foro7 - Anneth Tinajero

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Aspecto 1: Explica el uso de las redes neurales artificiales
El objetivo principal de este modelo es aprender modificándose automáticamente a si mismo de forma que puede llegar a realizar tareas complejas que no podrían ser realizadas mediante la clásica programación basada en reglas. De esta forma se pueden automatizar funciones que en un principio solo podrían ser realizadas por personas. 
Como se ha mencionado el funcionamiento de las redes se asemeja al del cerebro humano. Las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo llamado neurona. Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red posee a su vez un peso, un valor numérico, con el que modifica la entrada recibida. Los nuevos valores obtenidos salen de las neuronas y continúan su camino por la red. 
Aspecto 2: Indica las aplicaciones de las redes neurales artificiales
Nos ayudan a resolver problemas tienen múltiples aplicaciones que podemos englobar en:
· Predicción de sucesos y simulaciones: Producción de los valores de salida esperados en función de los datos entrantes.
· Reconocimiento y clasificación: Asociación de patrones y organización de conjuntos de datos en clases predefinidas. Incluso identificando características únicas sin datos previos.
· Procesamiento de datos y modelización: Validación, agregación y análisis de datos. Diseño y búsqueda de fallos en sistemas de software complejos.
· Ingeniería de control: Monitorización de sistemas informáticos y manipulación de robots. Incluida la creación de sistemas y robots autónomos.
· Inteligencia Artificial: Formando parte de las tecnologías de deep learning y machine learning que son partes fundamentales de la inteligencia artificial
Aspecto 3: ¿Cuáles son las ventajas de las redes neurales artificiales en la industria?
Las principales ventajas hacia el sector de la industria son:
1. Automatiza los procesos
Permite permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.
2. Potencia las tareas creativas
Libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.
3. Aporta precisión
Es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes se tomaban de manera manual o monitorizada.
4. Reduce el error humano
Reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.
5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos
Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se  puedan llegar a efectúear en tiempo real.
6. Mantenimiento predictivo
Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.
7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio
Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.
8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción
Se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.
9. Aumento de la productividad y calidad en la producción
Incrementa la productividad a nivel de maquinaria, pero también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. 
Raído, G. (2021, 27 septiembre). Qué es y qué aplicaciones tiene una red neuronal artificial. DataCentric. Recuperado 30 de mayo de 2022, de https://www.datacentric.es/blog/insight/red-neuronal-artificial-aplicaciones/