Las redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples que intentan interactuar con el mundo real de forma similar al sistema nervioso biológico. Ofrecen ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización y la tolerancia a fallos. Se componen de elementos procesales organizados en niveles que procesan información a través de su estado dinámico. Se pueden utilizar en aplicaciones comerciales, militares, biológicas y financieras como la detección de intrusos, el control de

1. REDES NEURONALES Tecnologías de Apoyo a la Logística Gabriela Narváez. Jorge Núñez. Ramiro Saltos.

2. Qué es una Red Neuronal? Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos procesales organizados en niveles. Un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan información por medio de su estado dinámico como respuesta a entradas externas. Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.

3. Ventajas que ofrecen las Redes Neuronales Aprendizaje Adaptativo. Auto-organización. Tolerancia a fallos. La destrucción parcial de una red conduce a una degradación de su estructura, sin embargo, algunas capacidades de la red se pueden retener, incluso sufriendo un gran daño. Operación en tiempo real. Los cómputos neuronales pueden ser realizados en paralelo, para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener esta capacidad. Fácil inserción dentro de la tecnología existente. Se pueden obtener chips especializados para redes neuronales que mejoran su capacidad en ciertas tareas. Ello facilitará la integración modular en los sistemas existentes.

4. Elementos Básicos que componen una Red Neuronal

5. Campos de Aplicación Las redes neuronales pueden utilizarse en un gran número y variedad de aplicaciones, tanto comerciales como militares. Algunas aplicaciones comerciales son: Empresa: Evaluación de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas. Identificación de candidatos para posiciones específicas. Explotación de bases de datos. Optimización de plazas y horarios en líneas de vuelo. Reconocimiento de caracteres escritos.

6. Militares - Clasificación de las señales de radar . - Creación de armas inteligentes. - Optimización del uso de recursos escasos. Manufacturación - Robots automatizados y sistemas de control. - Control de producción en líneas de proceso. - Inspección de calidad. - Filtrado de señales.

7. Biología: Aprender más acerca del cerebro y otros sistemas. Obtención de modelos de la retina. Finanzas: Previsión de la evolución de los precios. Valoración del riesgo de los créditos. Identificación de falsificaciones. Interpretación de firmas.

8. Aplicaciones

9. Detección de Intrusos Un sistema de detección de intrusiones es una parte integral de la infraestructura de seguridad de una red. La herramientas de Data Mining son muy usadas para desarrollar estos sistemas. Pero esto requiere mucha habilidad para encontrar el mapeo desde el espacio de entrada hasta el espacio de salida con los datos disponibles

10. Detección de Intrusos Las redes neuronales son las más conocidas herramientas de data mining utilizadas para analizar los datos y ayudar a resolver este problema. Se suele combinar las redes neuronales con los algoritmos genéticos para mejorar el proceso de aprendizaje de las neuronas de la red.

11. Diagrama del Proceso

12. ¿Quiénes usan este sistema?

13. Control de Tráfico Aéreo El transporte aéreo de pasajeros se mantiene como el más seguro de todos los modos de transporte Los accidentes suelen ocurrir en raras ocasiones causando catástrofes La NASA en conjunto con el ARMD crearon el Integrated Resilient Aircraft Control (IRAC)

14. Control de Tráfico Aéreo IRAC consiste en un modelo de red neuronal basado en la función sigma-pi Su objetivo es proporcionar la capacidad de recuperación del control a bordo para garantizar la seguridad del vuelo en la presencia de imprevistos. El proyecto IRAC busca desarrollar un conjunto de herramientas validadas multidisciplinarias para el control de aeronaves para garantizar un vuelo seguro en condiciones adversas.

15. Control de Tráfico Aéreo IRAC aún no se utiliza en los sistemas de control de vuelo primario en misiones críticas y vuelos de pasajeros. IRAC se encuentra aún en la fase de prueba y mejora.