedad de usos, tanto empresariales investigación hecha son:
como militares.
3.1 Inteligencia Artificial
Las organizaciones neuronales pueden crearse en un
tiempo razonable, con la capacidad de realizar tareas “El éxito en la creación de IA sería el evento más
explícitas mejor que otros avances. En el momento en grande en la historia de la humanidad.
que se llevan a cabo en equipos realizadas en equipos Desafortunadamente, también podría ser el último, a
(organizaciones neuronales en chips VLSI), son menos que aprendamos a evitar los riesgos” [2].
profundamente indulgentes con el marco resistencia a
las decepciones del marco y dan un serio nivel de Los sectores industriales de finanzas, salud,
paralelismo en el manejo de la información manejo de tecnología y transporte utilizan cada vez más
la información. Esto hace concebible la adición de algoritmos de Machine Learning, que es un campo de
organizaciones neuronales de gasto mínimo en los la Inteligencia Artificial, para ofrecer nuevos y
marcos existentes y de reciente creación marcos mejores productos y servicios entre ellos tenemos.
existentes y de reciente creación.
Un asistente con personalidad
Hay varias clases de organizaciones neuronales; cada
una de ellas tiene una aplicación específica que, es más La empresa británica Emotech decidió darle a Olly una
aplicación específica. personalidad creada mediante una combinación de
algoritmos de aprendizaje automático que ayudan al
En la tabla 1 se muestra algunas aplicaciones robot a parecerse a su dueño.
empresariales las cuales son:
"El poder tecnológico de la IA en este proyecto es
Tabla 1: Aplicaciones Comerciales. capaz de comprender las expresiones faciales, las
N° Concepto Aplicación voces y los patrones del habla para iniciar
1 Biología Aprender más acerca conversaciones de manera proactiva y hacer las
del cerebro y otros recomendaciones adecuadas".
sistemas.
2 Empresa Evaluación de Diagnóstico de salud
probabilidad de La empresa estadounidense Path AI utiliza algoritmos
formaciones geológicas de aprendizaje automático para ayudar en el análisis
y petrolíferas. patológico de muestras de tejido para obtener
3 Medio ambiente Previsión del tiempo. resultados más precisos.
4 Finanzas Previsión de la
evolución de los Edificios más sostenibles
precios. Los edificios más sostenibles no solo son los más
5 Manufacturación Robots automatizados y saludables sino también los más eficientes
sistemas de control energéticamente. La plataforma, que incluye módulos
(visión artificial y basados en algoritmos de inteligencia artificial y
sensores minería de datos, se centra en la fase de uso del
de presión, temperatura, edificio.
gas, etc.).
6 Medicina Diagnóstico y Esta plataforma, que consta de módulos basados en
tratamiento a partir de algoritmos de IA y minería de datos, se centra en la
síntomas y/o de datos fase de utilización del edificio. El módulo puede
analíticos identificar errores o configuraciones incorrectas de
(electrocardiograma, varios equipos de construcción o incluso advertir sobre
encefalogramas, comportamientos de usuarios que no son
análisis sanguíneo, energéticamente eficientes.
etc.). Robots autónomos y colaborativos
7 Militares Creación de armas
inteligentes. El proyecto COROMA se centra en el desarrollo de un
robot de percepción mejorado específicamente para la
Una gran parte de estas aplicaciones comprende la producción de piezas metálicas y materiales
realización de reconocimiento de diseños, por compuestos. De esta forma, el robot puede mejorar el
ejemplo, la búsqueda de un ejemplo en una progresión rendimiento y lograr una mayor productividad y una
de modelos, la organización de diseños, el acabado de mejor calidad de las piezas.
una señal a partir de calidades fraccionarias o la
reproducción del ejemplo correcto a partir de uno 3 Conclusiones
torcido. No obstante, se está desarrollando la
utilización de organizaciones neuronales en diversos Las redes neuronales son muy tolerantes a errores por
tipos de marcos de control. lo que tienen un comportamiento excelente cuando
32