Redes Neuronales

Vista previa del material en texto

Redes
Neuronales
República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Sistemas #47
Aplicadas en
Venezuela
Diciembre 8, 2020
Int: Graicelys Volcàn 27600737. IProf: Jose Luis Guszman
Definiciòn
June 1, 2021MDM Company
Es un sistema compuesto de muchos
elementos procesadores simples
operando en paralelo, cuya función es
determinada por la estructura de la red,
fuerza en las conexiones y el
procesamiento realizado por los
elementos computacionales en los nodos
Historia
El científico Frank Rosenblatt,
inspirado en el trabajo de Warren
McCulloch y Walter Pitts creó el
Perceptron, la unidad desde donde
nacería y se potenciarían las redes
neuronales artificiales.
El multilayer perceptron es una
“amplicación” del percepción de una
única neurona a más de una. Además
aparece el concepto de capas de
entrada, oculta y salida. 
3
1950-1960 1965
3Historia
Neuronas Sigmoides: son similares al
perceptron, pero permiten que las
entradas, en vez de ser ceros o unos,
puedan tener valores reales como 0,5
ó 0,377 ó lo que sea.
1980s
Se hizo posible entrenar redes neuronales de
multiples capas de manera supervisada. Al calcular
el error obtenido en la salida e ir propagando hacia
las capas anteriores se van haciendo ajustes
pequeños en cada iteración para lograr que la red
aprenda consiguiendo que la red pueda clasificar
las entradas correctamente.
1986
Redes Feedforward: Se les llama así a las redes en
que las salidas de una capa son utilizadas como
entradas en la próxima capa. Esto quiere decir que
no hay loops “hacia atrás”. Siempre se “alimenta” de
valores hacia adelante. Hay redes que veremos más
adelante en las que sí que existen esos loops
(Recurrent Neural Networks).
3Historia
1989
Las Long short term memory son un tipo de
Recurrent neural network. Esta arquitectura permite
conexiones “hacia atrás” entre las capas. Esto las
hace buenas para procesar datos de tipo “time
series” . En 1997 se crearon las LSTM que consisten
en unas celdas de memoria que permiten a la red
recordar valores por períodos cortos o largos.
1997
Las Convolutional Neural Networks son redes
multilayered que toman su inspiración del cortex
visual de los animales. Esta arquitectura es útil en
varias aplicaciones, principalmente procesamiento
de imágenes. La primera CNN fue creada por Yann
LeCun y estaba enfocada en el reconocimiento de
letras manuscritas.
3Historia
2006
Generative Adversarial Networks:
Estas redes pueden aprender a
crear muestras, de manera similar a
los datos con las que las
alimentamos.
2014
Las Deep Belief Networks, demostraron que
utilizar pesos aleatorios al inicializar las redes
son una mala idea: por ejemplo al utilizar
Backpropagation con Descenso por gradiente
muchas veces se caía en mínimos locales, sin
lograr optimizar los pesos.
 Cacao
Redes Neuronales
Artificiales aplicadas al
Importancia
del cacao
El cacao es un cultivo íntimamente ligado a la
cultura venezolana, tanto por su origen como
por su gran importancia en el desarrollo
económico y social del país desde que se
estableció su comercialización hace ya más de
trescientos cincuenta años.
La tecnología
hace la gran
diferencia 
yes!
this isgreat
3
Tecnología de precisión “Agronerds”: de Venezuela para el mundo Democratizar la información
Las redes neuronales son paradigmas de la Inteligencia
Artificial que tratan de emular la estructura y funcionamiento
del sistema nervioso, con el fin de alcanzar una funcionalidad
similar en la resolución de problemas.
Al referirnos a su aplicación en el cacao, indican que con
estas técnicas es posible construir modelos de conocimiento
a partir de datos de diferentes tipos y en diferentes
contextos. Por ejemplo, en percepción remota se pueden
utilizar las imágenes de satélite como datos para una red
neuronal, la cual puede generar un modelo que permita, de
manera automática realizar una evaluación de la cobertura
vegetal, el estado de salud de plantaciones, requerimientos
de agua para la plantas, entre muchas otras aplicaciones
Esto permite que al contar con información de primera
mano como lo es el estado de salud de la planta expresado
con un indicador llamado Indice de Vegetación Normalizado
(NDVI), el cacaocultor pueda planificar con precisión las
labores de fertilización, control de plagas y enfermedades.
La Fundación Agronerds conjuntamente con la Facultad de
Ciencias de la Universidad Central de Venezuela llevamos un
año y medio en investigaciones para todo el sector agrícola y
con gran atención en los sistemas de plantaciones (café,
cacao y caña) y adicionalmente cultivos anuales mecanizados
(arroz, maíz y sorgo).Hasta ahora, analizan los primeros
resultados en los cuales han obtenido mapas de uso actual
de la tierra con fines agrícolas en los alrededores de la
cuenca del Lago de Valencia.
Hoy día la Escuela de Computación de la Facultad de
Ciencias y la Escuela de Postgrado de Análisis Espacial de la
Facultad de Humanidades de la Universidad Central de
Venezuela están realizando serios estudios en Inteligencia
Artificial aplicada a la Agricultura con la finalidad de crear un
mapa de uso actual de la tierra para el Norte del Rio Orinoco
con una superficie aproximada de 50 millones de Hectáreas.
Sin embargo, y como en toda investigación, es necesario
inyectar recursos que les permitan ser constantes. Del
mismo modo, acceder a ella podría ser un problema a
menos que los productores tengan acceso a internet. Esta es
una tecnología con mucha complejidad, solo a través de
instituciones de investigación o entes gubernamentales se
podría dar acceso a esta información mediante portales Web
u otro servicio. La Fundación Agronerds -de la mano de la
UCV- prevee sistematizar el uso actual de la tierra y
publicarla en un portal web de modo gratuito para su
consulta y así darle acceso a todos a esta información.
Ante la pregunta de lo que significa en el ámbito tecnológico
e investigativo poder contar con RNA para contribuir con el
rubro no solo en Venezuela sino en todo el mundo, en un
primer lugar disminuiría los costos asociados a la
producción de cultivos agrícolas, al manejar conjuntamente
con las técnicas de agricultura de precisión. identificar de
manera científica la superficie sembrada de cada cultivo y
administrar en grandes superficies los cultivos.
La aplicación de RNA es sin duda un paso gigante hacia el
progreso de nuestros cultivos, desde Viva el Cacao
estaremos muy pendientes de la evolución de este
ambicioso proyecto y su desarrollo.
Hasta luego!
Gracias por ver la
presentaciòn