Page 20 - Proyecto Texto_E-Book_Kevin Cueva & Eyton Samaniego_

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,
(organizaciones neuronales en chips VLSI), son a 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, tecnología
paralelismo en el manejo de la información manejo de y transporte utilizan cada vez más algoritmos de
la información. Esto hace concebible la adición de Machine Learning, que es un campo de la Inteligencia
organizaciones neuronales de gasto mínimo en los Artificial, para ofrecer nuevos y mejores productos y
marcos existentes y de reciente creación marcos 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
empresariales las cuales son: robot a parecerse a su dueño.
"El poder tecnológico de la IA en este proyecto es
Tabla 1: Aplicaciones Comerciales.
N° Concepto Aplicación capaz de comprender las expresiones faciales, las
1 Biología Aprender más acerca voces y los patrones del habla para iniciar
del cerebro y otros conversaciones de manera proactiva y hacer las
sistemas. recomendaciones adecuadas".
2 Empresa Evaluación de Diagnóstico de salud
probabilidad de
formaciones geológicas La empresa estadounidense Path AI utiliza algoritmos
y petrolíferas. de aprendizaje automático para ayudar en el análisis
3 Medio ambiente Previsión del tiempo. patológico de muestras de tejido para obtener
4 Finanzas Previsión de la resultados más precisos.
evolución de los Edificios más sostenibles
precios.
5 Manufacturación Robots automatizados y Los edificios más sostenibles no solo son los más
sistemas de control saludables sino también los más eficientes
(visión artificial y energéticamente. La plataforma, que incluye módulos
sensores basados en algoritmos de inteligencia artificial y
de presión, temperatura, minería de datos, se centra en la fase de uso del
gas, etc.). edificio.
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.).
7 Militares Creación de armas Robots autónomos y colaborativos
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
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